如果你也在 怎样代写假设检验Hypothesis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。假设检验Hypothesis是假设检验是统计学中的一种行为，分析者据此检验有关人口参数的假设。分析师采用的方法取决于所用数据的性质和分析的原因。假设检验是通过使用样本数据来评估假设的合理性。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在假设检验Hypothesis作业代写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。我们的专家在假设检验Hypothesis代写方面经验极为丰富，各种假设检验HypothesisProcess相关的作业也就用不着 说。

我们提供的假设检验Hypothesis及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• 时间序列分析Time-Series Analysis
• 马尔科夫过程 Markov process
• 随机最优控制stochastic optimal control
• 粒子滤波 Particle Filter
• 采样理论 sampling theory

统计代写| 假设检验代写代考| z-test on the parameter of an exponential distribution

Description: $\quad$ Tests if the parameter $\lambda$ of an exponential distribution differs from a specific value $\lambda_{0}$.
Assumptions: Data are measured on an interval or ratio scale.

• Data are randomly sampled from an exponential distribution.
• The random variables $X_{1}, \ldots, X_{n}, i=1, \ldots, n$, are exponentially distributed with parameter $\lambda$.
• Let $p$ be the probability of failure during a time period $T$. Then $p=1-e^{-i T}$.
  Hypotheses:
  (A) $H_{0}: \lambda=\lambda_{0}$ vs $H_{1}: \lambda \neq \lambda_{0}$
  (B) $H_{0}: \lambda \leq \lambda_{0}$ vs $H_{1}: \lambda>\lambda_{0}$
  (C) $H_{0}: \lambda \geq \lambda_{0}$ vs $H_{1}: \lambda<\lambda_{0}$
  Test statistic:
  $$
  \begin{aligned}
  &Z=\frac{M-n p}{\sqrt{n p(1-p)}} \text { with } p=1-e^{-\lambda_{0} T} \
  &\text { and } M=\sum_{1}^{n} l_{[0, T]}\left{X_{i}\right} \text { number of failures }
  \end{aligned}
  $$

统计代写| 假设检验代写代考|z-test on the parameter of an exponential distribution

Test decision: Reject $H_{0}$ if for the observed value $z$ of $Z$
(A) $zz_{1-\alpha / 2}$
(B) $z>z_{1-\alpha}$
(C) $z<z_{\alpha}$
p-value:
(A) $p=2 \Phi(-|z|)$
(B) $p=1-\Phi(z)$
(C) $p=\Phi(z)$
Annotations:

• The variable $M$ is binomially distributed with parameters $n$ and $p$ (Bain and Engelhardt 1991, p. 555).
• The test statistic $Z$ follows a standard normal distribution if $n$ is large. This condition usually holds if $n p(1-p) \geq 9$.
• $z_{\alpha}$ is the $\alpha$-quantile of the standard normal distribution.

假设检验代写

统计代写| 假设检验代写代考| z-test on the parameter of an exponential distribution

描述：测试参数是否λ指数分布的值与特定值不同λ0.
假设：数据是在区间或比率尺度上测量的。

• 数据是从指数分布中随机抽样的。
• 随机变量X1,…,Xn,一世=1,…,n, 随参数呈指数分布λ.
• 让p是一段时间内的失败概率吨. 然后p=1−和−一世吨.
  假设：（
  一）H0:λ=λ0对比H1:λ≠λ0
  (乙)H0:λ≤λ0对比H1:λ>λ0
  （C）H0:λ≥λ0对比H1:λ<λ0
  测试统计：
  \begin{aligned} &Z=\frac{Mn p}{\sqrt{np(1-p)}} \text { with } p=1-e^{-\lambda_{0} T} \ &\text {和 } M=\sum_{1}^{n} l_{[0, T]}\left{X_{i}\right} \text { 失败次数 } \end{aligned}\begin{aligned} &Z=\frac{Mn p}{\sqrt{np(1-p)}} \text { with } p=1-e^{-\lambda_{0} T} \ &\text {和 } M=\sum_{1}^{n} l_{[0, T]}\left{X_{i}\right} \text { 失败次数 } \end{aligned}

统计代写| 假设检验代写代考|z-test on the parameter of an exponential distribution

测试决定：拒绝H0如果对于观察值和的和
（一种）和和1−一种/2
(乙)和>和1−一种
（C）和<和一种
p 值：
(A)p=2披(−|和|)
(乙)p=1−披(和)
（C）p=披(和)
注释：

• 变量米与参数呈二项分布n和p（Bain 和 Engelhardt 1991，第 555 页）。
• 检验统计量和遵循标准正态分布，如果n很大。这个条件通常成立，如果np(1−p)≥9.
• 和一种是个一种-标准正态分布的分位数。

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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

如果你也在 怎样代写假设检验Hypothesis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。假设检验Hypothesis是假设检验是统计学中的一种行为，分析者据此检验有关人口参数的假设。分析师采用的方法取决于所用数据的性质和分析的原因。假设检验是通过使用样本数据来评估假设的合理性。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在假设检验Hypothesis作业代写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。我们的专家在假设检验Hypothesis代写方面经验极为丰富，各种假设检验HypothesisProcess相关的作业也就用不着 说。

我们提供的假设检验Hypothesis及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• 时间序列分析Time-Series Analysis
• 马尔科夫过程 Markov process
• 随机最优控制stochastic optimal control
• 粒子滤波 Particle Filter
• 采样理论 sampling theory

统计代写| 假设检验代写代考| Exact test on the Poisson parameter

Description: $\quad$ Tests if the parameter $\lambda$ of a Poisson distribution differs from a pre-specified value $\lambda_{0}$.
Assumptions: $\quad$ Data are measured as counts.

• The random variables $X_{i}, i=1, \ldots, n$, are Poisson distributed with parameter $\lambda$.
  Hypotheses:
  (A) $H_{0}: \lambda=\lambda_{0}$ vs $H_{1}: \lambda \neq \lambda_{0}$
  (B) $H_{0}: \lambda \leq \lambda_{0}$ vs $H_{1}: \lambda>\lambda_{0}$
  (C) $H_{0}: \lambda \geq \lambda_{0}$ vs $H_{1}: \lambda<\lambda_{0}$ Test statistic: $\quad S=\sum_{i=1}^{n} X_{i}$ Test decision: Reject $H_{0}$ if for the observed value $s$ of $S$ (A) $sc_{n \lambda_{0} ; 1-\alpha / 2}$
  (B) $s>c_{n \lambda_{0}: 1-\alpha}$
  (C) $sn \lambda_{0}: p=\min \left{2 \times\left(1-\sum_{k=0}^{S-1} \frac{n i_{0}^{k}}{k !} e^{-n \lambda_{0}}\right), 1\right}$
  (B) $p=1-\sum_{k=0}^{S-1} \frac{n \lambda_{0}^{k}}{k !} e^{-n \lambda_{0}}$
  (C) $p=\sum_{k=0}^{S} \frac{n i_{0}^{k}}{k !} e^{-n \lambda_{0}}$
  Annotations: – This test is the exact version of Test 5.1.1.
• The p-values are calculated using the sum of the observed counts $s$ and the expected counts $\lambda_{0}$ using the cumulative distribution function of the Poisson distribution [see Rosner 2011 for details].

统计代写| 假设检验代写代考|z-test on the difference between two Poisson parameters

Hypotheses:
(A) $H_{0}: \lambda_{1}-\lambda_{2}=0$ vs $H_{1}: \lambda_{1}-\lambda_{2} \neq 0$
(B) $H_{0}: \lambda_{1}-\lambda_{2} \leq 0$ vs $H_{1}: \lambda_{1}-\lambda_{2}>0$
(C) $H_{0}: \lambda_{1}-\lambda_{2} \geq 0$ vs $H_{1}: \lambda_{1}-\lambda_{2}<0$ Test statistic: $$ Z=\frac{X_{1} / n_{1}-X_{2} / n_{2}}{\sqrt{X_{1} / n_{1}^{2}+X_{2} / n_{2}^{2}}} $$ with $X_{1}=\sum_{i=1}^{n_{1}} X_{1 i}$ and $X_{2}=\sum_{i=1}^{n_{2}} X_{2 i}$ Test decision: Reject $H_{0}$ if for the observed value $z$ of $Z$ (A) $zz_{1-\alpha / 2}$
(B) $z>z_{1-\alpha}$
(C) $z<z_{a}$
p-value:
(A) $p=2 \Phi(-|z|)$
(B) $p=1-\Phi(z)$
(C) $p=\Phi(z)$
Annotations: $\quad$ The test statistic $Z$ follows a standard normal distribution, if $n_{1} \lambda_{1}$ and $n_{2} \lambda_{2}$ are large enough to fulfill the approximation to the Gaussian distribution.

