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| Kolmogorov–Smirnov test

Hypotheses:
(A) $H_{0}: F(x)=\Phi\left(\frac{x-\mu}{\sigma_{\mu}}\right) \quad \forall x$ vs
$H_{1}: F(x) \neq \Phi\left(\frac{x-\mu}{\sigma}\right)$ for at least one $x$
(B) $H_{0}: F(x)=\Phi\left(\frac{x-\mu}{\sigma}\right) \quad \forall x$ vs
$H_{1}: F(x) \geq \Phi\left(\frac{x-\mu}{\sigma}\right)$ with $F(x) \neq \Phi\left(\frac{x-\mu}{\sigma}\right)$ for at least one $x$
(C) $H_{0}: F(x)=\Phi\left(\frac{x-\mu}{\sigma}\right) \quad \forall x$ vs
$H_{1}: F(x) \leq \Phi\left(\frac{x-\mu}{\sigma}\right)$ with $F(x) \neq \Phi\left(\frac{x-\mu}{\sigma}\right)$ for at least one $x$

Test statistic:
(A) $D=\sup \left|\Phi\left(\frac{x-\mu}{\sigma}\right)-F_{n}(x)\right|$
(B) $D^{+}=\sup \left(F_{n}(x)-\Phi\left(\frac{x-\mu}{\sigma}\right)\right)$
(C) $D^{-}=\sup \left(\Phi\left(\frac{x-\mu}{\sigma}\right)-F_{n}(x)\right)$
$F_{n}(x)$ is the EDF of the sample and
$\Phi$ is the CDF of the standard normal distribution
Test decision: Reject $H_{0}$ if for the observed value $d$ of $D$
(A) $d \geq d_{1-\alpha}$
(B) $d^{+} \geq d_{1-\alpha}^{+}$
(C) $d^{-} \geq d_{1-\alpha}^{-}$
The critical values $d_{1-\alpha}, d_{1-\alpha}^{+}, d_{1-\alpha}^{-}$can be found, for example, in Miller (1956).
p-values:
(A) $p=P(D \geq d)$
(B) $p=P\left(D^{+} \geq d^{+}\right)$
(C) $p=P\left(D^{-} \geq d^{-}\right)$

统计代写| 假设检验代写代考|Anderson–Darling test

Hypotheses: $\quad H_{0}: F(x)=\Phi\left(\frac{x-\mu}{\sigma_{\mu}}\right) \quad \forall x$ vs
$H_{1}: F(x) \neq \Phi\left(\frac{x-\mu}{\sigma}\right)$ for at least one $x$
Test statistic:
$$
A^{2}=-n-\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}(2 i-1)\left[\ln \left(p_{i}\right)+\ln \left(1-p_{n-i+1}\right)\right]
$$
where $p_{i}=\Phi\left(\frac{x_{i 0}-\bar{X}}{s}\right), i=1, \ldots, n$, and $X_{(1)}, \ldots, X_{(n)}$ the sample in ascending order.

Test decision: Reject $H_{0}$ if for the observed value $a^{2}$ of $A^{2}$
$a^{2} \geq a_{\alpha}$
Critical values $a_{a}$ can be found, for example, in table $4.2$ of Stephens (1986).
p-values:
$$
p=P\left(A^{2} \geq a^{2}\right)
$$

假设检验代写

统计代写| 假设检验代写代考| Kolmogorov–Smirnov test

假设：（
一）H0:F(X)=披(X−μσμ)∀X对比
H1:F(X)≠披(X−μσ)对于至少一个X
(乙)H0:F(X)=披(X−μσ)∀X对比
H1:F(X)≥披(X−μσ)和F(X)≠披(X−μσ)对于至少一个X
（C）H0:F(X)=披(X−μσ)∀X对比
H1:F(X)≤披(X−μσ)和F(X)≠披(X−μσ)对于至少一个X

检验统计量：
(A)D=支持|披(X−μσ)−Fn(X)|
(乙)D+=支持(Fn(X)−披(X−μσ))
（C）D−=支持(披(X−μσ)−Fn(X))
Fn(X)是样本的 EDF 和
披是标准正态分布的 CDF
测试决策：拒绝H0如果对于观察值d的D
（一种）d≥d1−一种
(乙)d+≥d1−一种+
（C）d−≥d1−一种−
临界值d1−一种,d1−一种+,d1−一种−例如，可以在 Miller (1956) 中找到。
p 值：
(A)p=磷(D≥d)
(乙)p=磷(D+≥d+)
（C）p=磷(D−≥d−)

统计代写| 假设检验代写代考|Anderson–Darling test

假设：H0:F(X)=披(X−μσμ)∀X对比
H1:F(X)≠披(X−μσ)对于至少一个X
测试统计：
一种2=−n−1n∑一世=1n(2一世−1)[ln⁡(p一世)+ln⁡(1−pn−一世+1)]
在哪里p一世=披(X一世0−X¯s),一世=1,…,n， 和X(1),…,X(n)样本按升序排列。

测试决定：拒绝H0如果对于观察值一种2的一种2
一种2≥一种一种
临界值一种一种例如，可以在表中找到4.2斯蒂芬斯 (1986)。
p 值：
p=磷(一种2≥一种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| Kolmogorov–Smirnov two-sample test

Hypotheses:
(A) $H_{0}: F_{1}(x)=F_{2}(x)$ vs $H_{1}: F_{1}(x) \neq F_{2}(x)$ for at least one $x$
(B) $H_{0}: F_{1}(x)=F_{2}(x)$ vs $H_{1}: F_{1}(x) \geq F_{2}(x)$ with $F_{1}(x) \neq F_{2}(x)$ for at least one $x$
(C) $H_{0}: F_{1}(x)=F_{2}(x)$ vs $H_{1}: F_{1}(x) \leq F_{2}(x)$ with $F_{1}(x) \neq F_{2}(x)$ for at least one $x$
Test statistic:
(A) $D=\max {x}\left|F{n_{1}}(x)-F_{n_{2}}(x)\right|$
(B) $D^{+}=\max {x}\left(F{n_{1}}(x)-F_{n_{2}}(x)\right)$
(C) $D^{-}=\max {x}\left(F{n_{2}}(x)-F_{n_{1}}(x)\right)$
where $F_{n_{1}}$ and $F_{n_{2}}$ denote the empirical distribution functions based on the two samples.

