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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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- (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|Sample organization
There are five main types of organization for a sample. They are as follows.
- Cross-sectional data. This is the standard type of data that is used. It involves taking a sample of all subjects (an individual or, say, a state) at a given period of time.
- Time-series data. This is based on one subject over many time periods. An example of this could be quarterly earnings per share for one company over time.
- Panel data. This is a combination of cross-sectional and time-series data. It involves multiple subjects observed at two or more periods each.
- Multiple cross-sectional-period data. This has multiple years (as with panel data), but the subjects are different each year.
- Survival data. This is somewhat similar to panel data in that it involves multiple time periods for each person or subject, but the dependent variable is a variable that turns from 0 to 1 if some event occurs. For example, in an examination of what causes divorces, a couple will be in the data for each year of marriage until a divorce occurs or until the end of observation for the couple. If they get divorced, they are no longer in the sample of couples “at risk” for getting divorced.
A common problem with cross-sectional data is that there are many alternative stories that can contribute to a correlation beyond the causation. For example, if one were to examine how class size affects student achievement in K-12 (which we presume would be negative), then the mechanisms that could contribute to the empirical relationship would include, among others: (1) a true causal effect of class size on student achievement; (2) correlation due to common factors, such as the wealth of a school district; and (3) randomness creating incidental correlation by chance. If there were not adequate data to address the common factors, then the common factors, in this case, would likely contribute negatively to the association between class size and student achievement, perhaps overstating any causal effect. The contribution of incidental correlation towards the estimated effect could be positive or negative.
Having panel data on children or teachers would provide a more accurate estimate of the causal effect of class size. This allows a researcher to hold constant the child’s or teacher’s average test scores, allowing for an estimate of how children’s achievement with a certain class size compares to their achievement with different class sizes. Plus, this often reduces the role of incidental correlation.
A similar problem occurs with time-series data. For example, it would be very difficult to estimate the effects of tax rates on economic growth in a country. If we examined this for the 1990 s and 2000 s in the United States, we would observe much higher growth rates with higher tax rates, as real GDP growth was higher after the tax rates increased in 1993. In this case, there is likely an incidental correlation: the strong-economic growth generated by the internet boom occurred after President Clinton’s tax increases of 1993. It is doubtful that the higher tax rates caused the internet boom.
How can you address this?
You can’t … with national data. There is no way to address the incidental correlation!
However, having panel data of state-level tax rates and economic growth may provide more accurate estimates. Panel data generally has a major advantage in that it can hold constant the subject (the state in this case) and the time period. It would control for the national effects of the internet boom. Still, there could be problems, as it would not be random what states raised or lowered tax rates. This will be discussed in more detail in Chapters 6 and 8 .
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|How to use subscripts and when they are needed
So far, we have used a single subscript to identify the unit of observation, or what an observation represents (e.g., a single person). In Section 2.3.1, I had equation (2.1a) with subscripts and the equivalent (2.2) without subscripts, as follows:
$$
\begin{gathered}
Y_i=\beta_0+\beta_1 \times X_i+\varepsilon_i \
Y=\beta_0+\beta_1 \times X+\varepsilon
\end{gathered}
$$
There are some situations in which multiple subscripts will be needed (or at least recommended). First, subscripts would be recommended (though not essential) when there are observations over several periods, it would be useful to add a “time” subscript, usually $t$. (This would be a case in which it would be recommended to make it clear to the reader that the data are not just a snapshot in time.) Second, subscripts are needed when there is an aggregated variable used in the model that applies to multiple observations. For example, if the annual state unemployment rate (UR) were added to equation (2.1a), it would be:
$$
Y_{\text {isy }}=\beta_0+\beta_1 \times X_i+\beta_2 \times U R_{\text {sy }}+\varepsilon_{\text {isy }}
$$
This would say that the unemployment rate is measured at the state (s) and year (y) level, meaning that each state has its own value of $U R$ for each year. That $U R_{s y}$ would apply to all observations that were in state $s$ in year $\gamma$. Having the ” $i$ ” subscript on $Y$ tells us that that state-year unemployment rate would apply to many subjects being observed in state s and year $\gamma$. Having the $s$ and $\gamma$ subscripts on variable, $X$, would be optional if it did not change over time (such as a variable for race/ethnicity).
Third, subscripts are needed when fixed effects are used, but you will not need to worry about this until Chapter 8.
In my view, subscripts are unnecessary if dealing with just a single subscript. However, when multiple subscripts are warranted, then the subscripts become necessary to show in a regression equation.