• A continuity correction does not improve the test according to Detre and White (1970).
• For details on this test see Thode (1997).

Hypotheses:
(A) $H_{0}: \lambda_{1}-\lambda_{2}=0$ vs $H_{1}: \lambda_{1}-\lambda_{2} \neq 0$
(B) $H_{0}: \lambda_{1}-\lambda_{2} \leq 0$ vs $H_{1}: \lambda_{1}-\lambda_{2}>0$
(C) $H_{0}: \lambda_{1}-\lambda_{2} \geq 0$ vs $H_{1}: \lambda_{1}-\lambda_{2}<0$ Test statistic: $$ Z=\frac{X_{1} / n_{1}-X_{2} / n_{2}}{\sqrt{X_{1} / n_{1}^{2}+X_{2} / n_{2}^{2}}} $$ with $X_{1}=\sum_{i=1}^{n_{1}} X_{1 i}$ and $X_{2}=\sum_{i=1}^{n_{2}} X_{2 i}$ Test decision: Reject $H_{0}$ if for the observed value $z$ of $Z$ (A) $zz_{1-\alpha / 2}$
(B) $z>z_{1-\alpha}$
(C) $z<z_{a}$
p-value:
(A) $p=2 \Phi(-|z|)$
(B) $p=1-\Phi(z)$
(C) $p=\Phi(z)$
Annotations: $\quad$ The test statistic $Z$ follows a standard normal distribution, if $n_{1} \lambda_{1}$ and $n_{2} \lambda_{2}$ are large enough to fulfill the approximation to the Gaussian distribution.

• A continuity correction does not improve the test according to Detre and White (1970).
• For details on this test see Thode (1997).

假设检验代写

统计代写| 假设检验代写代考| Exact test on the Poisson parameter

描述：测试参数是否λ泊松分布的值与预先指定的值不同λ0.
假设：数据被测量为计数。

• 随机变量X一世,一世=1,…,n, 是泊松分布的参数λ.
  假设：（
  一）H0:λ=λ0对比H1:λ≠λ0
  (乙)H0:λ≤λ0对比H1:λ>λ0
  （C）H0:λ≥λ0对比H1:λ<λ0测试统计：小号=∑一世=1nX一世测试决定：拒绝H0如果对于观察值s的小号（一种）sCnλ0;1−一种/2
  (乙)s>Cnλ0:1−一种
  （C）sn \lambda_{0}: p=\min \left{2 \times\left(1-\sum_{k=0}^{S-1} \frac{n i_{0}^{k}}{k !} e^{-n \lambda_{0}}\right), 1\right}sn \lambda_{0}: p=\min \left{2 \times\left(1-\sum_{k=0}^{S-1} \frac{n i_{0}^{k}}{k !} e^{-n \lambda_{0}}\right), 1\right}
  (乙)p=1−∑到=0小号−1nλ0到到!和−nλ0
  （C）p=∑到=0小号n一世0到到!和−nλ0
  注释： – 此测试是测试 5.1.1 的确切版本。
• 使用观察计数的总和计算 p 值s和预期的计数λ0使用泊松分布的累积分布函数 [详见 Rosner 2011]。

统计代写| 假设检验代写代考|z-test on the difference between two Poisson parameters

假设：（
一）H0:λ1−λ2=0对比H1:λ1−λ2≠0
(乙)H0:λ1−λ2≤0对比H1:λ1−λ2>0
（C）H0:λ1−λ2≥0对比H1:λ1−λ2<0测试统计：和=X1/n1−X2/n2X1/n12+X2/n22和X1=∑一世=1n1X1一世和X2=∑一世=1n2X2一世测试决定：拒绝H0如果对于观察值和的和（一种）和和1−一种/2
(乙)和>和1−一种
（C）和<和一种
p 值：
(A)p=2披(−|和|)
(乙)p=1−披(和)
（C）p=披(和)
注释：检验统计量和服从标准正态分布，如果n1λ1和n2λ2大到足以满足高斯分布的近似。

• 根据 Detre 和 White (1970)，连续性校正不会改进测试。
• 有关此测试的详细信息，请参见 Thode (1997)。

假设：（
一）H0:λ1−λ2=0对比H1:λ1−λ2≠0
(乙)H0:λ1−λ2≤0对比H1:λ1−λ2>0
（C）H0:λ1−λ2≥0对比H1:λ1−λ2<0测试统计：和=X1/n1−X2/n2X1/n12+X2/n22和X1=∑一世=1n1X1一世和X2=∑一世=1n2X2一世测试决定：拒绝H0如果对于观察值和的和（一种）和和1−一种/2
(乙)和>和1−一种
（C）和<和一种
p 值：
(A)p=2披(−|和|)
(乙)p=1−披(和)
（C）p=披(和)
注释：检验统计量和服从标准正态分布，如果n1λ1和n2λ2大到足以满足高斯分布的近似。

• 根据 Detre 和 White (1970)，连续性校正不会改进测试。
• 有关此测试的详细信息，请参见 Thode (1997)。

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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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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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。

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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。

如果你也在 怎样代写假设检验Hypothesis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。假设检验Hypothesis是假设检验是统计学中的一种行为，分析者据此检验有关人口参数的假设。分析师采用的方法取决于所用数据的性质和分析的原因。假设检验是通过使用样本数据来评估假设的合理性。

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• 马尔科夫过程 Markov process
• 随机最优控制stochastic optimal control
• 粒子滤波 Particle Filter
• 采样理论 sampling theory

统计代写| 假设检验代写代考| K-sample binomial test

Description: $\quad$ Tests if $k$ population proportions, $p_{i}, i=1, \ldots, K$, differ from each other.
Assumptions: $\quad$ Data are randomly sampled with two possible outcomes.

• Let $X=1$ be denoted as “success” and $X=0$ as “failure”.
• The parameters $p_{k}$ are the proportions of success in the $k^{\text {th }}$ populations, $k=1, \ldots, K$.
• Data are randomly sampled from the $K$ populations with sample sizes $n_{k}, k=1, \ldots, K$.
• The number of successes $\sum_{i=1}^{n_{k}} X_{k i}$ in the $k^{\text {th }}$ sample follow a binomial distribution $B\left(n_{k}, p_{k}\right), k=1, \ldots, K$.
  Hypothesis: $\quad H_{0}: p_{1}=\ldots=p_{K}$ vs $H_{1}: p_{k} \neq p_{k^{\prime}}$ for at least one $k \neq k^{\prime}$
  Test statistic: $\quad \chi^{2}=\sum_{k=1}^{K} \sum_{j=0}^{1} \frac{\left(O_{k j}-E_{k j}\right)^{2}}{E_{k j}}$
  where $O_{k 1}=\sum_{i=1}^{n_{k}} X_{k i}, O_{k 0}=n_{k}-O_{k 1}$,
  $$
  \hat{p}=\frac{1}{n} \sum_{k=1}^{K} O_{k 1}, n=\sum_{k=1}^{K} n_{k}, E_{k 1}=n_{k} \hat{p}, E_{k 0}=n_{k}(1-\hat{p}) .
  $$
  Test decision: Reject $H_{0}$ if for the observed value $\chi_{0}$ of $\chi^{2}$
  $$
  \text { p-value: } \quad p=1-P\left(\chi^{2} \leq \chi_{0}\right)
  $$

统计代写| 假设检验代写代考|SAS output

• The data step constructs a $3 \times 2$ contingency, with $r$ for rows (ponds 1 to 3 ) and c for columns ( 1 for male and 0 for female carp). The variable counts includes the counts for each combination between ponds and sex. In proc freq these counts can be passed by using the weight statement.
• With proc freq it is also possible to use raw data instead of a predefined contingency table to perform these tests. In this case there must be one variable for the ponds and one for the sex and one row for each carp. Use the same SAS statement but omit the weight command.
• Because the null hypothesis is rejected if $\chi^{2} \geq \chi_{1-a, 2}^{2}$, the p-value must be calculated as 1 -pchisq $(0.8187,2)$.

