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|Discrete Distributions
A random variable $X$ is said to have a discrete distribution if the range of $X$, the sample space, is countable. In most situations, the random variable has integer-valued outcomes.
Discrete Uniform Distribution
A random variable $X$ has a discrete uniform $(1, N)$ distribution if
$$
P(X=x \mid N)=\frac{1}{N}, \quad x=1,2, \ldots, N
$$
where $N$ is a specified integer. This distribution puts equal mass on each of the outcomes $1,2, \ldots, N$.
A note on notation: When we are dealing with parametric distributions, as will almost always be the case, the distribution is dependent on values of the parameters. In order to emphasize this fact and to keep track of the parameters, we write them in the pmf preceded by a “|” (given). This convention will also be used with cdfs, pdfs, expectations, and other places where it might be necessary to keep track of the parameters. When there is no possibility of confusion, the parameters may be omitted in order not to clutter up notation too much.
To calculate the mean and variance of $X$, recall the identities (provable by induction)
$$
\sum_{i=1}^k i=\frac{k(k+1)}{2} \text { and } \sum_{i=1}^k i^2=\frac{k(k+1)(2 k+1)}{6} .
$$
We then have
$$
\mathrm{E} X=\sum_{x=1}^N x P(X=x \mid N)=\sum_{x=1}^N x \frac{1}{N}=\frac{N+1}{2}
$$
and
$$
\mathrm{E} X^2=\sum_{x=1}^N x^2 \frac{1}{N}=\frac{(N+1)(2 N+1)}{6}
$$
and so
$$
\begin{aligned}
\operatorname{Var} X & =\mathrm{E}^2-(\mathrm{E} X)^2 \
& =\frac{(N+1)(2 N+1)}{6}-\left(\frac{N+1}{2}\right)^2 \
& =\frac{(N+1)(N-1)}{12} .
\end{aligned}
$$
统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Hypergeometric Distribution
The hypergeometric distribution has many applications in finite population sampling and is best understood through the classic example of the urn model.
Suppose we have a large urn filled with $N$ balls that are identical in every way except that $M$ are red and $N-M$ are green. We reach in, blindfolded, and select $K$ balls at random (the $K$ balls are taken all at once, a case of sampling without replacement). What is the probability that exactly $x$ of the balls are red?
The total number of samples of size $K$ that can be drawn from the $N$ balls is $\left(\begin{array}{l}N \ K\end{array}\right)$, as was discussed in Section 1.2.3. It is required that $x$ of the balls be red, and this can be accomplished in $\left(\begin{array}{c}M \ x\end{array}\right)$ ways, leaving $\left(\begin{array}{c}N-M \ K-x\end{array}\right)$ ways of filling out the sample with $K-x$ green balls. Thus, if we let $X$ denote the number of red balls in a sample of $\operatorname{size} K$, then $X$ has a hypergeometric distribution given by
$$
P(X=x \mid N, M, K)=\frac{\left(\begin{array}{c}
M \
x
\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}
N-M \
K-x
\end{array}\right)}{\left(\begin{array}{l}
N \
K
\end{array}\right)}, x=0,1, \ldots, K .