回归分析代写
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Sample organization
样本有五种主要的组织类型。它们如下。
- 截面数据。这是使用的标准数据类型。它涉及在给定时间段内对所有主体（个人或国家）进行抽样。
- 时间序列数据。这是基于多个时间段的一个主题。这方面的一个例子可能是一家公司随时间推移的季度每股收益。
- 面板数据。这是横截面数据和时间序列数据的组合。它涉及多个对象，每个对象在两个或多个时期被观察到。
- 多个横截面周期数据。这有很多年（与面板数据一样），但每年的主题都不同。
- 生存数据。这有点类似于面板数据，因为它涉及每个人或主题的多个时间段，但因变量是一个变量，如果某个事件发生，它会从 0 变为 1。例如，在检查导致离婚的原因时，一对夫妇将在结婚的每一年的数据中，直到离婚发生或直到对这对夫妇的观察结束。如果他们离婚了，他们就不再属于“有离婚风险”的夫妻样本。
横截面数据的一个常见问题是，有许多替代故事可以促成超越因果关系的相关性。例如，如果要研究班级规模如何影响 K-12 学生的成绩（我们假设这会是负面的），那么可能有助于实证关系的机制将包括：(1) 真正的因果效应班级规模对学生成绩的影响；(2) 由于共同因素的相关性，例如学区的财富；(3) 随机性偶然产生偶然的相关性。如果没有足够的数据来说明共同因素，那么在这种情况下，共同因素可能会对班级规模和学生成绩之间的关联产生负面影响，可能会夸大任何因果关系。
拥有关于儿童或教师的面板数据可以更准确地估计班级规模的因果效应。这允许研究人员保持孩子或老师的平均考试成绩不变，从而可以估计孩子在特定班级规模下的成绩与他们在不同班级规模下的成绩相比如何。另外，这通常会降低偶然相关性的作用。
时间序列数据也会出现类似的问题。例如，很难估计税率对一个国家经济增长的影响。如果我们检查美国 1990 年代和 2000 年代的情况，我们会观察到更高的增长率和更高的税率，因为 1993 年税率提高后实际 GDP 增长率更高。在这种情况下，可能有附带相关性：互联网繁荣带来的强劲经济增长发生在克林顿总统 1993 年增税之后。较高的税率导致互联网繁荣值得怀疑。
你如何解决这个问题？
你不能……用国家数据。没有办法解决偶然的相关性！
然而，拥有州级税率和经济增长的面板数据可能会提供更准确的估计。面板数据通常有一个主要优势，因为它可以保持主题（在这种情况下为状态）和时间段不变。它将控制互联网繁荣对全国的影响。尽管如此，仍可能存在问题，因为各州提高或降低税率并不是随机的。这将在第 6 章和第 8 章中更详细地讨论。
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|How to use subscripts and when they are needed
到目前为止，我们已经使用单个下标来标识观察单位，或者一个观察代表什么（例如，一个人）。在第
2.3.1 节中，我有带下标的方程 (2.1a) 和不带下标的等价方程 (2.2)，如下所示:
$$
Y_i=\beta_0+\beta_1 \times X_i+\varepsilon_i Y=\beta_0+\beta_1 \times X+\varepsilon
$$
在某些情况下需要（或至少推荐）使用多个下标。首先，建议使用下标（虽然不是必需的），当有多个 时期的观察时，添加“时间”下标会很有用，通常t. (在这种情况下，建议让读者清楚地知道数据不仅仅 是时间上的快照。）其次，当模型中使用适用于多个变量的聚合变量时，需要下标观察。例如，如果将 年度州失业率 (UR) 添加到等式 (2.1a) 中，它将是:
$$
Y_{\text {isy }}=\beta_0+\beta_1 \times X_i+\beta_2 \times U R_{\text {sy }}+\varepsilon_{\text {isy }}
$$
这就是说失业率是在州 (s) 和年份 (y) 水平上衡量的，这意味着每个州都有自己的价值 $U R$ 每年。那 $U R_{s y}$ 将适用于处于状态的所有观察 $s$ 在一年 $\gamma$. 拥有 ${ }^{\prime \prime} i^{\prime \prime}$ 下标 $Y$ 告诉我们州年失业率将适用于州 $\mathrm{s}$ 和年中 观察到的许多主题 $\gamma$. 有了 $s$ 和 $\gamma$ 变量下标， $X$ ，如果它不随时间变化 (例如种族/民族的变量)，则它将是 可选的。
第三，使用固定效应时需要下标，但在第 8 章之前你不需要担心这个。
在我看来，如果只处理单个下标，则不需要下标。但是，当需要多个下标时，下标就必须显示在回归方 程中。
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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
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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。