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。

我们提供的假设检验hypothesis testing及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• 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|Basic Tools for Judging Robustness

There are three basic tools that are used to establish whether quantities such as measures of location and scale have good properties: qualitative robustness, quantitative robustness, and infinitesimal robustness. This section describes these tools in the context of location measures, but they are relevant to measures of scale as will become evident. These tools not only provide formal methods for judging a particular measure, they can be used to help derive measures that are robust.

Before continuing, it helps to be more formal about what is meant by a measure of location. A quantity that characterizes a distribution, such as the population mean, is said to be a measure of location if it satisfies four conditions, and a fifth is sometimes added. To describe them, let $X$ be a random variable with distribution $F$, and let $\theta(X)$ be some descriptive measure of $F$. Then $\theta(X)$ is said to be a measure of location if for any constants $a$ and $b$,
$$
\begin{gathered}
\theta(X+b)=\theta(X)+b \
\theta(-X)=-\theta(X) \
X \geq 0 \text { implies } \theta(X) \geq 0 \
\theta(a X)=a \theta(X) .
\end{gathered}
$$
The first condition is called location equivariance. It simply requires that if a constant $b$ is added to every possible value of $X$, a measure of location should be increased by the same amount. Let $E(X)$ denote the expected value of $X$. From basic principles, the population mean is location equivariant. That is, if $\theta(X)=E(X)=\mu$, then $\theta(X+b)=E(X+b)=\mu+b$. The first three conditions, taken together, imply that a measure of location should have a value within the range of possible values of $X$. The fourth condition is called scale equivariance. If the scale by which something is measured is altered by multiplying all possible values of $X$ by $a$, a measure of location should be altered by the same amount. In essence, results should be independent of the scale of measurement. As a simple example, if the typical height of a man is to be compared to the typical height of a woman, it should not matter whether the comparisons are made in inches or feet.

The fifth condition that is sometimes added was suggested by Bickel and Lehmann (1975). Let $F_x(x)=P(X \leq x)$ and $F_y(x)=P(Y \leq x)$ be the distributions corresponding to the random variables $X$ and $Y$. Then $X$ is said to be stochastically larger than $Y$ if for any $x$, $F_x(x) \leq F_y(x)$ with strict inequality for some $x$. If all the quantiles of $X$ are greater than the corresponding quantiles of $Y$, then $X$ is stochastically larger than $Y$. Bickel and Lehmann argue that if $X$ is stochastically larger than $Y$, then it should be the case that $\theta(X) \geq \theta(Y)$ if $\theta$ is to qualify as a measure of location. The population mean has this property.

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Qualitative Robustness

To understand qualitative robustness, it helps to begin by considering any function $f(x)$, not necessarily a probability density function. Suppose it is desired to impose a restriction on this function so that it does not change drastically with small changes in $x$. One way of doing this is to insist that $f(x)$ be continuous. If, for example, $f(x)=0$ for $x \leq 1$, but $f(x)=10,000$ for any $x>1$, the function is not continuous, and if $x=1$, an arbitrarily small increase in $x$ results in a large increase in $f(x)$.

A similar idea can be used when judging a measure of location. This is accomplished by viewing parameters as functionals. In the present context, a functional is just a rule that maps every distribution into a real number. For example, the population mean can be written as
$$
T(F)=E(X),
$$
where the expected value of $X$ depends on $F$. The role of $F$ becomes more explicit if expectation is written in integral form, in which case this last equation becomes
$$
T(F)=\int x d F(x) .
$$
If $X$ is discrete and the probability function corresponding to $F(x)$ is $f(x)$,
$$
T(F)=\sum x f(x),
$$
where the summation is over all possible values $x$ of $X$.
One advantage of viewing parameters as functionals is that the notion of continuity can be extended to them. Thus, if the goal is to have measures of location that are relatively unaffected by small shifts in $F$, a requirement that can be imposed is that when viewed as a functional, it is continuous. Parameters with this property are said to have qualitative robustness.
Let $\hat{F}$ be the usual empirical distribution. That is, for the random sample $X_1, \ldots, X_n, \hat{F}(x)$ is just the proportion of $X_i$ values less than or equal to $x$. An estimate of the functional $T(F)$ is obtained by replacing $F$ with $\hat{F}$. For example, when $T(F)=E(X)=\mu$, replacing $F$ with $\hat{F}$ yields the sample mean, $\bar{X}$. An important point is that qualitative robustness includes the idea that if $\hat{F}$ is close to $F$, in a sense to be made precise, then $T(\hat{F})$ should be close to $T(F)$. For example, if the empirical distribution represents a close approximation of $F$, then $\bar{X}$ should be a good approximation of $\mu$, but this is not always the case.

One more introductory remark should be made. From the technical point of view, continuity leads to the issue of how the difference between distributions should be measured. Here, the Kolmogorov distance is used. Other metrics play a role when addressing theoretical issues, but they go beyond the scope of this book. Readers interested in pursuing continuity, as it relates to robustness, can refer to Hampel (1968).

