如果你也在 怎样代写回归分析Regression Analysis这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。
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。
statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写回归分析Regression Analysis方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写回归分析Regression Analysis代写方面经验极为丰富，各种代写回归分析Regression Analysis相关的作业也就用不着说。
我们提供的回归分析Regression Analysis及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
- Statistical Inference 统计推断
- 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|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The “Population” Terminology and Reasons Not to Use It
In the previous section, we emphasized that a regression model is a model for the datagenerating process, which is comprised of measurement, scientific, and other processes at the given time and place of data collection. Some sources describe regression (and other statistical) models in terms of “populations” instead of “processes.” The “population” framework states that $p(y \mid x)$ is defined in terms of a finite population of values from which $Y$ is randomly sampled when $X=x$. This terminology is flawed in most statistics applications, but is especially flawed in regression; in this section, we explain why.
Suppose you are interested in estimating the mean amount of charitable contributions $(Y)$ that one might claim on a U.S. tax return, as a function of taxpayer income $(X=x)$. This mean value is denoted by $\mathrm{E}(Y \mid X=x)$, and is mathematically calculated either by $\mathrm{E}(Y \mid X=x)=\int_{\text {all } y} y p(y \mid x) d y$ when $p(y \mid x)$ is a continuous distribution, or by $\mathrm{E}(Y \mid X=x)=\sum_{\text {all } y} y p(y \mid x)$ when $p(y \mid x)$ is a discrete distribution.
To estimate $\mathrm{E}(\mathrm{Y} \mid \mathrm{X}=x)$, you obtain a random sample of all taxpayers by (a) identifying the population of all taxpayers (maybe you work at the IRS!), and (b) using a computer random number generator to select a random sample from this population.
Because each taxpayer is randomly sampled, it is correct to infer that the observed $Y$ in your sample for which $X=\$ 1,000,000.00$ are a random sample from the subpopulation of U.S. taxpayers having $X=\$ 1,000,000.00$. However, in regression analysis, the distribution of this subpopulation of $Y$ values is not what is usually meant by $p(y \mid x)$.
To explain, suppose that, in the entire taxpayer population, there are only two taxpayers having income precisely $X=\$ 1,000,000.00$. Suppose also that one of these taxpayers claimed $\$ 0.00$ and the other $\$ 10,000.00$ in charitable contributions. Then the “population” definition of the conditional distribution $p(y \mid X=\$ 1,000,000.00)$, in this case, is given in Table $1.1$.
But the model shown in Table $1.1$ seems wrong. Do you really think that the potentially observable charitable contributions among taxpayers with $\$ 1,000,000.00$ income can only be $\$ 0.00$ or $\$ 10,000.00$ ? Further, do you think that the mean charitable contributions among people with $\$ 1,000,000.00$ income is $\mathrm{E}(Y \mid X=\$ 1,000,000.00)=\$ 5,000.00$ ? These conclusions are true in the population framework, but they make no practical sense as regards the processes that give rise to taxpayer behavior.
The only sensible definitions of $p(y \mid X=\$ 1,000,000.00)$ and $\mathrm{E}(Y \mid X=\$ 1,000,000.00)$ require a conceptualization of a charitable contribution-generating process, as opposed to a “population.” In this process, there are many potentially observable values of $Y$ when $X=\$ 1,000,000.00$. The distribution of potentially observable values of $Y$ is modeled as $p(y \mid X=\$ 1,000,000.00)$, and is quite different from the population distribution shown in Table 1.1. The mean of these potentially observable $Y$ values is what $\mathrm{E}(Y \mid X=\$ 1,000,000.00)$ refers to. You cannot know what $\mathrm{E}(Y \mid X=\$ 1,000,000.00)$ is, but any rational individual would agree that it is not equal to $\$ 5,000.00$. (It is certainly much larger than $\$ 5,000.00$ ).
So, you should use a model that assumes $Y$ is produced from a process rather than a population. In this book, the regression model $Y \mid X=x \sim p(y \mid x)$ will always refer to processes, and never to populations.
In multiple regression, where there is more than one $X$ variable, the logic for why the “population” model is wrong becomes even more compelling, because cases where there are extremely few (often no) data values in the entire population having a given set of $X$ values is even more common. For example, try to conceptualize how many people in the population of U.S. taxpayers will have the specific combination $X_1=\$ 90,100.00$ income, $X_2=$ Male, $X_3=$ Retired, $X_4=67$ years old, $X_5=$ Bachelor’s degree, $X_6=$ Lives in New York, $X_7=$ Married, and $X_8=$ Four children. Probably there is no person having exactly this profile, hence there is no “population” to speak of at all in this case. Hence, with multiple regression it is even more essential that you adopt the “process” model (i.e., the model that states that your $Y$ data are produced by the conceptual distribution $p(y \mid X=x)$ ), rather than the population model. (Note that the boldface font indicates a vector, or list, of possible $X$ variables: $\left.\boldsymbol{X}=\left(X_1, X_2, \ldots, X_k\right)\right)$.
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Data Used in Regression Analysis
A typical data set used in simple regression analysis looks as shown in Table $1.2$.
