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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|What causes problems in the research process?
Where do I begin? Well, let’s discuss some structural issues first, which lead to misguided incentives for researchers.
One major problem in research is publication bias (discussed in more detail in Section 13.2), which results from the combination of the pressure among academics to publish and journals seeking articles with interesting results that will sell to readers, get publicity, and get more citations from subsequent research. All of this improves the standing of the journal. But it leads to published research being biased towards results with statistically-significant estimated effects – so studies finding statistically-insignificant effects tend not to be disseminated. Given the greater likelihood of getting published with significant and interesting results, researchers at times will not spend time attempting to publish research that has insignificant results.
In addition, research can be easily finagled. Researchers could add or remove a few semiconsequential variables, re-characterize variables, try different outcomes, and change the sample requirements (or add observations). If they try enough variants, they will likely be able to arrive at a coefficient estimate on a key treatment variable that exceeds the threshold of “significance,” which could make the difference between research being publishable or non-publishable or determine whether the research would be publishable in a high-quality journal. The common uncertainty over the optimal model, unfortunately, gives license to researchers to choose the model that has the set of results that are most publishable. Research has no value if its goal is finding significance.
Structural problems in research also result from the influence of sponsors of research. Who are the sponsors of research? Most sponsored research is in the form of contracts and grants from various federal government agencies. Contracts involve a specific research issue that the sponsor would like to be investigated for its purpose; grants are given to investigate specific issues for the general public. Whereas the National Institute of Health (NIH) gives out billions of dollars in grants each year, most other government agencies mostly give contracts. NIH is generally an ideal sponsor of research in that a researcher obtains the funds and is often left alone to do the research and publish what they please from the research, regardless of the results. Still, similar to publication bias, there may be an incentive for the researcher to find something interesting, which would help towards receiving the next round of funding. For contracts, the incentive of researchers is to please the client in order to receive future contracts. Unfortunately, this can lead to conscious and subconscious manipulation of results.
More concerning is research for corporations or foundations with an agenda. Economists are wrong on many things – see Arkes (2022) – but they are correct in their belief that corporations’ primary goal is almost always to maximize profits. As a result, pressure for those profits may lead to unethical behavior in research. You probably do not want to trust research that is sponsored by an entity with a financial stake in the results.
This is largely the basis behind the concerns of Dr. Marcia Angell, a long-time Editor (and interim Editor-in-Chief) of the New England Journal of Medicine. She wrote an article that all lawmakers and parents should be required to read (Angell 2009). In this article, Dr. Angell states that she does not believe most published clinical research and that she no longer has much faith in the judgment of doctors and medical officials.
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The new low-math approach
I was great in math through high school, wasn’t so great in college, and struggled mightily in undergraduate and graduate regression classes, given how highly mathematical they were. In college, I would spend way too much of my valuable basketball, socializing, and trying-to-find-a-girlfriend time attempting to decipher equations like this:
$$
\hat{\beta}2=\frac{\Sigma\left(\gamma_i x{2 i}\right)\left(\lambda^2 \Sigma x_{2 i}^2+\Sigma v_i^2\right)-\left(\lambda \Sigma \gamma_i x_{2 i}+\Sigma y_i v_i\right)\left(\lambda \Sigma x_{2 i}^2\right)}{\Sigma x_{2 i}^2\left(\lambda^2 \Sigma x_{2 i}^2+\Sigma v_i^2\right)-\left(\lambda \Sigma x_{2 i}^2\right)^2}
$$
which comes from the popular undergraduate textbook that I had used and is still in use today.
Regression analysis is taught with high-level math, at least in economics curricula, as part of a rite of passage. Professors likely think that getting through these classes separates the real economists from the “partial” economists.
But now, after more than two decades of using regression analysis (as an academic, a consultant, and a think-tanker), I know that high-level math is not necessary for most practitioners. I have a pretty good intuitive feel for regression analysis. This came mostly from performing applications of regression analysis – applications in which I did not use any of the high-level math and proofs that I learned in the regression classes. Rather, I just used intuition and logic, which are largely based on a solid understanding of how regressions “attempt to adjust for other factors” and how different types of relationships between variables can cause problems – neither of which is taught with much detail and enough emphasis in regression classes/books. I believe that a large portion of academics and practitioners lack this level of understanding.
You can develop this understanding and intuition, without the high-level math. Linear Algebra and Calculus, used in most classes on regression analysis, are necessary only for regression theorists, not for practitioners. Teaching regression analysis in the current complex way may prevent some sharp, creative researchers (who may not have such great math skills) from entering the world of research.
