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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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- 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|Be mindful of the proper interpretation based
As stated above, the coefficient estimate should be interpreted as a comparison to the reference group. You can set up the dummy variables to give the reference group that you want.
Consider an alternative specification for education, using the highest degree earned. For the sake of simplicity, let’s use some nice easy numbers and a sample of just people who have at least a high-school degree. A “college degree” refers to having a 4-year college degree as one’s highest degree, while a “graduate degree” involves having a Master’s, Doctoral, or professional degree. Figure 3.1 shows the notional average incomes for each group, plus the average for the first two categories combined, which is weighted towards the “High school” average because a larger share of the sample has just a high-school diploma. ( $\$ 50,000$ would be the average if the sample of high-school-degree people is twice the size of the sample of college-degree people.)
The estimated income premium for a graduate degree depends on what the reference group is. Estimating a model just with a dummy variable for having a graduate degree produces the following equation (with other variables such as the AFQT score excluded for simplicity):
$$
(\widehat{\text { income }})_i=50,000+40,000 \times(\text { graduate degree })_i
$$
Note that the intercept $(\$ 50,000)$ is the average income for the first two groups. The $\$ 40,000$ estimate is the difference between those with a graduate degree and all others. Thus, without assigning those with just a high-school degree to a separate category, they are counted in the reference group along with those with a college degree. This is an important point: For a categorization, any group not having a value of one for a dummy variable in the categorization is part of the reference group. Adding a variable for “having one’s highest degree being a college degree” would make the reference group the one group not part of one of the categories included, which is comprised of those with just a high-school diploma:
The intercept is now the “High school” average. The $\$ 50,000$ is the difference, in Figure 3.1, between the $\$ 90,000$ (for those with a graduate degree) and the $\$ 40,000$ for those with just a high-school diploma. It follows that the $\$ 30,000$ coefficient estimate is the difference between the $\$ 70,000$ (for those with a college degree being the highest degree earned) and the $\$ 40,000$.
An alternative setup could use “has a college degree” rather than “highest degree is a college degree,” which gives the regression equation:
$$
(\widehat{\text { income }})_i=40,000+30,000 \times(\text { college degree or more })_i+20,000 \times(\text { graduate degree })_i
$$
This is the same as (3.3) except that the coefficient estimate of $\$ 20,000$ on the graduate degree is now relative to those with a college degree $(\$ 90,000-\$ 70,000)$. This is because those with a graduate degree (all of whom have a college degree also) have the $\$ 30,000$ for the college degree contributing to the predicted value, so the coefficient estimate on graduate degree is now what is over and above those with a college degree.
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Combining variables for interaction effects
In the research on how divorce affects children, the conventional wisdom is that divorce is harmful to children, but you have a theory that divorce would not be as bad and may actually help children if it gets them away from a dysfunctional situation with high levels of conflict. How can you examine whether divorce effects on children are different for those in such families?
One option is to estimate separate models for families with a high level (H) vs. a low level (L) of conflict. Let’s set up the model as follows. Consider a sample of children whose parents were married, as of say, 2010, and we observe them again in 2014, with some of the children having experienced a parental divorce in those four years. The models would be the exact same for the two groups, but with different subscripts for the variable names and coefficient estimates:
High-level of conflict families: $\quad Y_{i H}=X_{i H} \beta_{1 H}+\beta_{2 H} D_{i H}+\varepsilon_{i H}$
Low-level of conflict families: $\quad Y_{i L}=X_{i L} \beta_{1 L}+\beta_{2 L} D_{i L}+\varepsilon_{i L}$
where:
- ” $H$ ” and “L” subscripts refer to the families with “high” and “low” levels of conflict, respectively
- $Y$ is the outcome for child $i$, measured as the change in test score from 2010 to 2014
- $X$ is a set of control variables
- $D$ is an indicator (dummy variable) for having one’s parents divorce between 2010 and 2014.
The test to examine whether children from high-conflict families have different effects of divorce from that for children from low-conflict families would be a comparison of the coefficient estimates, $\hat{\beta}{2 \mathrm{H}}$ and $\hat{\beta}{2 \mathrm{~L}}$. The expectation would be that $\hat{\beta}{2 \mathrm{H}}$ would be less negative than $\hat{\beta}{2 \mathrm{~L}}$ (or even positive) that is, any adverse effects of the divorce may be lower or non-existent for children from high-conflict families, and the divorce effects may even be positive.