Test decision: Reject $H_{0}$ if for the observed value $d$ of $D$
(A) $d \geq d_{1-\alpha, n_{1}, n_{2}}$
(B) $d^{+} \geq d_{1-\alpha, n_{1}, n_{2}}^{+}$
(C) $d^{-} \geq d_{1-\alpha, n_{1}, n_{2}}^{-}$
The critical values $d_{1-\alpha, n_{1}, n_{2}}, d_{1-\alpha, n_{1}, n_{2}}^{+}, d_{1-\alpha, n_{1}, n_{2}}^{-}$can be found for instance in Sheskin (2007, table A.23).
p-values:
(A) $p=P(D \geq d)$
(B) $p=P\left(D^{+} \geq d^{+}\right)$
(C) $p=P\left(D^{-} \geq d^{-}\right)$

统计代写| 假设检验代写代考|Remarks

• alternative= “value” is optional and defines the type of alternative hypothesis: “two.sided” = the cumulative distribution functions of $F_{1}(x)$ and $F_{2}(x)$ do not differ (A); “greater”= the cumulative distribution function of $F_{1}(x)$ lies above $F_{2}(x)(\mathrm{C})$; “less”=the cumulative distribution function of $F_{1}(x)$ lies below $F_{2}(x)$ (B). Default is “two.sided”.
• exact =value is optional. If value is not specified or TRUE an exact p-value is computed if the product of the sample sizes is less than 10000 , otherwise only the approximative $\mathrm{p}$-value is computed. In the case of ties or a one-sided alternative no exact test is computed.
• $D^{+}$is the test statistic for hypothesis (B) with option alternative= “greater” and $D^{-}$is the test statistic for hypothesis (C) with option alternative = “less”. From Figure $10.1$ it can be seen that the cumulative distribution function of the healthy subjects is above the cumulative distribution function of the subjects with hypertension. Accordingly hypothesis (B) is rejected while hypothesis (C) is not.

假设检验代写

统计代写| 假设检验代写代考| Kolmogorov–Smirnov two-sample test

假设：（
一）H0:F1(X)=F2(X)对比H1:F1(X)≠F2(X)对于至少一个X
(乙)H0:F1(X)=F2(X)对比H1:F1(X)≥F2(X)和F1(X)≠F2(X)对于至少一个X
（C）H0:F1(X)=F2(X)对比H1:F1(X)≤F2(X)和F1(X)≠F2(X)对于至少一个X
检验统计量：
(A)D=最大限度X|Fn1(X)−Fn2(X)|
(乙)D+=最大限度X(Fn1(X)−Fn2(X))
（C）D−=最大限度X(Fn2(X)−Fn1(X))
在哪里Fn1和Fn2表示基于两个样本的经验分布函数。

测试决定：拒绝H0如果对于观察值d的D
（一种）d≥d1−一种,n1,n2
(乙)d+≥d1−一种,n1,n2+
（C）d−≥d1−一种,n1,n2−
临界值d1−一种,n1,n2,d1−一种,n1,n2+,d1−一种,n1,n2−例如，可以在 Sheskin（2007 年，表 A.23）中找到。
p 值：
(A)p=磷(D≥d)
(乙)p=磷(D+≥d+)
（C）p=磷(D−≥d−)

统计代写| 假设检验代写代考|Remarks

• alternative= “value” 是可选的，定义了备择假设的类型： “two.lateral” = 的累积分布函数F1(X)和F2(X)没有区别（A）；“更大”= 的累积分布函数F1(X)位于上方F2(X)(C); “less”= 的累积分布函数F1(X)位于下方F2(X)（乙）。默认为“双面”。
• 精确 = 值是可选的。如果未指定 value 或 TRUE 如果样本大小的乘积小于 10000 则计算精确的 p 值，否则只有近似值p-value 被计算出来。在平局或单边替代方案的情况下，不计算精确检验。
• D+是假设 (B) 的检验统计量，选项 Alternative=“更大”，并且D−是假设 (C) 的检验统计量，选项 Alternative = “less”。从图10.1可以看出，健康受试者的累积分布函数高于高血压受试者的累积分布函数。因此，假设 (B) 被拒绝，而假设 (C) 不被拒绝。

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| Ansari–Bradley test

Description: $\quad$ Tests if the scale (variance) of two independent populations is the same.
Assumptions: $\quad$ Data are measured at least on an ordinal scale.

