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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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统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Generalizations of linear regression $R_2$ interpretations
Starting from each of the interpretations in the preceding section, one may generalize the associated formula for use with models other than linear regression.
The most important fact to remember is that a generalized version of the $R^2$ statistic extends the formula associated with the particular interpretation that served as its genesis. As generalizations, these statistics are sometimes called pseudo- $R^2$ statistics. However, this name makes it too easy to forget which original formula was used in the derivation. Many people make the mistake that the use of any pseudo- $R^2$ statistic can be interpreted in the familiar and popular “percentage variance explained” manner. Although the various interpretations in linear regression result in the same calculated value, the pseudo- $R^2$ scalar criteria generalized from different definitions do not result in the same value.
Just as there are adjusted $R^2$ measures for linear regression, there is current research in adjusting pseudo- $R^2$ criterion measures. We list only a few of the proposed adjusted measures.
Efron’s pseudo-R’2
Efron (1978) defines the following measure as an extension to the regression model’s “percentage variance explained” interpretation:
$$
R_{\text {Efron }}^2=1-\frac{\sum_{i=1}^n\left(y_i-\widehat{y}i\right)^2}{\sum{i=1}^n\left(y_i-\bar{y}\right)^2}
$$
Efron’s presentation was directed at binary outcome models and listed $\widehat{\pi}i$ for $\widehat{y}_i$. The measure could be used for continuous models. The equation is the same as given in (4.44), and the measure is sometimes called the sum of squares $R^2$ or $R{\mathrm{SS}^*}^2$
统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Ben-Akiva and Lerman adjusted likelihood-ratio index
Ben-Akiva and Lerman (1985) extended McFadden’s pseudo- $R^2$ measure to include an adjustment. Their adjustment is in the spirit of the adjusted $R^2$ measure in linear regression, and the formula is given by
$$
R_{\text {Ben-Akiva\&Lerman }}^2=1-\frac{\mathcal{L}\left(M_\beta\right)-p}{\mathcal{L}\left(M_\alpha\right)}
$$
where $p$ is the number of parameters in the $M_\beta$ model. Adjusted $R^2$ measures have been proposed in several forms. The aim of adjusting the calculation of the criterion is to address the fact that $R^2$ monotonically increases as terms are added to the model. Adjusted $R^2$ measures include penalty or shrinkage terms so that noncontributory terms will not significantly increase the criterion measure.
Note that this equation can be used for any model fit by ML.
McKelvey and Zavoina ratio of variances
McKelvey and Zavoina (1975) define the following measure as an extension of the “ratio of variances” interpretation:
$$
\begin{aligned}
& R_{\text {McKelvey\&Zavoina }}^2=\frac{\widehat{V}(\widehat{y} )}{\widehat{V}\left(y^\right)} \
& =\frac{\widehat{V}\left(\widehat{y}^\right)}{\widehat{V}\left(\widehat{y}^\right)+V(\epsilon)} \
& V(\epsilon)= \begin{cases}1 & \text { probit } \
\pi^2 / 3 & \text { logit }\end{cases} \
& \widehat{V}\left(\widehat{y}^*\right)=\widehat{\boldsymbol{\beta}}^{\prime} \widehat{V} \widehat{\boldsymbol{\beta}} \
& \widehat{V}=\text { variance-covariance matrix of } \boldsymbol{\beta} \
&
\end{aligned}
$$
Note that this equation can be used for ordinal , binary , or censored outcomes.
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|Generalizations of linear regression $R_2$ interpretations
从上一节的每一种解释开始，人们可以推广相关公式，用于除线性回归以外的模型。
要记住的最重要的事实是，$R^2$统计的广义版本扩展了与作为其起源的特定解释相关的公式。作为概括，这些统计有时被称为伪$R^2$统计。然而，这个名字很容易让人忘记推导过程中使用的是哪个原始公式。许多人犯了一个错误，认为使用任何伪$R^2$统计数据都可以用熟悉和流行的“百分比方差解释”方式来解释。虽然线性回归中各种解释得到的计算值是相同的，但从不同定义推广的伪$R^2$标量准则得到的计算值是不同的。
正如线性回归有调整的$R^2$测度一样，目前也有调整伪$R^2$准则测度的研究。我们只列出了几项拟议的调整措施。
Efron的伪r ‘2
Efron(1978)将以下度量定义为回归模型“百分比方差解释”解释的延伸:
$$
R_{\text {Efron }}^2=1-\frac{\sum_{i=1}^n\left(y_i-\widehat{y}i\right)^2}{\sum{i=1}^n\left(y_i-\bar{y}\right)^2}
$$
Efron的演讲针对的是二元结果模型，并列出了$\widehat{y}_i$的$\widehat{\pi}i$。该方法可用于连续模型。方程与式(4.44)中给出的相同，度量有时被称为平方和$R^2$或 $R{\mathrm{SS}^*}^2$
统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Ben-Akiva and Lerman adjusted likelihood-ratio index
Ben-Akiva和Lerman(1985)扩展了McFadden的伪$R^2$措施，以包括调整。它们的调整本着线性回归中调整$R^2$测度的精神，其公式由
$$
R_{\text {Ben-Akiva\&Lerman }}^2=1-\frac{\mathcal{L}\left(M_\beta\right)-p}{\mathcal{L}\left(M_\alpha\right)}
$$
其中$p$为$M_\beta$模型中的参数个数。已以几种形式提出了调整后的$R^2$措施。调整准则计算的目的是为了解决$R^2$随着向模型中添加项而单调增加的事实。调整后的$R^2$措施包括罚款或缩水条款，使非缴费条款不会显著增加标准措施。
请注意，该方程可用于ML拟合的任何模型。
McKelvey和Zavoina方差比
McKelvey和Zavoina(1975)将以下度量定义为“方差比”解释的延伸:
$$
\begin{aligned}
& R_{\text {McKelvey\&Zavoina }}^2=\frac{\widehat{V}(\widehat{y} )}{\widehat{V}\left(y^\right)} \
& =\frac{\widehat{V}\left(\widehat{y}^\right)}{\widehat{V}\left(\widehat{y}^\right)+V(\epsilon)} \
& V(\epsilon)= \begin{cases}1 & \text { probit } \
\pi^2 / 3 & \text { logit }\end{cases} \
& \widehat{V}\left(\widehat{y}^*\right)=\widehat{\boldsymbol{\beta}}^{\prime} \widehat{V} \widehat{\boldsymbol{\beta}} \
& \widehat{V}=\text { variance-covariance matrix of } \boldsymbol{\beta} \
&
\end{aligned}
$$
请注意，此方程可用于顺序、二进制或截尾结果。
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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。