$$
Note that there is, implicit in (3.2.2), an additional assumption on the range of $X$. Binomial coefficients of the form $\left(\begin{array}{l}n \ r\end{array}\right)$ have been defined only if $n \geq r$, and so the range of $X$ is additionally restricted by the pair of inequalities
$$
M \geq x \quad \text { and } \quad N-M \geq K-x
$$
which can be combined as
$$
M-(N-K) \leq x \leq M
$$
In many cases $K$ is small compared to $M$ and $N$, so the range $0 \leq x \leq K$ will be contained in the above range and, hence, will be appropriate. The formula for the hypergeometric probability function is usually quite difficult to deal with. In fact, it is not even trivial to verify that
$$
\sum_{x=0}^K P(X=x)=\sum_{x=0}^K \frac{\left(\begin{array}{c}
M \
x
\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}
N-M \
K-x
\end{array}\right)}{\left(\begin{array}{l}
N \
K
\end{array}\right)}=1
$$
统计推断代考
统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Discrete Distributions
如果样本空间$X$的范围是可数的，那么我们就说随机变量$X$具有离散分布。在大多数情况下，随机变量具有整数值的结果。
离散均匀分布
随机变量$X$具有离散均匀$(1, N)$分布，如果
$$
P(X=x \mid N)=\frac{1}{N}, \quad x=1,2, \ldots, N
$$
其中$N$是一个指定的整数。这种分布使每个结果的质量相等$1,2, \ldots, N$。
关于符号的注释:当我们处理参数分布时，几乎总是这样，分布依赖于参数的值。为了强调这一事实并跟踪参数，我们将它们写在pmf中，前面有一个“|”(给定)。该约定还将用于cdfs、pdf、期望和其他可能需要跟踪参数的地方。当不存在混淆的可能性时，可以省略参数，以免使符号过于混乱。
要计算$X$的均值和方差，回顾一下恒等式(可归纳法证明)
$$
\sum_{i=1}^k i=\frac{k(k+1)}{2} \text { and } \sum_{i=1}^k i^2=\frac{k(k+1)(2 k+1)}{6} .
$$
然后我们有
$$
\mathrm{E} X=\sum_{x=1}^N x P(X=x \mid N)=\sum_{x=1}^N x \frac{1}{N}=\frac{N+1}{2}
$$
和
$$
\mathrm{E} X^2=\sum_{x=1}^N x^2 \frac{1}{N}=\frac{(N+1)(2 N+1)}{6}
$$
所以
$$
\begin{aligned}
\operatorname{Var} X & =\mathrm{E}^2-(\mathrm{E} X)^2 \
& =\frac{(N+1)(2 N+1)}{6}-\left(\frac{N+1}{2}\right)^2 \
& =\frac{(N+1)(N-1)}{12} .
\end{aligned}
$$
统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Hypergeometric Distribution
超几何分布在有限总体抽样中有许多应用，通过瓮模型的经典例子可以最好地理解。
假设我们有一个大瓮，里面装满了$N$球，除了$M$是红色的，$N-M$是绿色的，其他方面都是一样的。我们蒙住眼睛，把手伸进去，随机选择$K$个球($K$个球是一次取出的，没有更换)。恰好$x$个球是红色的概率是多少?
可以从$N$球中提取的大小为$K$的样本总数为$\left(\begin{array}{l}N \ K\end{array}\right)$，如第1.2.3节所述。要求球的$x$是红色的，这可以通过$\left(\begin{array}{c}M \ x\end{array}\right)$的方式来完成，剩下$\left(\begin{array}{c}N-M \ K-x\end{array}\right)$的方式是用$K-x$绿色的球来填充样品。因此，如果我们让$X$表示$\operatorname{size} K$样本中红球的数量，那么$X$的超几何分布为
$$
P(X=x \mid N, M, K)=\frac{\left(\begin{array}{c}
M \
x
\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}
N-M \
K-x
\end{array}\right)}{\left(\begin{array}{l}
N \
K
\end{array}\right)}, x=0,1, \ldots, K .
$$
请注意，(3.2.2)中隐含了一个关于$X$范围的额外假设。形式为$\left(\begin{array}{l}n \ r\end{array}\right)$的二项式系数仅在$n \geq r$时才被定义，因此$X$的范围受到这对不等式的额外限制
$$
M \geq x \quad \text { and } \quad N-M \geq K-x
$$
哪一个可以组合为
$$
M-(N-K) \leq x \leq M
$$
在许多情况下，$K$与$M$和$N$相比较小，因此范围$0 \leq x \leq K$将包含在上述范围中，因此是合适的。超几何概率函数的公式通常很难处理。事实上，验证这一点并不容易
$$
\sum_{x=0}^K P(X=x)=\sum_{x=0}^K \frac{\left(\begin{array}{c}
M \
x
\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}
N-M \
K-x
\end{array}\right)}{\left(\begin{array}{l}
N \
K
\end{array}\right)}=1
$$
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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。
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