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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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- Advanced Probability Theory 高等楖率论
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- (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|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The problem
Jay Leno, in one of his Tonight Show monologues several years ago, mentioned a study that found that $50 \%$ of all academic research is wrong. His punchline: there’s a $50 \%$ chance this study itself is wrong.
The study Leno referred to may actually understate the true percentage of studies that are inaccurate. The major causes of all these errors in research are likely faulty research designs and improper interpretations of the results. These accuracy issues bring into doubt the value of academic research.
Most quantitative academic research, particularly in the social sciences, business, and medicine, rely on regression analyses. The primary objective of regressions is to quantify cause-effect relationships. These cause-effect relationships are part of the knowledge that should guide society to develop good public policies and good strategies for conducting business, educating people, promoting health and general welfare, and more. Such cause-effect issues might include:
- How does some new cancer drug affect the probability of a patient surviving ten years after diagnosis?
- How do parental divorces affect children’s test scores?
- What factors make teachers more effective?
- What encourages people to save more for retirement?
- What factors contribute to political extremism and violence?
- How does parental cell phone use affect children’s safety?
- How does oatmeal consumption affect bad cholesterol levels?
- Do vaccines affect the probability of a child becoming autistic?
- How much does one more year of schooling increase a person’s earnings?
- Does smiling when dropping my shirt off at the cleaners affect the probability that my shirt will be ready by Thursday?
Regressions are useful for estimating such relationships because they are able to adjust for other factors that may confound the cause-effect relationship in question. That is, with adequate data and the right circumstances, regressions can rule out reasons for two variables to be related, other than the causal-effect reason.
A natural human reaction is to be mesmerized by things people do not understand, such as how regressions can produce these numbers. And so, in the roughly ten times that I have used regression results in briefings to somewhat-high-level officials at the Department of Defense (mostly as a junior researcher, with a senior researcher tagging along to make sure I didn’t say anything dumb), the people I was briefing never asked me whether there were any empirical issues with the regression analysis I had used or how confident I was with the findings. Most of the time, based on the leading official’s response to the research, they would act as if I had just given them the absolute truth on an important problem based on these “magic boxes” called “regressions.”
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The purpose of research
To understand where research goes wrong, we first have to understand the overall purpose of research. We conduct research to improve knowledge, which often involves trying to get us closer to understanding cause-effect and other empirical relationships. To demonstrate, let’s start with the highly contentious issue of global warming. You may have some probability that the following statement is true:
Human activity is contributing to global warming.
Hopefully, that probability of yours lies somewhere between $0.3 \%$ and $99.7 \%$ – that is, you may have your beliefs, but you recognize that you probably are not an expert on the topic and so there is a possibility that you are wrong. I’m guessing that most people would be below $10 \%$ or above $90 \%$ (or, even $5 \%$ and $95 \%$ ). But, for the sake of the argument, let’s say that you have a subjective probability of the statement being true $45 \%$ of the time.
Suppose a study comes out that has new evidence that humans are causing global warming. This may shift your probability upwards. If the new research were reported on the cable news channel MSNBC (which leans toward the liberal side of politics) and you tended to watch MSNBC, then let’s say that it would shift your probability up by 7 percentage points (to $52 \%$ ). If you tended to watch Fox News (a more conservative channel) instead, then the news from MSNBC may shift your probability up by some negligible amount, say 0.2 percentage points (up to $45.2 \%$ ). Ideally, the amount that your subjective probability of the statement above would shift upwards would depend on:
- How the study contrasts with prior research on the issue
- The validity and extensiveness of the prior research
- The extent to which any viable alternative explanations to the current findings can be ruled out – i.e., how valid the methods of the study are.
With regression analysis, it should be the same thinking of shifting beliefs. People have some prior beliefs about some issue, say in whether the class size is important for student achievement. Suppose that using regression analysis, a new study finds no evidence that class size has an effect on student achievement. This finding should not necessarily be taken as concrete evidence for that side of the issue. Rather, the evidence has to be judged based on the strength of the study relative to the strength of other studies, or the three criteria listed above. People would then shift their subjective probability appropriately. The more convincing the analysis, the more it should swing a person’s belief in the direction of the study’s conclusions.
This is where it is up to researchers, the media, and the public to properly scrutinize research to assess how convincing it is. As I will describe below, you cannot always rely on the peer-review process that determines what research gets published in journals.