• Samples $X_{i}, i=1, \ldots, n_{1}$ and $Y_{j}, j=1, \ldots, n_{2}$ are independently drawn from the two populations, $n=n_{1}+n_{2}$.
• The random variables $X$ and $Y$ are independent with continuous distribution functions $F$ and $G$, scale parameters $\sigma_{X}^{2}, \sigma_{Y}^{2}$ and median $m_{X}, m_{Y}$. It holds that $m_{X}=m_{Y}$.
• $F$ and $G$ belong to the same distribution function with possibly differences in scale and location. Under the assumption of equal median, the hypothesis $H_{0}: F(t)=G(t)$ reduces to $H_{0}: \sigma_{X}=\sigma_{Y}$.
  Hypotheses:
  (A) $H_{0}: \sigma_{X}=\sigma_{Y}$ vs $H_{1}: \sigma_{X} \neq \sigma_{Y}$
  (B) $H_{0}: \sigma_{X}=\sigma_{Y}$ vs $H_{1}: \sigma_{X}>\sigma_{Y}$
  (C) $H_{0}: \sigma_{X}=\sigma_{Y}$ vs $H_{1}: \sigma_{X}<\sigma_{Y}$
  Test statistic: For $n_{1}<n_{2}$ the test statistic is given by: $A=$ sum of ranks of $X_{1}, \ldots, X_{n_{1}}$ in the combined sample.
  126 STATISTICAL HYPOTHESIS TESTING WITH SAS AND R
  Here ranks are assigned to the ordered combined sample as follows for $n=n_{1}+n_{2}$ even $R_{i}=\left{\begin{array}{ll}i, & 1 \leq i \leq n / 2 \ n-i+1 & n / 2<i \leq n\end{array}\right.$ and for odd $n: R_{i}= \begin{cases}i, & 1 \leq i \leq(n+1) / 2 \ n-i+1 & (n+1) / 2<i \leq n\end{cases}$
  Test decision: Reject $H_{0}$ if for the observed value $a$ of $A$
  (A) $a \geq c_{\alpha_{1}}$ or $a \leq\left(c_{1-\alpha_{2}}-1\right)$ with $\alpha_{1}+\alpha_{2}=\alpha$
  (B) $a \geq c_{\alpha}$
  (C) $a \leq\left(c_{1-\alpha}-1\right)$
  p-value:
  (A) $p=2 \min (P(A \geq a), 1-P(A \geq a))$
  (B) $p=P(A \geq a)$
  (C) $p=1-P(A \geq a)$

统计代写| 假设检验代写代考|Mood test

Description: $\quad$ Tests if the scale (variance) of two independent populations is the same.
Assumptions: $\quad$ Data are measured at least on an ordinal scale.

• Samples $X_{i}, i=1, \ldots, n_{1}$ and $Y_{j}, j=1, \ldots, n_{2}$ are independently drawn from the two populations, $n=n_{1}+n_{2}$.
• The random variables $X$ and $Y$ are independent with continuous distribution functions $F$ and $G$, scale parameters $\sigma_{X}^{2}, \sigma_{Y}^{2}$ and median $m_{X}, m_{Y}$. It holds that $m_{X}=m_{Y}$.
• $F$ and $G$ belong to the same distribution function with possibly differences in scale and location. Under the assumption of equal median, the hypothesis $H_{0}: F(t)=G(t)$ reduces to $H_{0}: \sigma_{X}=\sigma_{Y}$.
  Hypotheses:
  (A) $H_{0}: \sigma_{X}=\sigma_{Y}$ vs $H_{1}: \sigma_{X} \neq \sigma_{Y}$
  (B) $H_{0}: \sigma_{X}=\sigma_{Y}$ vs $H_{1}: \sigma_{X}>\sigma_{Y}$
  (C) $H_{0}: \sigma_{X}=\sigma_{Y}$ vs $H_{1}: \sigma_{X}<\sigma_{Y}$
  TESTS ON SCALE DIFFERENCE 129
  Test statistic: For $n_{1}<n_{2}$ the test statistic is given by:
  $$
  M=\sum_{i=1}^{n_{1}}\left(R_{i}-\frac{n_{1}+n_{2}+1}{2}\right)^{2}
  $$
  where $R_{i}$ is the rank of the $i$ th $X$-observation in the combined sample
  Test decision: $\quad$ Reject $H_{0}$ if for the observed value $m$ of $M$
  (A) $a \geq c_{\alpha_{1}}$ or $a \leq\left(c_{1-\alpha_{2}}-1\right)$ with $\alpha_{1}+\alpha_{2}=\alpha$
  (B) $a \geq c_{\alpha}$
  (C) $a \leq\left(c_{1-\alpha}-1\right)$
  p-value:
  (A) $p=2 \min (P(A \geq a), 1-P(A \geq a))$
  (B) $p=P(A \geq a)$
  (C) $p=1-P(A \geq a)$

假设检验代写

统计代写| 假设检验代写代考| Ansari–Bradley test

描述：测试两个独立总体的尺度（方差）是否相同。
假设：数据至少按顺序进行测量。

• 样品X一世,一世=1,…,n1和和j,j=1,…,n2是从两个群体中独立抽取的，n=n1+n2.
• 随机变量X和和独立于连续分布函数F和G, 尺度参数σX2,σ和2和中位数米X,米和. 它认为米X=米和.
• F和G属于相同的分布函数，可能在规模和位置上存在差异。在中位数相等的假设下，假设H0:F(吨)=G(吨)减少到H0:σX=σ和.
  假设：（
  一）H0:σX=σ和对比H1:σX≠σ和
  (乙)H0:σX=σ和对比H1:σX>σ和
  （C）H0:σX=σ和对比H1:σX<σ和
  检验统计量：对于n1<n2检验统计量由下式给出：一种=的等级总和X1,…,Xn1在组合样本中。
  126 SAS AND R STATISTICAL HYPOTHESIS
  TESTINGn=n1+n2甚至 $R_{i}=\left{一世,1≤一世≤n/2 n−一世+1n/2<一世≤n\正确的。一种ndF○r○ddn: R_{i}={一世,1≤一世≤(n+1)/2 n−一世+1(n+1)/2<一世≤n吨和s吨d和C一世s一世○n:R和j和C吨H_{0}一世FF○r吨H和○bs和rv和dv一种一世你和一种○F一种(一种)一个 \geq c_{\alpha_{1}}○r一个 \leq\left(c_{1-\alpha_{2}}-1\right)在一世吨H\alpha_{1}+\alpha_{2}=\alpha(乙)一个 \geq c_{\alpha}(C)一个 \leq\left(c_{1-\alpha}-1\right)p−v一种一世你和:(一种)p = 2 \ min (P (A \ geq a), 1-P (A \ geq a))(乙)p=P(A \geq a)(C)p=1-P(A \geq a)$

