如果你也在 怎样代写假设检验hypothesis testing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 testing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 testing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 testing代写方面经验极为丰富，各种假设检验hypothesis testing相关的作业也就用不着 说。

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• 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hypothesis testing代考|Estimating the Standard Error of the Sample Quantile

Assuming that observations are randomly sampled from a continuous distribution, and that $f\left(x_q\right)>0$, the influence function of the qth quantile is
$$
I F_q(x)= \begin{cases}\frac{q-1}{f\left(x_q\right)}, & \text { if } xx_q,\end{cases}
$$
and
$$
\hat{x}q=x_q+\frac{1}{n} \sum I F_q\left(X_i\right) $$ plus a remainder term that goes to zero as $n$ gets large. That is, the situation is similar to the trimmed mean in the sense that the estimate of the $q$ th quantile can be written as $x_q$, the population parameter being estimated, plus a sum of independent identically distributed random variables having a mean of zero, plus a term that can be ignored as the sample size gets large. Consequently, the influence function of the qth quantile can be used to determine the (asymptotic) standard error of $\hat{x}_q$. The result is $$ V A R\left(\hat{x}_q\right)=\frac{q(1-q)}{n\left[f\left(x_q\right)\right]^2} . $$ For example, when estimating the median, $q=0.5$, and the variance of $\hat{x}{.5}$ is
$$
\frac{1}{4 n\left[f\left(x_{.5}\right)\right]^2}
$$
so the standard error of $\hat{x}{0.5}$ is $$ \frac{1}{2 \sqrt{n} f\left(x{.5}\right)}
$$
Moreover, for any $q$ between 0 and 1 ,
$$
2 \sqrt{n} f\left(x_q\right)\left(\hat{x}_q-x_q\right)
$$
approaches a standard normal distribution as $n$ goes to infinity.

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|The Maritz–Jarrett Estimate of the Standard Error of x

Maritz and Jarrett (1978) derived an estimate of the standard error of sample median, which is easily extended to the more general case involving $\hat{x}_q$. That is, when using a single order statistic, its standard error can be estimated using the method outlined here. It is based on the fact that $E\left(\hat{x}_q\right)$ and $E\left(\hat{x}_q^2\right)$ can be related to a beta distribution. The beta probability density function, when $a$ and $b$ are positive integers, is
$$
f(x)=\frac{(a+b+1) !}{a ! b !} x^a(1-x)^b, \quad 0 \leq x \leq 1 .
$$
Details about the beta distribution are not important here. Interested readers can refer to Johnson and Kotz (1970, Chapter 24).

As before, let $m=[q n+0.5]$. Let $Y$ be a random variable having a beta distribution with $a=m-1$ and $b=n-m$, and let
$$
W_i=P\left(\frac{i-1}{n} \leq Y \leq \frac{i}{n}\right) .
$$
Many statistical computing packages have functions that evaluate the beta distribution, so evaluating the $W_i$ values is relatively easy to do. In $\mathrm{R}$, there is the function pbeta $(\mathrm{x}, \mathrm{a}, \mathrm{b})$ that computes $P(Y \leq x)$. Thus, $W_i$ can be computed by setting $x=i / n, y=(i-1) / n$, in which case $W_i$ is pbeta $(\mathrm{x}, \mathrm{m}-1, \mathrm{n}-\mathrm{m})$ minus pbeta $(\mathrm{y}, \mathrm{m}-1, \mathrm{n}-\mathrm{m})$.
Let
$$
C_k=\sum_{i=1}^n W_i X_{(i)}^k
$$
When $k=1, C_k$ is a linear combination of the order statistics. Linear sums of order statistics are called $L$-estimators. Other examples of L-estimators are the trimmed and Winsorized means already discussed. The point here is that $C_k$ can be shown to estimate $E\left(X_{(m)}^k\right)$, the $k$ th moment of the $m$ th order statistic. Consequently, the standard error of the $m$ th order statistic, $X_{(m)}=\hat{x}_q$, is estimated with
$$
\sqrt{C_2-C_1^2}
$$
Note that when $n$ is odd, this last equation provides an alternative to the McKean-Schrader estimate of the standard error of $M$ described in Section 3.3.4. Based on limited studies, it seems that when computing confidence intervals or testing hypotheses based on $M$, the McKean-Schrader estimator is preferable.

假设检验代写

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Estimating the Standard Error of the Sample Quantile

假设观测值是从连续分布中随机抽取的，并且 $f\left(x_q\right)>0$ ，第 $\mathrm{q}$ 个分位数的影响函数为
$$
I F_q(x)=\left{\frac{q-1}{f\left(x_q\right)}, \quad \text { if } x x_q,\right.
$$
和
$$
\hat{x} q=x_q+\frac{1}{n} \sum I F_q\left(X_i\right)
$$
加上一个变为零的余数项 $n$ 变大。也就是说，这种情况类似于修剪均值，因为 $q$ 第 th 分位数可以写成 $x_q$ ， 被估计的总体参数，加上均值为零的独立同分布随机变量的总和，再加上随着样本量变大可以忽略的一 项。因此，第 $q$ 个分位数的影响函数可用于确定 (渐近) 标准误差 $\hat{x}q$. 结果是 $$ V A R\left(\hat{x}_q\right)=\frac{q(1-q)}{n\left[f\left(x_q\right)\right]^2} . $$ 例如，在估计中位数时， $q=0.5$, 以及方差 $\hat{x} .5$ 是 $$ \frac{1}{4 n\left[f\left(x{.5}\right)\right]^2}
$$
所以标准误 $\hat{x} 0.5$ 是
$$
\frac{1}{2 \sqrt{n} f(x .5)}
$$
此外，对于任何 $q$ 在 0 和 1 之间，
$$
2 \sqrt{n} f\left(x_q\right)\left(\hat{x}_q-x_q\right)
$$
接近标准正态分布为 $n$ 去无穷大。

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|The Maritz–Jarrett Estimate of the Standard Error of x

Maritz 和Jarrett (1978) 得出了样本中位数标准误差的估计值，这很容易扩展到更一般的情况，涉及 $\hat{x}q$. 也就是说，当使用单阶统计量时，可以使用此处概述的方法估算其标准误差。这是基于这样一个事实 $E\left(\hat{x}_q\right)$ 和 $E\left(\hat{x}_q^2\right)$ 可能与 beta 分布有关。beta概率密度函数，当 $a$ 和 $b$ 是正整数，是 $$ f(x)=\frac{(a+b+1) !}{a ! b !} x^a(1-x)^b, \quad 0 \leq x \leq 1 $$ 关于 beta 分布的细节在这里并不重要。有兴趣的读者可以参考Johnson 和 Kotz（1970，第 24 章)。 和以前一样，让 $m=[q n+0.5]$. 让 $Y$ 是具有 beta 分布的随机变量 $a=m-1$ 和 $b=n-m$ ，然后让 $$ W_i=P\left(\frac{i-1}{n} \leq Y \leq \frac{i}{n}\right) . $$ 许多统计计算包具有评估 beta 分布的函数，因此评估 $W_i$ 值是比较容易做到的。在 $\mathrm{R}$, 有函数 pbeta $(\mathrm{x}, \mathrm{a}, \mathrm{b})$ 计算 $P(Y \leq x)$. 因此， $W_i$ 可以通过设置计算 $x=i / n, y=(i-1) / n$ ，在这种情况下 $W_i$ 是 $\beta \beta(\mathrm{x}, \mathrm{m}-1, \mathrm{n}-\mathrm{m})$ 较少的 $\beta \beta(\mathrm{y}, \mathrm{m}-1, \mathrm{n}-\mathrm{m})$. 让 $$ C_k=\sum{i=1}^n W_i X_{(i)}^k
$$
什么时候 $k=1, C_k$ 是订单统计的线性组合。订单统计的线性和称为 $L$-估计。 L估计量的其他示例是已经 讨论过的修剪和 Winsorized 方法。这里的重点是 $C_k$ 可以显示估计 $E\left(X_{(m)}^k\right)$ ，这 $k$ 的那一刻 $m$ 次序统计 量。因此，标准误 $m$ 次序统计， $X_{(m)}=\hat{x}_q$, 估计为
$$
\sqrt{C_2-C_1^2}
$$
请注意，当 $n$ 是奇数，最后一个方程提供了标准误差的 McKean-Schrader 估计的替代方法 $M$ 在第 3.3.4 节中描述。根据有限的研究，似乎在计算置信区间或检验假设时 $M$, McKean-Schrader 估计器更可取。

