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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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- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等楖率论
- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|线性回归分析代写linear regression analysis代考|visual, deterministic and statistical
Models are simplified representations of systems, objects or theories that allow us to understand things better. An architect builds a model house to help herself and her clients imagine how the real house will look once it is built. The Paris metro map is a model that helps passengers understand where they can catch a train, where they can travel to and where they can change trains.
Some models come in the form of mathematical equations. For example, consider an engineer who wants to design a submarine. The deeper the submarine dives, the higher the water pressure is going to be. The engineer needs to account for this lest the walls of his submarine crack and get crushed. As you may know, pressure is measured in a unit called bar, and the air pressure at sea level is equal to 1 bar. A mathematical model of the pressure experienced by a submarine under the surface of the sea is as follows:
$$
\text { Pressure }=1 \text { bar }+0.1 \mathrm{bar} \times \text { depth }
$$
where depth is measured in metres. This equation expresses the insight that, with every metre that the submarine dives deeper, the water pressure increases by 0.1 bar. Using this model, we can calculate that the pressure at $100 \mathrm{~m}$ depth will be
$$
\text { Pressure }=1 \mathrm{bar}+0.1 \mathrm{bar} \times 100=11 \mathrm{bar}
$$
Thus, if your job is to build a submarine that can dive to $100 \mathrm{~m}$, you know you need to build it so that its walls can withstand 11 bars of pressure (i.e. 11 times the pressure at sea level).
Statistical models also are expressed in the form of equations. As you will see, a simple statistical model looks very similar to the mathematical model we just considered. The difference between the two is how they deal with the differences between what the model predicts about reality and observations from reality itself. The engineer who uses the mathematical model of pressure might be happy to ignore small differences between the model and reality. The pressure at $100 \mathrm{~m}$ is taken to be 11 bar. If it is really 10.997 bar or 11.029 bar, so what? The approximation is good enough for the engineer’s purposes. Such a model is called deterministic, because according to the model, the depth determines the pressure precisely.
In contrast, statistical models are used in situations where there is considerable uncertainty about how accurate the model predictions are. This is almost always the case in social science, because humans, and the societies they build, are complex, complicated, and not predictable as precisely as some natural phenomena, such as the relationship between depth and water pressure.
All models are simplifications of reality. The architect’s model house lacks many details. The Paris metro map does not accurately represent the distances between the stations. Our (simplistic) mathematical model of underwater pressure ignores that pressure at the same depth will not be the same everywhere the submarine goes (e.g. because the waters of different oceans vary in salinity). Whether these imprecisions matter depends on the purpose of the model. The Paris metro map is useful for travellers but not detailed enough for an engineer who wishes to extend the existing tunnels to accommodate a new metro line. In the same way, a statistical model may be good for one purpose but useless for another.
Social scientists use statistical models to investigate relationships between social phenomena, such as:
- Diet and longevity: Is what you eat associated with how long you can expect to live?
- Unemployment and health: Is unemployment associated with poorer health?
- Inequality and crime: Do countries with a wide income gap between the highest and the lowest earners have higher crime rates than more equal countries?
Of course, descriptive statistics provide important evidence for social research. Tables and graphs, means and standard deviations, correlation coefficients and comparisons of groups – all these are important tools of analysis. But statistical models go beyond description in important ways: - Models can serve as formalisations of theories about the social world. By comparing how well two models fit a given set of data, we can rigorously assess which of two competing theories is more consistent with empirical observations.
- Statistical models provide rigorous procedures for telling the signal from the noise: for deciding whether a pattern we see in a table or a graph can be considered evidence for a real effect, relationship, or regularity in the social world.
线性回归代写
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模型是系统、对象或理论的简化表示，使我们能够更好地理解事物。一位建筑师建造了一座样板房，以 帮助她自己和她的客户想象真正的房子建成后的样子。巴黎地铁地图是一个模型，可以帮助乘客了解他 们可以在何处搭乘火车、可以前往何处以及可以在何处换车。
一些模型以数学方程式的形式出现。例如，考虑一位想要设计潜艇的工程师。潜艇潜得越深，水压就越 高。工程师需要考虑到这一点，以免他的潜艇壁破裂并被压碎。如您所知，压力的测量单位称为巴，海 平面的气压等于 1 巴。潜艇在海面下所受压力的数学模型如下:
$$
\text { Pressure }=1 \text { bar }+0.1 \text { bar } \times \text { depth }
$$
使用这个模型，我们可以计算出压力在 $100 \mathrm{~m}$ 深度将是
$$
\text { Pressure }=1 \mathrm{bar}+0.1 \mathrm{bar} \times 100=11 \mathrm{bar}
$$
因此，如果你的工作是建造一艘可以潜入 $100 \mathrm{~m}$ ，您知道您需要建造它，使其墙壁能够承受 11 巴的压 力 (即海平面压力的 11 倍) 。
统计模型也以方程的形式表示。正如您将看到的，一个简单的统计模型看起来与我们刚刚考虑的数学模 型非常相似。两者之间的区别在于它们如何处理模型对现实的预测与现实本身的观察之间的差异。使用 压力数学模型的工程师可能乐于忽略模型与现实之间的微小差异。压力在 $100 \mathrm{~m}$ 取为 11 巴。如果真的 是 $10.997 \mathrm{bar}$ 或 11.029 bar，那又怎样? 该近似值足以满足工程师的目的。这样的模型称为确定性模 型，因为根据该模型，深度精确地决定了压力。
相比之下，统计模型用于模型预测的准确性存在相当大不确定性的情况。这在社会科学中几乎总是如 此，因为人类，以及他们所建立的社会，是复杂的、错综复杂的，并且不像某些自然现象那样精确可预 测，例如深度和水压之间的关系。
所有模型都是对现实的简化。建筑师的样板房缺少很多细节。巴黎地铁地图并末准确显示车站之间的距 离。我们的（简单的) 水下压力数学模型忽略了潜艇在同一深度处的压力在任何地方都不相同（例如， 因为不同海洋的水的盐度不同) 。这些不精确性是否重要取决于模型的目的。巴黎地铁地图对旅行者很 有用，但对于希望扩展现有隧道以适应新地铁线路的工程师来说不够详细。同样，统计模型可能对一个 目的有用，但对另一个目的无用。
社会科学家使用统计模型来研究社会现象之间的关系，例如：
- 饮食与长寿：你吃的东西与你的预期寿命有关吗？
- 失业与健康：失业与较差的健康状况有关吗？
- 不平等和犯罪：最高收入者和最低收入者之间收入差距较大的国家的犯罪率是否高于更平等的国家？
当然，描述性统计为社会研究提供了重要的证据。表格和图表、均值和标准差、相关系数和组间比较——所有这些都是重要的分析工具。但统计模型在重要方面超出了描述范围： - 模型可以作为关于社会世界的理论的形式化。通过比较两个模型对给定数据集的拟合程度，我们可以严格评估两个相互竞争的理论中哪个与经验观察更一致。
- 统计模型提供了区分信号和噪声的严格程序：用于确定我们在表格或图表中看到的模式是否可以被视为社会世界中真实效果、关系或规律性的证据。
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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。