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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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- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- 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|RANDOM VECTORS
Let the $n \times 1$ random vector $\mathbf{Y}=\left(Y_1, Y_2, \ldots, Y_n\right)^{\prime}$ where $Y_i$ is a random variable for $i=1, \ldots, n$. The vector $\mathbf{Y}$ is a random entity. Therefore, $\mathbf{Y}$ has an expectation; each element of $\mathbf{Y}$ has a variance; and any two elements of $\mathbf{Y}$ have a covariance (assuming the expectations, variances, and covariances exist). The following definitions and theorems describe the structure of random vectors.
Definition 1.3.1 Joint Probability Distribution: The probability distribution of the $n \times 1$ random vector $\mathbf{Y}=\left(Y_1, \ldots, Y_n\right)^{\prime}$ equals the joint probability distribution of $Y_1, \ldots, Y_n$. Denote the distribution of $\mathbf{Y}$ by $f_{\mathbf{Y}}(y)-f_{\mathbf{Y}}\left(y_1, \ldots, y_n\right)$.
Definition 1.3.2 Expectation of a Random Vector: The expected value of the $n \times 1$ random vector $\mathbf{Y}=\left(Y_1, \ldots, Y_n\right)^{\prime}$ is given by $\mathrm{E}(\mathbf{Y})=\left[\mathrm{E}\left(Y_1\right), \ldots, \mathrm{E}\left(Y_n\right)\right]^{\prime}$.
Definition 1.3.3 Covariance Matrix of a Random Vector $\mathbf{Y}$ : The $n \times 1$ random vector $\mathbf{Y}=\left(Y_1, \ldots, Y_n\right)^{\prime}$ has $n \times n$ covariance matrix given by
$$
\operatorname{cov}(\mathbf{Y})=\mathrm{E}\left{[\mathbf{Y}-\mathrm{E}(\mathbf{Y})][\mathbf{Y}-\mathrm{E}(\mathbf{Y})]^{\prime}\right} .
$$
The $i j^{\text {th }}$ element of $\operatorname{cov}(\mathbf{Y})$ equals $\mathrm{E}\left{\left[Y_i-\mathrm{E}\left(Y_i\right)\right]\left[Y_j-\mathrm{E}\left(Y_j\right)\right]\right}$ for $i, j=1, \ldots, n$.
Definition 1.3.4 Linear Transformations of a Random Vector $\mathbf{Y}$ : If $\mathbf{B}$ is an $m \times n$ matrix of constants and $\mathbf{Y}$ is an $n \times 1$ random vector, then the $m \times 1$ random vector BY represents $m$ linear transformations of $\mathbf{Y}$.
The following theorem provides the covariance matrix of linear transformations of a random vector.
Theorem 1.3.1 If $\mathbf{B}$ is an $m \times n$ matrix of constants, $\mathbf{Y}$ is an $n \times 1$ random vector, and $\operatorname{cov}(\mathbf{Y})$ is the $n \times n$ covariance matrix of $\mathbf{Y}$, then the $m \times 1$ random vector BY has an $m \times m$ covariance matrix given by $\mathbf{B}[\operatorname{cov}(\mathbf{Y})] \mathbf{B}^{\prime}$.
统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|MULTIVARIATE NORMAL DISTRIBUTION FUNCTION
Let $Z_1, \ldots, Z_n$ be independent, identically distributed normal random variables with mean 0 and variance 1 . The marginal distribution of $Z_i$ is
$$
f_{Z_i}\left(z_i\right)=(2 \pi)^{-1 / 2} e^{-z_i^2 / 2} \quad-\infty<z_i<\infty
$$
for $i=1, \ldots, n$. Since the $Z_i$ ‘s are independent random variables, the joint probability distribution of the $n \times 1$ random vector $\mathbf{Z}=\left(Z_1, \ldots, Z_n\right)^{\prime}$ is
$$
\begin{aligned}
f_{\mathbf{Z}}(\mathbf{z}) &=(2 \pi)^{-n / 2} e^{-\sum_{i=1}^n z_i^2 / 2} \
&=(2 \pi)^{-n / 2} e^{-\mathbf{Z}^{\prime} / 2} \quad-\infty<z_i<\infty
\end{aligned}
$$
for $i=1, \ldots, n$. Let the $n \times 1$ vector $\mathbf{Y}=\mathbf{G Z}+\boldsymbol{\mu}$ where $\mathbf{G}$ is an $n \times n$ nonsingular matrix and $\mu$ is an $n \times 1$ vector. The joint distribution of the $n \times 1$ random vector $\mathbf{Y}$ is
$$
f_{\mathbf{Y}}(\mathbf{y})=|\mathbf{\Sigma}|^{-1 / 2}(2 \pi)^{-n / 2} e^{-\left{(\mathbf{y}-\mu)^{\prime} \mathbf{\Sigma}^{-1}(\mathbf{y}-\mu)\right) / 2} .