统计代写| 假设检验代写代考|Mood test

描述：测试两个独立总体的尺度（方差）是否相同。
假设：数据至少按顺序进行测量。

• 样品X一世,一世=1,…,n1和和j,j=1,…,n2是从两个群体中独立抽取的，n=n1+n2.
• 随机变量X和和独立于连续分布函数F和G, 尺度参数σX2,σ和2和中位数米X,米和. 它认为米X=米和.
• F和G属于相同的分布函数，可能在规模和位置上存在差异。在中位数相等的假设下，假设H0:F(吨)=G(吨)减少到H0:σX=σ和.
  假设：（
  一）H0:σX=σ和对比H1:σX≠σ和
  (乙)H0:σX=σ和对比H1:σX>σ和
  （C）H0:σX=σ和对比H1:σX<σ和
  尺度差异测试 129
  检验统计量：对于n1<n2检验统计量由下式给出：
  米=∑一世=1n1(R一世−n1+n2+12)2
  在哪里R一世是排名一世thX-观察组合样本
  测试决定：拒绝H0如果对于观察值米的米
  （一种）一种≥C一种1要么一种≤(C1−一种2−1)和一种1+一种2=一种
  (乙)一种≥C一种
  （C）一种≤(C1−一种−1)
  p 值：
  (A)p=2分钟(磷(一种≥一种),1−磷(一种≥一种))
  (乙)p=磷(一种≥一种)
  （C）p=1−磷(一种≥一种)

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| Kruskal–Wallis test

Assumptions: – Data are measured at least on an ordinal scale.

• Samples $X_{j 1}, \ldots, X_{j n_{j}}$ are independently taken from $k$ populations, $j=1, \ldots, k, N=n_{1}+\ldots+n_{k} .$
• The $k$ populations are described by independent random variables $X_{1}, \ldots X_{k}$ with continuous distribution and distribution functions $F_{1}, \ldots, F_{k}$.
• The distribution functions differ in their location, that is, they can be described by a distribution function $F(t)$ of a continuous distribution and constants $\tau_{j}$ with $F_{j}(t)=F\left(t-\tau_{j}\right), j=1 \ldots k$.

TESTS ON LOCATION 117
Hypotheses: $\quad H_{0}: \tau_{1}=\cdots=\tau_{k}$ vs $H_{1}: \tau_{l} \neq \tau_{m}$ for at least one pair $l, m$ with $l \neq m$
Test statistic:
$$
H=\frac{12}{N(N+1)} \sum_{j=1}^{k} \frac{1}{n_{j}}\left(R_{j}-\frac{n_{j}(N+1)}{2}\right)^{2}
$$
with $R_{j}$ sum of ranks of $X_{j 1}, \ldots, X_{j n_{j}}$ in the combined sample
Test decision: $\quad$ Reject $H_{0}$ if for the observed value $h$ of $H$
$\begin{array}{ll} & h \geq h_{k,\left(n_{1}, \ldots, n_{k}\right), a} \ \text { p-value: } & p=P(H \geq h)\end{array}$
Annotations: $\quad$ For the calculation of the test statistic, first combine all samples and rank the combined sample from the lowest to the highest values. $R_{j}$ is the sum of the ranks of $X_{j 1}, \ldots, X_{j n_{j}}$ in the combined sample.

• Critical values $h_{k,\left(n_{1}, \ldots, n_{k}\right) ; a}$ for the test statistic $H$ can be found in table A. 12 of Hollander and Wolfe (1999).
• For an alternative large sample test it can be used that the test statistic $H$ is asymptotically $\chi^{2}$-distributed with $k-1$ degrees of freedom. Hence, the null hypothesis is rejected if $h>\chi_{k-1 ; 1-a^{2}}^{2}$
• In the case of ties, that is, observations with the same values, mid ranks are used and $H$ must be adjusted. Let $n_{t}$ be the number of groups with ties and $t_{p}$ the number of ties in group $p$ then the test statistic $H^{\prime}=H / B$ is used with $B=1-\frac{1}{N^{3}-N} \sum_{p=1}^{n_{t}}\left(t_{p}^{3}-t_{p}\right)$. Now, the above test can be applied as an approximate test.

统计代写| 假设检验代写代考|References

Arbuthnot $J .1710$ An argument for divine providence, taken from the constant regularity observed in the birth of both sexes. Philosophical Transactions of the Royal Society of London $27,186-190$.
Gibbons J.D. 1988 Sign tests. In Encyclopedia of Statistical Sciences (eds Kotz S., Johnson N.L. and Campbell B.), Vol. 8, pp. 471-475. John Wiley \& Sons, Ltd.

TESTS ON LOCATION 119
Hollander M. and Wolfe D.A. 1999 Nonparametric Statistical Methods, 2nd edn. John Wiley \& Sons, Ltd.

Iman R.L. 1974 Use of a t-statistic as an approximation to the exact distribution of the Wilcoxon signed rank statistic. Communications in Statistics 3, 795-806.
Kruskal W.H. 1952 A nonparametric test for the several sample problem. Annals of Mathematical Statistics 23, 525-540.
Kruskal W.H. and Wallis W.A. 1952 . Use of ranks in one-criterion variance analysis. Journal of the American Statistical Association 47, 583-621.

