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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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|Procedures for performing hypothesis testing
There are three procedures for making a decision in statistical hypothesis testing, which are the critical value procedure, $P$-value procedure, and confidence interval procedure. We will present the critical value procedure in this chapter, while the $P$ value and confidence interval procedures will be given in Chapter 6, The observed significance level ( $P$-value) procedure, and Chapter 7 , Interval estimation for one population, respectively.
- Critical value procedure
The critical value procedure is used to guide researchers and help in making a decision in statistical hypothesis testing. This procedure is also known as a traditional procedure. We can use the critical value procedure to make a decision regarding the null hypothesis using the test statistic value and the critical value related to the distribution used for solving the problem. The decision is made by comparing the two values (test statistic value and critical value). If the absolute test statistic value is greater than the critical value, the null hypothesis is rejected; otherwise the null hypothesis is not rejected. Or using the probability distribution curve, if the test statistic value falls in the critical region, the null hypothesis is rejected; otherwise the null hypothesis is not rejected.
We will employ the critical value procedure for making a decision regarding the onesample test for the mean value, proportion value, and variance value, while the other two procedures, the $P$-value and confidence interval procedures, will be given in Chapter 6 , The observed significance level ( $P$-value) procedure, and Chapter 7, Interval estimation for one population, respectively, and then compare the results of various procedures.
统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Types of errors
Two types of errors are associated with hypothesis testing procedures in making a decision regarding the null hypothesis. A decision is usually made based on the sample information, and this decision could be correct or incorrect. The two types of errors are type I and type II errors.
The first type of error is called a type I error. This error occurs when we incorrectly decide to reject a true null hypothesis. A type I error is called the significance level $(\alpha)$
The second type of error is called a type II error. This error occurs when we fail to reject a false null hypothesis. The symbol for the probability of a type II error is $\beta$.
Note
- Type I and type II errors are inversely proportional; decreasing type I error $(\alpha)$ would increase type II error $\beta$, and increasing type I error $(\alpha)$ would decrease type II error $(\beta)$.
Example 1.7: Specify type I and type II errors: Specify type I and type II errors for the claim which states that the mean concentration of cadmium $(\mathrm{Cd})$ is $0.17 \mathrm{mg} / \mathrm{L}$.
We need to identify the null and alternative hypotheses for this claim. The two hypotheses are given below:
$$
\begin{aligned}
&H_0: \mu=0.17 \
&H_1: \mu \neq 0.17
\end{aligned}
$$
Type I error
A type I error would occur when we incorrectly decide to reject a true null hypothesis. For the mean concentration of cadmium, a type I error would occur if the mean concentration of cadmium of surface water is $0.17 \mathrm{mg} / \mathrm{L}(\mu=0.17)$, but the information provided by the selected sample tells us to reject the claim that the mean concentration of cadmium of surface water is $0.17 \mathrm{mg} / \mathrm{L}$ and conclude that the mean concentration of cadmium of surface water is not equal to $0.17 \mathrm{mg} / \mathrm{L}$ $(\mu \neq 0.17)$
A type II error would occur when we fail to reject a false null hypothesis. For the mean concentration of cadmium of surface water, a type II error would occur if the mean concentration of cadmium of surface water is not equal to $0.17 \mathrm{mg} / \mathrm{L}$ $(\mu \neq 0.17)$, but the information provided by the selected sample tells us not to reject the null hypothesis and conclude that the mean concentration of cadmium of surface water is equal to $0.17 \mathrm{mg} / \mathrm{L}(\mu=0.17)$.
Correct decision
A correct decision can be achieved in two cases: in the first case, if we do not reject the null hypothesis when it is true. The correct decision for this example is we do not reject the null hypothesis if the mean concentration of cadmium of surface water is equal to $0.17 \mathrm{mg} / \mathrm{L}(\mu=0.17)$.
In the second case, if we reject the null hypothesis when it is false. The correct decision for this example is we reject the null hypothesis if the mean concentration of cadmium of surface water is not equal to $0.17 \mathrm{mg} / \mathrm{L}(\mu \neq 0.17)$.