假设检验代写

统计代写| 假设检验代写代考| K-sample binomial test

描述：测试是否到人口比例，p一世,一世=1,…,到, 彼此不同。
假设：数据是随机抽样的，有两种可能的结果。

• 让X=1被称为“成功”和X=0作为“失败”。
• 参数p到是成功的比例到th 人口，到=1,…,到.
• 数据是随机抽取的到具有样本量的人群n到,到=1,…,到.
• 成功次数∑一世=1n到X到一世在里面到th 样本服从二项分布乙(n到,p到),到=1,…,到.
  假设：H0:p1=…=p到对比H1:p到≠p到′对于至少一个到≠到′
  测试统计：χ2=∑到=1到∑j=01(○到j−和到j)2和到j
  在哪里○到1=∑一世=1n到X到一世,○到0=n到−○到1,
  p^=1n∑到=1到○到1,n=∑到=1到n到,和到1=n到p^,和到0=n到(1−p^).
  测试决定：拒绝H0如果对于观察值χ0的χ2
   p值： p=1−磷(χ2≤χ0)

统计代写| 假设检验代写代考|SAS output

• 数据步骤构造了一个3×2意外情况，与r行（池塘 1 到 3）和 c 列（雄性鲤鱼 1 和雌性鲤鱼 0）。变量计数包括池塘和性别之间每个组合的计数。在 proc freq 中，可以使用 weight 语句传递这些计数。
• 使用 proc freq 还可以使用原始数据而不是预定义的列联表来执行这些测试。在这种情况下，池塘必须有一个变量，性别必须有一个变量，每条鲤鱼必须有一个行。使用相同的 SAS 语句，但省略 weight 命令。
• 因为零假设被拒绝，如果χ2≥χ1−一种,22, p 值必须计算为 1 -pchisq(0.8187,2).

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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

如果你也在 怎样代写假设检验Hypothesis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。假设检验Hypothesis是假设检验是统计学中的一种行为，分析者据此检验有关人口参数的假设。分析师采用的方法取决于所用数据的性质和分析的原因。假设检验是通过使用样本数据来评估假设的合理性。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在假设检验Hypothesis作业代写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。我们的专家在假设检验Hypothesis代写方面经验极为丰富，各种假设检验HypothesisProcess相关的作业也就用不着 说。

我们提供的假设检验Hypothesis及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• 时间序列分析Time-Series Analysis
• 马尔科夫过程 Markov process
• 随机最优控制stochastic optimal control
• 粒子滤波 Particle Filter
• 采样理论 sampling theory

统计代写| 假设检验代写代考| z-test for the difference of two proportions

Assumptions: – Data are randomly sampled with two possible outcomes.

• Let $X=1$ be denoted as “success” and $X=0$ as “failure”.
• The parameters $p_{1}$ and $p_{2}$ are the proportions of success in the two populations.
• Data are randomly sampled from two populations with sample sizes $n_{1}$ and $n_{2}$.
• The number of successes $\sum_{i=1}^{n_{j}} X_{j i}$ in the $j^{\text {th }}$ sample follows a binomial distribution $B\left(n_{j}, p_{j}\right), j=1,2$.
  Hypothesis:
  (A) $H_{0}: p_{1}-p_{2}=d_{0}$ vs $H_{1}: p_{1}-p_{2} \neq d_{0}$
  (B) $H_{0}: p_{1}-p_{2} \leq d_{0}$ vs $H_{1}: p_{1}-p_{2}>d_{0}$
  (C) $H_{0}: p_{1}-p_{2} \geq d_{0}$ vs $H_{1}: p_{1}-p_{2}{1}-\hat{p}{2}\right)-d_{0}\right] / \sqrt{\frac{\hat{p}{1}\left(1-\hat{p}{1}\right)}{n_{1}}+\frac{\hat{p}{2}\left(1-\hat{p}{2}\right)}{n_{2}}}$ where $\hat{p}{1}=\frac{1}{n{1}} \sum_{i=1}^{n_{1}} X_{1 i}$ and $\hat{p}{2}=\frac{1}{n{2}} \sum_{i=1}^{n_{2}} X_{2 i}$ Test decision: Reject $H_{0}$ if for the observed value $z$ of $Z$ (A) $zz_{1-\alpha / 2}$
  (B) $z>z_{1-\alpha}$
  (C) $z<z_{a}$
  p-value:
  (A) $p=2 \Phi(-|z|)$
  (B) $p=1-\Phi(z)$
  (C) $p=\Phi(z)$
  Annotation: $\quad$ – This is a large sample test. If the sample size is large enough the test statistic $Z$ is a standard normal distribution. As a rule of thumb $n_{1} p_{1}$, $n_{1}\left(1-p_{1}\right), n_{2} p_{2}$ and $n_{2}\left(1-p_{2}\right)$ should all be $\geq 5$.

统计代写| 假设检验代写代考|z-test for the equality between two proportions

Description: $\quad$ Tests if two population proportions $p_{1}$ and $p_{2}$ differ from each other.
Assumptions:

• Data are randomly sampled with two possible outcomes.
• Let $X=1$ be denoted as “success” and $X=0$ as “failure”.
• The parameters $p_{1}$ and $p_{2}$ are the proportions of success in the two populations.
• Data are randomly sampled from two populations with sample sizes $n_{1}$ and $n_{2}$.
• The number of successes $\sum_{i=1}^{n_{j}} X_{j i}$ in the $f^{\text {fh }}$ sample follow a binomial distribution $B\left(n_{j}, p_{j}\right), j=1,2$.
  Hypothesis:
  (A) $H_{0}: p_{1}-p_{2}=0$ vs $H_{1}: p_{1}-p_{2} \neq 0$
  (B) $H_{0}: p_{1}-p_{2} \leq 0$ vs $H_{1}: p_{1}-p_{2}>0$
  (C) $H_{0}: p_{1}-p_{2} \geq 0$ vs $H_{1}: p_{1}-p_{2}<0$ Test statistic: $\quad Z=\frac{\hat{p}{1}-\hat{p}{2}}{\sqrt{\hat{p}(1-\hat{p})\left(\frac{1}{\varepsilon_{1}}+\frac{1}{n_{2}}\right)}}$ with $\hat{p}=\frac{\hat{p}{1} n{1}+\hat{p}{2}, n{2}}{n_{1}+n_{2}}$. where $\hat{p}{1}=\frac{1}{n{1}} \sum_{i=1}^{n_{1}} X_{1 i}$ and $\hat{p}{2}=\frac{1}{n{2}} \sum_{i=1}^{n_{2}} X_{2 i}$ Test decision: Reject $H_{0}$ if for the observed value $z$ of $Z$ (A) $zz_{1-\alpha / 2}$
  (B) $z>z_{1-\alpha}$
  (C) $z<z_{\alpha}$
  p-value:
  (A) $p=2 \Phi(-|z|)$
  (B) $p=1-\Phi(z)$
  (C) $p=\Phi(z)$
  Annotation: $\quad$ – This is a large sample test. If the sample size is large enough the test statistic $Z$ is a standard normal distribution. As a rule of thumb following $n_{1} p_{1}, n_{1}\left(1-p_{1}\right), n_{2} p_{2}$ and $n_{2}\left(1-p_{2}\right)$ should all be $\geq 5$.
• This test is equivalent to the $\chi^{2}$-test of a $2 \times 2$ table, that is, $Z^{2}=$ $\chi^{2} \sim \chi_{1}^{2}$. The advantage of the $\chi^{2}$-test is that there exists an exact test for small samples, which calculates the $\mathrm{p}$-values from the exact distribution. This test is the famous Fisher’s exact test. More information is given in Chapter $14 .$