In Table 1.2, “Obs” refers to “observation number.” It is important to recognize what the observations refer to, because the regression model $p(y \mid x)$ describes variation in $Y$ at that level of observation, as discussed in the following examples. For example, with person-level data, each “Obs” is a different person, person 1, person 2, etc. The variation in $Y$ modeled by $p(y \mid x)$ refers to variation between people. For example, $p(y \mid X=27)$ might refer to the potentially observable variation in Assets among people who are 27 years old. With firm-level data, each “Obs” is a different firm, e.g. firm 1 is Pfizer, firm 2 is Microsoft, etc., and the variation in $Y$ modeled by $p(y \mid x)$ refers to variation between firms. For example,$p(y \mid X=2,000)$ might refer to the potentially observable variation in net worth among firms that have 2,000 employees.
As a reminder, it is essential for understanding this entire book, to always remember the following two points:To illustrate the crucial concept that the regression model is a producer of data, consider the data set, available in R, called “EustockMarkets,” having Daily Closing Prices of Major European Stock Indices, from 1991 to 1998. These data are time-series data, where the “Obs” are consecutive trading days.
In the EuStockMarkets data set, DAX represents the closing price of the German stock index for a particular day, and SMI the closing price of the Swiss stock index on the same day. Consider the last observation in the data set (which is not in the EustockMarkets data) for which DAX is 5,473.72 and SMI is indicated by “?????” What is the value of this particular SMI? The regression model $p(y \mid x)$ states that this SMI is produced at random from a distribution $p(y \mid X=5473.72)$, which is the distribution of potentially observable outcomes of SMI when DAX is fixed at $5,473.72$.
When you do not know the SMI value, as in the case where it is given as “?????” above, it is hopefully easy for you to view it as random. The harder mental exercise, but one that is absolutely essential to understanding regression, is to view all the observed $S M I$ values in the same way. In other words, according to the regression model, $\mathrm{SMI}=7,952.9$ was produced at random from a distribution $p(y \mid \mathrm{DAX}=5598.32), \mathrm{SMI}=7,721.3$ was produced at random from a distribution $p(y \mid D A X=5460.43)$, and so on.
To facilitate this mental exercise, simply imagine that all of the values in the SMI column have “?????” instead of actual data values. Then imagine selecting each value at random from the appropriate $p(\mathrm{SMI} \mid \mathrm{DAX}=x)$ distribution. Then imagine that the actual data values that you see are the results of such random selections. Did you do it? Did it make sense? If so, good! You now understand the regression model. Do not read any further until you have performed this mental exercise and understand it, because none of the rest of the book will make any sense if you do not understand this point of view.
回归分析代写
统计代写|回归分析作业代写回归分析代考|“人口”术语和不使用它的原因
在前一节中，我们强调了回归模型是数据生成过程的模型，它由测量过程、科学过程和在给定的时间和地点收集数据的其他过程组成。一些资料用“总体”而不是“过程”来描述回归(和其他统计)模型。“总体”框架指出，$p(y \mid x)$是根据一个有限的值总体来定义的，当$X=x$时，$Y$是随机抽样的。这个术语在大多数统计应用中都有缺陷，在回归中尤其如此;在本节中，我们将解释原因。
