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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|Residual analysis
In assessing the model, residuals measure the discrepancy between our observed and fitted values for each observation. The degree to which one observation affects the estimated coefficients is a measure of influence.
Pierce and Schafer (1986) and Cox and Snell (1968) provide excellent surveys of various definitions for residuals in GLMs. In the following sections, we present the definitions of several residuals that have been proposed for GLMS.
Discussions on residuals are hampered by a lack of uniform terminology throughout the literature, so we will expand our descriptions to facilitate comparison with other books and papers.
统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Jackknife
The jackknife estimate of variance estimates variability in fitted parameters by comparing results from leaving out one observation at a time in repeated estimations. Jackknifing is based on a data resampling procedure in which the variability of an estimator is investigated by repeating an estimation with a subsample of the data. Subsample estimates are collected and compared with the full sample estimate to assess variability. Introduced by Quenouille (1949) , an excellent review of this technique and extensions is available in Miller (1974).
The sandwich estimate of variance is related to the jackknife. Asymptotically, it is equivalent to the one-step and iterated jackknife estimates, and as shown in Efron (1981), the sandwich estimate of variance is equal to the infinitesimal jackknife.
There are two general methods for calculating jackknife estimates of variance. One approach is to calculate the variability of the individual estimates from the full sample estimate. We supply formulas for this approach. A less conservative approach is to calculate the variability of the individual estimates from the average of the individual estimates. You may see references to this approach in other sources. Generally, we prefer the approach outlined here because of its more conservative nature.
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|Weighted sandwich: Newey–West
这些方差估计量被称为HAC方差估计量，因为它们是方差(参数估计量)的异方差和自相关一致估计。加权三明治方差估计计算一个(可能)不同的三明治中间。加权三明治方差估计不是只使用通常的分数贡献，而是计算分数贡献和滞后分数贡献的加权平均值。
Newey和West(1987)讨论了一种综合考虑每个滞后的贡献的一般方法。然后，具体的实现为每个滞后的分数贡献分配一个权重。在相关章节中，我们将介绍与这种通用方法一起使用的各种权重函数。
在下文中，设$n$为观测数，$p$为预测数，$G$为最大滞后，$C$为总体比例因子，$q$为预先指定的带宽(相关性非零的滞后数)。总体比例因子通常定义为1，但也可以定义为$n /(n-p)$作为小样本比例因子调整。
$\begin{aligned} \widehat{V}{\mathrm{NW}} & =\widehat{V}_H^{-1} \widehat{B}{\mathrm{NW}} \widehat{V}H^{-1} \ \widehat{B}{\mathrm{NW}} & =C\left{\widehat{\Omega}0+\sum{j=1}^G \omega\left(\frac{j}{q+1}\right)\left(\widehat{\Omega}j+\widehat{\Omega}_j^{\prime}\right)\right} \ \widehat{\Omega}_j & =\sum{i=j+1}^n x_i \widehat{r}i^S \widehat{T}{i-j}^S x_i^T \ \omega(z) & =\text { sandwich weights } \ \widehat{r}_i^S & =\text { score residuals (see section 4.4.9) }=\nabla_i\left(y_i-\mu_i\right) / v_i\end{aligned}$
统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Jackknife
方差的折刀估计是通过比较在重复估计中每次省略一个观测值的结果来估计拟合参数的可变性。jackkifing基于数据重采样过程，其中通过对数据的子样本重复估计来研究估计量的可变性。收集子样本估计值并与全样本估计值进行比较，以评估变异性。由Quenouille(1949)介绍，Miller(1974)对该技术进行了极好的回顾和扩展。
夹心估计方差与折刀有关。渐近地，它等价于一步迭代的折刀估计，如Efron(1981)所示，方差的夹心估计等于无穷小的折刀估计。
计算方差的折刀估计有两种一般方法。一种方法是从全样本估计中计算个体估计的可变性。我们为这种方法提供了公式。一种不太保守的方法是从单个估计的平均值计算单个估计的可变性。您可以在其他来源中看到对该方法的引用。一般来说，我们更喜欢这里概述的方法，因为它更保守。
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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。