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回归分析是一种强大的统计方法，允许你检查两个或多个感兴趣的变量之间的关系。虽然有许多类型的回归分析，但它们的核心都是考察一个或多个自变量对因变量的影响。
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统计代写|线性回归分析代写linear regression analysis代考|An example with a wider range of effects
Consider another example of the optimal assignment of military recruiters. Military personnel assigned as recruiters can typically request their duty locations, and many often request locations near their family or where they grew up. A service, say the Army, may be interested in estimating how assigning recruiters to their home county, on average, affects their productivity as a recruiter, or the number of contracts they get. The Army may estimate the following model:
$$
C_i=X_i \beta_1+\beta_2 H_i+\varepsilon_i
$$
where
- $C=#$ contracts (or recruits) for a given recruiter in a given time period
- $X=$ a set of characteristics of the recruiter and the location
- $H=$ an indicator for being assigned to one’s home county.
The effect of recruiting in one’s home county would not be the same for all recruiters. Being back at home may positively affect productivity if the recruiter has old contacts or if the recruiter would be more trustworthy to potential recruits, being from the neighborhood, than other recruiters would be. On the other hand, for some people, being back home could negatively affect productivity because the recruiter spends more time with family and his/her homies.
Self-selection bias would apply if those who would be more successful at recruiting back home (relative to other areas) were more likely to be assigned to their home county (likely by requesting to do so). In contrast, the ideal situation for the researcher would be that recruiters are assigned to their home county regardless of their individual causal effect.
As a visual depiction, consider the sample of seven recruiters in Figure 6.7, which shows in the top chart the frequency distribution of the true effect for a sample of seven recruiters. So the effect of home-county $(H)$ on the number of monthly contracts varies from -0.3 to 0.3 in 0.1 increments, with each recruiter having their own effect. The Average Treatment Effect is 0.0 , which is the average of the seven individual effects. This would be the average impact on recruiting if all seven were assigned to their home county.
In the bottom chart, I show a likely situation in which only some of the recruiters are assigned to their home county, marked by the bars being filled in for the four recruiters assigned to their home county $(H=1)$ and the bars being unfilled for the other three $(H=0)$. I purposefully made it so it is not just those with the higher effects who are assigned to their home state, as recruiters might not correctly predict how successful they would be back home, and other factors, such as the Army’s needs, could determine where a recruiter would be assigned.
What the researcher observes is the impact just for those who receive the treatment. For completeness of the example, let me assume that the recruiters would be equally successful if all were not assigned to their home county. The average effect we would observe would be $(-0.1+0+0.2+$ $0.3) \div 4=0.1$. This overstates the true average effect of 0.0 . Thus, there is a positive bias from the tendency of recruiters to request their home county if they think they’d be successful there.
统计代写|线性回归分析代写linear regression analysis代考|An example of the effects of minimum-wage increases
At the time I write this, there has not been a U.S. federal minimum-wage increase in 13 years, as it currently stands at $\$ 7.20$. There have been discussions to raise it to $\$ 15$, but there is great opposition to that proposal. At the same time, some high-cost cities have already raised the minimum wage to around that figure (e.g., $\$ 14.49$ in Seattle and $\$ 16.32$ in San Francisco).
There have been hundreds of studies examining how minimum-wage increases affect employment levels. The results have been all over the map, with some studies finding negative impacts and other studies finding positive impacts, but they tend towards minimum-wage increases leading to reduced employment.
This is a classic case of there not being a single effect for all subjects (in this case, the subject is a city or state). For example, if the federal minimum wage were increased to $\$ 15$, there would be minimalto-no impact in Seattle, San Francisco, and many other high-cost cities and states in which wages are already fairly high. In contrast, in low-cost areas (e.g., Mississippi), there is the potential for greater negative effects on employment.
Most minimum-wage studies rely on data on state-level (or city-level) minimum-wage changes. However, because of these varying effects, there is great potential for self-selection bias in such studies. It is not random as to which cities or states enact minimum-wage increases, as they would tend to be the ones that would be able to more easily absorb the minimum-wage increase. Perhaps average wages for low-skill workers are already high, or maybe a city has such strong economic growth that people would pay higher prices for their coffee or other products that would have greater costs with the minimum-wage increase.
This would mean that we would have self-selection bias in that we would be more likely to observe minimum-wage increases with less-harmful or less-negative effects than would be the average effect across the country. Again, this would bias the estimated effect in the more-beneficial direction, which would be less employment loss in this case.
