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线性回归是对标量响应和一个或多个解释变量（也称为因变量和自变量）之间的关系进行建模的一种线性方法。一个解释变量的情况被称为简单线性回归。
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统计代写|线性回归代写linear regression代考|Variable Selection
A standard problem in $1 \mathrm{D}$ regression is variable selection, also called subset or model selection. Assume that the $1 \mathrm{D}$ regression model uses a linear predictor
$$
Y \Perp \boldsymbol{x} \mid\left(\alpha+\beta^T \boldsymbol{x}\right),
$$
that a constant $\alpha$ is always included, that $\boldsymbol{x}=\left(x_1, \ldots, x_{p-1}\right)^T$ are the $p-1$ nontrivial predictors, and that the $n \times p$ matrix $\boldsymbol{X}$ with $i$ th row $\left(1, \boldsymbol{x}_i^T\right)$ has full rank $p$. Then variable selection is a search for a subset of predictor variables that can be deleted without important loss of information.
To clarify ideas, assume that there exists a subset $S$ of predictor variables such that if $x_S$ is in the 1D model, then none of the other predictors are needed in the model. Write $E$ for these (‘extraneous’) variables not in $S$, partitioning $\boldsymbol{x}=\left(\boldsymbol{x}_S^T, \boldsymbol{x}_E^T\right)^T$. Then
$$
S P=\alpha+\boldsymbol{\beta}^T \boldsymbol{x}=\alpha+\boldsymbol{\beta}_S^T \boldsymbol{x}_S+\boldsymbol{\beta}_E^T \boldsymbol{x}_E=\alpha+\boldsymbol{\beta}_S^T \boldsymbol{x}_S
$$
The extraneous terms that can be eliminated given that the subset $S$ is in the model have zero coefficients: $\boldsymbol{\beta}_E=\mathbf{0}$.
Now suppose that $I$ is a candidate subset of predictors, that $S \subseteq I$ and that $O$ is the set of predictors not in $I$. Then
$$
S P=\alpha+\boldsymbol{\beta}^T \boldsymbol{x}=\alpha+\boldsymbol{\beta}S^T \boldsymbol{x}_S=\alpha+\boldsymbol{\beta}_S^T \boldsymbol{x}_S+\boldsymbol{\beta}{(I / S)}^T \boldsymbol{x}{I / S}+\mathbf{0}^T \boldsymbol{x}_O=\alpha+\boldsymbol{\beta}_I^T \boldsymbol{x}_I, $$ where $\boldsymbol{x}{I / S}$ denotes the predictors in $I$ that are not in $S$. Since this is true regardless of the values of the predictors, $\boldsymbol{\beta}O=0$ if $S \subseteq I$. Hence for any subset $I$ that includes all relevant predictors, the population correlation $$ \operatorname{corr}\left(\alpha+\beta^{\mathrm{T}} x{\mathrm{i}}, \alpha+\beta_{\mathrm{I}}^{\mathrm{T}} x_{\mathrm{I}, \mathrm{i}}\right)=1 .
$$
This observation, which is true regardless of the explanatory power of the model, suggests that variable selection for a $1 \mathrm{D}$ regression model (1.11) is simple in principle. For each value of $j=1,2, \ldots, p-1$ nontrivial predictors, keep track of subsets $I$ that provide the largest values of corr( $\operatorname{ESP}, \operatorname{ESP}(I))$.
统计代写|线性回归代写linear regression代考|Interpretation of Coefficients
One interpretation of the coefficients in a $1 \mathrm{D}$ model (1.11) is that $\beta_i$ is the rate of change in the $\mathrm{SP}$ associated with a unit increase in $x_i$ when all other predictor variables $x_1, \ldots, x_{i-1}, x_{i+1}, \ldots, x_p$ are held fixed. Denote a model by $S P=\alpha+\beta^T x=\alpha+\beta_1 x_1+\cdots+\beta_p x_p$. Then
$$
\beta_i=\frac{\partial S P}{\partial x_i} \text { for } \mathrm{i}=1, \ldots, \mathrm{p} .
$$
Of course, holding all other variables fixed while changing $x_i$ may not be possible. For example, if $x_1=x, x_2=x^2$ and $S P=\alpha+\beta_1 x+\beta_2 x^2$, then $x_2$ cannot be held fixed when $x_1$ increases by one unit, but
$$
\frac{d S P}{d x}=\beta_1+2 \beta_2 x .
$$
The interpretation of $\beta_i$ changes with the model in two ways. First, the interpretation changes as terms are added and deleted from the SP. Hence the interpretation of $\beta_1$ differs for models $S P=\alpha+\beta_1 x_1$ and $S P=\alpha+\beta_1 x_1+\beta_2 x_2$. Secondly, the interpretation changes as the parametric or semiparametric form of the model changes. For multiple linear regression, $E(Y \mid S P)=S P$ and an increase in one unit of $x_i$ increases the conditional expectation by $\beta_i$. For binary logistic regression,
$$
E(Y \mid S P)=\rho(S P)=\frac{\exp (S P)}{1+\exp (S P)},
$$
and the change in the conditional expectation associated with a one unit increase in $x_i$ is more complex.