假设检验代写

统计代写| 假设检验代写代考| z-test for the difference of two proportions

假设： – 数据是随机抽样的，有两种可能的结果。

• 让X=1被称为“成功”和X=0作为“失败”。
• 参数p1和p2是两个群体中成功的比例。
• 数据是从具有样本大小的两个总体中随机抽取的n1和n2.
• 成功次数∑一世=1njXj一世在里面jth 样本服从二项分布乙(nj,pj),j=1,2.
  假设：（
  一）H0:p1−p2=d0对比H1:p1−p2≠d0
  (乙)H0:p1−p2≤d0对比H1:p1−p2>d0
  （C）H0:p1−p2≥d0对比H_{1}: p_{1}-p_{2}{1}-\hat{p}{2}\right)-d_{0}\right] / \sqrt{\frac{\hat{p}{ 1}\left(1-\hat{p}{1}\right)}{n_{1}}+\frac{\hat{p}{2}\left(1-\hat{p}{2} \right)}{n_{2}}}H_{1}: p_{1}-p_{2}{1}-\hat{p}{2}\right)-d_{0}\right] / \sqrt{\frac{\hat{p}{ 1}\left(1-\hat{p}{1}\right)}{n_{1}}+\frac{\hat{p}{2}\left(1-\hat{p}{2} \right)}{n_{2}}}在哪里p^1=1n1∑一世=1n1X1一世和p^2=1n2∑一世=1n2X2一世测试决定：拒绝H0如果对于观察值和的和（一种）和和1−一种/2
  (乙)和>和1−一种
  （C）和<和一种
  p 值：
  (A)p=2披(−|和|)
  (乙)p=1−披(和)
  （C）p=披(和)
  注解：– 这是一个大样本测试。如果样本量足够大，检验统计量和是标准正态分布。根据经验n1p1,n1(1−p1),n2p2和n2(1−p2)都应该是≥5.

统计代写| 假设检验代写代考|z-test for the equality between two proportions

描述：测试两个人口比例p1和p2彼此不同。
假设：

• 数据是随机抽样的，有两种可能的结果。
• 让X=1被称为“成功”和X=0作为“失败”。
• 参数p1和p2是两个群体中成功的比例。
• 数据是从具有样本大小的两个总体中随机抽取的n1和n2.
• 成功次数∑一世=1njXj一世在里面F调频 样本服从二项分布乙(nj,pj),j=1,2.
  假设：（
  一）H0:p1−p2=0对比H1:p1−p2≠0
  (乙)H0:p1−p2≤0对比H1:p1−p2>0
  （C）H0:p1−p2≥0对比H1:p1−p2<0测试统计：和=p^1−p^2p^(1−p^)(1e1+1n2)和p^=p^1n1+p^2,n2n1+n2. 在哪里p^1=1n1∑一世=1n1X1一世和p^2=1n2∑一世=1n2X2一世测试决定：拒绝H0如果对于观察值和的和（一种）和和1−一种/2
  (乙)和>和1−一种
  （C）和<和一种
  p 值：
  (A)p=2披(−|和|)
  (乙)p=1−披(和)
  （C）p=披(和)
  注解：– 这是一个大样本测试。如果样本量足够大，检验统计量和是标准正态分布。作为经验法则n1p1,n1(1−p1),n2p2和n2(1−p2)都应该是≥5.
• 该测试相当于χ2- 测试一个2×2表，也就是说，和2= χ2∼χ12. 的优势χ2-test 是存在对小样本的精确检验，它计算p- 来自精确分布的值。这个检验就是著名的费雪精确检验。更多信息在章节中给出14.

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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

如果你也在 怎样代写假设检验Hypothesis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。假设检验Hypothesis是假设检验是统计学中的一种行为，分析者据此检验有关人口参数的假设。分析师采用的方法取决于所用数据的性质和分析的原因。假设检验是通过使用样本数据来评估假设的合理性。

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我们提供的假设检验Hypothesis及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• 时间序列分析Time-Series Analysis
• 马尔科夫过程 Markov process
• 随机最优控制stochastic optimal control
• 粒子滤波 Particle Filter
• 采样理论 sampling theory

统计代写| 假设检验代写代考| One-sample tests

Description: $\quad$ Tests if a population proportion $p$ differs from a value $p_{0}$.
Assumptions: $\quad$ Data are randomly sampled from a large population with two possible outcomes.

• Let $X=1$ be denoted as “success” and $X=0$ as “failure”.
• The parameter $p$ of interest is given by the proportion of successes in the population.
• The number of successes $\sum_{i=1}^{n} X_{i}$ in a random sample of size $n$ follows a binomial distribution $B(n, p)$.
  Hypothesis:
  (A) $H_{0}: p=p_{0}$ vs $H_{1}: p \neq p_{0}$
  (B) $H_{0}: p \leq p_{0}$ vs $H_{1}: p>p_{0}$
  (C) $H_{0}: p \geq p_{0}$ vs $H_{1}: p<p_{0}$
  Test statistic:
  $$
  Z=\frac{\sum_{i=1}^{n} X_{i}-n p_{0}}{\sqrt{n p_{0}\left(1-p_{0}\right)}}
  $$

统计代写| 假设检验代写代考|Binomial test

Test decision: Reject $H_{0}$ if for the observed value $z$ of $Z$
(A) $zz_{1-\alpha / 2}$
(B) $z>z_{1-\alpha}$
(C) $z<z_{\alpha}$
p-value:
(A) $p=2 \Phi(-|z|)$
(B) $p=1-\Phi(z)$
(C) $p=\Phi(z)$
Annotation: $\quad$ – This is the large sample test. If the sample size is large [rule of thumb: $n p(1-p) \geq 9$ ] the test statistic $Z$ is approximately a standard normal distribution.

• For small samples an exact test with $Y=\sum_{i=1}^{n} X_{i}$ as test statistic and critical regions based on the binomial distribution are used.

假设检验代写

统计代写| 假设检验代写代考| One-sample tests

描述：测试人口比例p不同于一个值p0.
假设：数据是从具有两种可能结果的大量人群中随机抽取的。

• 让X=1被称为“成功”和X=0作为“失败”。
• 参数p感兴趣的是人口中成功的比例。
• 成功次数∑一世=1nX一世在一个大小的随机样本中n服从二项分布乙(n,p).
  假设：（
  一）H0:p=p0对比H1:p≠p0
  (乙)H0:p≤p0对比H1:p>p0
  （C）H0:p≥p0对比H1:p<p0
  测试统计：
  和=∑一世=1nX一世−np0np0(1−p0)

统计代写| 假设检验代写代考|Binomial test

测试决定：拒绝H0如果对于观察值和的和
（一种）和和1−一种/2
(乙)和>和1−一种
（C）和<和一种
p 值：
(A)p=2披(−|和|)
(乙)p=1−披(和)
（C）p=披(和)
注解：– 这是大样本测试。如果样本量很大[经验法则：np(1−p)≥9] 检验统计量和近似为标准正态分布。

• 对于小样本的精确测试和=∑一世=1nX一世使用基于二项分布的检验统计量和临界区域。

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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

如果你也在 怎样代写假设检验Hypothesis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。假设检验Hypothesis是假设检验是统计学中的一种行为，分析者据此检验有关人口参数的假设。分析师采用的方法取决于所用数据的性质和分析的原因。假设检验是通过使用样本数据来评估假设的合理性。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在假设检验Hypothesis作业代写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。我们的专家在假设检验Hypothesis代写方面经验极为丰富，各种假设检验HypothesisProcess相关的作业也就用不着 说。

我们提供的假设检验Hypothesis及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• 时间序列分析Time-Series Analysis
• 马尔科夫过程 Markov process
• 随机最优控制stochastic optimal control
• 粒子滤波 Particle Filter
• 采样理论 sampling theory

统计代写| 假设检验代写代考| Two-sample F-test on variances of two populations

Description: Tests if two population variances $\sigma_{1}^{2}$ and $\sigma_{2}^{2}$ differ from each other.
Assumptions: – Data are measured on an interval or ratio scale.

