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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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- 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|Randomness of a Person’s Financial Assets as Related to Their Age
Can you predict a person’s financial assets from their age? Suppose you know that a person’s age is $X=27$ years, but you know nothing else about that person. The regression model states that the person’s assets, $Y$, comes from a distribution $p(y \mid X=27)$.
Again, this model also does not say anything about the nature of the distributions $p(y \mid x)$, whether they are discrete, continuous, normal, lognormal, etc. It simply says that, for a particular value of Age $(x)$, there is a distribution of potential assets, and that the assets of a particular person having Age $=x$ can be viewed as a number produced at random from this distribution, as if simulated using a random number generator. As such, there is no arguing with the model-the assets data really do look this way (variable), hence this model is correct. Again, it is only when you make assumptions about the nature of $p(y \mid x)$, for example, what is the specific distribution (e.g., normal), and how are distributions related to $x$ (e.g., linearly), that you must acknowledge that the model is “wrong” in certain ways.
The regression models $p(y \mid x)$ assumed in the following code are “lognormal” probability distributions, chosen this way because assets are non-negative, and because lognormal distributions (among many other distributions) can be used to model non-negative observations. (Normal distributions can also be used to model non-negative observations, provided that the tail area to the left of zero is very small, as in Figure 1.1) But lognormal distributions are used for illustration only. The general regression model $p(y \mid x)$ makes no assumption about the nature of the distributions.
You do not have to assume a particular family of the distributions $p(y \mid x)$ such as lognormal, Poisson, normal, etc. However, specific families of distributions $p(y \mid x)$ imply particular types of regression models, as shown in the following box to highlight this crucial point.
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Models and Generalization
The following statement is indisputable:
The data target the processes that produced the data.
The model $p(y \mid x)$ is the model for these processes; therefore, the data specifically target $p(y \mid x)$.
Depending on the context of the study, these data-producing processes may involve biology, psychology, sociology, economics, physics, etc. The processes that produce the data also involve the measurement processes: If the measurement process is faulty, then the data will provide misleading information about the real, natural processes, because, as the note in the box above states, the data target the processes that produced the data. In addition to natural and measurement processes, the process also involves the type of observations sampled, where they are sampled, and when they are sampled. This ensemble of processes that produces the data is called the data-generating process, abbreviated DGP.
Consider the (Age, Assets) example introduced in the previous section, for example. Suppose you have such data from a Dallas, Texas-based retirement planning company’s clientele, from the year 2003. The processes that produced these data include people’s asset accrual habits, socio-economic nature of the clientele, method of measurement (survey or face-to-face interview), extant macroeconomic conditions in the year 2003, and regional effects specific to Dallas, Texas. All of these processes, as well as any others we might have missed, collectively define the data-generating process (DGP).
The regression model $Y \mid X=x \sim p(y \mid x)$ is a model for the DGP. Like all models, this model allows generalization. Not only does the model explain how the actual data you
collected came to be, it also generalizes to an infinity (or near infinity) of other data values that you did not collect. To visualize such “other data,” consider the (Age, Assets) example of the preceding paragraph, and imagine being back in the year 1998, well prior to the data collection in 2003. Envision the (Age, Assets) data that might be collected in 2003, from your standpoint in 1998 . There are nearly infinitely many potentially observable data values, do you see? The regression model Assets $\mid$ Age $=x \sim p$ (Assets $\mid$ Age $=x)$ describes not only how the actual 2003 data arose, but it also describes all the other potentially observable data that could have arisen. Thus, the model generalizes beyond the observed data to the potentially observable data.
However, the model $p(y \mid x)$ generalizes only narrowly to other potentially observable data from the same data-generating process. In the (Age, Assets) example described above, the model $p(y \mid x)$ does not refer to the clientele of a different retirement planning company based in Washington, DC in the year 2018. However, one common, and sometimes reasonable, use of regression models $p(y \mid x)$ is to make precisely such “external” generalizations. The validity of such generalizations depends on the similarity of the DGPs: If $p(y \mid x)$ models the DGP where the data were collected (e.g.s Dallas, 2003), and $p_{\text {New }}(y \mid x)$ models the DGP to which you wish to generalize (e.g., to Washington DC, 2018), then the validity of the generalization depends on how similar the function $p_{\text {New }}(y \mid x)$ is to $p(y \mid x)$. Such generalization is suspect, because your data target $p(y \mid x)$, not $p_{\text {New }}(y \mid x)$.
Interpolation and extrapolation are related concepts. Interpolation is similar to generalization to other data from the same DGP, whereas extrapolation is similar to generalization to other data from a different DGP. Figure $1.3$ illustrates the concepts of extrapolation versus interpolation. Extrapolation is considerably more suspect than interpolation: With interpolation, there are nearby data values, but with extrapolation, there are no nearby data values.
