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。

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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|The Finite Sample Breakdown Point

Before describing additional measures of location, it helps to introduce a technical device for judging any estimator that is being considered. This is the finite sample breakdown point of a statistic, which refers to the smallest proportion of observations that, when altered sufficiently, can render the statistic meaningless. More precisely, the finite sample breakdown point of an estimator refers to the smallest proportion of observations that when altered can cause the value of the statistic to be arbitrarily large or small. The finite sample breakdown point of an estimator is a measure of its resistance to contamination. For example, if the $i$ th observation among the observations $X_1, \ldots, X_n$ goes to infinity, the sample mean $\bar{X}$ goes to infinity as well. This means that the finite sample breakdown point of the sample mean is only $1 / n$. In contrast, the finite sample breakdown point of the $\gamma$-trimmed mean is $\gamma$. For example, if $\gamma=0.2$, about $20 \%$ of the observations can be made arbitrarily large without driving the sample trimmed mean to infinity, but it is possible to alter $21 \%$ of the observations so that $\bar{X}_t$ becomes arbitrarily large. Typically, the limiting value of the finite sample breakdown point is equal to the breakdown point, as defined in Chapter 2 , of the parameter being estimated. For example, the breakdown point of the population mean, $\mu$, is 0 , which equals $1 / n$ as $n$ goes to infinity. Similarly, the breakdown point of the trimmed mean is $\gamma$.

Two points should be stressed. First, having a high finite-sample breakdown point is certainly a step in the right direction when trying to deal with unusual values that have an inordinate influence, but it is no guarantee that an estimator will not be unduly influenced by even a small number of outliers. (Examples will be given when dealing with robust regression estimators.) Second, various refinements regarding the definition of a breakdown point have been proposed (e.g., Genton \& Lucas, 2003), but no details are given here.

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Estimating Quantiles

When comparing two or more groups, the most common strategy is to use a single measure of location, and the median or 0.5 quantile is an obvious choice. It can be highly advantageous to compare other quantiles as well, but the motivation for doing this is best explained in Chapter 5. For now, attention is focused on estimating quantiles and the associated standard error.

There are many ways of estimating quantiles, comparisons of which are reported by Parrish (1990), Sheather and Marron (1990), as well as Dielman, Lowry, and Pfaffenberger (1994). Here, two are described and their relative merits are discussed.
For any $q, 0<q<1$, let $x_q$ be the qth quantile. For a continuous random variable, or a distribution with no flat spots, $x_q$ is defined by the equation $P\left(X \leq x_q\right)=q$. This definition is satisfactory in the sense that there is only one value that qualifies as the qth quantile, so there is no ambiguity when referring to $x_q$. However, for discrete random variables or distributions with flat spots, special methods must be used to avoid having multiple values that qualify as the qth quantile. There are methods for accomplishing this goal, but they are not directly relevant to the topics of central interest in this book, at least based on current technology, so this issue is not discussed. ${ }^1$

Setting $m=[q n+0.5]$, where $[q n+0.5]$ is the greatest integer less than or equal to $q n+0.5$, the simplest estimate of $x_q$ is
$$
\hat{x}q=X{(m)}
$$
the mth observation after the data are put in ascending order. For example, if the goal is to estimate the median, then $q=1 / 2$, and if $n=11$, then $m=[11 / 2+0.5]=6$, and the estimate of $x_{.5}$ is the usual sample median, M. Of course, if $n$ is even, this estimator does not yield the usual sample median, it is equal to what is sometimes called the upper empirical cumulative distribution function estimator.

假设检验代写

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|The Finite Sample Breakdown Point

在描述额外的位置测量之前，引入一种技术设备来判断正在考虑的任何估计量是有帮助的。这是统计数据 的有限样本分解点，指的是在充分改变时可以使统计数据变得毫无意义的最小比例的观察值。更准确地 说，估计量的有限样本分解点指的是观察值的最小比例，当观察值发生变化时，会导致统计值任意大或 小。估算器的有限样本击穿点是衡量其抗污染能力的指标。例如，如果 $i$ 观察中的第 th 个观察 $X_1, \ldots, X_n$ 趋于无穷大，样本均值 $\bar{X}$ 也趋于无穷大。这意味着样本均值的有限样本击穿点仅 $1 / n$. 相 反，有限样本击穿点 $\gamma$-修剪均值是 $\gamma$. 例如，如果 $\gamma=0.2$ ，关于 $20 \%$ 的观察值可以任意大，而无需将样 本修剪均值驱动到无穷大，但可以改变 $21 \%$ 的意见，使 $\bar{X}_t$ 变得任意大。通常，有限样本击穿点的极限值 等于第 2 章中定义的被估计参数的击穿点。例如，总体均值的细分点， $\mu$, 为 0 ，等于 $1 / n$ 作为 $n$ 去无穷 大。同样，修剪均值的分解点是 $\gamma$.
需要强调两点。首先，在尝试处理具有过度影响的异常值时，拥有较高的有限样本前溃点当然是朝着正确 方向迈出的一步，但并不能保证估计量不会受到即使是少量的不当影响异常值。（在处理稳健回归估计器 时将给出示例。）其次，已经提出了关于故障点定义的各种改进（例如，Genton \& Lucas，2003)，但 这里没有给出详细信息。

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Estimating Quantiles

比较两个或多个组时，最常见的策略是使用单一的位置度量，而中位数或 0.5 分位数是一个明显的选择。 比较其他分位数也可能非常有利，但这样做的动机在第 5 章中得到了最好的解释。目前，注意力集中在估 计分位数和相关的标准误差上。
有许多估计分位数的方法，Parrish (1990)、Sheather 和 Marron (1990) 以及 Dielman、Lowry 和 Pfaffenberger (1994) 报告了这些方法的比较。这里描述了两个，并讨论了它们的相对优点。 对于任何 $q, 0<q<1$ ，让 $x_q$ 是第 $q$ 个分位数。对于连续随机变量或没有平坦点的分布， $x_q$ 由等式定义 $P\left(X \leq x_q\right)=q$. 这个定义是令人满意的，因为只有一个值符合第 $q$ 个分位数，因此在引用时没有歧义 $x_q$. 但是，对于离散随机变量或具有平坦点的分布，必须使用特殊方法来避免具有多个符合第 $\mathrm{q}$ 个分位数 的值。有实现这个目标的方法，但它们与本书的中心兴趣主题没有直接关系，至少基于当前的技术，因此 不讨论这个问题。 1
环境 $m=[q n+0.5]$ ，在哪里 $[q n+0.5]$ 是小于或等于的最大整数 $q n+0.5$ ，最简单的估计 $x_q$ 是
$$
\hat{x} q=X(m)
$$
数据按升序排列后的第 $m$ 个观察值。例如，如果目标是估计中位数，那么 $q=1 / 2$ ，而如果 $n=11$ ， 然后 $m=[11 / 2+0.5]=6$ ，以及估计 $x_{.5}$ 是通常的样本中位数 $M$ 。当然，如果 $n$ 是偶数，这个估计量 不会产生通常的样本中位数，它等于有时称为上经验侽积分布函数估计量的东西。

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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。

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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。