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。

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统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|The Finite Sample Breakdown Point

Before describing additional measures of location, it helps to introduce a technical device for judging any estimator that is being considered. This is the finite sample breakdown point of a statistic, which refers to the smallest proportion of observations that, when altered sufficiently, can render the statistic meaningless. More precisely, the finite sample breakdown point of an estimator refers to the smallest proportion of observations that when altered can cause the value of the statistic to be arbitrarily large or small. The finite sample breakdown point of an estimator is a measure of its resistance to contamination. For example, if the $i$ th observation among the observations $X_1, \ldots, X_n$ goes to infinity, the sample mean $\bar{X}$ goes to infinity as well. This means that the finite sample breakdown point of the sample mean is only $1 / n$. In contrast, the finite sample breakdown point of the $\gamma$-trimmed mean is $\gamma$. For example, if $\gamma=0.2$, about $20 \%$ of the observations can be made arbitrarily large without driving the sample trimmed mean to infinity, but it is possible to alter $21 \%$ of the observations so that $\bar{X}_t$ becomes arbitrarily large. Typically, the limiting value of the finite sample breakdown point is equal to the breakdown point, as defined in Chapter 2 , of the parameter being estimated. For example, the breakdown point of the population mean, $\mu$, is 0 , which equals $1 / n$ as $n$ goes to infinity. Similarly, the breakdown point of the trimmed mean is $\gamma$.

Two points should be stressed. First, having a high finite-sample breakdown point is certainly a step in the right direction when trying to deal with unusual values that have an inordinate influence, but it is no guarantee that an estimator will not be unduly influenced by even a small number of outliers. (Examples will be given when dealing with robust regression estimators.) Second, various refinements regarding the definition of a breakdown point have been proposed (e.g., Genton \& Lucas, 2003), but no details are given here.

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Estimating Quantiles

When comparing two or more groups, the most common strategy is to use a single measure of location, and the median or 0.5 quantile is an obvious choice. It can be highly advantageous to compare other quantiles as well, but the motivation for doing this is best explained in Chapter 5. For now, attention is focused on estimating quantiles and the associated standard error.

There are many ways of estimating quantiles, comparisons of which are reported by Parrish (1990), Sheather and Marron (1990), as well as Dielman, Lowry, and Pfaffenberger (1994). Here, two are described and their relative merits are discussed.
For any $q, 0<q<1$, let $x_q$ be the qth quantile. For a continuous random variable, or a distribution with no flat spots, $x_q$ is defined by the equation $P\left(X \leq x_q\right)=q$. This definition is satisfactory in the sense that there is only one value that qualifies as the qth quantile, so there is no ambiguity when referring to $x_q$. However, for discrete random variables or distributions with flat spots, special methods must be used to avoid having multiple values that qualify as the qth quantile. There are methods for accomplishing this goal, but they are not directly relevant to the topics of central interest in this book, at least based on current technology, so this issue is not discussed. ${ }^1$

Setting $m=[q n+0.5]$, where $[q n+0.5]$ is the greatest integer less than or equal to $q n+0.5$, the simplest estimate of $x_q$ is
$$
\hat{x}q=X{(m)}
$$
the mth observation after the data are put in ascending order. For example, if the goal is to estimate the median, then $q=1 / 2$, and if $n=11$, then $m=[11 / 2+0.5]=6$, and the estimate of $x_{.5}$ is the usual sample median, M. Of course, if $n$ is even, this estimator does not yield the usual sample median, it is equal to what is sometimes called the upper empirical cumulative distribution function estimator.

假设检验代写

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|The Finite Sample Breakdown Point

在描述额外的位置测量之前，引入一种技术设备来判断正在考虑的任何估计量是有帮助的。这是统计数据 的有限样本分解点，指的是在充分改变时可以使统计数据变得毫无意义的最小比例的观察值。更准确地 说，估计量的有限样本分解点指的是观察值的最小比例，当观察值发生变化时，会导致统计值任意大或 小。估算器的有限样本击穿点是衡量其抗污染能力的指标。例如，如果 $i$ 观察中的第 th 个观察 $X_1, \ldots, X_n$ 趋于无穷大，样本均值 $\bar{X}$ 也趋于无穷大。这意味着样本均值的有限样本击穿点仅 $1 / n$. 相 反，有限样本击穿点 $\gamma$-修剪均值是 $\gamma$. 例如，如果 $\gamma=0.2$ ，关于 $20 \%$ 的观察值可以任意大，而无需将样 本修剪均值驱动到无穷大，但可以改变 $21 \%$ 的意见，使 $\bar{X}_t$ 变得任意大。通常，有限样本击穿点的极限值 等于第 2 章中定义的被估计参数的击穿点。例如，总体均值的细分点， $\mu$, 为 0 ，等于 $1 / n$ 作为 $n$ 去无穷 大。同样，修剪均值的分解点是 $\gamma$.
需要强调两点。首先，在尝试处理具有过度影响的异常值时，拥有较高的有限样本前溃点当然是朝着正确 方向迈出的一步，但并不能保证估计量不会受到即使是少量的不当影响异常值。（在处理稳健回归估计器 时将给出示例。）其次，已经提出了关于故障点定义的各种改进（例如，Genton \& Lucas，2003)，但 这里没有给出详细信息。

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Estimating Quantiles

比较两个或多个组时，最常见的策略是使用单一的位置度量，而中位数或 0.5 分位数是一个明显的选择。 比较其他分位数也可能非常有利，但这样做的动机在第 5 章中得到了最好的解释。目前，注意力集中在估 计分位数和相关的标准误差上。
有许多估计分位数的方法，Parrish (1990)、Sheather 和 Marron (1990) 以及 Dielman、Lowry 和 Pfaffenberger (1994) 报告了这些方法的比较。这里描述了两个，并讨论了它们的相对优点。 对于任何 $q, 0<q<1$ ，让 $x_q$ 是第 $q$ 个分位数。对于连续随机变量或没有平坦点的分布， $x_q$ 由等式定义 $P\left(X \leq x_q\right)=q$. 这个定义是令人满意的，因为只有一个值符合第 $q$ 个分位数，因此在引用时没有歧义 $x_q$. 但是，对于离散随机变量或具有平坦点的分布，必须使用特殊方法来避免具有多个符合第 $\mathrm{q}$ 个分位数 的值。有实现这个目标的方法，但它们与本书的中心兴趣主题没有直接关系，至少基于当前的技术，因此 不讨论这个问题。 1
环境 $m=[q n+0.5]$ ，在哪里 $[q n+0.5]$ 是小于或等于的最大整数 $q n+0.5$ ，最简单的估计 $x_q$ 是
$$
\hat{x} q=X(m)
$$
数据按升序排列后的第 $m$ 个观察值。例如，如果目标是估计中位数，那么 $q=1 / 2$ ，而如果 $n=11$ ， 然后 $m=[11 / 2+0.5]=6$ ，以及估计 $x_{.5}$ 是通常的样本中位数 $M$ 。当然，如果 $n$ 是偶数，这个估计量 不会产生通常的样本中位数，它等于有时称为上经验侽积分布函数估计量的东西。

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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

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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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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
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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。

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统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Adding probabilities

Probability gives a way of measuring how likely an event is to occur in random sampling. In the last subsection you learned that a probability is always greater than or equal to 0 and always less than or equal to 1 . The following example and activity use data on truancy to help you become more familiar with the idea of probability. The same data is then used to explore another property of probability.Table 3 shows some invented data on truancy in two schools, A and B, that contained 200 and 100 pupils, respectively.