Mann H. and Whitney D. $1947 \mathrm{On}$ a test of whether one or two random variables is stochastically larger than the other. Annals of Mathematical Statistics 18, 50-60.
McCornack R.L. 1965 Extended tables of the Wilcoxon matched pairs signed rank statistics. Journal of the American Statistical Association 60, 864–871.
Owen D.B. 1962 Handbook of Statistical Tables. Addison Wesley.
Wilcoxon F. 1945 Individual comparisons by ranking methods. Biometrics 1 , $80-83$.
Wilcoxon F. 1949 Some Rapid Approximate Statistical Procedures. Stanford Research Laboratories, American Cyanamid Corporation.

假设检验代写

统计代写| 假设检验代写代考| Kruskal–Wallis test

假设： – 至少按顺序测量数据。

• 样品Xj1,…,Xjnj独立地取自到人口，j=1,…,到,ñ=n1+…+n到.
• 这到种群由独立随机变量描述X1,…X到具有连续分布和分布函数F1,…,F到.
• 分布函数的位置不同，也就是说，它们可以用一个分布函数来描述F(吨)连续分布和常数τj和Fj(吨)=F(吨−τj),j=1…到.

位置测试 117
假设：H0:τ1=⋯=τ到对比H1:τ一世≠τ米至少一对一世,米和一世≠米
测试统计：
H=12ñ(ñ+1)∑j=1到1nj(Rj−nj(ñ+1)2)2
和Rj的等级总和Xj1,…,Xjnj在组合样本
测试决策中：拒绝H0如果对于观察值H的H
H≥H到,(n1,…,n到),一种  p值： p=磷(H≥H)
注释：对于检验统计量的计算，首先组合所有样本，并将组合样本从最低值到最高值排序。Rj是等级的总和Xj1,…,Xjnj在组合样本中。

• 临界值H到,(n1,…,n到);一种用于检验统计量H可以在 Hollander 和 Wolfe (1999) 的表 A.12 中找到。
• 对于另一种大样本检验，可以使用检验统计量H是渐近的χ2- 分布于到−1自由程度。因此，如果原假设被拒绝，则H>χ到−1;1−一种22
• 在平局的情况下，即具有相同值的观察值，使用中间等级，并且H必须调整。让n吨是有关系的组的数量和吨p组中的联系数p然后检验统计量H′=H/乙与乙=1−1ñ3−ñ∑p=1n吨(吨p3−吨p). 现在，上述测试可以用作近似测试。

统计代写| 假设检验代写代考|References

阿巴兹诺Ĵ.1710一种关于天意的论据，取自两性出生时观察到的恒定规律。伦敦皇家学会哲学汇刊27,186−190.
Gibbons JD 1988 标志测试。在统计科学百科全书（eds Kotz S.、Johnson NL 和 Campbell B.），卷。8，第 471-475 页。约翰威利父子有限公司

位置测试 119
Hollander M. 和 Wolfe DA 1999 非参数统计方法，第 2 版。约翰威利父子有限公司

Iman RL 1974 使用 t 统计量作为 Wilcoxon 符号秩统计量精确分布的近似值。统计通讯 3, 795-806。
Kruskal WH 1952 多样本问题的非参数检验。数理统计年鉴 23, 525-540。
Kruskal WH 和 Wallis WA 1952。在单标准方差分析中使用等级。美国统计协会杂志 47, 583-621。

曼 H. 和惠特尼 D.1947○n测试一个或两个随机变量是否随机大于另一个。数理统计年鉴 18、50-60。
McCornack RL 1965 Wilcoxon 匹配对符号秩统计的扩展表。美国统计协会杂志 60, 864–871。
Owen DB 1962 年统计表手册。艾迪生卫斯理。
Wilcoxon F. 1945 通过排名方法进行的个人比较。生物识别 1 ,80−83.
Wilcoxon F. 1949 一些快速近似统计程序。斯坦福研究实验室，美国氰胺公司。

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

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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| Wilcoxon rank-sum test

Hypotheses:
(A) $H_{0}: F(t)=G(t)$ vs $H_{1}: F(t)=G(t-\Delta)$ with $\Delta \neq 0$
(B) $H_{0}: F(t)=G(t)$ vs $H_{1}: F(t)=G(t-\Delta)$ with $\Delta>0$
(C) $H_{0}: F(t)=G(t)$ vs $H_{1}: F(t)=G(t-\Delta)$ with $\Delta<0$
Test statistic: $\quad$ For $n_{1} \leq n_{2}$ the test statistic is given by:
$W=$ sum of ranks of $X_{1}, \ldots, X_{n_{1}}$ in the combined sample
Test decision: $\quad$ Reject $H_{0}$ if for the observed value $w$ of $W$
(A) $w \geq w_{\alpha / 2}$ or $w \leq n_{1}\left(n_{1}+n_{2}+1\right)-w_{\alpha / 2}$
(B) $w \geq w_{a}$
(C) $w \leq n_{1}\left(n_{1}+n_{2}+1\right)-w_{a}$
p-value:
(A) $p=2 \min \left(P(W \geq w), 1-P\left(W \geq n_{1}\left(n_{1}+n_{2}+1\right)-w\right)\right)$
(B) $p=P(W \geq w)$
(C) $p=1-P\left(W \geq n_{1}\left(n_{1}+n_{2}+1\right)-w\right)$
Annotations: $\quad$ For the calculation of the test statistic, first combine both samples and rank the combined sample from the lowest to the highest values. $W$ is the sum of the ranks of sample $X$. It is also possible to use the sum of ranks of $Y$ in the combined sample as test statistic. Usually the sum of ranks of the sample with the smallest sample size is used (Mann and Whitney 1947; Wilcoxon 1949).