回归分析代写
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The problem
杰雷诺 (Jay Leno) 几年前在他的《今夜秀》(Tonight Show) 独白中提到了一项研究，该研究发现50%所有的学术研究都是错误的。他的妙语：有一个50%机会这项研究本身是错误的。
Leno 提到的研究实际上可能低估了不准确研究的真实百分比。所有这些研究错误的主要原因可能是错误的研究设计和对结果的不正确解释。这些准确性问题使学术研究的价值受到质疑。
大多数定量学术研究，特别是在社会科学、商业和医学领域，都依赖于回归分析。回归的主要目标是量化因果关系。这些因果关系是知识的一部分，应该指导社会制定良好的公共政策和良好的战略来开展业务、教育人们、促进健康和一般福利等。此类因果关系问题可能包括：
- 一些新的抗癌药物如何影响患者在确诊后 10 年存活的可能性？
- 父母离婚如何影响孩子的考试成绩？
- 哪些因素使教师更有效率？
- 是什么鼓励人们为退休储蓄更多？
- 哪些因素助长了政治极端主义和暴力？
- 父母使用手机如何影响孩子的安全？
- 食用燕麦片如何影响坏胆固醇水平？
- 疫苗会影响孩子患自闭症的概率吗？
- 一个人多上一年学能增加多少收入？
- 把我的衬衫丢在洗衣店时微笑会影响我的衬衫在星期四之前准备好的可能性吗？
回归对于估计此类关系很有用，因为它们能够针对可能混淆所讨论的因果关系的其他因素进行调整。也就是说，有了足够的数据和合适的情况，回归可以排除两个变量相关的原因，而不是因果关系原因。
人类的自然反应是被人们不理解的事物迷住，例如回归如何产生这些数字。因此，在向国防部高级官员（主要是初级研究员，一名高级研究员尾随以确保我没有说任何话）的简报中，我大约有十次使用回归结果dumb），我做简报的人从来没有问过我使用的回归分析是否存在任何经验问题，或者我对这些发现的信心如何。大多数时候，根据领导官员对研究的反应，他们会表现得好像我刚刚根据这些称为“回归”的“魔盒”向他们提供了关于一个重要问题的绝对真理。
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The purpose of research
要了解研究哪里出了问题，我们首先必须了解研究的总体目的。我们进行研究以增加知识，这通常涉及试图让我们更接近于理解因果关系和其他经验关系。为了证明这一点，让我们从备受争议的全球变暖问题开始。您可能有一定的概率认为以下陈述是正确的：
人类活动导致全球变暖。
希望你的概率介于两者之间0.3%和99.7%– 也就是说，您可能有自己的信念，但您认识到自己可能不是该主题的专家，因此您有可能错了。我猜大多数人会在下面10%或以上90%（甚至5%和95%). 但是，为了论证，假设你有一个陈述为真的主观概率45%的时间。
假设一项研究有新的证据表明人类正在导致全球变暖。这可能会提高您的概率。如果新研究在有线新闻频道 MSNBC（倾向于政治自由派）上报道，并且您倾向于观看 MSNBC，那么假设它会将您的概率提高 7 个百分点（到52%). 如果您倾向于观看 Fox News（一个更保守的频道），那么来自 MSNBC 的新闻可能会将您的概率提高一些可以忽略不计的值，比如 0.2 个百分点（最多45.2%). 理想情况下，您对上述陈述的主观概率向上移动的数量取决于：
- 该研究与之前对该问题的研究有何不同
- 先前研究的有效性和广泛性
- 可以排除对当前发现的任何可行替代解释的程度——即研究方法的有效性。
与回归分析，应该是相同的信念转移思维。人们对某些问题有一些先验的信念，比如班级规模对学生成绩是否重要。假设使用回归分析，一项新研究没有发现班级规模对学生成绩有影响的证据。这一发现不一定被视为问题这一方面的具体证据。相反，必须根据研究相对于其他研究的强度或上述三个标准来判断证据。然后人们会适当地改变他们的主观概率。分析越有说服力，它就越应该使人相信研究结论的方向。
这是由研究人员、媒体和公众适当审查研究以评估其说服力的地方。正如我将在下面描述的，您不能总是依赖同行评审过程来决定哪些研究会在期刊上发表。
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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。