• Data are randomly sampled from two independent Gaussian distributions with standard deviations $\sigma_{1}$ and $\sigma_{2}$.
  Hypotheses:
  (A) $H_{0}: \sigma_{1}^{2}=\sigma_{2}^{2}$ vs $H_{1}: \sigma_{1}^{2} \neq \sigma_{2}^{2}$
  (B) $H_{0}: \sigma_{1}^{2} \leq \sigma_{2}^{2}$ vs $H_{1}: \sigma_{1}^{2}>\sigma_{2}^{2}$
  (C) $H_{0}: \sigma_{1}^{2} \geq \sigma_{2}^{2}$ vs $H_{1}: \sigma_{1}^{2}<\sigma_{2}^{2}$ Test statistic: $\quad F=S_{1}^{2} / S_{2}^{2} \quad$ with $\quad S_{j}^{2}=\frac{1}{n_{j}-1} \sum_{i=1}^{n_{j}}\left(X_{j i}-\bar{X}{j}\right)^{2}, \quad j=1,2$ 42 STATISTICAL HYPOTHESIS TESTING WITH SAS AND R Test decision: Reject $H{0}$ if for the observed value $F_{0}$ of $F$ (A) $F_{0}f_{1-\alpha / 2: n_{1}-1, n_{2}-1}$
  (B) $F_{0}>f_{1-\alpha \cdot n_{1}-1, n_{2}-1}$
  (C) $F_{0}<f_{\alpha ; n_{1}-1, n_{2}-1}$
  p-value:
  (A) $p=2 \min \left(P\left(F \leq F_{0}\right), 1-P\left(F \leq F_{0}\right)\right)$
  (B) $\left.p=1-P\left(F \leq F_{0}\right)\right)$
  (C) $\left.p=P\left(F \leq F_{0}\right)\right)$
  Annotations: – The test statistic $F$ is $F_{n_{1}-1, n_{2}-1}$-distributed.
• $f_{\alpha n_{1}-1, n_{2}-1}$ is the $\alpha$-quantile of the F-distribution with $n_{1}-1$ and $n_{2}-$ 1 degrees of freedom.
• The test is very sensitive to violations of the Gaussian assumption.

统计代写| 假设检验代写代考| t-test on variances of two dependent populations

Hypotheses:
(A) $H_{0}: \sigma_{1}^{2}=\sigma_{2}^{2}$ vs $H_{1}: \sigma_{1}^{2} \neq \sigma_{2}^{2}$
(B) $H_{0}: \sigma_{1}^{2} \leq \sigma_{2}^{2}$ vs $H_{1}: \sigma_{1}^{2}>\sigma_{2}^{2}$
(C) $H_{0}: \sigma_{1}^{2} \geq \sigma_{2}^{2}$ vs $H_{1}: \sigma_{1}^{2}<\sigma_{2}^{2}$ Test statistic: $T=\left[\sqrt{(n-2)}\left(S_{1}^{2}-S_{2}^{2}\right)\right] /\left[\sqrt{4\left(1-r^{2}\right) S_{1}^{2} S_{2}^{2}}\right]$ with $\quad S_{j}^{2}=\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n}\left(X_{j i}-\bar{X}{j}\right)^{2}$ for $j=1,2$ and $r=\frac{\sum{i=1}^{n}\left(X_{1 i}-\bar{X}{1}\right)\left(X{2 i}-\bar{X}{2}\right)}{\sqrt{\sum{i=1}^{n}\left(X_{1 i}-\bar{X}{1}\right) \sum{i=1}^{n}\left(X_{2 i}-\bar{X}{2}\right)}} .$ Test decision: Reject $H{0}$ if for the observed value $t$ of $T$ (A) $tt_{1-\alpha / 2, n-2}$
(B) $t>t_{1-\alpha, n-2}$
(C) $t<t_{a, n-2}$
p-value:
(A) $p=2 P(T \leq(-|t|))$
(B) $p=1-P(T \leq t))$
(C) $p=P(T \leq t))$
Annotations: $\quad$ – The test statistic $T$ is t-distributed with $n-2$ degrees of freedom.

• $t_{\alpha, n-2}$ is the $\alpha$-quantile of the t-distribution with $n-2$ degrees of freedom.
• This test is very sensitive to violations of the Gaussian assumption (Sheskin 2007, pp. 754-755).
• Here, $r$ denotes the correlation coefficient between $X_{1}$ and $X_{2}$.

假设检验代写

统计代写| 假设检验代写代考| Two-sample F-test on variances of two populations

描述：测试两个总体方差是否存在σ12和σ22彼此不同。
假设： – 数据是在区间或比率尺度上测量的。

• 数据是从两个具有标准偏差的独立高斯分布中随机抽取的σ1和σ2.
  假设：（
  一）H0:σ12=σ22对比H1:σ12≠σ22
  (乙)H0:σ12≤σ22对比H1:σ12>σ22
  （C）H0:σ12≥σ22对比H1:σ12<σ22测试统计：F=小号12/小号22和小号j2=1nj−1∑一世=1nj(Xj一世−X¯j)2,j=1,242 使用 SAS 和 R 进行统计假设测试 测试决定：拒绝H0如果对于观察值F0的F（一种）F0F1−一种/2:n1−1,n2−1
  (乙)F0>F1−一种⋅n1−1,n2−1
  （C）F0<F一种;n1−1,n2−1
  p 值：
  (A)p=2分钟(磷(F≤F0),1−磷(F≤F0))
  (乙)p=1−磷(F≤F0))
  （C）p=磷(F≤F0))
  注释： – 检验统计量F是Fn1−1,n2−1-分散式。
• F一种n1−1,n2−1是个一种-F 分布的分位数n1−1和n2−1 自由度。
• 该测试对违反高斯假设非常敏感。

统计代写| 假设检验代写代考| t-test on variances of two dependent populations

假设：（
一）H0:σ12=σ22对比H1:σ12≠σ22
(乙)H0:σ12≤σ22对比H1:σ12>σ22
（C）H0:σ12≥σ22对比H1:σ12<σ22测试统计：吨=[(n−2)(小号12−小号22)]/[4(1−r2)小号12小号22]和小号j2=1n−1∑一世=1n(Xj一世−X¯j)2为了j=1,2和r=∑一世=1n(X1一世−X¯1)(X2一世−X¯2)∑一世=1n(X1一世−X¯1)∑一世=1n(X2一世−X¯2).测试决定：拒绝H0如果对于观察值吨的吨（一种）吨吨1−一种/2,n−2
(乙)吨>吨1−一种,n−2
（C）吨<吨一种,n−2
p 值：
(A)p=2磷(吨≤(−|吨|))
(乙)p=1−磷(吨≤吨))
（C）p=磷(吨≤吨))
注释：– 检验统计量吨是 t 分布的n−2自由程度。

• 吨一种,n−2是个一种-t 分布的分位数n−2自由程度。
• 该测试对违反高斯假设非常敏感（Sheskin 2007，pp. 754-755）。
• 这里，r表示之间的相关系数X1和X2.

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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

如果你也在 怎样代写假设检验Hypothesis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。假设检验Hypothesis是假设检验是统计学中的一种行为，分析者据此检验有关人口参数的假设。分析师采用的方法取决于所用数据的性质和分析的原因。假设检验是通过使用样本数据来评估假设的合理性。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在假设检验Hypothesis作业代写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。我们的专家在假设检验Hypothesis代写方面经验极为丰富，各种假设检验HypothesisProcess相关的作业也就用不着 说。

我们提供的假设检验Hypothesis及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• 时间序列分析Time-Series Analysis
• 马尔科夫过程 Markov process
• 随机最优控制stochastic optimal control
• 粒子滤波 Particle Filter
• 采样理论 sampling theory

统计代写| 假设检验代写代考|𝝌2-test on the variance (mean known)

Test statistic: $\quad X^{2}=\left[\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\mu\right)^{2}\right] / \sigma_{0}^{2}$
Test decision: Reject $H_{0}$ if for the observed value $X_{0}^{2}$ of $X^{2}$
(A) $X_{0}^{2}<\chi_{\alpha / 2, n}^{2}$ or $X_{0}^{2}>\chi_{1-\alpha / 2, n}^{2}$
(B) $X_{0}^{2}>\chi_{1-\alpha, n}^{2}$
(C) $X_{0}^{2}<\chi_{a, n}^{2}$
p-value:
(A) $p=2 \min \left(P\left(X^{2} \leq X_{0}^{2}\right), 1-P\left(X^{2} \leq X_{0}^{2}\right)\right)$
(B) $p=1-P\left(X^{2} \leq X_{0}^{2}\right)$
(C) $p=P\left(X^{2} \leq X_{0}^{2}\right)$
Annotations:

• The test statistic $X^{2}$ is $\chi^{2}$-distributed with $n$ degrees of freedom.
• $\chi_{\alpha, n}^{2}$ is the $\alpha$-quantile of the $\chi^{2}$-distribution with $n$ degrees of freedom.
• The test is very sensitive to violations of the Gaussian assumption, especially if the sample size is small [see Sheskin (2007) for details].