$$
where $\boldsymbol{\Sigma}=\mathbf{G G}^{\prime}$ is an $n \times n$ positive definite matrix and the Jacobian for the transformation $\mathbf{Z}=\mathbf{G}^{-1}(\mathbf{Y}-\mu)$ is $\left|\mathbf{G G}^{\prime}\right|^{-1 / 2}=|\mathbf{\Sigma}|^{-1 / 2}$.
The function $f_{\mathbf{Y}}(\mathbf{y})$ is the multivariate normal distribution of an $n \times 1$ random vector $\mathbf{Y}$ with $n \times 1$ mean vector $\mu$ and $n \times n$ positive definite covariance matrix $\boldsymbol{\Sigma}$. The following notation will be used to represent this distribution: the $n \times 1$ random vector $\mathbf{Y} \sim \mathrm{N}_n(\boldsymbol{\mu}, \boldsymbol{\Sigma})$.
The moment generating function of an $n$-dimensional multivariate normal random vector is provided in the next theorem.
Theorem 2.1.1 Let the $n \times 1$ random vector $\mathbf{Y} \sim \mathrm{N}n(\mu, \boldsymbol{\Sigma})$. The $M G F$ of $\mathbf{Y}$ is $$ m{\mathbf{Y}}(\mathbf{t})=e^{\mathbf{t}^{\mathbf{t} \mu+t} \Sigma \mathbf{t} / 2}
$$
where the $n \times 1$ vector $\mathbf{t}=\left(t_1, \ldots, t_n\right)^{\prime}$ for $-h0$, and $i=1, \ldots, n$.
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|随机向量
让 $n \times 1$ 随机向量 $\mathbf{Y}=\left(Y_1, Y_2, \ldots, Y_n\right)^{\prime}$ 在哪里 $Y_i$ 是一个随机变量 $i=1, \ldots, n$. 向量 $\mathbf{Y}$ 是一个随机实体。所 以，Y有期望；的每个元素 $\mathbf{Y}$ 有方差；和任意两个元素 $\mathbf{Y}$ 有一个协方差（假设存在期望、方差和协方差）。以下 定义和定理描述了随机向量的结构。
定义 1.3.1 联合概率分布: $n \times 1$ 随机向量 $\mathbf{Y}=\left(Y_1, \ldots, Y_n\right)^{\prime}$ 等于联合概率分布 $Y_1, \ldots, Y_n$. 表示分布 $\mathbf{Y}$ 经过 $f_{\mathbf{Y}}(y)-f_{\mathbf{Y}}\left(y_1, \ldots, y_n\right)$.
定义 1.3.2 随机向量的期望值: $n \times 1$ 随机向量 $\mathbf{Y}=\left(Y_1, \ldots, Y_n\right)^{\prime}$ 是 (谁) 给的 $\mathrm{E}(\mathbf{Y})=\left[\mathrm{E}\left(Y_1\right), \ldots, \mathrm{E}\left(Y_n\right)\right]^{\prime}$
定义 1.3.3 随机向量的协方差矩阵 $\mathbf{Y}:$ 这 $n \times 1$ 随机向量 $\mathbf{Y}=\left(Y_1, \ldots, Y_n\right)^{\prime}$ 有 $n \times n$ 协方差矩阵由下式给出
这 $i j^{\text {th }}$ 的元素 $\operatorname{cov}(\mathbf{Y})$ 等于 $i, j=1, \ldots, n$.
定义 $1.3 .4$ 随机向量的线性变换Y: 如果 $\mathbf{B}$ 是一个 $m \times n$ 常数矩阵和 $\mathbf{Y}$ 是一个 $n \times 1$ 随机向量，则 $m \times 1$ 随机向 量 BY 表示 $m$ 的线性变换 $\mathbf{Y}$.