We shall use the table to answer the following questions.

1. If a child is selected at random from these two schools, what is the probability that this child was absent through truancy for fewer than 5 days?
2. If a child is selected at random from these two schools, what is the probability that this child is at School $\mathrm{A}$ and was absent through truancy for fewer than 5 days?
3. If a child is selected at random from School A, what is the probability that this child was absent through truancy for fewer than 5 days?
   Let $T$ stand for the event that a child selected at random was absent through truancy for fewer than 5 days, and let $A$ stand for the event that the child attends School A.
4. Here the probability is $P(T)$. Now
   $$
   \begin{aligned}
   P(T) & =\frac{\text { total number of children absent for }<5 \text { days }}{\text { total number of children }} \
   & =\frac{150}{300}=0.5 .
   \end{aligned}
   $$
   So there is a probability of $0.5$ that a child picked at random from these two schools was absent through truancy for fewer than 5 days.
5. Here the probability is that both events $T$ and $A$ occur. This is $P(T$ and $A)$, which is an extension of our notation for the probability of an event. (It means the probability that both $T$ and $A$ occur. In this case, the event ‘ $T$ and $A$ ‘ occurs if a child is absent through truancy for fewer than 5 days and also attends School A.) From Table 3, we see that 108 children attended School A and were absent through truancy for fewer than 5 days. So
   $$
   \begin{aligned}
   P(T \text { and } A) & =\frac{\text { total number of children satisfying both } T \text { and } A}{\text { total number of children }} \
   & =\frac{108}{300}=0.36 .
   \end{aligned}
   $$

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Multiplying probabilities

We have seen that probabilities are added when we have the ‘or’ linkage, and want $\mathrm{P}(A$ or $B)$. We next consider how to determine probabilities when we have an ‘and’ linkage, and want $\mathrm{P}(A$ and $B)$. We use the notion that $\mathrm{P}(A$ and $B)$ is the proportion of the time that $A$ and $B$ both happen.

A restaurant offers a two-course set lunch. There are three choices for the first course – soup, pâté or salad – and two choices for the second course beef or pasta. The different meal-combinations are shown in Figure 3.

The diagram in Figure 3 is referred to as a tree. Starting at the left of the figure, we can follow one of three lines – branches – to choose a first course (soup, pâté or salad). From each first course we can follow one of two lines – sub-branches – to choose the second course (beef or pasta). Thus there are $3 \times 2=6$ different paths we can follow, corresponding to the six possible meal combinations: soup-beef, soup-pasta, pâté-beef, pâté-pasta, salad-beef and salad-pasta.
Suppose, now, that we choose a first course at random and also choose the second course at random. Then each of these six possibilities is equally likely. Thus the proportion of time we choose, say, salad followed by beef would be one-sixth, so
$$
P(\text { salad and beef combination })=\frac{1}{6} \text {. }
$$
Notice that there is a choice of three first courses, so if the choice is made at random,
$$
P(\text { salad for first course })=\frac{1}{3} .
$$
And, as there are two choices for the second course,
$$
P(\text { beef for second course })=\frac{1}{2} \text {. }
$$

Consequently, in this example
$P($ salad and beef combination $)=P($ salad $) \times P($ beef $)$.
Extending Example 3 is helpful, so suppose that there are four choices for the first course – soup, salad, pâté and prawns – and five choices for the second course – beef, chicken, fish, pasta and quiche. Following similar reasoning to Example 3, there are $4 \times 5=20$ different meal combinations.

假设检验代写

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Adding probabilities

概率提供了一种衡量事件在随机抽样中发生的可能性的方法。在上一小节中，您了解到概率始终大于或等 于 0 且始终小于或等于 1。以下示例和活动使用逃学数据来帮助您更加熟悉概率的概念。然后使用相同的 数据来探索概率的另一个属性。表 3 显示了 A 和 B 两所学校的一些虚构的逃学数据，这两个学校分别有 200 名和 100 名学生。
我们将使用该表来回答以下问题。

1. 如果从这两所学校中随机抽取一个孩子，这个孩子旷课少于 5 天的概率是多少?
2. 如果从这两所学校中随机抽取一个孩子，这个孩子在学校的概率是多少 $\mathrm{A}$ 并且因旷课而缺勤少于 5 天?
3. 如果从 $A$ 学校随机抽取一名儿童，该儿童旷课少于 5 天的概率是多少? 让 $T$ 代表随机选择的孩子因旷课少于 5 天而缺席的事件，并让 $A$ 代表孩子就读学校 $\mathrm{A}$ 的事件。
4. 这里的概率是 $P(T)$. 现在
   $$
   P(T)=\frac{\text { total number of children absent for }<5 \text { days }}{\text { total number of children }}=\frac{150}{300}=0.5 .
   $$
   所以有概率 $0.5$ 从这两所学校随机挑选的一个孩子因旷课不到 5 天而缺勤。
5. 这里的概率是两个事件 $T$ 和 $A$ 发生。这是 $P(T$ 和 $A)$ ，这是我们对事件概率表示法的扩展。（这意味 着两者的概率 $T$ 和 $A$ 发生。在这种情况下，事件 ‘ $T$ 和 $A$ ‘ 如果一个孩子因旷课少于 5 天而缺勤并且也 在学校 $\mathrm{A}$ 上学，则会出现这种情况。) 从表 3 中，我们看到有 108 名儿童在学校 $\mathrm{A}$ 上学并且因旷课 少于 5 天而缺勤。所以
   $$
   P(T \text { and } A)=\frac{\text { total number of children satisfying both } T \text { and } A}{\text { total number of children }}=\frac{108}{300}=0.36 \text {. }
   $$

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Multiplying probabilities

我们已经看到，当我们有“或”链接时，概率会增加，并且想要 $\mathrm{P}(A$ 或者 $B)$. 接下来我们考虑当我们有一个 “和”链接时如何确定概率，并且想要 $\mathrm{P}(A$ 和 $B)$. 我们使用的概念是 $\mathrm{P}(A$ 和 $B)$ 是时间的比例 $A$ 和 $B$ 两者都会 发生。
餐厅提供两道菜的午餐套餐。第一道萫有汤、肉酱或沙拉三种选择，第二道萫有牛肉或意大利面两种选 择。不同的膳食组合如图 3 所示。
图 3 中的图表称为树。从图的左侧开始，我们可以沿着三行之一 (分支) 选择第一道菜 (汤、肉䣦或沙
拉）。从每一道第一道菜中，我们可以按照两条线中的一条一一支线一一来选择第二道菜（牛肉或意大利
面）。因此有 $3 \times 2=6$ 我们可以遵循不同的路径，对应于六种可能的膳食组合：汤-牛肉、汤-意大利 面、肉䣬-牛肉、肉酱-意大利面、沙拉-牛肉和沙拉-意大利面。
现在假设我们随机选择第一道菜，也随机选择第二道菜。那么这六种可能性中的每一种可能性都是一样 的。因此，我们选择沙拉和牛肉的时间比例是六分之一，所以
$$
P(\text { salad and beef combination })=\frac{1}{6} \text {. }
$$
请注意，可以选择三个第一道菜，所以如果选择是随机的，
$$
P(\text { salad for first course })=\frac{1}{3} .
$$
而且，由于第二道菜有两种选择，
$$
P(\text { beef for second course })=\frac{1}{2} .
$$
因此，在这个例子中
$$
P(\text { 沙拉和牛肉组合 })=P(\text { 沙拉 }) \times P(\text { 牛肉 }) \text {. }
$$
扩展示例 3 很有帮助，因此假设第一道菜有四种选择一一汤、沙拉、肉唒和大虾一一第二道菜有五种选择 一一牛肉、鸡肉、鱼、意大利面和乳蛋饼。按照与示例 3 类似的推理，有 $4 \times 5=20$ 不同的膳食组合。

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 testing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 testing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 testing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 testing代写方面经验极为丰富，各种假设检验hypothesis testing相关的作业也就用不着 说。

我们提供的假设检验hypothesis testing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hypothesis testing代考|Analysing the data

We have now decided on a specific question to investigate and we need to collect some data. This unit is mainly about analysing dlata that have already been collected, but it is worth spending a little time thinking about exactly what data should be collected. We can assume that we have a sampling frame consisting of all state-funded secondary schools in the East of England and the number of pupils they have. We can therefore pick out large schools, and we have arbitrarily defined these to be schools with 1000 or more pupils. We can then select a random sample of these schools. A sample size of 12 has been chosen.We now want a single number to summarise the amount of truancy for each of the 12 schools. First we must consider what we mean by truancy. If a child skips school to go to the shops, then they are playing truant, while if they miss school because they are ill in bed, then they are not.

