如果你也在 怎样代写生存模型Survival Models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。生存模型Survival Models是统计学的一个分支，用于分析一个事件发生前的预期持续时间，如生物体的死亡和机械系统的故障。这一课题在工程上被称为可靠性理论或可靠性分析，在经济学上被称为持续时间分析或持续时间模型，在社会学上被称为事件历史分析。生存分析试图回答某些问题，例如，在一定时间内存活的人口比例是多少？在那些生存下来的人中，他们的死亡或失败率是多少？能否考虑到死亡或失败的多种原因？特定的环境或特征如何增加或减少生存的概率？
生存模型Survival Models为了回答这些问题，有必要对 “寿命 “进行定义。在生物生存的情况下，死亡是毫不含糊的，但对于机械可靠性来说，故障可能没有很好的定义，因为很可能有一些机械系统的故障是部分的，是一个程度问题，或者在时间上没有其他定位。即使在生物问题中，一些事件（例如，心脏病发作或其他器官衰竭）也可能具有同样的模糊性。下面概述的理论假设在特定时间有明确定义的事件；其他情况可能由明确考虑模糊事件的模型来处理更好。
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统计代写|生存模型代写survival model代考|THE ACTUARIAL APPROACH TO MOMENT ESTIMATION
Of the various approaches to the estimation of $q_x$ over the interval $(x, x+1]$ described in this text, the actuarial approach was the first to be developed, dating from the middle of the nineteenth century. There are two significant implications of this early origin:
(1) The method predates the formal, scientific development of statistical estimation theory.
(2) The method predates any kind of mechanical or electronic calculating equipment.
It will be easy to see the reflection of these two observations in the features of the actuarial method. The method was developed primarily in an intuitive manner, in the absence of a guiding statistical theory, and a key theoretical concession was made in the interest of simpler record-keeping and calculation. The traditional actuarial approach remained in use well into the second half of the twentieth century, even after the availability of both high-speed data processing capabilities and modern statistical theory had made the process nearly obsolete. Over the past ten years, however, we have seen mounting evidence to suggest that this pioneering method of survival model estimation should become, and is becoming, of historical significance only. Theref ore the presentation of the method here is in the nature of a historical summary. The reader interested in a fuller history can pursue this through the many references given here.
We will present the actuarial method assuming a double-decrement environment. The simplification that results if the environment is single-decrement will be easily seen.
统计代写|生存模型代写survival model代考|The Concept of Actuarial Exposure
The key difference between the traditional actuarial approach to estimation and the moment approaches presented thus far in this chapter is that the actuarial approach has not generally made use of the concept of scheduled exposure, as defined in Section 6.2.3. Rather it made use of a type of observed exposure, which we will call actuarial exposure, to distinguish it from the two other types of exposure (scheduled and exact) described earlier.
Recall that person $i$ is scheduled to be an ender to the study at age $z_i$, and this is known at entry to the study. Recall also that if $x<z_i<x+1$, then we say that person $i$ is scheduled to exit $(x, x+1]$ at age $z_i=x+s_i$, where $0<s_i<1$. On the other hand, if $z_i \geq x+1$, we say that person $i$ is scheduled to survive $(x, x+1]$, which is the same as to say scheduled to exit at $x+s_i$, where $s_i=1$.
Suppose person $i$ enters $(x, x+1]$ at age $x+r_i, 0 \leq r_i<1$. Under the actuarial method, if person $i$ is an observed ender at $x+s_i$, he contributes exposure of $\left(s_i-r_i\right)$. If he is an observed withdrawal at $x+t_i$, where, necessarily, $t_i \leq s_i$, he contributes exposure of $\left(t_i-r_i\right)$. But what if person $i$ is an observed death in $(x, x+1]$ ? We have seen that a proper moment estimation procedure would have person $i$ contribute exposure to age $x+s_i$, the scheduled exit age, and early in the historical development of the actuarial method this was intuitively recognized. However, the identification of scheduled exit age, for a person who died before reaching it, required more extensive data analysis than the early manual procedures allowed. To resolve the problem of an unknown $x+s_i$ for an observed death, it was simply assumed that $s_i=1$ for all deaths.