• $w_{a}$ denotes the upper-tail probabilities for the distribution of $W$ under the null hypothesis, for example, given in table A.6 of Hollander and Wolfe (1999).
• In case of ties, that is, observations with the same values, mid ranks are assigned, resulting in an approximate test (Hollander and Wolfe 1999, p. 108).
• For higher sample sizes the calculation of the distribution of the test statistic $W$ is tedious. A Gaussian approximation can be used with $E(W)=n_{1}\left(n_{1}+n_{2}+1\right) / 2$ and variance $\operatorname{Var}(W)=n_{1} n_{2}\left(n_{1}+\right.$ $\left.n_{2}+1\right) / 12$ and test statistic $Z=\frac{W-E(W)}{\sqrt{\operatorname{Var}(W)}}$ (Hollander and Wolfe 1999 , p. 108).
• In the case of ties the variance needs to be modified for the Gaussian approximation. Let $n_{t}$ be the number of groups with ties and $t_{k}$ the number of ties in group $k$ then $\operatorname{Var}(W)=\left(n_{1} n_{2} / 12\right) \times$ $\left[n_{1}+n_{2}+1-\sum_{k=1}^{n_{t}}\left(t_{k}^{3}-t_{k}\right) /\left(\left(n_{1}+n_{2}\right)\left(n_{1}+n_{2}-1\right)\right)\right]$

统计代写| 假设检验代写代考|Wilcoxon matched-pairs signed-rank test

Description: $\quad$ Tests if the location (median $m$ ) of the difference of populations is zero, in the case of paired samples.
Assumptions: $\quad$ Data are measured on an interval or ratio scale.

• The random variables $X$ and $Y$ are observed in pairs with observations $\left(x_{i}, y_{i}\right) \quad i=1, \ldots, n .$
• The differences $D_{i}=X_{i}-Y_{i}$ are independent and identically distributed.
• The distribution of the $D_{i}$ is continuous and symmetric around the median $m$.
  Hypotheses:
  (A) $H_{0}: m=0$ vs $H_{1}: m \neq 0$
  (B) $H_{0}: m=0$ vs $H_{1}: m>0$
  (C) $H_{0}: m=0$ vs $H_{1}: m<0$
  Test statistic:
  $$
  W^{+}=\sum_{i=1}^{n} R_{i} 1_{] 0, \infty 0 \mid}\left(D_{i}\right) \text {, with } R_{i}=\operatorname{rank}\left|D_{i}\right|, \quad \text { for } \quad i=1, \ldots, n
  $$
  Test decision: Reject $H_{0}$ if for the observed value $w$ of $W^{+}$
  (A) $w \geq w_{\alpha / 2}$ or $w \leq w_{1-\alpha / 2}$
  (B) $w \geq w_{a}$
  (C) $w \leq w_{1-\alpha}$
  p-value:
  (A) $p=2 \min (P(W \geq w), 1-P(W \geq w))$
  (B) $p=P(W \geq w)$
  (C) $p=1-P(W \geq w)$
  Annotations: – Critical values for the test can be found in McCornack $1965 .$
• The hypotheses can be extended to the case $H_{0}: m=m_{0}$ vs $H_{1}$ : $m \neq m_{0}$ by using $D_{i}^{*}=X_{i}-Y_{i}-m_{0}$ instead of $D_{i}=X_{i}-Y_{i}$.
• Note, the hypothesis $m=0$ does not equal the hypothesis $m_{X}=$ $m_{Y}$ unless the random variables $X$ and $Y$ are symmetric distributed around their medians $m_{X}$ or $m_{Y}$.
• This test is the nonparametric equivalent to the paired t-test (Test 2.2.5).

假设检验代写

统计代写| 假设检验代写代考| Wilcoxon rank-sum test

假设：（
一）H0:F(吨)=G(吨)对比H1:F(吨)=G(吨−Δ)和Δ≠0
(乙)H0:F(吨)=G(吨)对比H1:F(吨)=G(吨−Δ)和Δ>0
（C）H0:F(吨)=G(吨)对比H1:F(吨)=G(吨−Δ)和Δ<0
测试统计：为了n1≤n2检验统计量由下式给出：
在=的等级总和X1,…,Xn1在组合样本
测试决策中：拒绝H0如果对于观察值在的在
（一种）在≥在一种/2要么在≤n1(n1+n2+1)−在一种/2
(乙)在≥在一种
（C）在≤n1(n1+n2+1)−在一种
p 值：
(A)p=2分钟(磷(在≥在),1−磷(在≥n1(n1+n2+1)−在))
(乙)p=磷(在≥在)
（C）p=1−磷(在≥n1(n1+n2+1)−在)
注释：对于检验统计量的计算，首先将两个样本组合起来，并将组合样本从最低值到最高值进行排序。在是样本秩和X. 也可以使用秩和和在组合样本中作为检验统计量。通常使用具有最小样本量的样本的秩和（Mann 和 Whitney 1947；Wilcoxon 1949）。

• 在一种表示分布的上尾概率在在零假设下，例如，在 Hollander 和 Wolfe (1999) 的表 A.6 中给出。
• 在平局的情况下，即具有相同值的观察值，将分配中间等级，从而进行近似检验（Hollander 和 Wolfe 1999，第 108 页）。
• 对于更大的样本量，计算检验统计量的分布在很乏味。高斯近似可用于和(在)=n1(n1+n2+1)/2和方差在哪里⁡(在)=n1n2(n1+ n2+1)/12和检验统计和=在−和(在)在哪里⁡(在)（Hollander 和 Wolfe 1999，第 108 页）。
• 在平局的情况下，需要针对高斯近似修改方差。让n吨是有关系的组的数量和吨到组中的联系数到然后在哪里⁡(在)=(n1n2/12)× [n1+n2+1−∑到=1n吨(吨到3−吨到)/((n1+n2)(n1+n2−1))]