回归分析代写
统计代写|回归分析作业代写回归分析代考|一个人的金融资产与年龄相关的随机性
你能从一个人的年龄来预测他的金融资产吗?假设你知道一个人的年龄是$X=27$岁，但是你对这个人一无所知。回归模型声明这个人的资产$Y$来自分布$p(y \mid X=27)$ .
同样，这个模型也没有说明分布的性质$p(y \mid x)$，它们是离散的、连续的、正态的、对数正态的等等。它只是说，对于年龄$(x)$的特定值，存在一个潜在资产的分布，拥有年龄$=x$的特定人的资产可以被视为从这个分布中随机产生的数字，就像使用随机数生成器模拟一样。因此，这个模型是没有争议的——资产数据确实是这样(变量)，因此这个模型是正确的。同样，只有当您对$p(y \mid x)$的性质作出假设时，例如，具体的分布是什么(例如，正态分布)，以及分布如何与$x$相关(例如，线性分布)，您才必须承认模型在某些方面是“错误的”
以下代码中假设的回归模型$p(y \mid x)$是“对数正态”概率分布，选择这种方式是因为资产是非负的，而且因为对数正态分布(在许多其他分布中)可以用来建模非负的观察结果。(正态分布也可以用来模拟非负观测，前提是零左边的尾部区域非常小，如图1.1所示)但对数正态分布仅用于说明。一般回归模型$p(y \mid x)$对分布的性质不做任何假设
你不必假设一个特定的分布族$p(y \mid x)$，如对数正态分布，泊松分布，正态分布等。然而，特定的分布族$p(y \mid x)$意味着特定类型的回归模型，如下框所示以强调这一点
统计代写|回归分析作业代写回归分析代考|模型与概化
以下陈述是无可争辩的:
数据的目标是产生该数据的进程。模型$p(y \mid x)$是这些进程的模型;因此，数据专门针对$p(y \mid x)$ .
根据研究的背景，这些数据产生过程可能涉及生物学、心理学、社会学、经济学、物理学等。产生数据的过程也涉及到测量过程:如果测量过程是错误的，那么数据将提供关于真实的、自然的过程的误导性信息，因为，如上框中的注释所述，数据的目标是产生数据的过程。除了自然过程和测量过程之外，该过程还涉及到采样的观测类型、采样地点和采样时间。这种产生数据的过程的集合称为数据生成过程，简称DGP。例如，考虑上一节中介绍的(Age, Assets)示例。假设您从一家位于德克萨斯州达拉斯的退休计划公司的客户那里获得了2003年的数据。产生这些数据的过程包括人们的资产增值习惯、客户的社会经济性质、测量方法(调查或面对面访谈)、2003年现有的宏观经济状况以及特定于德克萨斯州达拉斯的区域影响。所有这些过程，以及我们可能遗漏的任何其他过程，共同定义了数据生成过程(DGP)
回归模型$Y \mid X=x \sim p(y \mid x)$是DGP的模型。与所有模型一样，该模型允许泛化。模型不仅解释了您的实际数据
当
被收集时，它也推广到你没有收集到的其他数据值的无穷大(或接近无穷大)。为了可视化这样的“其他数据”，考虑前面段落的(年龄，资产)例子，并想象回到1998年，远早于2003年的数据收集。从你1998年的立场出发，设想在2003年可能收集到的(年龄，资产)数据。有几乎无限的潜在可观察数据值，你看到了吗?回归模型Assets $\mid$ Age $=x \sim p$ (Assets $\mid$ Age $=x)$不仅描述了实际的2003年数据是如何产生的，而且还描述了可能产生的所有其他潜在的可观察数据。因此，该模型从观察到的数据推广到潜在的可观察数据
然而，模型$p(y \mid x)$仅狭义地推广到来自同一数据生成过程的其他潜在可观察数据。在上面描述的(年龄，资产)示例中，模型$p(y \mid x)$并不涉及2018年位于华盛顿特区的另一家退休计划公司的客户。然而，回归模型的一个常见的，有时也是合理的使用$p(y \mid x)$就是精确地做出这样的“外部”概括。这种泛化的有效性取决于DGPs的相似度:如果$p(y \mid x)$模拟收集数据的DGP(例如达拉斯，2003年)，而$p_{\text {New }}(y \mid x)$模拟你希望泛化的DGP(例如华盛顿特区，2018年)，那么泛化的有效性取决于$p_{\text {New }}(y \mid x)$函数与$p(y \mid x)$的相似程度。这种泛化是可疑的，因为您的数据目标是$p(y \mid x)$，而不是$p_{\text {New }}(y \mid x)$ .
插值和外推是相关的概念。插值类似于对来自同一DGP的其他数据的概化，而外推类似于对来自不同DGP的其他数据的概化。图$1.3$说明了外推和内插的概念。外推比内插更可疑:内插有附近的数据值，而外推则没有附近的数据值
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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。