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广义线性模型（GLiM，或GLM）是John Nelder和Robert Wedderburn在1972年制定的一种高级统计建模技术。它是一个包含许多其他模型的总称，它允许响应变量y具有除正态分布以外的误差分布。
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- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Split Plots
Split plot designs originated in agriculture, but occur frequently in other settings. As the name implies, main plots are split into several subplots. The main plot is treated with a level of one factor while the levels of some other factor are allowed to vary with the subplots. The design arises as a result of restrictions on a full randomization. For example, a field may be divided into four subplots. It may be possible to plant different varieties in the subplots, but only one type of irrigation may be used for the whole field. Note the distinction between split plots and blocks. Blocks are features of the experimental units which we have the option to take advantage of in the experimental design. Split plots impose restrictions on what assignments of factors are possible. They impose requirements on the design that prevent a complete randomization. Split plots often arise in nonagricultural settings when one factor is easy to change while another factor takes much more time to change. If the experimenter must do all runs for each level of the hard-to-change factor consecutively, a split-plot design results with the hardto-change factor representing the whole plot factor.
Consider the following example. In an agricultural field trial, the objective was to determine the effects of two crop varieties and four different irrigation methods. Eight fields were available, but only one type of irrigation may be applied to each field. The fields may be divided into two parts with a different variety planted in each half. The whole plot factor is the method of irrigation, which should be randomly assigned to the fields. Within each field, the variety is randomly assigned. Here is a summary of the data:
The irrigation and variety are fixed effects, but the field is clearly a random effect. We must also consider the interaction between field and variety, which is necessarily also a random effect because one of the two components is random. The fullest model that we might consider is:
$$
y_{i j k}=\mu+i_i+v_j+(\mathrm{iv}){i j}+f_k+(\mathrm{v} f){j k}+\varepsilon_{i j k}
$$
$\mu, i_i, v_j,(i v){i j}$ are fixed effects, the rest are random having variances $\sigma_f^2, \sigma{v f}^2$ and $\sigma_{\varepsilon}^2 \cdot$ Note that we have no $(i f)_{i k}$ term in this model. It would not be possible to estimate such an effect since only one type of irrigation is used on a given field; the factors are not crossed.
统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Nested Effects
When the levels of one factor vary only within the levels of another factor, that factor is said to be nested. For example, when measuring the performance of workers at several different job locations, if the workers only work at one location, the workers are nested within the locations. If the workers work at more than one location, then the workers are crossed with locations.
Here is an example to illustrate nesting. Consistency between laboratory tests is important and yet the results may depend on who did the test and where the test was performed. In an experiment to test levels of consistency, a large jar of dried egg powder was divided up into a number of samples. Because the powder was homogenized, the fat content of the samples is the same, but this fact is withheld from the laboratories. Four samples were sent to each of six laboratories. Two of the samples were labeled as $\mathrm{G}$ and two as $\mathrm{H}$, although in fact they were identical. The laboratories were instructed to give two samples to two different technicians. The technicians were then instructed to divide their samples into two parts and measure the fat content of each. So each laboratory reported eight measures, each technician four measures, that is, two replicated measures on each of two samples. The data comes from Bliss (1967): Although the technicians have been labeled “one” and “two,” they are two different people in each lab. Thus the technician factor is nested within laboratories. Furthermore, even though the samples are labeled”H” and “G,” these are not the same samples across the technicians and the laboratories. Hence we have samples nested within technicians. Technicians and samples should be treated as random effects since we may consider these as randomly sampled. If the labs were specifically selected, then they should be taken a fixed effects. If, however, they were randomly selected from those available, then they should be treated as random effects. If the purpose of the study is come to some conclusion about consistency across laboratories, the latter approach is advisable.
广义线性模型代考
统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Split Plots
裂区设计起源于农业，但在其他环境中也经常出现。顾名思义，主要情节被分成几个次要情 节。主要地块用一个因素的水平处理，而其他一些因素的水平允许随子地块变化。该设计是由 于对完全随机化的限制而产生的。例如，一个田地可以被分成四个子地块。可以在子地块中种 植不同的品种，但整个田地只能使用一种灌溉方式。注意裂区和块之间的区别。块是实验单元 的特征，我们可以选择在实验设计中利用这些特征。裂区对可能的因子分配施加了限制。他们 对防止完全随机化的设计提出要求。当一个因素很容易改变而另一个因素需要更多时间才能改 变时，裂区通常出现在非农业环境中。如果实验者必须连续地对难以更改的因子的每个水平进 行所有试验，则裂区设计会产生一个裂区设计，其中难以更改的因子代表整区因子。
考虑以下示例。在农业田间试验中，目标是确定两种作物品种和四种不同灌溉方法的影响。有 八块田地，但每块田地只能采用一种淮溉方式。这些田地可以分成两部分，每半部分种植不同 的品种。整区因子是灌溉方式，应随机分配到田间。在每个字段中，品种是随机分配的。以下 是数据樀要:
灌溉和品种是固定效应，但田地显然是随机效应。我们还必须考虑领域和多样性之间的相互作 用，这也必然是一种随机效应，因为这两个成分之一是随机的。我们可能考虑的最完整的模型 是:
$$
y_{i j k}=\mu+i_i+v_j+(\mathrm{iv}) i j+f_k+(\mathrm{v} f) j k+\varepsilon_{i j k}
$$
$\mu, i_i, v_j,(i v) i j$ 是固定效应，其余是随机的，有方差 $\sigma_f^2, \sigma v f^2$ 和 $\sigma_{\varepsilon}^2$ 请注意，我们没有 $(\text { if })_{i k}$ 这个模型中的术语。不可能估计这种影响，因为给定的田地只使用一种濩溉方式；这些 因素没有交叉。
统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Nested Effects
当一个因素的水平仅在另一个因素的水平内变化时，该因素被称为嵌套。例如，在衡量多个不同工作地点的员工的绩效时，如果员工只在一个地点工作，则这些员工会嵌套在这些地点内。如果工人在不止一个地点工作，那么这些工人会跨地点工作。
下面是一个例子来说明嵌套。实验室测试之间的一致性很重要，但结果可能取决于谁进行了测试以及在何处进行测试。在测试一致性水平的实验中，将一大罐干蛋粉分成许多样品。由于粉末经过均质化处理，因此样品的脂肪含量相同，但实验室隐瞒了这一事实。四个样本被送到六个实验室中的每一个。其中两个样本被标记为G和两个作为H，尽管实际上它们是相同的。指示实验室将两个样本提供给两名不同的技术人员。然后指示技术人员将他们的样品分成两部分并测量每部分的脂肪含量。因此，每个实验室报告了八项措施，每位技术人员报告了四项措施，即对两个样品中的每一个样品进行了两次重复测量。数据来自 Bliss (1967)：虽然技术人员被标记为“一个”和“两个”，但他们在每个实验室中都是两个不同的人。因此，技术因素嵌套在实验室中。此外，即使样本被标记为“H”和“G”，但这些样本在技术人员和实验室中并不是相同的。因此，我们将样本嵌套在技术人员中。技术人员和样本应被视为随机效应，因为我们可以将它们视为随机抽样。如果专门选择实验室，则应采用固定效果。但是，如果它们是从可用的那些中随机选择的，那么它们应该被视为随机效应。如果研究的目的是得出关于实验室间一致性的结论，则后一种方法是可取的。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。