统计代写| 假设检验代写代考|Wilcoxon matched-pairs signed-rank test

描述：测试位置（中位数米) 在配对样本的情况下，总体差异为零。
假设：数据是在区间或比率尺度上测量的。

• 随机变量X和和与观察成对观察(X一世,和一世)一世=1,…,n.
• 差异D一世=X一世−和一世是独立同分布的。
• 的分布D一世围绕中位数连续且对称米.
  假设：（
  一）H0:米=0对比H1:米≠0
  (乙)H0:米=0对比H1:米>0
  （C）H0:米=0对比H1:米<0
  测试统计：
  在+=∑一世=1nR一世1]0,∞0∣(D一世)， 和 R一世=秩⁡|D一世|, 为了 一世=1,…,n
  测试决定：拒绝H0如果对于观察值在的在+
  （一种）在≥在一种/2要么在≤在1−一种/2
  (乙)在≥在一种
  （C）在≤在1−一种
  p 值：
  (A)p=2分钟(磷(在≥在),1−磷(在≥在))
  (乙)p=磷(在≥在)
  （C）p=1−磷(在≥在)
  注释： – 测试的临界值可以在 McCornack 中找到1965.
• 假设可以扩展到案例H0:米=米0对比H1:米≠米0通过使用D一世∗=X一世−和一世−米0代替D一世=X一世−和一世.
• 注意，假设米=0不等于假设米X= 米和除非随机变量X和和围绕它们的中位数对称分布米X要么米和.
• 该检验是配对 t 检验（检验 2.2.5）的非参数等效项。

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| Sign test

Description: Tests if the location (median $m$ ) of a population differs from a specific value $m_{0}$.
Assumptions: – Data are measured at least on an ordinal scale.

• The random variable $X$ follows a continuous distribution with median $m$.
  Hypotheses:
  (A) $H_{0}: m=m_{0}$ vs $H_{1}: m \neq m_{0}$
  (B) $H_{0}: m=m_{0}$ vs $H_{1}: m>m_{0}$
  (C) $H_{0}: m=m_{0}$ vs $H_{1}: m0 \
  0, & \text { if } & X_{i}-m_{0}<0
  \end{array}\right.
  $$

Test decision: Reject $H_{0}$ if for the observed value $v$ of $V$
(A) $vn-b_{n ; \alpha / 2}$
(B) $v>n-b_{n ; a}$
(C) $vv), 1-P(V>v))$
(B) $p=P(V>v)$
(C) $p=1-P(V>v)$
where $P(V<v)$ is the cumulative distribution function of a binomial distribution with parameters $n$ and $p=0.5$.

统计代写| 假设检验代写代考|Wilcoxon signed-rank test

Description: $\quad$ Tests if the location (median $m$ ) differs from a specific value $m_{0}$.
Assumptions: – Data are measured at least on an ordinal scale.

• The random variables $X_{i}, i=1, \ldots, n$, follow continuous distributions, which might differ, but are all symmetric about the same median $m$.
  Hypotheses:
  (A) $H_{0}: m=m_{0}$ vs $H_{1}: m \neq m_{0}$
  (B) $H_{0}: m=m_{0}$ vs $H_{1}: m>m_{0}$
  (C) $H_{0}: m=m_{0}$ vs $H_{1}: m<m_{0}$
  Test statistic:
  $$
  W^{+}=\sum_{i=1}^{n} R_{i} 11_{j 0, \infty 0}\left{X_{i}-m_{0}\right}, \text { with } R_{i}=\operatorname{rank}\left(X_{i}\right), \text { for } i=1, \ldots, n
  $$
  Test decision: Reject $H_{0}$ if for the observed value $w^{+}$of $W^{+}$
  (A) $w^{+} \geq w_{\alpha / 2}$ or $w^{+} \leq \frac{n(n+1)}{2}-w_{\alpha / 2}$
  (B) $w^{+} \geq w_{\alpha}$
  (C) $w^{+} \leq \frac{n(n+1)}{2}-w_{\alpha}$
  p-value:
  (A) $p=2 \min \left(1-P\left(W^{+}<w^{+}\right), P\left(W^{+} \leq w^{+}\right)\right)$
  (B) $p=1-P\left(W^{+}<w^{+}\right)$
  (C) $p=P\left(W^{+} \leq w^{+}\right)$

假设检验代写

统计代写| 假设检验代写代考| Sign test

描述：测试位置（中位数米) 与特定值不同米0.
假设： – 至少按顺序测量数据。

• 随机变量X遵循具有中位数的连续分布米.
  假设：（
  一）H0:米=米0对比H1:米≠米0
  (乙)H0:米=米0对比H1:米>米0
  （C）H0:米=米0对比H_{1}: m0 \ 0, & \text { if } & X_{i}-m_{0}<0 \end{array}\right。H_{1}: m0 \ 0, & \text { if } & X_{i}-m_{0}<0 \end{array}\right。$

测试决定：拒绝H0如果对于观察值v的五
（一种）vn−bn;一种/2
(乙)v>n−bn;一种
（C）vv),1−磷(五>v))
(乙)p=磷(五>v)
（C）p=1−磷(五>v)
在哪里磷(五<v)是具有参数的二项式分布的累积分布函数n和p=0.5.