An alternative method is to use interaction effects, which would involve combining all children, from both high- and low-conflict families, into one model, as follows:
$$
Y_i=X_i \beta_1+\beta_2 D_i+\beta_3 H_i+\beta_4\left(D_i \times H_i\right)+\varepsilon_i
$$
回归分析代写
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Be mindful of the proper interpretation based
如上所述，系数估计应解释为与参考组的比较。您可以设置虚拟变量以提供所需的参考组。
考虑另一种教育规范，使用获得的最高学位。为了简单起见，让我们使用一些简单易懂的数字和至少具 有高中学历的人作为样本。”大专”是指拥有 4 年制大学学位作为最高学历，“研究生”是指拥有硕士、博士 或专业学位。图 3.1 显示了每组的名义平均收入，加上前两个类别的平均收入总和，它被加权到“高中”平 均水平，因为更大比例的样本只有高中文凭。 $(\$ 50,000$ 如果高中学历人群的样本是大学学历人群样本的 两倍，则为平均值。)
研究生学位的估计收入溢价取决于参照组是什么。仅使用具有研究生学位的虚拟变量来估计模型会产生 以下等式 (为简单起见，排除了其他变量，例如 AFQT 分数）：
$$
(\text { income })_i=50,000+40,000 \times(\text { graduate degree })_i
$$
注意拦截 $(\$ 50,000)$ 是前两组的平均收入。这 $\$ 40,000$ 估计是具有研究生学位的人与所有其他人之间的 差异。因此，如果不将那些只有高中学历的人分到一个单独的类别中，他们就会与那些拥有大学学历的 人一起被算在参照组中。这是重要的一点：对于分类，分类中虚拟变量的值不为 1 的任何组都是参考组 的一部分。为“最高学位是大学学位”添加一个变量将使参考组成为不属于所包含类别之一的一组，该类 别由仅具有高中文凭的人组成:
拦截现在是“高中”平均水平。这 $\$ 50,000$ 是图 3.1 中的差异 $\$ 90,000$ (对于具有研究生学位的人) 和 $\$ 40,000$ 对于那些只有高中文凭的人。由此可见 $\$ 30,000$ 系数估计是 $\$ 70,000$ (对于那些拥有大学学 位的人来说是获得的最高学位) 和 $\$ 40,000$.
另一种设置可以使用“拥有大学学位”而不是“最高学位是大学学位”，它给出了回归方程:
$(\widehat{\text { income }})_i=40,000+30,000 \times(\text { college degree or more })_i+20,000 \times(\text { graduate degree })_i$
这与 (3.3) 相同，只是系数估计为 $\$ 20,000$ 研究生学位现在是相对于拥有大学学位的人而言 $(\$ 90,000-\$ 70,000)$. 这是因为那些拥有研究生学位的人 (他们都拥有大学学位) 拥有 $\$ 30,000$ 大 专学历对预测值的贡献，所以研究生学历的系数估计值现在已经超过了大专学历。
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Combining variables for interaction effects
在关于离婚如何影响孩子的研究中，传统观点认为离姽对孩子有害，但你有一个理论认为离㛰不会那么 槽糕，如果让孩子摆脱高水平的功能失调情况，实际上可能对孩子有帮助。冲突。您如何检查离婚对这 些家庭中的孩子的影响是否不同?
一种选择是为具有高水平 $(\mathrm{H})$ 与低水平 $(\mathrm{L})$ 冲突的家庭估计单独的模型。让我们按如下方式设置模型。考 虑 2010 年父母结婚的孩子样本，我们在 2014 年再次观察他们，其中一些孩子在这四年中经历了父母离 婚。两组的模型完全相同，但变量名称和系数估计的下标不同:
高水平冲突族: $\quad Y_{i H}=X_{i H} \beta_{1 H}+\beta_{2 H} D_{i H}+\varepsilon_{i H}$
低级冲突家庭: $\quad Y_{i L}=X_{i L} \beta_{1 L}+\beta_{2 L} D_{i L}+\varepsilon_{i L}$
在哪里:
- ” $H^{\prime \prime}$ 和“”下标分别指冲突程度“高”和“低”的家庭
- $Y$ 是孩子的结果 $i$, 以 2010 年至 2014 年考试成绩的变化来衡量
- $X$ 是一组控制变量
- $D$ 是 2010 年至 2014 年间父母离婚的指标（虚拟变量）。
检查高冲突家庭的孩子与低冲突家庭的孩子离婚的影响是否不同的检验将是系数估计值的比较， $\hat{\beta} 2 \mathrm{H}$ 和 $\hat{\beta} 2 \mathrm{~L}$. 期望是 $\hat{\beta} 2 \mathrm{H}$ 会比负面的少 $\hat{\beta} 2 \mathrm{~L}$ (甚至是积极的) 也就是说，离婚对来自高冲突家 庭的孩子的任何不利影响可能较低或不存在，离婚影响甚至可能是积极的。
另一种方法是使用交互效应，这涉及将来自高冲突家庭和低冲突家庭的所有儿童组合成一个模型，如下 所示:
$$
Y_i=X_i \beta_1+\beta_2 D_i+\beta_3 H_i+\beta_4\left(D_i \times H_i\right)+\varepsilon_i
$$
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。
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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。