统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|BSTA511

如果你也在 怎样代写假设检验hypothesis testing这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。假设检验hypothesis testing是假设检验是统计学中的一种行为,分析者据此检验有关人口参数的假设。分析师采用的方法取决于所用数据的性质和分析的原因。假设检验是通过使用样本数据来评估假设的合理性。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在假设检验hypothesis testing作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在假设检验hypothesis testing代写方面经验极为丰富,各种假设检验hypothesis testing相关的作业也就用不着 说。

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  • 时间序列分析Time-Series Analysis
  • 马尔科夫过程 Markov process
  • 随机最优控制stochastic optimal control
  • 粒子滤波 Particle Filter
  • 采样理论 sampling theory
统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|BSTA511

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Clarifying the question

In Section 1 we consider what is meant by the question
How often do pupils truant?
Notice that this question refers implicitly to whole populations: for example, all schools in a particular area. We are usually not directly interested in how the children in one particular school behaved. However, it is often impossible, or at least not feasible, to collect data from the whole population. Instead we select a random sample of data. It might be a random sample of schools or of children. The sample is analysed by the methods we learned in earlier units, and we then need to decide how the results obtained from the sample apply to the whole population.
Statistical inference makes inferences about a population on the basis of data drawn from that population.
The above question about truancy may well have arisen from more general questions, such as:
Why do some pupils learn very little? Are we using good ways of teaching? Does the quality of my child’s education depend on where I live?

However, these latter questions can only be tackled if they are first made more precise. Hence, rather than simply posing a question, we will often need to clarify it, and we may need to clarify it more than once as we learn more about the problem. In earlier units we used the modelling diagram shown in Figure 1 as a framework for how we explore and summarise batches of data.

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|The question to be clarified

As we saw in earlier units, statistics is good at answering questions that require a numerical answer. However, the question for this unit is a very vague question. For example, we might be interested in how much particular children truant, or we might want to compare truancy at different schools.
First, suppose we were looking at particular children.
Activity 1 Factors affecting a child’s truancy
Spend a few minutes thinking about what factors might affect how much a child plays truant. Then write down three factors that you think might be relevant.
Suppose a child psychologist is helping a particular child with a truancy problem. The psychologist would want to know the child’s attendance record and factors about the child’s circumstances that can influence truancy. The psychologist would then consider these factors and see if any pattern from the attendance record supported a given factor.
The same approach is followed if you move from considering individual truancy to truancy associated with different schools. We shall concentrate on looking at patterns with regard to schools, not individual children.
There are many different schools, and the amount of truancy will vary greatly. One of the interesting questions is whether different types of school have different amounts of truancy.
Activity 2 Factors affecting truancy in a school
Write down three factors that might affect the amount of truancy in a school.

Age of children is one of the most important factors in truancy figures. There is much less truancy at primary schools than at secondary schools. Young children are more likely to be taken to school by their parents, and also, since they are usually with the same class teacher all the time, truancy would be more easily noticed and could be followed up more quickly. We shall concentrate on secondary schools.
As you saw in the solution to Activity 2, there are still many factors that may affect truancy rate even after we have allowed for age to some extent by looking only at secondary schools. They include type of school, location of school and size of school, and there are also other factors, such as the attitude of the teachers, which are more difficult to measure. We shall look at several of these factors in the course of the unit, but we shall start with size of school.

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|BSTA511

假设检验代写

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Clarifying the question

在第 1 节中,我们考虑
学生逃学的频率是多少?
请注意,这个问题隐含地指的是整个人口:例如,特定地区的所有学校。我们通常不会直接关注某个特定学校的孩子们的行为。然而,从整个人群中收集数据通常是不可能的,或者至少是不可行的。相反,我们选择随机数据样本。它可能是学校或儿童的随机样本。样本是用我们在前面单元中学到的方法进行分析的,然后我们需要决定如何从样本中获得的结果应用于整个人群。
统计推断根据从人口中提取的数据对人口进行推断。
上述关于逃学的问题很可能源于更普遍的问题,例如:
为什么有些学生学得很少?我们是否使用好的教学方法?我孩子的教育质量是否取决于我住在哪里?

然而,后面这些问题只有首先变得更加精确才能得到解决。因此,我们常常需要澄清它,而不是简单地提出问题,而且随着我们对问题了解得更多,我们可能需要不止一次地澄清它。在较早的单元中,我们使用图 1 中所示的建模图作为我们探索和汇总批量数据的框架。

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|The question to be clarified

正如我们在前面的单元中看到的那样,统计学擅长回答需要数字答案的问题。但是,这个单元的问题是一个非常模糊的问题。例如,我们可能对有多少特定儿童逃学感兴趣,或者我们可能想要比较不同学校的逃学情况。
首先,假设我们正在观察特定的儿童。
活动 1 影响孩子逃学的因素
花几分钟思考一下哪些因素可能会影响孩子逃学的程度。然后写下您认为可能相关的三个因素。
假设一名儿童心理学家正在帮助一名儿童解决逃学问题。心理学家想知道孩子的出勤记录以及影响孩子逃学的环境因素。然后心理学家会考虑这些因素,看看出勤记录中是否有任何模式支持给定的因素。
如果您从考虑个人逃学转向与不同学校相关的逃学,则采用相同的方法。我们将集中精力研究与学校有关的模式,而不是个别儿童。
有很多不同的学校,逃学的数量也会相差很大。有趣的问题之一是不同类型的学校是否有不同数量的逃学。
活动 2 影响学校逃学的因素
写下可能影响学校逃学人数的三个因素。

儿童年龄是逃学人数中最重要的因素之一。小学的逃学现象比中学少得多。年幼的孩子更有可能被父母送去上学,而且,由于他们通常一直和同一个班主任一起上学,逃学更容易被发现,也能更快地得到跟进。我们将专注于中学。
正如您在活动 2 的解决方案中看到的那样,即使我们通过仅查看中学在一定程度上考虑了年龄,仍然有许多因素可能会影响逃学率。它们包括学校类型、学校位置和学校规模,还有其他因素,例如教师的态度,这些因素更难衡量。我们将在本单元的课程中研究其中的几个因素,但我们将从学校的规模开始。

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随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数,则称此函数为样本函数,这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中,样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化,随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布,和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型,后验分布可以解析或近似,例如,马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要,包括点估计,如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外,所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

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。

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机器学习代写

随着AI的大潮到来,Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比,Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用,因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”,也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多,跨学科范围广,所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题,StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考


基础数据: $N$ 个样本, $P$ 个变量数的单样本,组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序;变量定量:数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

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。

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