以下定理提供了随机向量的线性变换的协方差矩阵。
定理 1.3.1 如果 $\mathbf{B}$ 是一个 $m \times n$ 常数矩阵， $\mathbf{Y}$ 是一个 $n \times 1$ 随机向量，和 $\operatorname{cov}(\mathbf{Y})$ 是个 $n \times n$ 的协方差矩阵 $\mathbf{Y}$ ，那 么 $m \times 1$ 随机向量 BY 有一个 $m \times m$ 协方差矩阵由下式给出 $\mathbf{B}[\operatorname{cov}(\mathbf{Y})] \mathbf{B}^{\prime}$.
统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|多元正态分布函数
让 $Z_1, \ldots, Z_n$ 是独立的，同分布的正态随机变量，均值为 0 方差为 1 。边际分布 $Z_i$ 是
$$
f_{Z_i}\left(z_i\right)=(2 \pi)^{-1 / 2} e^{-z_i^2 / 2} \quad-\infty<z_i<\infty
$$
为了 $i=1, \ldots, n$. 由于 $Z_i$ 是独立的随机变量，联合概率分布 $n \times 1$ 随机向量 $\mathbf{Z}=\left(Z_1, \ldots, Z_n\right)^{\prime}$ 是
$$
f_{\mathbf{Z}}(\mathbf{z})=(2 \pi)^{-n / 2} e^{-\sum_{i=1}^n z_i^2 / 2} \quad=(2 \pi)^{-n / 2} e^{-\mathbf{Z}^{\prime} / 2} \quad-\infty<z_i<\infty
$$
为了 $i=1, \ldots, n$. 让 $n \times 1$ 向量 $\mathbf{Y}=\mathbf{G Z}+\boldsymbol{\mu}$ 在哪里 $\mathbf{G}$ 是一个 $n \times n$ 非奇异矩阵和 $\mu$ 是一个 $n \times 1$ 向量。联合 分布 $n \times 1$ 随机向量 $\mathbf{Y}$ 是 $\$ \$$
$f_{-}{\backslash m a t h b f{Y}}(\backslash \operatorname{mathbf}{y})=\mid \backslash$ mathbf $\left.{\backslash$ Sigma $}\right|^{\wedge}{-1 / 2}(2 \backslash \text { pi })^{\wedge}{-\mathrm{n} / 2}$ e $\wedge\left{-\backslash \operatorname{left}\left{(\backslash m a t h b f{y}-\backslash \mathrm{mu})^{\wedge}{\backslash\right.\right.$ prime $}$ $\backslash$ Imathbf{\sigma}$\wedge{-1}(\backslash \operatorname{mathbf}{y}-\backslash \mathrm{mu}) \backslash \backslash i g h t) / 2}$ 。
$\$ \$$
在挪里 $\boldsymbol{\Sigma}=\mathbf{G G}^{\prime}$ 是一个 $n \times n$ 正定矩阵和用于变换的雅可比行列式 $\mathbf{Z}=\mathbf{G}^{-1}(\mathbf{Y}-\mu)$ 是 $\left|\mathbf{G} \mathbf{G}^{\prime}\right|^{-1 / 2}=|\boldsymbol{\Sigma}|^{-1 / 2}$.
功能 $f_{\mathbf{Y}}(\mathbf{y})$ 是一个多元正态分布 $n \times 1$ 随机向量 $\mathbf{Y}$ 和 $n \times 1$ 平均向量 $\mu$ 和 $n \times n$ 正定协方差矩阵 $\boldsymbol{\Sigma}$. 以下符号将用 于表示此分布: $n \times 1$ 随机向量 $\mathbf{Y} \sim \mathbf{N}_n(\boldsymbol{\mu}, \boldsymbol{\Sigma})$.
的矩生成函数 $n$ 维多元正态随机向量在下一个定理中提供。
定理 2.1.1 让 $n \times 1$ 随机向量 $\mathbf{Y} \sim \mathrm{N} n(\mu, \boldsymbol{\Sigma})$. 这 $M G F$ 的 $\mathbf{Y}$ 是
$$
m \mathbf{Y}(\mathbf{t})=e^{\mathbf{t}^{\mathbf{t} \mu+t} \Sigma \mathbf{t} / 2}
$$
在哪里 $n \times 1$ 向量 $\mathbf{t}=\left(t_1, \ldots, t_n\right)^{\prime}$ 为了 $-h 0$ ，和 $i=1, \ldots, n$.
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。
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。