统计代写| 假设检验代写代考| 𝝌2-test on the variance (mean unknown)

Assumptions: – Data are measured on an interval or ratio scale.

Description: $\quad$ Tests if a population variance $\sigma^{2}$ differs from a specific value $\sigma_{0}^{2}$.
Assumptions: – Data are measured on an interval or ratio scale.

• Data are randomly sampled from a Gaussian distribution.
• The mean $\mu$ of the underlying Gaussian distribution is unknown.
  Hypotheses:
  (A) $H_{0}: \sigma^{2}=\sigma_{0}^{2}$ vs $H_{1}: \sigma^{2} \neq \sigma_{0}^{2}$
  (B) $H_{0}: \sigma^{2} \leq \sigma_{0}^{2}$ vs $H_{1}: \sigma^{2}>\sigma_{0}^{2}$
  (C) $H_{0}: \sigma^{2} \geq \sigma_{0}^{2}$ vs $H_{1}: \sigma^{2}<\sigma_{0}^{2}$ Test statistic: $\quad X^{2}=\left[(n-1) S^{2}\right] / \sigma_{0}^{2} \quad$ with $\quad S^{2}=\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\bar{X}\right)^{2}$ Test decision: $\quad$ Reject $H_{0}$ if for the observed value $X_{0}^{2}$ of $X^{2}$ (A) $X_{0}^{2}<\chi_{\alpha / 2, n-1}^{2}$ or $X_{0}^{2}>\chi_{1-\alpha / 2, n-1}^{2}$
  (B) $X_{0}^{2}>\chi_{1-\alpha, n-1}^{2}$
  (C) $X_{0}^{2}<\chi_{a, n-1}^{2}$
  p-value:
  (A) $p=2 \min \left(P\left(X^{2} \leq X_{0}^{2}\right), 1-P\left(X^{2} \leq X_{0}^{2}\right)\right)$
  (B) $p=1-P\left(X^{2} \leq X_{0}^{2}\right)$
  (C) $p=P\left(X^{2} \leq X_{0}^{2}\right)$
  Annotations: $\quad$ The test statistic $\chi^{2}$ is $\chi^{2}$-distributed with $n-1$ degrees of freedom.
• $\chi_{\alpha, n-1}^{2}$ is the $\alpha$-quantile of the $\chi^{2}$-distribution with $n-1$ degrees of freedom.
• The test is very sensitive to violations of the Gaussian assumption, especially if the sample size is small (Sheskin 2007).

假设检验代写

统计代写| 假设检验代写代考|𝝌2-test on the variance (mean known)

测试统计：X2=[∑一世=1n(X一世−μ)2]/σ02
测试决定：拒绝H0如果对于观察值X02的X2
（一种）X02<χ一种/2,n2要么X02>χ1−一种/2,n2
(乙)X02>χ1−一种,n2
（C）X02<χ一种,n2
p 值：
(A)p=2分钟(磷(X2≤X02),1−磷(X2≤X02))
(乙)p=1−磷(X2≤X02)
（C）p=磷(X2≤X02)
注释：

• 检验统计量X2是χ2- 分布于n自由程度。
• χ一种,n2是个一种-分位数χ2-分布与n自由程度。
• 该测试对违反高斯假设非常敏感，尤其是在样本量很小的情况下[详见 Sheskin (2007)]。

统计代写| 假设检验代写代考| 𝝌2-test on the variance (mean unknown)

假设： – 数据是在区间或比率尺度上测量的。

描述：检验总体方差是否σ2不同于特定值σ02.
假设： – 数据是在区间或比率尺度上测量的。

• 数据是从高斯分布中随机抽取的。
• 均值μ潜在的高斯分布是未知的。
  假设：（
  一）H0:σ2=σ02对比H1:σ2≠σ02
  (乙)H0:σ2≤σ02对比H1:σ2>σ02
  （C）H0:σ2≥σ02对比H1:σ2<σ02测试统计：X2=[(n−1)小号2]/σ02和小号2=1n−1∑一世=1n(X一世−X¯)2测试决定：拒绝H0如果对于观察值X02的X2（一种）X02<χ一种/2,n−12要么X02>χ1−一种/2,n−12
  (乙)X02>χ1−一种,n−12
  （C）X02<χ一种,n−12
  p 值：
  (A)p=2分钟(磷(X2≤X02),1−磷(X2≤X02))
  (乙)p=1−磷(X2≤X02)
  （C）p=磷(X2≤X02)
  注释：检验统计量χ2是χ2- 分布于n−1自由程度。
• χ一种,n−12是个一种-分位数χ2-分布与n−1自由程度。
• 该测试对违反高斯假设非常敏感，尤其是在样本量很小的情况下（Sheskin 2007）。

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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

如果你也在 怎样代写假设检验Hypothesis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。假设检验Hypothesis是假设检验是统计学中的一种行为，分析者据此检验有关人口参数的假设。分析师采用的方法取决于所用数据的性质和分析的原因。假设检验是通过使用样本数据来评估假设的合理性。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在假设检验Hypothesis作业代写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。我们的专家在假设检验Hypothesis代写方面经验极为丰富，各种假设检验HypothesisProcess相关的作业也就用不着 说。

我们提供的假设检验Hypothesis及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• 时间序列分析Time-Series Analysis
• 马尔科夫过程 Markov process
• 随机最优控制stochastic optimal control
• 粒子滤波 Particle Filter
• 采样理论 sampling theory

统计代写| 假设检验代写代考|Two-sample z-test

Assumptions: $\quad$ Data are measured on an interval or ratio scale.

• Data are randomly sampled from two independent Gaussian distributions.
• The standard deviations $\sigma_{1}$ and $\sigma_{2}$ of the underlying Gaussian distributions are known.
  Hypotheses:
  (A) $H_{0}: \mu_{1}-\mu_{2}=d_{0}$ vs $H_{1}: \mu_{1}-\mu_{2} \neq d_{0}$
  (B) $H_{0}: \mu_{1}-\mu_{2} \leq d_{0}$ vs $H_{1}: \mu_{1}-\mu_{2}>d_{0}$
  (C) $H_{0}: \mu_{1}-\mu_{2} \geq d_{0}$ vs $H_{1}: \mu_{1}-\mu_{2}{1}-\bar{X}{2}\right)-d_{0}\right] / \sqrt{\frac{\sigma_{1}}{n_{1}}+\frac{\sigma_{2}}{n_{2}}} $$ Test decision: Reject $H_{0}$ if for the observed value $z$ of $Z$ (A) $zz_{1-\alpha / 2}$
  (B) $z>z_{1-\alpha}$
  (C) $z<z_{\alpha}$
  p-value:
  (A) $p=2 \Phi(-|z|)$
  (B) $p=1-\Phi(z)$
  (C) $p=\Phi(z)$
  Annotations: $\quad$ The test statistic $Z$ is a standard normal distribution.
• $z_{a}$ is the $\alpha$-quantile of the standard normal distribution.
• The assumption of an underlying Gaussian distribution can be relaxed if the sample size is large. Usually sample sizes $n_{1}, n_{2} \geq 25$ or 30 for both distributions are considered to be large enough.

统计代写| 假设检验代写代考|Two-sample pooled t-test

Assumptions: – Data are measured on an interval or ratio scale.