The important point here is that the traditional actuarial approach to handling the data, as thoroughly described by Batten [6] and Gershenson [26], simply did not identify $x+s_i$ a priori. Rather $x+s_i$ became known $a$ posteriori only if person $i$ was, in fact, an ender, just as Hoem’s “scheduled” withdrawal age $x+t_i$ becomes known, a posteriori, only if person $i$ is an observed withdrawal. Thus, in the actuarial approach, $x+s_i$ did not become known for a death, so it was assumed to be $x+1$, just as, in Hoem’s approach, a death that might otherwise have been a withdrawal has an unknown $x+t_i$, and is therefore assumed to be $x+s_i$.
生存模型代考
统计代写|生存模型代写survival model代考|THE ACTUARIAL APPROACH TO MOMENT ESTIMATION
在本文中描述的对$(x, x+1]$区间内的$q_x$进行估计的各种方法中，精算方法是最早被开发出来的，可以追溯到19世纪中叶。这种早期的起源有两个重要的含义:
(1)该方法早于统计估计理论的正式、科学发展。
(2)该方法早于任何一种机械或电子计算设备。
在精算方法的特点中很容易看到这两个观察结果的反映。该方法主要是在缺乏统计理论指导的情况下以一种直观的方式发展起来的，为了简化记录和计算，在理论上作出了一个关键的让步。传统的精算方法一直使用到二十世纪下半叶，即使在高速数据处理能力和现代统计理论的出现使这一过程几乎过时之后。然而，在过去的十年里，我们看到越来越多的证据表明，这种生存模型估计的开创性方法应该变得，并且正在变得，只有历史意义。因此，这里所介绍的方法具有历史总结的性质。对更完整的历史感兴趣的读者可以通过这里提供的许多参考资料来了解这一点。
我们将介绍假设双减量环境的精算方法。如果环境是单减量，那么简化的结果将很容易看到。
统计代写|生存模型代写survival model代考|The Concept of Actuarial Exposure
传统的估算精算方法与本章迄今为止介绍的矩量方法之间的关键区别在于，精算方法通常没有使用第6.2.3节中定义的计划风险敞口的概念。相反，它利用了一种被观察到的暴露(我们称之为精算暴露)来区别于前面描述的另外两种暴露(计划暴露和精确暴露)。
回想一下，这个人$i$被安排在$z_i$岁时结束这项研究，这是在研究开始时就知道的。还记得，如果$x<z_i<x+1$，那么我们说，人$i$计划在$z_i=x+s_i$岁时退出$(x, x+1]$，其中$0<s_i<1$。另一方面，如果$z_i \geq x+1$，我们说这个人$i$计划活下来$(x, x+1]$，这就等于说计划在$x+s_i$离开，其中$s_i=1$。
假设某人$i$以$x+r_i, 0 \leq r_i<1$的年龄输入$(x, x+1]$。在精算方法下，如果某人$i$是$x+s_i$的观察对象，则他贡献了$\left(s_i-r_i\right)$的风险敞口。如果他在$x+t_i$被观察到退出，在那里，必然是$t_i \leq s_i$，他贡献了$\left(t_i-r_i\right)$的曝光。但是如果某人$i$在$(x, x+1]$被观察到死亡呢?我们已经看到，适当的时刻估计程序将使人$i$贡献暴露于年龄$x+s_i$，计划退出年龄，并且在精算方法的早期历史发展中直观地认识到这一点。然而，确定一个在到达预定退出年龄之前死亡的人，需要比早期人工程序所允许的更广泛的数据分析。为了解决一个观察到的死亡的未知$x+s_i$的问题，简单地假设$s_i=1$对于所有的死亡。
这里的重点是，Batten[6]和Gershenson[26]所详细描述的处理数据的传统精算方法根本没有先验地识别$x+s_i$。更确切地说，只有当人$i$实际上是一个结束者时，$x+s_i$才会在$a$后验中被知道，正如Hoem的“预定”退出年龄$x+t_i$才会在后验中被知道，只有当人$i$是一个观察到的退出者时。因此，在精算方法中，死亡不为$x+s_i$所知，因此假定为$x+1$，正如，在Hoem的方法中，本来可能是取款的死亡有一个未知的$x+t_i$，因此假定为$x+s_i$。
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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。