线性回归代写
统计代写|线性回归分析代写linear regression analysis代考|An example with a wider range of effects
考虑另一个军事招募人员最佳分配的例子。被指派为招聘人员的军事人员通常可以请求他们的工作地点，许 多人经常请求靠近他们家人或他们长大的地方。陆军说，某项服务可能有兴趣估计平均而言，将招聘人员分 配到他们所在的县对他们作为招聘人员的生产力或他们获得的合同数量有何影响。陆军可能会估计以下模 型:
$$
C_i=X_i \beta_1+\beta_2 H_i+\varepsilon_i
$$
在哪里
- $C=#$ 给定时间段内给定招聘人员的合同（或招聘)
- $X=$ 招聘人员的一组特征和位置
- $H=$ 被分配到一个人的家乡的指标。
在家乡招聘的效果对所有招聘人员来说都是不一样的。如果招聘人员有老联系人，或者如果招聘人员来 自附近，比其他招聘人员更值得潜在招聘人员信任，那么回到家里可能会对工作效率产生积极影响。另 一方面，对于某些人来说，回家可能会对工作效率产生负面影响，因为招聘人员会花更多的时间与家人 和他/她的朋友在一起。
如果那些在家乡 (相对于其他地区) 招募更成功的人更有可能被分配到他们的家乡 (可能通过要求伩样 做），那么自我选择偏差就会适用。相比之下，研究人员的理想情况是招聘人员被分配到他们的家乡，而不 考虑他们的个人因果效应。
作为可视化描述，请考虑图 6.7 中七名招聘人员的样本，该图在顶部图表中显示了七名招聘人员样本的真实效 果的频率分布。所以家乡的效果 $(H)$ 每月合同的数量从 -0.3 到 0.3 不等，增量为 0.1 ，每个招聘人员都有自己 的影响。平均处理效果为 0.0 ，这是七个单独效果的平均值。如果所有七人都被分配到他们的家乡，这将是对 招聘的平均影响。
在底部的图表中，我展示了一种可能的情况，其中只有一些招聘人员被分配到他们所在的县，由分配到他们 所在县的四名招聘人员填充的条形标记 $(H=1)$ 并且其他三个末填充的条形图 $(H=0)$. 我是故意这样做 的，这样不仅那些影响力较高的人会被分配到他们的家乡，因为招聘人员可能无法正确预测他们在家乡的成 功程度，而其他因素 (例如军队的需求) 可以确定他们在哪里将分配招聘人员。
研究人员观察到的只是对接受治疗的人的影响。为了示例的完整性，让我假设如果不是所有人都被分配到他 们的家乡，招聘人员也会同样成功。我们观察到的平均效果是 $(-0.1+0+0.2+0.3) \div 4=0.1$. 这夸大 30.0 的真实平均效果。因此，如果招聘人员认为他们会在家乡取得成功，他们倾向于要求他们所在的县，这 是一种积极的偏见。
统计代写|线性回归分析代写linear regression analysis代考|An example of the effects of minimum-wage increases
在我写这篇文章的时候，美国联邦最低工资已经 13 年没有增加了，目前是$7.20. 已经有人讨论将其提高到$15，但该提议遭到强烈反对。与此同时，一些高成本城市已经将最低工资提高到这个数字附近（例如，$14.49在西雅图和$16.32在旧金山）。
已有数百项研究探讨最低工资增长如何影响就业水平。结果无处不在，一些研究发现了负面影响，而另一些研究则发现了积极影响，但它们倾向于提高最低工资，从而导致就业减少。
这是一个经典案例，没有对所有主题（在这种情况下，主题是城市或州）产生单一影响。例如，如果联邦最低工资提高到$15，对西雅图、旧金山和许多其他工资已经相当高的高成本城市和州，影响很小甚至没有。相比之下，在低成本地区（例如密西西比州），可能会对就业产生更大的负面影响。
大多数最低工资研究依赖于州级（或城市级）最低工资变化的数据。然而，由于这些不同的影响，在此类研究中存在很大的自我选择偏差的可能性。哪些城市或州实施最低工资增长并不是随机的，因为它们往往是能够更容易吸收最低工资增长的城市或州。也许低技能工人的平均工资已经很高，或者也许一个城市的经济增长如此强劲，以至于人们会为他们的咖啡或其他产品支付更高的价格，而最低工资的增加会增加成本。
这意味着我们会有自我选择偏差，因为我们更有可能观察到最低工资的增加带来的危害或负面影响小于全国的平均影响。同样，这会使估计的影响偏向更有利的方向，在这种情况下，这将减少就业损失。
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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。