• Data are randomly sampled from two independent Gaussian distributions.
• Standard deviations $\sigma_{1}$ and $\sigma_{2}$ of the underlying Gaussian distributions are unknown but equal and estimated through the pooled population standard deviation $s_{p}$.
  Hypotheses:
  (A) $H_{0}: \mu_{1}-\mu_{2}=d_{0}$ vs $H_{1}: \mu_{1}-\mu_{2} \neq d_{0}$
  (B) $H_{0}: \mu_{1}-\mu_{2} \leq d_{0}$ vs $H_{1}: \mu_{1}-\mu_{2}>d_{0}$
  (C) $H_{0}: \mu_{1}-\mu_{2} \geq d_{0}$ vs $H_{1}: \mu_{1}-\mu_{2}{1}-\bar{X}{2}\right)-d_{0}\right] /\left[s_{p} \sqrt{\frac{1}{n_{1}}+\frac{1}{n_{2}}}\right]$ with $s_{p}=\sqrt{\frac{\left(n_{1}-1\right) s_{1}^{2}+\left(n_{2}-1\right) s_{2}^{2}}{n_{1}+n_{2}-2}}$, where $s_{j}=\sqrt{\frac{1}{n_{j}-1} \sum_{i=1}^{n_{j}}\left(X_{i}-\bar{X}{j}\right)^{2}}$, for $j=1,2$. Test decision: Reject $H{0}$ if for the observed value $t$ of $T$ (A) $tt_{1-\alpha / 2, n_{1}+n_{2}-2}$
  (B) $t>t_{1-\alpha, n_{1}+n_{2}-2}$
  (C) $t<t_{\alpha, n_{1}+n_{2}-2}$
  p-value:
  (A) $p=2 P(T \leq(-|t|))$
  (B) $p=1-P(T \leq t))$
  (C) $p=P(T \leq t))$
  Annotations: $\quad$ The test statistic $T$ is t-distributed with $n_{1}+n_{2}-2$ degrees of freedom.
• $t_{a, n_{1}}+n_{2}-2$ is the $\alpha$-quantile of the t-distribution with $n_{1}+n_{2}-2$ degrees of freedom.
• The assumption of two underlying Gaussian distributions can be relaxed if the sample sizes of both samples are large. Usually sample sizes $n_{1}, n_{2} \geq 25$ or 30 for both distributions are considered to be large enough.

假设检验代写

统计代写| 假设检验代写代考|Two-sample z-test

假设：数据是在区间或比率尺度上测量的。

• 数据是从两个独立的高斯分布中随机抽取的。
• 标准偏差σ1和σ2基本的高斯分布是已知的。
  假设：（
  一）H0:μ1−μ2=d0对比H1:μ1−μ2≠d0
  (乙)H0:μ1−μ2≤d0对比H1:μ1−μ2>d0
  （C）H0:μ1−μ2≥d0对比H_{1}: \mu_{1}-\mu_{2}{1}-\bar{X}{2}\right)-d_{0}\right] / \sqrt{\frac{\sigma_{1 }}{n_{1}}+\frac{\sigma_{2}}{n_{2}}}H_{1}: \mu_{1}-\mu_{2}{1}-\bar{X}{2}\right)-d_{0}\right] / \sqrt{\frac{\sigma_{1 }}{n_{1}}+\frac{\sigma_{2}}{n_{2}}}吨和s吨d和C一世s一世○n:R和j和C吨H_{0}一世FF○r吨H和○bs和rv和dv一种一世你和和○F和(一种)zz_{1-\alpha / 2}(乙)z>z_{1-\alpha}(C)z <z _ {\ 阿尔法}p−v一种一世你和:(一种)p=2 \Phi(-|z|)(乙)p=1-\Phi(z)(C)p=\Phi(z)一种nn○吨一种吨一世○ns:\四吨H和吨和s吨s吨一种吨一世s吨一世CZ$ 是标准正态分布。
• 和一种是个一种-标准正态分布的分位数。
• 如果样本量很大，则可以放宽对基础高斯分布的假设。通常样本量n1,n2≥25或 30 两种分布都被认为足够大。

统计代写| 假设检验代写代考|Two-sample pooled t-test

假设： – 数据是在区间或比率尺度上测量的。

• 数据是从两个独立的高斯分布中随机抽取的。
• 标准偏差σ1和σ2潜在的高斯分布是未知的，但相等，并通过汇总的总体标准差进行估计sp.
  假设：（
  一）H0:μ1−μ2=d0对比H1:μ1−μ2≠d0
  (乙)H0:μ1−μ2≤d0对比H1:μ1−μ2>d0
  （C）H0:μ1−μ2≥d0对比H_{1}: \mu_{1}-\mu_{2}{1}-\bar{X}{2}\right)-d_{0}\right] /\left[s_{p} \sqrt{ \frac{1}{n_{1}}+\frac{1}{n_{2}}}\right]H_{1}: \mu_{1}-\mu_{2}{1}-\bar{X}{2}\right)-d_{0}\right] /\left[s_{p} \sqrt{ \frac{1}{n_{1}}+\frac{1}{n_{2}}}\right]和sp=(n1−1)s12+(n2−1)s22n1+n2−2， 在哪里sj=1nj−1∑一世=1nj(X一世−X¯j)2， 为了j=1,2. 测试决定：拒绝H0如果对于观察值吨的吨（一种）吨吨1−一种/2,n1+n2−2
  (乙)吨>吨1−一种,n1+n2−2
  （C）吨<吨一种,n1+n2−2
  p 值：
  (A)p=2磷(吨≤(−|吨|))
  (乙)p=1−磷(吨≤吨))
  （C）p=磷(吨≤吨))
  注释：检验统计量吨是 t 分布的n1+n2−2自由程度。
• 吨一种,n1+n2−2是个一种-t 分布的分位数n1+n2−2自由程度。
• 如果两个样本的样本量都很大，则可以放宽对两个基础高斯分布的假设。通常样本量n1,n2≥25或 30 两种分布都被认为足够大。

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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

如果你也在 怎样代写假设检验Hypothesis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。假设检验Hypothesis是假设检验是统计学中的一种行为，分析者据此检验有关人口参数的假设。分析师采用的方法取决于所用数据的性质和分析的原因。假设检验是通过使用样本数据来评估假设的合理性。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在假设检验Hypothesis作业代写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。我们的专家在假设检验Hypothesis代写方面经验极为丰富，各种假设检验HypothesisProcess相关的作业也就用不着 说。

我们提供的假设检验Hypothesis及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• 时间序列分析Time-Series Analysis
• 马尔科夫过程 Markov process
• 随机最优控制stochastic optimal control
• 粒子滤波 Particle Filter
• 采样理论 sampling theory

统计代写| 假设检验代写代考|z-test

Hypotheses:
(A) $H_{0}: \mu=\mu_{0}$ vs $H_{1}: \mu \neq \mu_{0}$
(B) $H_{0}: \mu \leq \mu_{0}$ vs $H_{1}: \mu>\mu_{0}$
(C) $H_{0}: \mu \geq \mu_{0}$ vs $H_{1}: \mu<\mu_{0}$ Test statistic: $\quad Z=\frac{\bar{X}-\mu_{0}}{\sigma} \sqrt{n} \quad$ with $\quad \bar{X}=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} X_{i}$ Test decision: Reject $H_{0}$ if for the observed value $z$ of $Z$ (A) $zz_{1-\alpha / 2}$
(B) $z>z_{1-\alpha}$
(C) $z<z_{a}$
p-value:
(A) $p=2 \Phi(-|z|)$
(B) $p=1-\Phi(z)$
(C) $p=\Phi(z)$
Annotations: $\quad$ – The test statistic $Z$ follows a standard normal distribution.

• $z_{\alpha}$ is the $\alpha$-quantile of the standard normal distribution.
• The assumption of an underlying Gaussian distribution can be relaxed if the sample size is large. Usually a sample size $n \geq 25$ or 30 is considered to be large enough.

统计代写| 假设检验代写代考|t-test

Description: $\quad$ Tests if a population mean $\mu$ differs from a specific value $\mu_{0}$.
Assumptions: – Data are measured on an interval or ratio scale.