回归分析代写
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我从哪开始呢？好吧，让我们先讨论一些结构性问题，这些问题导致对研究人员的激励被误导。
研究中的一个主要问题是发表偏倚（在第 13.2 节中有更详细的讨论），这是由学术界发表的压力和期刊寻找具有有趣结果的文章的结合造成的，这些文章将出售给读者、获得宣传并获得更多引用从后来的研究来看。所有这些都提高了期刊的地位。但这导致已发表的研究偏向具有统计显着性估计效应的结果——因此发现统计上不显着效应的研究往往不会传播。鉴于发表重要且有趣的结果的可能性更大，研究人员有时不会花时间尝试发表结果微不足道的研究。
此外，研究很容易被骗。研究人员可以添加或删除一些次要变量、重新表征变量、尝试不同的结果并更改样本要求（或添加观察值）。如果他们尝试了足够多的变体，他们很可能能够得出超过“显着性”阈值的关键治疗变量的系数估计值，这可能会导致研究可发表或不可发表之间的差异，或者确定该研究是否会发表在高质量的期刊上。不幸的是，最佳模型的普遍不确定性让研究人员可以选择具有最可发表结果集的模型。如果研究的目标是发现意义，那么研究就没有价值。
研究中的结构性问题也源于研究资助者的影响。谁是研究的发起人？大多数赞助的研究都是以合同和联邦政府机构赠款的形式进行的。合同涉及申办者希望为其目的进行调查的特定研究问题；拨款用于为公众调查具体问题。尽管美国国立卫生研究院 (NIH) 每年提供数十亿美元的赠款，但大多数其他政府机构大多提供合同。NIH 通常是理想的研究赞助商，因为研究人员获得资金后，通常会独自进行研究并发表他们喜欢的研究成果，而不管结果如何。尽管如此，与发表偏倚类似，研究人员可能会找到一些有趣的东西，这将有助于获得下一轮资助。对于合同，研究人员的动机是取悦客户以获得未来的合同。不幸的是，这会导致有意识和无意识地操纵结果。
更令人担忧的是针对有议程的公司或基金会的研究。经济学家在很多事情上都错了——参见 Arkes (2022)——但他们认为企业的首要目标几乎总是利润最大化这一信念是正确的。因此，对这些利润的压力可能会导致研究中的不道德行为。您可能不想信任由在结果中有经济利益的实体赞助的研究。
这在很大程度上是《新英格兰医学杂志》的长期编辑（兼临时主编）Marcia Angell 博士担忧的基础。她写了一篇文章，要求所有立法者和父母阅读（Angell 2009）。在这篇文章中，Angell 博士表示她不相信大多数已发表的临床研究，并且她不再相信医生和医疗官员的判断。
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高中时我的数学很好，在大学里不是很好，并且在本科和研究生的回归课上非常挣扎，因为他们的数学 水平很高。在大学里，我会花费太多宝贵的笽球、社交和寻找女朋友的时间来尝试破译这样的方程式:
$$
\hat{\beta} 2=\frac{\Sigma\left(\gamma_i x 2 i\right)\left(\lambda^2 \Sigma x_{2 i}^2+\Sigma v_i^2\right)-\left(\lambda \Sigma \gamma_i x_{2 i}+\Sigma y_i v_i\right)\left(\lambda \Sigma x_{2 i}^2\right)}{\Sigma x_{2 i}^2\left(\lambda^2 \Sigma x_{2 i}^2+\Sigma v_i^2\right)-\left(\lambda \Sigma x_{2 i}^2\right)^2}
$$
它来自我曾经使用过并且至今仍在使用的流行本科教材。
回归分析与高等数学一起教授，至少在经济学课程中，作为通过仪式的一部分。教授们可能认为通过这 些课程可以将真正的经济学家与“部分”经济学家区分开来。
但是现在，在使用回归分析二十多年之后（作为一名学者、顾问和智蘘团），我知道对于大多数从业者 来说，高等数学并不是必需的。我对回归分析有很好的直觉。这主要来自执行回归分析的应用程序一 在这些应用程序中，我没有使用我在回归课程中学到的任何高级数学和证明。相反，我只是使用直觉和 逻辑，它们主要基于对回归如何“会试针对其他因素进行调整”以及变量之间不同类型的关系如何导致问题 的深刻理解一一这两种方法都没有足够详细和足够的教导强调回归课程/书籍。我相信很大一部分学者和 从业者缺乏这种理解。
你可以培养这种理解力和直觉，而无需高级数学。大多数回归分析课程中使用的线性代数和微积分只对 回归理论家是必要的，而不是从业者。以目前复杂的方式教授回归分析可能会阻止一些敏锐、有创造力 的研究人员（他们可能没有那么高的数学技能）进入研究领域。
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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。