Write down three reasons that a child might miss school – one that is definitely truancy, one that is definitely not truancy, and one that might or might not be truancy, depending on circumstances.

A school in Colorado photographed in 1915 during the season to harvest beet – only five pupils are at school while another thirty-five are absent because they are helping with the beet work.

A clear definition of truancy is needed if we are to gather truancy data for the different schools. The definition must take account of what data can be gathered, otherwise the definition may not be useful. In the next activity you are asked to think about how data related to truancy might be collected and used.Think of two possible ways in which data on truancy in a particular school could be collected and truancy in the school measured. They should be feasible methods which will not occupy too much of the teachers’ time.When gathering data, precise definitions are needed. Hence the UK government collects data, not on truancy, but on ‘unauthorised absence from school’. An unauthorised absence is absence without permission from a teacher or other authorised representative of the school. Records are kept of when permission for absence has been given (which would be retrospectively in the case of illness), so unauthorised absence is a well-defined, documented quantity. It is clearly closely related to truancy. Indeed, when the government publishes statistics on unauthorised absences from school, television and newspapers refer to them as truancy rates. We shall do the same.

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Measuring chance

The easiest way of thinking about probability is to equate it to proportion: the probability that a particular event will happen is the proportion of the time that it is expected to happen. When we toss a fair (unbiased) coin, for example, there is a fifty-fifty chance that the coin will land ‘heads’ because half the time it should land ‘heads’ and half the time it should land ‘tails’. That is, the proportion of time that the outcome should be heads is $\frac{1}{2}$, so the probability that the outcome will be heads is $\frac{1}{2}$.
(In practice, of course, you can only toss a coin a finite number of times, and it is very unlikely to land ‘heads’ exactly half the time. For example, if you toss it 600 times, then there is little chance that it will land ‘heads’ exactly 300 times. However, if you toss a coin an enormous number of times, the proportion of ‘heads’ should be very close to $\frac{1}{2}$.) Similarly, if a die is fair, then each of its six sides is equally likely to be the outcome when it is rolled. Thus, for example, the proportion of rolls that should result in a 4 is $\frac{1}{6}$, so the probability of rolling a 4 is $\frac{1}{6}$.

You met the ideas of random selection and random sampling in Unit 4. With random sampling, each member of the population is equally likely to be included in the sample. In particular, if a person or item is picked at random from a population, each member of the population is equally likely to be the one that is picked. We shall use these ideas to begin our investigation of probability.Now suppose that a student is selected at random from the university. Using the notion that probability equates to proportion, various probabilities relating to the student can be calculated. For example, the table gives the number of students who are female (2789) and the total number of students (6082). Hence we can determine the probability that the selected student is female by calculating the proportion of students who are female, as follows.

假设检验代写

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Analysing the data

我们现在已经决定要调查的具体问题，我们需要收集一些数据。本单元主要是分析已经收集到的数据，但值得花一点时间思考究竟应该收集哪些数据。我们可以假设我们有一个抽样框，其中包含英格兰东部所有公立中学及其学生人数。因此，我们可以挑选大型学校，并且我们将这些学校任意定义为拥有 1000 名或更多学生的学校。然后我们可以从这些学校中随机抽样。选择了 12 个样本大小。我们现在需要一个数字来汇总 12 所学校中每所学校的逃学人数。首先，我们必须考虑逃学是什么意思。如果一个孩子逃学去商店，那么他们就是在逃学，

写下孩子可能缺课的三个原因——一个绝对是逃学，一个绝对不是逃学，一个可能是也可能不是逃学，这取决于具体情况。

科罗拉多州的一所学校拍摄于 1915 年收获甜菜的季节——只有 5 名学生在校，另有 35 名学生缺勤，因为他们正在帮助收割甜菜。

如果我们要收集不同学校的逃学数据，就需要明确定义逃学。定义必须考虑可以收集哪些数据，否则定义可能没有用。在下一个活动中，您需要考虑如何收集和使用与逃学有关的数据。考虑两种可能的方式来收集特定学校的逃学数据和衡量学校的逃学情况。它们应该是可行的方法，不会占用教师过多的时间。收集数据时，需要精确的定义。因此，英国政府收集的数据不是关于逃学的，而是关于“未经授权的旷课”的。未经授权的缺席是指未经老师或学校其他授权代表的许可而缺席。记录会记录何时允许缺勤（在生病的情况下可以追溯），因此未经授权的缺勤是一个明确定义的记录数量。这显然与逃学密切相关。事实上，当政府公布未经授权旷课的统计数据时，电视和报纸将其称为逃学率。我们也将这样做。

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Measuring chance

考虑概率的最简单方法是将其等同于比例：特定事件发生的概率是预期发生的时间的比例。例如，当我们抛一枚公平（无偏见）的硬币时，硬币有五十分的机会落到“正面”，因为有一半的机会它应该落在“正面”，而一半的时间应该落在“反面”。也就是说，结果应该是正面的时间比例是12, 所以结果是正面的概率是12.
（当然，在实践中，你只能抛硬币有限次，而且恰好有一半的时间“正面朝上”的可能性很小。例如，如果你抛 600 次，那么几乎没有机会它会恰好出现 300 次“正面朝上”。但是，如果你掷硬币的次数非常多，“正面朝上”的比例应该非常接近12.) 同样，如果一个骰子是公平的，那么它的六个面中的每一个面都同样可能是掷骰子时的结果。因此，举例来说，结果为 4 的掷骰比例为16, 所以掷出 4 的概率是16.

您在第 4 单元中遇到了随机选择和随机抽样的概念。通过随机抽样，总体中的每个成员被包含在样本中的可能性相同。特别是，如果从总体中随机挑选一个人或一件物品，则总体中的每个成员被选中的可能性均等。我们将使用这些想法来开始我们对概率的研究。现在假设从大学中随机选出一名学生。使用概率等同于比例的概念，可以计算与学生相关的各种概率。例如，该表给出了女生人数 (2789) 和学生总数 (6082)。因此，我们可以通过计算女性学生的比例来确定所选学生是女性的概率，如下所示。

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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

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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
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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。

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• 采样理论 sampling theory

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Clarifying the question

In Section 1 we consider what is meant by the question
How often do pupils truant?
Notice that this question refers implicitly to whole populations: for example, all schools in a particular area. We are usually not directly interested in how the children in one particular school behaved. However, it is often impossible, or at least not feasible, to collect data from the whole population. Instead we select a random sample of data. It might be a random sample of schools or of children. The sample is analysed by the methods we learned in earlier units, and we then need to decide how the results obtained from the sample apply to the whole population.
Statistical inference makes inferences about a population on the basis of data drawn from that population.
The above question about truancy may well have arisen from more general questions, such as:
Why do some pupils learn very little? Are we using good ways of teaching? Does the quality of my child’s education depend on where I live?

However, these latter questions can only be tackled if they are first made more precise. Hence, rather than simply posing a question, we will often need to clarify it, and we may need to clarify it more than once as we learn more about the problem. In earlier units we used the modelling diagram shown in Figure 1 as a framework for how we explore and summarise batches of data.