假设检验代写

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Basic Tools for Judging Robustness

可使用三种基本工具来确定位置和尺度等量度是否具有良好的属性：定性稳健性、定量稳健性和无穷小稳健 性。本节在位置测量的背景下描述这些工具，但它们与尺度测量相关，这一点将变得显而易见。这些工具不仅 提供了判断特定度量的正式方法，还可以用来帮助得出可靠的度量。
在继续之前，更正式地了解位置度量的含义会有所帮助。表征分布的量，如总体均值，如果满足四个条件，则 被称为位置度量，有时还会添加第五个条件。为了描述它们，让 $X$ 是一个具有分布的随机变量 $F$ ，然后让 $\theta(X)$ 是一些描述性措施 $F$. 然后 $\theta(X)$ 如果对于任何常数，则据说是位置的度量 $a$ 和 $b$ ，
$$
\theta(X+b)=\theta(X)+b \theta(-X)=-\theta(X) X \geq 0 \text { implies } \theta(X) \geq 0 \theta(a X)=a \theta(X) .
$$
第一个条件称为位置等方差。它只需要如果一个常量 $b$ 被添加到每个可能的值 $X$, 位置的度量应该增加相同的 量。让 $E(X)$ 表示期望值 $X$. 从基本原理来看，总体均值是位置等变的。也就是说，如果 $\theta(X)=E(X)=\mu$ ，然后 $\theta(X+b)=E(X+b)=\mu+b$. 前三个条件合在一起意味着位置度量的值应该在可能值的范围内 $X$ . 第四个条件称为尺度等方差。如果通过乘以所有可能的值来改变测量某物的尺度 $X$ 经过 $a$ ，个个位置的度量应该 改变相同的量。从本质上讲，结果应该独立于测量尺度。举一个简单的例子，如果要将男性的典型身高与女性 的典型身高进行比较，那么比较的单位是英寸还是英尺都无关紧要。
有时添加的第五个条件是由 Bickel 和 Lehmann (1975) 提出的。让 $F_x(x)=P(X \leq x)$ 和 $F_y(x)=P(Y \leq x)$ 是对应于随机变量的分布 $X$ 和 $Y$. 然后 $X$ 据说随机大于 $Y$ 如果有的话 $x, F_x(x) \leq F_y(x)$ 对某些人来说存在严格的不平等 $x$. 如果所有的分位数 $X$ 大于相应的分位数 $Y$ ，然后 $X$ 随机大于 $Y$. Bickel 和 Lehmann 认为，如果 $X$ 随机大于 $Y$ ，那么应该是这样的 $\theta(X) \geq \theta(Y)$ 如果 $\theta$ 有资格作为位置的衡量标准。总体 均值具有此属性。

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Qualitative Robustness

要理解定性稳健性，首先要考虑任何函数 $f(x)$ ，不一定是概率密度函数。假设希望对这个函数施加一个限制， 这样它就不会随看 $x$. 这样做的一种方法是坚持 $f(x)$ 是连续的。例如，如果 $f(x)=0$ 为了 $x \leq 1$ ，但 $f(x)=10,000$ 对于任何 $x>1$ ，函数不连续，如果 $x=1$ ，任意小的增加 $x$ 结果大大增加 $f(x)$.
在判断位置度量时可以使用类似的想法。这是通过将参数视为泛函来实现的。在当前上下文中，泛函只是将每 个分布映射到实数的规则。例如，总体均值可以写成
$$
T(F)=E(X),
$$
其中的期望值 $X$ 取决于 $F$. 的作用 $F$ 如果期望写成积分形式，则变得更加明确，在这种情况下，最后一个等式变 为
$$
T(F)=\int x d F(x) .
$$
如果 $X$ 是离散的，概率函数对应于 $F(x)$ 是 $f(x)$ ，
$$
T(F)=\sum x f(x),
$$
总和超过所有可能的值 $x$ 的 $X$.
将参数视为泛函的优点之一是连续性的概念可以扩展到它们。因此，如果目标是获得相对不受小变化影响的位 置度量 $F$ ，可以施加的一个要求是，当被视为泛函时，它是连续的。据说具有此属性的参数具有定性的鲁棒 性。
让 $\hat{F}$ 是通常的经验分布。也就是说，对于随机样本 $X_1, \ldots, X_n, \hat{F}(x)$ 只是比例 $X_i$ 值小于或等于 $x$. 函数的估 计 $T(F)$ 通过替换获得 $F$ 和 $\hat{F}$. 例如，当 $T(F)=E(X)=\mu$ ，替换 $F$ 和 $\hat{F}$ 产生样本均值， $\bar{X}$. 重要的一点是，
定性稳健性包括这样的想法: 如果 $\hat{F}$ 接近 $F$ ，在某种意义上要精确，那么 $T(\hat{F})$ 应该接近 $T(F)$. 例如，如果经 验分布表示一个近似值 $F$ ，然后 $\bar{X}$ 应该是一个很好的近似值 $\mu$ ，但情况并非总是如此。
还应作介绍性发言。从技术角度来看，连续性导致了如何衡量分布之间差异的问题。这里使用了 Kolmogorov 距离。其他指标在解决理论问题时发挥作用，但超出了本书的范围。有兴趣追求连续性的读者，因为它与鲁棒 性有关，可以参考 Hampel (1968)。

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。