假设你对估计一个人可能在美国纳税申报单上申报的慈善捐款的平均金额$(Y)$作为纳税人收入$(X=x)$的函数感兴趣。这个平均值用$\mathrm{E}(Y \mid X=x)$表示，当$p(y \mid x)$是一个连续分布时用$\mathrm{E}(Y \mid X=x)=\int_{\text {all } y} y p(y \mid x) d y$进行数学计算，当$p(y \mid x)$是一个离散分布时用$\mathrm{E}(Y \mid X=x)=\sum_{\text {all } y} y p(y \mid x)$进行数学计算
要估计$\mathrm{E}(\mathrm{Y} \mid \mathrm{X}=x)$，您可以通过(a)确定所有纳税人的人口(可能您在IRS工作!)和(b)使用计算机随机数生成器从这个人口中选择一个随机样本来获得所有纳税人的随机样本
因为每个纳税人都是随机抽样的，所以可以正确地推断，在您的样本中观察到的$Y$，其中$X=\$ 1,000,000.00$是从拥有$X=\$ 1,000,000.00$的美国纳税人的亚人群中随机抽样的。然而，在回归分析中，这个$Y$值的子种群的分布不是$p(y \mid x)$通常所表示的意思
为了解释，假设在整个纳税人人口中，只有两个纳税人的收入恰好是$X=\$ 1,000,000.00$。再假设其中一个纳税人在慈善捐款中要求$\$ 0.00$，另一个要求$\$ 10,000.00$。那么条件分布$p(y \mid X=\$ 1,000,000.00)$的“总体”定义在本例中如表$1.1$所示
但是表$1.1$中所示的模型似乎是错误的。你真的认为收入为$\$ 1,000,000.00$的纳税人中可能可见的慈善捐款只能是$\$ 0.00$或$\$ 10,000.00$吗?此外，你认为收入为$\$ 1,000,000.00$的人的慈善捐款的平均值是$\mathrm{E}(Y \mid X=\$ 1,000,000.00)=\$ 5,000.00$吗?这些结论在人口框架下是正确的，但就导致纳税人行为的过程而言，它们没有实际意义
$p(y \mid X=\$ 1,000,000.00)$和$\mathrm{E}(Y \mid X=\$ 1,000,000.00)$的唯一合理的定义需要一个慈善捐款产生过程的概念化，而不是一个“人口”。在这个过程中，当$X=\$ 1,000,000.00$时，$Y$有许多潜在的可观察值。$Y$的潜在可观察值的分布被建模为$p(y \mid X=\$ 1,000,000.00)$，与表1.1所示的总体分布有很大不同。这些潜在可观察到的$Y$值的平均值就是$\mathrm{E}(Y \mid X=\$ 1,000,000.00)$所指的。你不可能知道$\mathrm{E}(Y \mid X=\$ 1,000,000.00)$是什么，但任何理性的人都会同意它不等于$\$ 5,000.00$。(它当然比$\$ 5,000.00$大得多)。因此，您应该使用一个模型，该模型假设$Y$是从一个进程而不是总体中产生的。在本书中，回归模型$Y \mid X=x \sim p(y \mid x)$将始终指向过程，而从不指向总体 在多元回归中，有不止一个$X$变量，为什么“总体”模型是错误的逻辑变得更加令人信服，因为在拥有给定的$X$值集的整个总体中有极少(通常没有)数据值的情况更加常见。例如，试着概念化美国纳税人中有多少人将具有特定的组合$X_1=\$ 90,100.00$收入，$X_2=$男性，$X_3=$退休，$X_4=67$岁，$X_5=$学士学位，$X_6=$住在纽约，$X_7=$已婚，和$X_8=$四个孩子。很可能没有人具有完全相同的侧写，因此在这种情况下根本没有“人口”可言。因此，在多重回归中，采用“过程”模型(即表明$Y$数据是由概念分布$p(y \mid X=x)$产生的模型)比采用总体模型更为重要。(注意，粗体字体表示可能的$X$变量的向量或列表:$\left.\boldsymbol{X}=\left(X_1, X_2, \ldots, X_k\right)\right)$ .
统计代写|回归分析作业代写回归分析代考|用于回归分析的数据
用于简单回归分析的典型数据集如表$1.2$所示。在表1.2中，“Obs”指的是“观察数”。重要的是要认识到观察所指的是什么，因为回归模型$p(y \mid x)$描述了$Y$在该观察水平上的变化，如下面的例子所述。例如，对于个人级别的数据，每个“Obs”是不同的人，人1、人2等等。由$p(y \mid x)$建模的$Y$中的变化指的是人与人之间的变化。例如，$p(y \mid X=27)$可能指27岁人群中潜在的可观察到的资产变化。对于公司级别的数据，每个“Obs”是不同的公司，例如，公司1是辉瑞，公司2是微软，等等，而由$p(y \mid x)$建模的$Y$中的变化指的是公司之间的变化。例如，$p(y \mid X=2,000)$可能指的是拥有2000名员工的公司之间潜在的可观察到的净值变化
需要提醒的是，要理解整本书，必须始终记住以下两点:为了阐明回归模型是数据的生产者这一关键概念，请考虑在R中提供的名为“EustockMarkets”的数据集，该数据集包含1991年至1998年欧洲主要股票指数的每日收盘价。这些数据是时间序列数据，其中“Obs”是连续的交易日
在EuStockMarkets数据集中，DAX表示某一天德国股票指数的收盘价，SMI表示同一天瑞士股票指数的收盘价。考虑数据集中的最后一个观察结果(它不在EustockMarkets数据中)，其中DAX为5473.72,SMI由“?????”表示。这个特殊的SMI值是多少?回归模型$p(y \mid x)$表明，这个SMI是从分布$p(y \mid X=5473.72)$中随机产生的，是DAX固定在$5,473.72$时SMI潜在可观察结果的分布
当你不知道SMI值时，就像上面给出的“?????”一样，希望你很容易将其视为随机值。更困难的脑力练习，但对于理解回归是绝对必要的，是以同样的方式来看待所有观察到的$S M I$值。换句话说，根据回归模型，$\mathrm{SMI}=7,952.9$是从分布中随机产生的$p(y \mid \mathrm{DAX}=5598.32), \mathrm{SMI}=7,721.3$是从分布$p(y \mid D A X=5460.43)$中随机产生的，依此类推
为了便于这个脑力练习，只需想象SMI列中的所有值都有“?????”而不是实际的数据值。然后想象从适当的$p(\mathrm{SMI} \mid \mathrm{DAX}=x)$分布中随机选择每个值。然后想象一下，您看到的实际数据值是这种随机选择的结果。是你做的吗?这说得通吗?如果是，很好!现在您了解了回归模型。在你完成这个脑力练习并理解它之前，不要再往下读了，因为如果你不理解这个观点，本书的其余部分就没有任何意义
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。
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。
statistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。
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。