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|The question to be clarified

As we saw in earlier units, statistics is good at answering questions that require a numerical answer. However, the question for this unit is a very vague question. For example, we might be interested in how much particular children truant, or we might want to compare truancy at different schools.
First, suppose we were looking at particular children.
Activity 1 Factors affecting a child’s truancy
Spend a few minutes thinking about what factors might affect how much a child plays truant. Then write down three factors that you think might be relevant.
Suppose a child psychologist is helping a particular child with a truancy problem. The psychologist would want to know the child’s attendance record and factors about the child’s circumstances that can influence truancy. The psychologist would then consider these factors and see if any pattern from the attendance record supported a given factor.
The same approach is followed if you move from considering individual truancy to truancy associated with different schools. We shall concentrate on looking at patterns with regard to schools, not individual children.
There are many different schools, and the amount of truancy will vary greatly. One of the interesting questions is whether different types of school have different amounts of truancy.
Activity 2 Factors affecting truancy in a school
Write down three factors that might affect the amount of truancy in a school.

Age of children is one of the most important factors in truancy figures. There is much less truancy at primary schools than at secondary schools. Young children are more likely to be taken to school by their parents, and also, since they are usually with the same class teacher all the time, truancy would be more easily noticed and could be followed up more quickly. We shall concentrate on secondary schools.
As you saw in the solution to Activity 2, there are still many factors that may affect truancy rate even after we have allowed for age to some extent by looking only at secondary schools. They include type of school, location of school and size of school, and there are also other factors, such as the attitude of the teachers, which are more difficult to measure. We shall look at several of these factors in the course of the unit, but we shall start with size of school.

假设检验代写

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Clarifying the question

在第 1 节中，我们考虑
学生逃学的频率是多少？
请注意，这个问题隐含地指的是整个人口：例如，特定地区的所有学校。我们通常不会直接关注某个特定学校的孩子们的行为。然而，从整个人群中收集数据通常是不可能的，或者至少是不可行的。相反，我们选择随机数据样本。它可能是学校或儿童的随机样本。样本是用我们在前面单元中学到的方法进行分析的，然后我们需要决定如何从样本中获得的结果应用于整个人群。
统计推断根据从人口中提取的数据对人口进行推断。
上述关于逃学的问题很可能源于更普遍的问题，例如：
为什么有些学生学得很少？我们是否使用好的教学方法？我孩子的教育质量是否取决于我住在哪里？

然而，后面这些问题只有首先变得更加精确才能得到解决。因此，我们常常需要澄清它，而不是简单地提出问题，而且随着我们对问题了解得更多，我们可能需要不止一次地澄清它。在较早的单元中，我们使用图 1 中所示的建模图作为我们探索和汇总批量数据的框架。

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|The question to be clarified

正如我们在前面的单元中看到的那样，统计学擅长回答需要数字答案的问题。但是，这个单元的问题是一个非常模糊的问题。例如，我们可能对有多少特定儿童逃学感兴趣，或者我们可能想要比较不同学校的逃学情况。
首先，假设我们正在观察特定的儿童。
活动 1 影响孩子逃学的因素
花几分钟思考一下哪些因素可能会影响孩子逃学的程度。然后写下您认为可能相关的三个因素。
假设一名儿童心理学家正在帮助一名儿童解决逃学问题。心理学家想知道孩子的出勤记录以及影响孩子逃学的环境因素。然后心理学家会考虑这些因素，看看出勤记录中是否有任何模式支持给定的因素。
如果您从考虑个人逃学转向与不同学校相关的逃学，则采用相同的方法。我们将集中精力研究与学校有关的模式，而不是个别儿童。
有很多不同的学校，逃学的数量也会相差很大。有趣的问题之一是不同类型的学校是否有不同数量的逃学。
活动 2 影响学校逃学的因素
写下可能影响学校逃学人数的三个因素。

儿童年龄是逃学人数中最重要的因素之一。小学的逃学现象比中学少得多。年幼的孩子更有可能被父母送去上学，而且，由于他们通常一直和同一个班主任一起上学，逃学更容易被发现，也能更快地得到跟进。我们将专注于中学。
正如您在活动 2 的解决方案中看到的那样，即使我们通过仅查看中学在一定程度上考虑了年龄，仍然有许多因素可能会影响逃学率。它们包括学校类型、学校位置和学校规模，还有其他因素，例如教师的态度，这些因素更难衡量。我们将在本单元的课程中研究其中的几个因素，但我们将从学校的规模开始。

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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 testing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 testing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 testing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 testing代写方面经验极为丰富，各种假设检验hypothesis testing相关的作业也就用不着 说。

我们提供的假设检验hypothesis testing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hypothesis testing代考|Null Hypothesis

In hypothesis testing, the null hypothesis is one of two mutually exclusive theories about the population’s properties. Typically, the null hypothesis states there is no effect (i.e., the effect size equals zero). $\mathrm{H}_0$ often signifies the null.

In all hypothesis testing, the researchers are testing an effect of some sort. Effects can be the effectiveness of a new vaccination, the durability of a new product, the proportion of defects in a manufacturing process, and so on. There is some benefit or difference that the researchers hope to identify.

However, there might be no effect or no difference between the experimental groups. In statistics, we call this lack of an effect the null hypothesis. Therefore, if you can reject the null, you can favor the alternative hypothesis, which states that the effect exists (doesn’t equal zero) at the population level.

You can think of the null as the default theory that requires sufficiently strong evidence in your sample to be able to reject it.

For example, when you’re comparing the means of two groups, the null often states that the difference between the two means equals zero. In other words, the groups are not different.

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Confidence intervals

In inferential statistics, a principal goal is to estimate population parameters. These parameters are the unknown values for the entire population, such as the population mean and standard deviation. These parameter values are not only unknown but almost always unknowable. Typically, it’s impossible to measure an entire population. The sampling error I mentioned earlier produces uncertainty, or a margin of error, around our estimates.

Suppose we define our population as all high school basketball players. Then, we draw a random sample from this population and calculate the mean height of $181 \mathrm{~cm}$. This sample estimate of $181 \mathrm{~cm}$ is the best estimate of the mean height of the population. Because the mean is from a sample, it’s virtually guaranteed that our estimate of the population parameter is not exactly correct.

Confidence intervals incorporate the uncertainty and sample error to create a range of values the actual population value is like to fall within. For example, a confidence interval of [176 186] indicates that we can be confident that the real population mean falls within this range.

假设检验代写

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Null Hypothesis

在假设检验中，零假设是关于总体属性的两个相互排斥的理论之一。通常，零假设声明没有效果（即效果大小等于零）。H0通常表示空值。

在所有假设检验中，研究人员都在检验某种效应。影响可以是新疫苗的有效性、新产品的耐用性、制造过程中的缺陷比例等。研究人员希望确定一些好处或差异。

但是，实验组之间可能没有影响或没有差异。在统计学中，我们称这种缺乏效应为原假设。因此，如果您可以拒绝原假设，则可以支持备择假设，该假设表明效应在总体水平上存在（不等于零）。

您可以将零假设视为默认理论，它需要您的样本中有足够有力的证据才能拒绝它。

例如，当您比较两组的均值时，空值通常表示两个均值之间的差异为零。换句话说，这些群体并没有什么不同。

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Confidence intervals

在推论统计中，主要目标是估计总体参数。这些参数是整个总体的未知值，例如总体均值和标准差。这些参数值不仅是未知的，而且几乎总是不可知的。通常，不可能测量整个人口。我之前提到的抽样误差会围绕我们的估计产生不确定性或误差范围。

假设我们将人口定义为所有高中篮球运动员。然后，我们从这个人群中抽取一个随机样本并计算181 C米. 这个样本估计181 C米是人口平均身高的最佳估计值。因为均值来自样本，所以几乎可以肯定我们对总体参数的估计并不完全正确。

置信区间包含不确定性和样本误差，以创建实际总体值可能落入的值范围。例如，[176 186] 的置信区间表示我们可以确信实际总体均值落在该范围内。

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。

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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
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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 testing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 testing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 testing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
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• 采样理论 sampling theory

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Random Sampling Error

When you have a representative sample, the sample mean and other characteristics are unlikely to equal the population values exactly. The sample is similar to the population, but it is never identical to the population.

