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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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统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|How Strong of a Correlation is Considered Good
What is a good correlation? How high should it be? These are commonly asked questions. I have seen several schemes that attempt to classify correlations as strong, medium, and weak.
However, there is only one correct answer. The correlation coefficient should accurately reflect the strength of the relationship. Take a look at the correlation between the height and weight data, $0.705$. It’s not a very strong relationship, but it accurately represents our data.
An accurate representation is the best-case scenario for using a statistic to describe an entire dataset.
The strength of any relationship naturally depends on the specific pair of variables. Some research questions involve weaker relationships than other subject areas. Case in point, humans are hard to predict. Studies that assess relationships involving human behavior tend to have correlations weaker than $+/-0.6$.
However, if you analyze two variables in a physical process, and have very precise measurements, you might expect correlations near $+1$ or $-1$. There is no one-size fits all best answer for how strong a relationship should be. The correct correlation value depends on your study area. We run into this same issue in regression analysis.
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Common Themes with Regression
Understanding correlation is a good place to start learning regression. In fact, there are several themes that I touch upon in this section that show up throughout this book.
For instance, analysts naturally want to fit models that explain more and more of the variability in the data. And, they come up with classification schemes for how well the model fits the data. However, there is a natural amount of variability that the model can’t explain just as there was in the height and weight correlation example. Regression models can be forced to go past this natural boundary, but bad things happen. Throughout this book, be aware of the tension between trying to explain as much variability as possible and ensuring that you don’t go too far. This issue pops up multiple times!
Additionally, for regression analysis, you’ll need to use statistical measures in conjunction with graphs just like we did with correlation. This combination provides you the best understanding of your data and the analytical results.
Wouldn’t it be nice if instead of just describing the strength of the relationship between height and weight, we could define the relationship itself using an equation? Regression analysis does just that by finding the line and corresponding equation that provides the best fit to our dataset. We can use that equation to understand how much weight increases with each additional unit of height and to make predictions for specific heights.
Regression analysis allows us to expand on correlation in other ways. If we have more variables that explain changes in weight, we can include them in the model and potentially improve our predictions. And, if the relationship is curved, we can still fit a regression model to the data.
Additionally, a form of the Pearson correlation coefficient shows up in regression analysis. R-squared is a primary measure of how well a regression model fits the data. This statistic represents the percentage of variation in one variable that other variables explain. For a pair of variables, R-squared is simply the square of the Pearson’s correlation coefficient. For example, squaring the height-weight correlation coefficient of $0.705$ produces an R-squared of $0.497$, or $49.7 \%$. In other words, height explains about half the variability of weight in preteen girls.
But we’re getting ahead of ourselves. I’ll cover R-squared in much more detail in both chapters 2 and 4.
回归分析代写
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|How Strong of a Correlation is Considered Good
什么是好的相关性？应该多高？这些是常见问题。我见过几种试图将相关性分类为强、中和弱的方案。
然而，只有一个正确答案。相关系数应准确反映关系的强度。看一下身高体重数据的相关性，0.705. 这不是一个很强的关系，但它准确地代表了我们的数据。
准确的表示是使用统计数据描述整个数据集的最佳情况。
任何关系的强度自然取决于特定的变量对。一些研究问题涉及比其他学科领域更弱的关系。举个例子，人类很难预测。评估涉及人类行为的关系的研究往往具有比+/−0.6.
但是，如果您分析一个物理过程中的两个变量，并进行非常精确的测量，您可能会期望相关性接近+1或者−1. 对于一段关系应该有多牢固，没有一个千篇一律的最佳答案。正确的相关值取决于您的研究区域。我们在回归分析中遇到了同样的问题。
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Common Themes with Regression
了解相关性是开始学习回归的好地方。事实上，我在本节中涉及的几个主题贯穿全书。
例如，分析师自然希望拟合能够解释越来越多的数据可变性的模型。并且，他们针对模型与数据的拟合程度提出了分类方案。但是，存在模型无法解释的自然变异量，就像身高和体重相关性示例中那样。回归模型可能会被迫越过这个自然边界，但坏事还是会发生。在整本书中，请注意试图解释尽可能多的可变性与确保您不会走得太远之间的紧张关系。这个问题多次出现！
此外，对于回归分析，您需要将统计指标与图表结合使用，就像我们处理相关性一样。这种组合可以让您更好地理解您的数据和分析结果。
如果我们不仅可以描述身高和体重之间关系的强度，还可以使用方程式来定义关系本身，那岂不是很好？回归分析通过找到最适合我们的数据集的直线和相应的方程来做到这一点。我们可以使用该等式来了解每增加一个单位的身高体重会增加多少，并预测特定的身高。
回归分析使我们能够以其他方式扩展相关性。如果我们有更多的变量来解释体重的变化，我们可以将它们包含在模型中，并有可能改进我们的预测。而且，如果关系是弯曲的，我们仍然可以对数据拟合回归模型。
此外，皮尔逊相关系数的一种形式出现在回归分析中。R 平方是衡量回归模型与数据拟合程度的主要指标。此统计数据表示其他变量解释的一个变量的变化百分比。对于一对变量，R 平方就是 Pearson 相关系数的平方。例如，将身高体重相关系数平方0.705产生一个 R 平方0.497， 或者49.7%. 换句话说，身高解释了青春期前女孩大约一半的体重变化。
但我们已经超前了。我将在第 2 章和第 4 章中更详细地介绍 R 平方。
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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。