线性回归代写
统计代写|线性回归代写linear regression代考|Variable Selection
一个标准问题 $1 \mathrm{D}$ 回归是变量选择，也称为子集或模型选择。假设 $1 \mathrm{D}$ 回归模型使用线性预测器
$$
Y \backslash \operatorname{Perp} \boldsymbol{x} \mid\left(\alpha+\beta^T \boldsymbol{x}\right),
$$
那是一个常数 $\alpha$ 总是包括在内，即 $\boldsymbol{x}=\left(x_1, \ldots, x_{p-1}\right)^T$ 是 $p-1$ 非平凡的预测变量，并且 $n \times p$ 矩阵 $\boldsymbol{X}$ 和 $i$ 扔 $\left(1, \boldsymbol{x}i^T\right)$ 满级 $p$. 然后变量选择是搜索预测变量的子集，这些变量可以在不丟失重要信息的情况下删除。 为了澄清想法，假设存在一个子集 $S$ 的预测变量，使得如果 $x_S$ 在一维模型中，则模型中不需要其他预测变量。写 $E$ 对于这些 (“无关的”) 变量不在 $S$, 分区 $\boldsymbol{x}=\left(\boldsymbol{x}_S^T, \boldsymbol{x}_E^T\right)^T$. 然后 $$ S P=\alpha+\boldsymbol{\beta}^T \boldsymbol{x}=\alpha+\boldsymbol{\beta}_S^T \boldsymbol{x}_S+\boldsymbol{\beta}_E^T \boldsymbol{x}_E=\alpha+\boldsymbol{\beta}_S^T \boldsymbol{x}_S $$ 给定子集可以消除的无关项 $S$ 在模型中的系数为零: $\boldsymbol{\beta}_E=\mathbf{0}$. 现在假设 $I$ 是预测变量的候选子集，即 $S \subseteq I$ 然后 $O$ 是不在的预测变量集 $I$. 然后 $$ S P=\alpha+\boldsymbol{\beta}^T \boldsymbol{x}=\alpha+\boldsymbol{\beta} S^T \boldsymbol{x}_S=\alpha+\boldsymbol{\beta}_S^T \boldsymbol{x}_S+\boldsymbol{\beta}(I / S)^T \boldsymbol{x} I / S+\mathbf{0}^T \boldsymbol{x}_O=\alpha+\boldsymbol{\beta}_I^T \boldsymbol{x}_I, $$ 在哪里 $x I / S$ 表示预测变量 $I$ 不在 $S$. 由于无论预测变量的值如何，这都是正确的， $\beta O=0$ 如果 $S \subseteq I$. 因此对于 任何子集 $I$ 包括所有相关的预测变量，人口相关性 $$ \operatorname{corr}\left(\alpha+\beta^{\mathrm{T}} x \mathrm{i}, \alpha+\beta{\mathrm{I}}^{\mathrm{T}} x_{\mathrm{I}, \mathrm{i}}\right)=1 .
$$
无论模型的解释力如何，这一观察结果都是正确的，表明对于一个1D回归模型 (1.11) 原则上很简单。对于每个 值 $j=1,2, \ldots, p-1$ 非平凡的预测变量，跟踪子集 $I$ 提供最大的 $\operatorname{corr}(\operatorname{ESP}, \operatorname{ESP}(I))$.
统计代写|线性回归代写linear regression代考|Interpretation of Coefficients
系数的一种解释 $1 \mathrm{D}$ 模型 $(1.11)$ 是 $\beta_i$ 是变化率 $\mathrm{SP}$ 与单位增加有关 $x_i$ 当所有其他预测变量 $x_1, \ldots, x_{i-1}, x_{i+1}, \ldots, x_p$ 被固定。用 $S P=\alpha+\beta^T x=\alpha+\beta_1 x_1+\cdots+\beta_p x_p$. 然后 $\beta_i=\frac{\partial S P}{\partial x_i}$ for $\mathrm{i}=1, \ldots, \mathrm{p}$
当然，在更改时保持所有其他变量不变 $x_i$ 可能是不可能的。例如，如果 $x_1=x, x_2=x^2$ 和 $S P=\alpha+\beta_1 x+\beta_2 x^2$ ， 然后 $x_2$ 不能固定时 $x_1$ 增加一个单位，但
$$
\frac{d S P}{d x}=\beta_1+2 \beta_2 x .
$$
的解释 $\beta_i$ 以两种方式随模型变化。首先，随着从 SP 中添加和删除术语，解释会发生变化。因此解释 $\beta_1$ 因型号而 异 $S P=\alpha+\beta_1 x_1$ 和 $S P=\alpha+\beta_1 x_1+\beta_2 x_2$. 其次，解释随着模型的参数或半参数形式的变化而变化。对 于多元线性回归， $E(Y \mid S P)=S P$ 并增加一个单位 $x_i$ 增加条件期望 $\beta_i$. 对于二元逻辑回归，
$$
E(Y \mid S P)=\rho(S P)=\frac{\exp (S P)}{1+\exp (S P)}
$$
以及与增加一个单位相关的条件期望的变化 $x_i$ 更复杂。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
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。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
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。