The differences between sample statistics and population parameters are known as sampling error. If you want to use samples to make inferences about populations, you need statistical methods that incorporate estimates of the sampling error. As you’ll learn, sampling error blurs the line between real effects and random variations caused by sampling. Hypothesis testing helps you separate those two possibilities.

Because population parameters are unknown, we also never know sampling error exactly. However, using hypothesis testing, we can estimate the error and factor it into the test results.

Parametric statistics is a branch of statistics that assumes sample data come from populations that are adequately modeled by probability distributions with a set of parameters. Parametric analyses are the most common statistical methods and this book focuses on them. Consequently, you will see many references to probability distributions, probability distribution plots, parameter estimates, and assumptions about your data following a particular distribution (often the normal distribution) throughout this book.

Conversely, nonparametric tests don’t assume that your data follow a particular distribution. While this book doesn’t emphasize those methods, I cover some of them in the last chapter so you can see how they compare and have an idea about when to use them. Statisticians use nonparametric analyses much less frequently than their parametric counterparts.

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Hypothesis Testing

Hypothesis testing is a statistical analysis that uses sample data to assess two mutually exclusive theories about the properties of a population. Statisticians call these theories the null hypothesis and the alternative hypothesis. A hypothesis test assesses your sample statistic and factors in an estimate of the sampling error to determine which hypothesis the data support.

When you can reject the null hypothesis, the results are statistically significant, and your data support the theory that an effect exists at the population level.

Hypothesis tests use sample data answer questions like the following:

• Is the population mean greater than or less than a particular value?
• Are the means of two or more populations different from each other?

For example, if we study the effectiveness of a new medication by comparing the outcomes in a treatment and control group, hypothesis tests can tell us whether the drug’s effect that we observe in the sample is likely to exist in the population. After all, we don’t want to use the medication if it is effective only in our specific sample. Instead, we need evidence that it’ll be useful in the entire population of patients. Hypothesis tests allow us to draw these types of conclusions about whole populations.

假设检验代写

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Random Sampling Error

当您有代表性样本时，样本均值和其他特征不太可能完全等于总体值。样本与总体相似，但绝不会与总体完全相同。

样本统计数据与总体参数之间的差异称为抽样误差。如果你想使用样本来推断总体，你需要包含抽样误差估计的统计方法。正如您将了解到的，抽样误差模糊了实际效果与抽样引起的随机变化之间的界限。假设检验可帮助您区分这两种可能性。

由于总体参数未知，我们也永远无法准确知道抽样误差。但是，使用假设检验，我们可以估计误差并将其计入检验结果。

参数统计是统计学的一个分支，它假设样本数据来自于通过一组参数的概率分布充分建模的人群。参数分析是最常见的统计方法，本书重点介绍它们。因此，您将在本书中看到许多关于概率分布、概率分布图、参数估计和数据服从特定分布（通常是正态分布）的假设的参考资料。

相反，非参数检验不假定您的数据服从特定分布。虽然本书没有强调这些方法，但我在最后一章介绍了其中的一些方法，这样您就可以了解它们之间的比较，并了解何时使用它们。与参数同行相比，统计学家使用非参数分析的频率要低得多。

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Hypothesis Testing

假设检验是一种统计分析，它使用样本数据来评估关于人口属性的两个相互排斥的理论。统计学家称这些理论为原假设和备择假设。假设检验评估抽样误差估计中的样本统计量和因素，以确定数据支持哪种假设。

当您可以拒绝原假设时，结果具有统计显着性，并且您的数据支持在总体水平上存在效应的理论。

假设检验使用样本数据回答如下问题：

• 总体均值是大于还是小于特定值？
• 两个或多个总体的均值是否彼此不同？

例如，如果我们通过比较治疗组和对照组的结果来研究一种新药物的有效性，假设检验可以告诉我们我们在样本中观察到的药物效果是否可能存在于人群中。毕竟，如果药物只对我们的特定样本有效，我们就不想使用它。相反，我们需要证据证明它对所有患者都有用。假设检验使我们能够得出关于整个人口的这些类型的结论。

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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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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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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。

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统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Descriptive vs. Inferential Statistics

Descriptive statistics summarize data for a group that you choose. This process allows you to understand that specific set of observations.
Descriptive statistics describe a sample. That’s pretty straightforward. You simply take a group that you’re interested in, record data about the group members, and then use summary statistics and graphs to present the group properties. With descriptive statistics, there is no uncertainty because you are describing only the people or items that you actually measure. For instance, if you measure test scores in two classes, you know the precise means for both groups and can state with no uncertainty which one has a higher mean. You’re not trying to infer properties about a larger population.

However, if you want to draw inferences about a population, there are suddenly more issues you need to address. We’re now moving into inferential statistics. Drawing inferences about a population is particularly important in science where we want to apply the results to a larger population, not just the specific sample in the study. For example, if we’re testing a new medication, we don’t want to know that it works only for the small, select experimental group. We want to infer that it will be effective for a larger population. We want to generalize the sample results to people outside the sample.

Inferential statistics takes data from a sample and makes inferences about the larger population from which the sample was drawn. Consequently, we need to have confidence that our sample accurately reflects the population. This requirement affects our process. At a broad level, we must do the following:

1. Define the population we are studying.
2. Draw a representative sample from that population.
3. Use analyses that incorporate the sampling error.
   We don’t get to pick a convenient group. Instead, random sampling allows us to have confidence that the sample represents the population. This process is a primary method for obtaining samples that mirrors the population on average. Random sampling produces statistics, such as the mean, that do not tend to be too high or too low. Using a random sample, we can generalize from the sample to the broader population.

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Population Parameters vs. Sample Statistics

A parameter is a value that describes a characteristic of an entire population, such as the population mean. Because you can rarely measure an entire population, you usually don’t know the real value of a parameter. In fact, parameter values are almost always unknowable. While we don’t know the value, it definitely exists.

For example, the average height of adult women in the United States is a parameter that has an exact value-we just don’t know what it is!
The population mean and standard deviation are two common parameters. In statistics, Greek symbols usually represent population parameters, such as $\mu(\mathrm{mu})$ for the mean and $\sigma$ (sigma) for the standard deviation.

A statistic is a characteristic of a sample. If you collect a sample and calculate the mean and standard deviation, these are sample statistics. Inferential statistics allow you to use sample statistics to make conclusions about a population. However, to draw valid conclusions, you must use representative sampling techniques. These techniques help ensure that samples produce unbiased estimates. Biased estimates are systematically too high or too low. You want unbiased estimates because they are correct on average. Use random sampling and other representative sampling methodologies to obtain unbiased estimates.
In inferential statistics, we use sample statistics to estimate population parameters. For example, if we collect a random sample of adult women in the United States and measure their heights, we can calculate the sample mean and use it as an unbiased estimate of the population mean. We can also create confidence intervals to obtain a range that the actual population value likely falls within.