假设检验代写
统计代写|假设检验代写假设检验代考|执行假设检验的程序
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统计假设检验中有三种决策程序，分别是临界值程序、$P$ -值程序和置信区间程序。我们将在本章介绍临界值过程，而$P$值和置信区间过程将分别在第6章“观察显著性水平($P$ -value)”过程和第7章“一个总体的区间估计”中给出
- 临界值程序
临界值程序用于指导研究人员在统计假设检验中做出决策。这个程序也被称为传统程序。我们可以使用临界值程序，使用检验统计值和用于解决问题的分布相关的临界值，对零假设做出决策。通过比较两个值(检验统计值和临界值)来做出决策。如果绝对检验统计值大于临界值，则拒绝原假设;否则零假设不被拒绝。或者利用概率分布曲线，如果检验统计值落在临界区域，则拒绝原假设;
我们将使用临界值程序来对平均值、比例值和方差值的一个充分检验做出决定，而其他两个程序，$P$ -value和置信区间程序，将分别在第6章(观察显著性水平($P$ -value))程序和第7章(一个总体的区间估计)给出，然后比较各种程序的结果
统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|错误类型
两种类型的错误与关于零假设的决策的假设检验程序有关。决策通常是根据样本信息做出的，这个决策可能是正确的，也可能是错误的。这两种类型的错误是I型和II型错误
第一类错误被称为I型错误。当我们错误地决定拒绝一个真零假设时，就会出现这种错误。第一类错误称为显著性水平$(\alpha)$
第二类错误被称为第二类错误。当我们无法拒绝错误的零假设时，就会出现这种错误。第二类错误的概率符号为$\beta$。
注
- I型误差与II型误差成反比;递减型I型误差 $(\alpha)$ 会增加第二类误差吗 $\beta$， I型误差增加 $(\alpha)$ 会减少第二类误差吗 $(\beta)$
例1.7:指定I型和II型错误:为声明镉的平均浓度的索赔指定I型和II型错误 $(\mathrm{Cd})$ 是 $0.17 \mathrm{mg} / \mathrm{L}$我们需要确定这一主张的零假设和备择假设。下面给出两个假设:
$$
\begin{aligned}
&H_0: \mu=0.17 \
&H_1: \mu \neq 0.17
\end{aligned}
$$当我们错误地决定拒绝一个真零假设时，就会发生I型错误。对于镉的平均浓度，如果地表水镉的平均浓度为，则会出现I型误差 $0.17 \mathrm{mg} / \mathrm{L}(\mu=0.17)$，但所选样品提供的信息告诉我们，我们不能接受地表水镉的平均浓度为 $0.17 \mathrm{mg} / \mathrm{L}$ 得出地表水中镉的平均浓度不等于 $0.17 \mathrm{mg} / \mathrm{L}$ $(\mu \neq 0.17)$
当我们不能拒绝错误的零假设时，就会发生第二类错误。对于地表水镉的平均浓度，如果地表水镉的平均浓度不等于$0.17 \mathrm{mg} / \mathrm{L}$$(\mu \neq 0.17)$，但所选样本提供的信息告诉我们不要拒绝原假设，而得出地表水镉的平均浓度等于$0.17 \mathrm{mg} / \mathrm{L}(\mu=0.17)$。
正确决策
正确决策可以在两种情况下实现:在第一种情况下，当零假设成立时，如果我们不拒绝它。对于这个例子，正确的决定是，如果地表水镉的平均浓度等于$0.17 \mathrm{mg} / \mathrm{L}(\mu=0.17)$，我们不拒绝零假设
在第二种情况下，如果我们在零假设为假时拒绝它。对于这个例子，正确的决定是，如果地表水镉的平均浓度不等于$0.17 \mathrm{mg} / \mathrm{L}(\mu \neq 0.17)$，我们拒绝零假设。
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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。