• Data are randomly sampled from a Gaussian distribution.
• Standard deviation $\sigma$ of the underlying Gaussian distribution is unknown and estimated by the population standard deviation $s$.
  Hypotheses:
  (A) $H_{0}: \mu=\mu_{0}$ vs $H_{1}: \mu \neq \mu_{0}$
  (B) $H_{0}: \mu \leq \mu_{0}$ vs $H_{1}: \mu>\mu_{0}$
  (C) $H_{0}: \mu \geq \mu_{0}$ vs $H_{1}: \mu<\mu_{0}$ Test statistic: $\quad T=\frac{\bar{x}-\mu_{0}}{s} \sqrt{n}$ with $\quad s=\sqrt{\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\bar{X}\right)^{2}}$ Test decision: Reject $H_{0}$ if for the observed value $t$ of $T$ (A) $tt_{1-\alpha / 2, n-1}$
  (B) $t>t_{1-\alpha, n-1}$
  (C) $t<t_{\alpha, n-1}$
  p-value:
  (A) $p=2 P(T \leq(-|t|))$
  (B) $p=1-P(T \leq t))$
  (C) $p=P(T \leq t))$
  Annotations: $\quad$ The test statistic $T$ is t-distributed with $n-1$ degrees of freedom.
• $t_{\alpha, n-1}$ is the $\alpha$-quantile of the t-distribution with $n-1$ degrees of freedom.
• The assumption of an underlying Gaussian distribution can be relaxed if the sample size is large. Usually a sample size $n \geq 30$ is considered to be large enough.

假设检验代写

统计代写| 假设检验代写代考|z-test

假设：（
一）H0:μ=μ0对比H1:μ≠μ0
(乙)H0:μ≤μ0对比H1:μ>μ0
（C）H0:μ≥μ0对比H1:μ<μ0测试统计：和=X¯−μ0σn和X¯=1n∑一世=1nX一世测试决定：拒绝H0如果对于观察值和的和（一种）和和1−一种/2
(乙)和>和1−一种
（C）和<和一种
p 值：
(A)p=2披(−|和|)
(乙)p=1−披(和)
（C）p=披(和)
注释：– 检验统计量和服从标准正态分布。

• 和一种是个一种-标准正态分布的分位数。
• 如果样本量很大，则可以放宽对基础高斯分布的假设。通常是样本量n≥25或 30 被认为足够大。

统计代写| 假设检验代写代考|t-test

描述：测试总体是否均值μ不同于特定值μ0.
假设： – 数据是在区间或比率尺度上测量的。

• 数据是从高斯分布中随机抽取的。
• 标准差σ基础高斯分布的分布是未知的，由总体标准差估计s.
  假设：（
  一）H0:μ=μ0对比H1:μ≠μ0
  (乙)H0:μ≤μ0对比H1:μ>μ0
  （C）H0:μ≥μ0对比H1:μ<μ0测试统计：吨=X¯−μ0sn和s=1n−1∑一世=1n(X一世−X¯)2测试决定：拒绝H0如果对于观察值吨的吨（一种）吨吨1−一种/2,n−1
  (乙)吨>吨1−一种,n−1
  （C）吨<吨一种,n−1
  p 值：
  (A)p=2磷(吨≤(−|吨|))
  (乙)p=1−磷(吨≤吨))
  （C）p=磷(吨≤吨))
  注释：检验统计量吨是 t 分布的n−1自由程度。
• 吨一种,n−1是个一种-t 分布的分位数n−1自由程度。
• 如果样本量很大，则可以放宽对基础高斯分布的假设。通常是样本量n≥30被认为足够大。

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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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

如果你也在 怎样代写假设检验Hypothesis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。假设检验Hypothesis是假设检验是统计学中的一种行为，分析者据此检验有关人口参数的假设。分析师采用的方法取决于所用数据的性质和分析的原因。假设检验是通过使用样本数据来评估假设的合理性。

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我们提供的假设检验Hypothesis及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• 时间序列分析Time-Series Analysis
• 马尔科夫过程 Markov process
• 随机最优控制stochastic optimal control
• 粒子滤波 Particle Filter
• 采样理论 sampling theory

统计代写| 假设检验代写代考|Programming philosophy of SAS and R

Assumptions of the test are listed
Assumptions: $\quad$ Data are randomly sampled from a Gaussian distribution.
Different hypotheses are listed. In this case the non-directional hypothesis and the two directional hypotheses can be tested with this test
Hypotheses:
(A) $H_{0}: \mu=\mu_{0}$ vs $H_{1}: \mu \neq \mu_{0}$
(B) $H_{0}: \mu \leq \mu_{0}$ vs $H_{1}: \mu>\mu_{0}$
(C) $H_{0}: \mu \geq \mu_{0}$ vs $H_{1}: \mu<\mu_{0}$ The test statistic is displayed Test statistic: $T=\frac{\bar{X}-\mu_{0}}{s} \sqrt{n} \quad$ with $\quad s=\sqrt{\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\bar{X}\right)^{2}}$ Decision rules for each hypothesis are listed Test decision: Reject $H_{0}$ if for the observed value $t$ of $T$ (A) $tt_{1-\alpha / 2, n-1}$
(B) $t>t_{1-\alpha, n-1}$
(C) $t<t_{\alpha, n-1}$
Formulae of $p$-values for each hypothesis are given
p-value:
(A) $p=2 P(T \leq(-|t|))$
(B) $p=1-P(T \leq t))$
(C) $p=P(T \leq t))$
Annotations of the test, such as the distribution of the test statistic, are pointed out
Annotations:

• Test statistic $T$ is t-distributed with $n$ – Idegrees of freedom.
  An explaining example on a dataset is introduced
  Example: To test the hypothesis that the mean systolic blood pressure of a certain population equals $140 \mathrm{mmHg}$. The dataset at hand has measurements on 55 patients (dataset in Table A.1).

统计代写| 假设检验代写代考|Testing in SAS and R – An example

The $S A S$ code of the example is given
SAS code
proc ttest data=blood_pressure ho=140 sides=2;
var mimhgi
run;
The SAS output of the example code is given
SAS output
$\begin{array}{ccl}\text { DF } & \text { Value } & \text { Pr }<t \ 54 & -3.87 & 0.0003\end{array}$
Remarks concerning the $S A S$ code and/or output are given
Remarks:

• ho=value is optional and defines the value $\mu_{0}$ to test against. Default is 0 .
  The $R$ code of the example is given
  R code
  t. test (blood_pressure\$\$mmh, mu=140, al ternative= “two. 81 ded”)
  The $R$ output of the example code is given
  R output
  $t=-3.8693, d f=54, \mathrm{p}$-value $=0.0002961$
  Remarks concerming the $R$ code and/or output are given
  Remarks:
• mu=value is optional and defines the value $\mu_{0}$ to test against. Default is 0 .

假设检验代写

统计代写| 假设检验代写代考|Programming philosophy of SAS and R

列出了测试的
假设假设：数据是从高斯分布中随机抽取的。
列出了不同的假设。在这种情况下，非方向假设和两个方向假设可以用这个测试
假设：
（A）H0:μ=μ0对比H1:μ≠μ0
(乙)H0:μ≤μ0对比H1:μ>μ0
（C）H0:μ≥μ0对比H1:μ<μ0检验统计量显示为检验统计量：吨=X¯−μ0sn和s=1n−1∑一世=1n(X一世−X¯)2列出了每个假设的决策规则 测试决策：拒绝H0如果对于观察值吨的吨（一种）吨吨1−一种/2,n−1
(乙)吨>吨1−一种,n−1
（C）吨<吨一种,n−1
的公式p- 每个假设的值都被赋予
p 值：
（A）p=2磷(吨≤(−|吨|))
(乙)p=1−磷(吨≤吨))
（C）p=磷(吨≤吨))
测试的注释，例如测试统计量的分布，被指出
注释：

• 检验统计量吨是 t 分布的n– 自由度。
  介绍了一个关于数据集的解释性
  示例 示例：为了检验某个人群的平均收缩压等于140米米HG. 手头的数据集对 55 名患者进行了测量（表 A.1 中的数据集）。

统计代写| 假设检验代写代考|Testing in SAS and R – An example

这小号一种小号示例代码给出
SAS 代码
proc ttest data=blood_pressure ho=140 side=2;
var mimhgi
运行；
示例代码的 SAS 输出为
SAS 输出
 东风  价值  公关 <吨 54−3.870.0003
有关的评论小号一种小号代码和/或输出给出
备注：

• ho=value 是可选的，定义了值μ0进行测试。默认为 0 。
  这R示例代码为
  R 代码
  t。test (blood_pressure $$ mmh , mu=140, al ternative=”two.81 ded”
  )R示例代码的输出为
  R 输出
  吨=−3.8693,dF=54,p-价值=0.0002961
  有关的评论R代码和/或输出给出
  备注：
• mu=value 是可选的，定义了值μ0进行测试。默认为 0 。

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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。

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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。