假设检验代写

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Descriptive vs. Inferential Statistics

描述性统计汇总了您选择的组的数据。这个过程可以让你理解那组特定的观察结果。
描述性统计描述了一个样本。这很简单。您只需选取一个您感兴趣的组，记录有关组成员的数据，然后使用汇总统计数据和图表来展示组属性。使用描述性统计，没有不确定性，因为您只描述您实际测量的人或项目。例如，如果您测量两个班级的考试成绩，您就会知道两组的精确均值，并且可以毫无疑问地说明哪一个具有更高的均值。您不是要推断更多人口的属性。

然而，如果你想对人口进行推断，突然间你需要解决更多的问题。我们现在进入推论统计。对人群进行推论在科学中尤为重要，因为我们希望将结果应用于更大的人群，而不仅仅是研究中的特定样本。例如，如果我们正在测试一种新药，我们不想知道它只对小的、选定的实验组有效。我们想推断它将对更大的人群有效。我们希望将样本结果推广到样本之外的人。

推论统计从样本中获取数据，并对从中抽取样本的更大人群进行推断。因此，我们需要确信我们的样本准确地反映了人口。此要求会影响我们的流程。从广义上讲，我们必须做到以下几点：

1. 定义我们正在研究的人群。
2. 从该人群中抽取代表性样本。
3. 使用包含抽样误差的分析。
   我们不能选择一个方便的组。相反，随机抽样使我们有信心样本代表总体。此过程是获取反映总体平均情况的样本的主要方法。随机抽样产生的统计数据（例如均值）不会太高或太低。使用随机样本，我们可以从样本推广到更广泛的人群。

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Population Parameters vs. Sample Statistics

参数是描述整个总体特征的值，例如总体均值。因为您很少能测量整个总体，所以您通常不知道参数的真实值。事实上，参数值几乎总是不可知的。虽然我们不知道它的价值，但它确实存在。

例如，美国成年女性的平均身高是一个有确切数值的参数——我们只是不知道它是什么！
总体均值和标准差是两个常用参数。在统计学中，希腊符号通常代表人口参数，例如米(米在)对于均值和p(sigma) 为标准偏差。

统计量是样本的特征。如果您收集样本并计算平均值和标准偏差，这些就是样本统计数据。推论统计允许您使用样本统计来得出关于总体的结论。但是，要得出有效的结论，您必须使用代表性抽样技术。这些技术有助于确保样本产生无偏估计。有偏差的估计系统性地过高或过低。您需要无偏估计，因为它们平均是正确的。使用随机抽样和其他代表性抽样方法来获得无偏估计。
在推论统计中，我们使用样本统计来估计总体参数。例如，如果我们在美国随机收集成年女性样本并测量她们的身高，我们可以计算样本均值并将其用作总体均值的无偏估计。我们还可以创建置信区间以获得实际人口值可能落入的范围。

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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 testing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 testing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 testing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 testing代写方面经验极为丰富，各种假设检验hypothesis testing相关的作业也就用不着 说。

我们提供的假设检验hypothesis testing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hypothesis testing代考|Some Measures of Location and Their Inuence Function

It is convenient to begin with quantiles. For any random variable $X$ with distribution $F$, the $q$ th quantile, say $x_q$, satisfies $F(x)=P\left(X \leq x_q\right)=q$, where $0<q<1$. For example, if $X$ is standard normal, the $0.8$ quantile is $x_{0.8}=0.84$ and $P(X \leq 0.84)=0.8$.

In the event that there are multiple $x$ values such that $F(x)=q$, the standard convention is to define the $q$ th quantile as the smallest value $x$ such that $F(x) \geq q$. For completeness, it is sometimes necessary to define the $q$ th quantile as $x_q=\inf {x: F(x) \geq q}$, where inf indicates infimum or greatest lower bound, but this is a detail that is not important here.

The $q$ th quantile has location and scale equivariance and it satisfies the other conditions for a measure of location given by Eqs (2.1) through (2.4), plus the Bickel-Lehmann condition. In so far as it is desired to have a measure of location that reflects the typical subject under study, the median, $x_{0.5}$, is a natural choice. The breakdown point of the median is $0.5$, and more generally the breakdown point of the $q$ th quantile is $1-q$ (e.g., Staudte and Sheather, 1990, p. 56).
For some distributions $x_q$ has qualitative robustness, but for others, including discrete distributions, it does not. In fact, even if $x_q$ has qualitative robustness at $F$, it is not qualitatively robust at $F_{x, \epsilon}$. That is, there are distributions that are arbitrarily close to $F$ for which $x_q$ is not qualitatively robust.

Letting $f(x)$ represent the probability density function, and assuming $f\left(x_q\right)>0$ and that $f\left(x_q\right)$ is continuous at $x_q$, the influence function of $x_q$ is
$$
I F_q(x)= \begin{cases}\frac{q-1}{f\left(x_q\right)}, & \text { if } xx_q .\end{cases}
$$
This influence function is bounded, so $x_q$ has infinitesimal robustness.

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|The Winsorized Mean

One problem with the mean is that the tails of a distribution can dominate its value, and this is reflected by an unbounded influence function, a breakdown point of 0 , and a lack of qualitative robustness. Put in more practical terms, if a measure of location is intended to reflect what the typical subject is like, the mean can fail because its value can be inordinately influenced by a very small proportion of the subjects who fall in the tails of a distribution.
One strategy for dealing with this problem is to give less weight to values in the tails and pay more attention to those near the center. One specific strategy for implementing this idea is to Winsorize the distribution.
Let $F$ be any distribution, and let $x_\gamma$ and $x_{1-\gamma}$ be the $\gamma$ and $1-\gamma$ quantiles. Then a $\gamma$-Winsorized analog of $F$ is the distribution
$$
F_w(x)= \begin{cases}0, & \text { if } x<x_\gamma \ \gamma, & \text { if } x=x_\gamma \ F(x), & \text { if } x_\gamma<x<x_{1-\gamma} \ 1, & \text { if } x \geq x_{1-\gamma}\end{cases}
$$
In other words, the left tail is pulled in so that the probability of observing the value $x_\gamma$ is $\gamma$, and the probability of observing any value less than $x_\gamma$, after Winsorization, is 0 . Similarly, the right tail is pulled in so that, after Winsorization, the probability of observing a value greater than $x_{1-\gamma}$ is 0 . The mean of the Winsorized distribution is
$$
\mu_w=\int_{x_\gamma}^{x_{1-\gamma}} x d F(x)+\gamma\left(x_\gamma+x_{1-\gamma}\right) .
$$
In essence, the Winsorized mean pays more attention to the central portion of a distribution by transforming the tails. The result is that $\mu_w$ can be closer to the central portion of a distribution. It can be shown that $\mu_w$ satisfies Eqs (2.1) through (2.4), so it qualifies as a measure of location and it also satisfies the Bickel-Lehmann condition.

假设检验代写

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Some Measures of Location and Their Inuence Function

从分位数开始很方便。对于任意随机变量 $X$ 与分配 $F$ ，这 $q$ 第分位数，说 $x_q$ ，满足 $F(x)=P\left(X \leq x_q\right)=q$ ，在哪里 $00$ 然后 $f\left(x_q\right)$ 是连续的 $x_q$ ，的影响函数 $x_q$ 是
$$
I F_q(x)= \begin{cases}\frac{q-1}{f\left(x_q\right)}, & \text { if } x x_q .\end{cases}
$$
这个影响函数是有界的，所以 $x_q$ 具有无穷小的鲁棒性。

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|The Winsorized Mean

均值的一个问题是分布的尾部可以支配其值，这反映在无界影响函数、故障点 0 和缺乏定性稳健性上。更实际 地说，如果位置度量旨在反映典型对象的情况，则平均值可能会失败，因为它的值可能会受到落在分布尾部的 一小部分对象的过度影响。
处理这个问题的一种策略是减少尾部的值的权重，更多地关注靠近中心的值。实现这个想法的一个具体策略是 Winsorize 分布。
让 $F$ 是任何分布，并让 $x_\gamma$ 和 $x_{1-\gamma}$ 成为 $\gamma$ 和 $1-\gamma$ 分位数。然后一个 $\gamma$-Winsorized模拟 $F$ 是分布
$F_w(x)=\left{0, \quad\right.$ if $x<x_\gamma \gamma, \quad$ if $x=x_\gamma F(x), \quad$ if $x_\gamma<x<x_{1-\gamma} 1, \quad$ if $x \geq x_{1-\gamma}$
换句话说，左边的尾巴被拉进来，使得观察值的概率 $x_\gamma$ 是 $\gamma$ ，以及观察到任何值小于的概率 $x_\gamma$ ，在 Winsorization 之后，是 0 。类似地，右尾被拉入，以便在 Winsorization 之后，观察到的值大于的概率 $x_{1-\gamma}$ 是 0 。Winsorized 分布的均值是
$$
\mu_w=\int_{x_\gamma}^{x_{1-\gamma}} x d F(x)+\gamma\left(x_\gamma+x_{1-\gamma}\right) .
$$
本质上，Winsorized 均值通过变换尾部更加关注分布的中心部分。结果是 $\mu_w$ 可以更接近分布的中心部分。可 以证明 $\mu_w$ 满足方程 (2.1) 到 (2.4)，因此它有资格作为位置的度量，并且它也满足 Bickel-Lehmann 条件。

