如果你也在 怎样代写统计推断Statistical Inference 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。统计推断Statistical Inference是利用数据分析来推断概率基础分布的属性的过程。推断性统计分析推断人口的属性，例如通过测试假设和得出估计值。假设观察到的数据集是从一个更大的群体中抽出的。
统计推断Statistical Inference（可以与描述性统计进行对比。描述性统计只关注观察到的数据的属性，它并不依赖于数据来自一个更大的群体的假设。在机器学习中，推理一词有时被用来代替 “通过评估一个已经训练好的模型来进行预测”；在这种情况下，推断模型的属性被称为训练或学习（而不是推理），而使用模型进行预测被称为推理（而不是预测）；另见预测推理。
statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写统计推断Statistical inference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。我们的专家在代写统计推断Statistical inference代写方面经验极为丰富，各种代写统计推断Statistical inference相关的作业也就用不着说。
统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Cancer and Probability
This is perhaps the most important probability question to learn, so we will spend some time covering it here and then cover it again, in a slightly different way, in Section 5.1 on page 109. Imagine we have a population of 10000 people who have been tested for cancer, and we get the following hypothetical data:
We can determine this by simply dividing the person counts from the table
$$
\begin{aligned}
P(\text { cancer and positive test }) & =\frac{# \text { of people with both cancer and positive test }}{\text { total # of people }} \
& =\frac{80}{10000}=0.008
\end{aligned}
$$
Doing this process for every part of the table yields a posterior probability table, giving the probability for every combination of variables (i.e. with cancer and positive test, without cancer and positive test, etc…)
Reading off of the table, we have
$$
P \text { (no cancer and positive test })=0.07
$$
This question, it turns out, is a not very interesting question. The type of question that actually arises in life is the following,
EXAMPLE 2.3 What is the probability of having cancer given a positive test for it?
Here we can perform the calculation in a couple of different ways, to give the (unintuitive) result.
统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Weather
ExAMPLE 2.4 If the probability that it will rain next Saturday is o.25 and the probability that it will rain next Sunday is 0.25 , what is the probability that it will rain during the weekend?
First Solution – Independence
If we assume that Sunday and Saturday weather are independent then the sum-rule (Section 1.4) applies:
$P($ rain Saturday or rain Sunday $)=$
$$
\begin{aligned}
& P(\text { rain Saturday })+P(\text { rain Sunday })-P(\text { rain Saturday and rain Sunday }) \
= & P(\text { rain Saturday })+P(\text { rain Sunday })-P(\text { rain Saturday }) \times P(\text { rain Sunday }) \
= & 0.25+0.25-0.25 \times 0.25=0.4375
\end{aligned}
$$
The diagrams in Figure 1.3 are useful in making this calculation more intuitive, especially the term where we subtract $P$ (rain Saturday) $\times$ $P$ (rain Sunday) because otherwise we over count the double-rain weekends.
Second Solution – Correlation
Is it really reasonable that rain on Saturday and Sunday are independent events? Probably not! It’s probably the case that knowing that it rained on Saturday, then rain on Sunday is more likely. It may also be that if it didn’t rain on Saturday then it will be less likely for rain on Sunday. So we’d have information possibly like:
$$
\begin{aligned}
P(\text { rain Sunday } \mid \text { rain Saturday }) & =0.35 \
P(\text { rain Sunday } \mid \text { not rain Saturday }) & =0.15
\end{aligned}
$$
Knowing this changes the equation as
$$
P(\text { rain Saturday or rain Sunday })=
$$
= P(rain Saturday) + P(rain Sunday) − P(rain Saturday and rain Sunday)
统计推断代考
统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Cancer and Probability
这可能是要学习的最重要的概率问题，所以我们将在这里花一些时间来讨论它，然后在109页的5.1节以稍微不同的方式再次讨论它。假设我们有一万人接受了癌症检测，我们得到以下假设数据:
我们可以通过简单地除以表格中的人数来确定这一点
$$
\begin{aligned}
P(\text { cancer and positive test }) & =\frac{# \text { of people with both cancer and positive test }}{\text { total # of people }} \
& =\frac{80}{10000}=0.008
\end{aligned}
$$
对表格的每个部分进行这个过程，会得到一个后验概率表，给出每个变量组合的概率(例如，有癌症和阳性测试，没有癌症和阳性测试，等等……)
桌上的读数，我们有
$$
P \text { (no cancer and positive test })=0.07
$$
这个问题，其实不是一个很有趣的问题。生活中实际出现的问题类型如下:
例2.3如果癌症检测呈阳性，患癌症的概率是多少?
在这里，我们可以用几种不同的方式执行计算，以给出(不直观的)结果。
统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Weather
如果下星期六下雨的概率是0.25，下星期天下雨的概率是0.25，那么周末下雨的概率是多少?
第一种解决方案-独立
如果我们假设周日和周六的天气是独立的，那么求和规则(第1.4节)适用:
$P($周六下雨，周日下雨$)=$
$$
\begin{aligned}
& P(\text { rain Saturday })+P(\text { rain Sunday })-P(\text { rain Saturday and rain Sunday }) \
= & P(\text { rain Saturday })+P(\text { rain Sunday })-P(\text { rain Saturday }) \times P(\text { rain Sunday }) \
= & 0.25+0.25-0.25 \times 0.25=0.4375
\end{aligned}
$$
图1.3中的图表有助于使计算更加直观，特别是减去$P$ (rain Saturday) $\times$$P$ (rain Sunday)的项，否则我们会过多地计算双雨周末。
第二个解决方案-相关性
周六和周日的降雨是独立事件，这真的合理吗?可能不会!很可能是这样的，知道周六下雨，那么周日下雨的可能性更大。如果星期六没有下雨，那么星期天下雨的可能性就会小一些。所以我们可能会得到这样的信息:
$$
\begin{aligned}
P(\text { rain Sunday } \mid \text { rain Saturday }) & =0.35 \
P(\text { rain Sunday } \mid \text { not rain Saturday }) & =0.15
\end{aligned}
$$
知道了这个方程就变成了
$$
P(\text { rain Saturday or rain Sunday })=
$$
= P(周六下雨)+ P(周日下雨)−P(周六下雨，周日下雨)
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
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。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
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。