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

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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 testing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 testing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 testing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hypothesis testing代考|Infinitesimal Robustness

To provide a relatively simple explanation of infinitesimal robustness, it helps to again consider the situation where $f(x)$ is any function, not necessarily a probability density function. Once more consider what restrictions might be imposed so that small changes in $x$ do not result in large changes in $f(x)$. One such condition is that it be differentiable and that the derivative be bounded. In symbols, if $f^{\prime}(x)$ is the derivative, it is required that $f^{\prime}(x)<B$ for some constant $B$. The function $f(x)=x^2$, for example, does not satisfy this condition because its derivative, $2 x$, increases without bound as $x$ gets large.
Analogs of derivatives of functionals exist and so a natural way of searching for robust measures of location is to focus on functionals that have a bounded derivative. In the statistics literature, the derivative of a functional, $T(F)$, is called the influence function of $T$ at $F$, which was introduced by Hampel (1968, 1974). Roughly, the influence function measures the relative extent a small perturbation in $F$ has on $T(F)$. Put another way, it reflects the (normed) limiting influence of adding one more observation, $x$, to a very large sample.
To provide a more precise description of the influence function, let $\Delta_x$ be a distribution where the value $x$ occurs with probability one. As is fairly evident, if $Y$ has distribution $\Delta_x$, then $P(Y \leq y)=0$ if $y<x$, and the mean of $Y$ is $E(Y)=x$.
Next, consider a mixture of two distributions where an observation is randomly sampled from distribution $F$ with probability $1-\epsilon$, otherwise sampling is from the distribution $\Delta_x$. That is, with probability $\epsilon$, the observed value is $x$. The resulting distribution is
$$
F_{x, c}=(1-\epsilon) F+\epsilon \Delta_x .
$$
It might help to notice the similarity between $F_{x, \epsilon}$ and the contaminated or mixed normal described in Chapter 1 . In the present situation, $F$ is any distribution, including normal distributions as a special case. Also notice the similarity with the influence curve in Chapter 1 .

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Quantitative Robustness

The third approach to judging some quantity that characterizes a distribution is the breakdown point, which addresses the notion of quantitative robustness. The general idea is to describe quantitatively the effect a small change in $F$ has on some functional $T(F)$.

Again consider $F_{x, \epsilon}=(1-\epsilon) F+\epsilon \Delta_x$, which has mean $(1-\epsilon) \mu+\epsilon x$. Thus, for any $\epsilon>0$, the mean goes to infinity as $x$ gets large. In particular, even when $\epsilon$ is arbitrarily close to 0 , in which case the Kolmogorov distance between $F_{x, \epsilon}$ and $F$ is small, the mean of $F_{x, \epsilon}$ can be made arbitrarily large by increasing $x$. The minimum value of $\epsilon$, for which a functional goes to infinity as $x$ gets large, is called the breakdown point. When necessary, the minimum value is replaced by the infimum or greatest lower bound. (This definition oversimplifies technical issues, but it suffices for present purposes. See Huber, 1981, Section $1.4$ for more details.) In the illustration, any $\epsilon>0$ causes the mean to go to infinity, so the breakdown point is 0 . In contrast, the median of a distribution has a breakdown point of $0.5$, and more generally the $\gamma$-trimmed mean, $\mu_t$, has a breakdown point of $\gamma$.
When searching for measures of dispersion, the breakdown point turns out to have considerable practical importance. In some cases the breakdown point is more important than the efficiency of any corresponding estimator. For the moment, it is merely noted that the standard deviation, $\sigma$, has a breakdown point of 0 , and this renders it unsatisfactory in various situations.

假设检验代写

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Infinitesimal Robustness

为了对无穷小稳健性提供一个相对简单的解释，再次考虑以下情况会有所帮助 $f(x)$ 是任何函数，不一定是概率 密度函数。再次考虑可能会施加哪些限制，以便在 $x$ 不会导致大的变化 $f(x)$. 一个这样的条件是它是可微的并且 导数是有界的。在符号中，如果 $f^{\prime}(x)$ 是导数，要求 $f^{\prime}(x)<B$ 对于一些常数 $B$. 功能 $f(x)=x^2$ ，例如，不满 足这个条件，因为它的导数， $2 x$ ，无限制地增加为 $x$ 变大。
泛函的导数存在类似物，因此寻找稳健的位置度量的自然方法是关注具有有界导数的泛函。在统计学文献中， 泛函的导数，T $T F)$ ，称为影响函数 $T$ 在 $F$ ，由 Hampel $(1968,1974)$ 引入。粗略地说，影响函数衡量的是一个小 样本。
为了更准确地描述影响函数，让 $\Delta_x$ 是一个分布，其中的价值 $x$ 以概率 1 发生。很明显，如果 $Y$ 有分布 $\Delta_x$ ，然 后 $P(Y \leq y)=0$ 如果 $y<x$, 以及的平均值 $Y$ 是 $E(Y)=x$.
接下来，考虑两种分布的混合，其中观察值是从分布中随机抽取的 $F$ 有概率 $1-\epsilon$ ，否则采样来自分布 $\Delta_x$. 也就 是说，以概率 $\epsilon$ ， 观测值为 $x$. 结果分布是
$$
F_{x, c}=(1-\epsilon) F+\epsilon \Delta_x .
$$
它可能有助于注意之间的相似性 $F_{x, \epsilon}$ 以及第 1 章中描述的污染或混合正态。在目前的情况下， $F$ 是任何分布， 包括作为特例的正态分布。还要注意与第 1 章中的影响曲线的相似性。

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Quantitative Robustness

判断某些表征分布的数量的第三种方法是击穿点，它解决了定量稳健性的概念。一般的想法是定量地描述一个 小变化的影响 $F$ 有一些功能 $T(F)$.
再考虑 $F_{x, \epsilon}=(1-\epsilon) F+\epsilon \Delta_x$ ，这意味着 $(1-\epsilon) \mu+\epsilon x$. 因此，对于任何 $\epsilon>0$ ，均值趋于无穷大 $x$ 变大。 特别地，即使当 $\epsilon$ 任意接近 0 ，在这种情况下，之间的 Kolmogorov 距离 $F_{x, \epsilon}$ 和 $F$ 很小，均值 $F_{x, \epsilon}$ 可以通过增加 任意大 $x$. 的最小值 $\epsilon$ ，其中一个泛函趋于无穷大 $x$ 变大，称为击穿点。必要时，最小值由下限或最大下限代替。 （此定义过于简化了技术问题，但足以满足当前的目的。参见 Huber，1981，第1.4了解更多详情。）在揷图 中，任何 $\epsilon>0$ 导致均值趋于无穷大，因此崩溃点为 0 。相比之下，分布的中位数有一个击穿点 $0.5$ ，更一般的 是 $\gamma$-修剪均值， $\mu_t$ ，有一个击穿点 $\gamma$.
在寻找色散测量时，击穿点具有相当大的实际重要性。在某些情况下，故障点比任何相应估算器的效率更重 要。目前，仅注意到标准偏差， $\sigma$ ，的击穿点为 0 ，这使得它在各种情况下都不能令人满意。

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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

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