统计代写| 假设检验代写代考|Wilcoxon signed-rank test

描述：测试位置（中位数米) 不同于特定值米0.
假设： – 至少按顺序测量数据。

• 随机变量X一世,一世=1,…,n，遵循连续分布，可能不同，但都关于相同的中位数对称米.
  假设：（
  一）H0:米=米0对比H1:米≠米0
  (乙)H0:米=米0对比H1:米>米0
  （C）H0:米=米0对比H1:米<米0
  测试统计：
  W^{+}=\sum_{i=1}^{n} R_{i} 11_{j 0, \infty 0}\left{X_{i}-m_{0}\right}, \text { with } R_{i}=\operatorname{rank}\left(X_{i}\right), \text { for } i=1, \ldots, nW^{+}=\sum_{i=1}^{n} R_{i} 11_{j 0, \infty 0}\left{X_{i}-m_{0}\right}, \text { with } R_{i}=\operatorname{rank}\left(X_{i}\right), \text { for } i=1, \ldots, n
  测试决定：拒绝H0如果对于观察值在+的在+
  （一种）在+≥在一种/2要么在+≤n(n+1)2−在一种/2
  (乙)在+≥在一种
  （C）在+≤n(n+1)2−在一种
  p 值：
  (A)p=2分钟(1−磷(在+<在+),磷(在+≤在+))
  (乙)p=1−磷(在+<在+)
  （C）p=磷(在+≤在+)

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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。

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机器学习代写

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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。

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 two correlation coefficients

Description: $\quad$ Tests if two correlation coefficients $\rho_{1}$ and $\rho_{2}$ from independent populations differ from each other.
Assumptions: – Data are measured on an interval or ratio scale.

• Data are randomly sampled from two independent bivariate Gaussian distributions with sample sizes $n_{1}$ and $n_{2}$.
• The parameters $\rho_{1}$ and $\rho_{2}$ are the correlation coefficients in the two populations.
  Hypotheses:
  (A) $H_{0}: \rho_{1}=\rho_{2}$ vs $H_{1}: \rho_{1} \neq \rho_{2}$
  (B) $H_{0}: \rho_{1} \leq \rho_{2}$ vs $H_{1}: \rho_{1}>\rho_{2}$
  (C) $H_{0}: \rho_{1} \geq \rho_{2}$ vs $H_{1}: \rho_{1}<\rho_{2}$
  Test statistic:
  $$
  \begin{aligned}
  &Z=0.5\left[\ln \left(\frac{1+\rho_{1}}{1-\rho_{1}}\right)-\ln \left(\frac{1+\rho_{2}}{1-\rho_{2}}\right)\right] / \sqrt{\frac{1}{\left(n_{1}-3\right)}+\frac{1}{\left(n_{2}-3\right)}} \
  &\text { with } \rho_{j}=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i j}-\overline{X_{j}}\right)\left(Y_{i j}-\overline{Y_{j}}\right)}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i j}-\overline{X_{j}}\right)^{2} \sum_{i=1}^{n}\left(Y_{i j}-\overline{Y_{j}}\right)^{2}}} \quad j=1,2 .
  \end{aligned}
  $$

统计代写| 假设检验代写代考|References

Anderson T.W. 2003 An Introduction to Multivariate Analysis, 3rd edn. John Wiley \& Sons, Ltd.
Best D.J. and Roberts D.E. 1975 Algorithm AS 89: the upper tail probabilities of Spearman’s rho. Applied Statistics 24, 377-379.
Fieller E.C., Hartley H.O. and Pearson E.S. 1957 Tests for rank correlation coefficients I. Biometrika $44,470-481$.
Fieller E.C., Hartley H.O. and Pearson E.S. 1961 Tests for rank correlation coefficients II. Biometrika 48, $29-40$.

Fisher R.A. 1921 On the ‘probable error’ of a coefficient of correlation deduced from a small sample.
Metron 1, 3-32.
Kleinbaum D.G., Kupper L.L., Muller K.E. and Nizam A. 1998 Applied Regression Analysis and Other Multivariable Methods. Duxbury Press.
Sprent P. 1993 Applied Nonparametric Statistical Methods, 2nd edn. Chapman \& Hall.
Sheskin D.J. 2007 Handbook of Parametric and Nonparametric Statistical Procedures. Chapman \& Hall.
Zar J.H. 1972 Significance testing of the Spearman rank correlation coefficient. Journal of the Acoustical Society of America $67,578-580$.
Zar J.H. 1984 Biostatistical Analysis, 2nd edn. Prentice-Hall.

假设检验代写

统计代写| 假设检验代写代考| z-test for two correlation coefficients

描述：测试两个相关系数是否ρ1和ρ2来自独立的群体彼此不同。
假设： – 数据是在区间或比率尺度上测量的。

• 数据是从两个具有样本大小的独立双变量高斯分布中随机抽取的n1和n2.
• 参数ρ1和ρ2是两个总体的相关系数。
  假设：（
  一）H0:ρ1=ρ2对比H1:ρ1≠ρ2
  (乙)H0:ρ1≤ρ2对比H1:ρ1>ρ2
  （C）H0:ρ1≥ρ2对比H1:ρ1<ρ2
  测试统计：
  和=0.5[ln⁡(1+ρ11−ρ1)−ln⁡(1+ρ21−ρ2)]/1(n1−3)+1(n2−3)  和 ρj=∑一世=1n(X一世j−Xj¯)(和一世j−和j¯)∑一世=1n(X一世j−Xj¯)2∑一世=1n(和一世j−和j¯)2j=1,2.

统计代写| 假设检验代写代考|References

Anderson TW 2003 多元分析导论，第 3 版。John Wiley \& Sons, Ltd.
最佳 DJ 和 Roberts DE 1975 算法 AS 89：Spearman rho 的上尾概率。应用统计 24, 377-379。
Fieller EC、Hartley HO 和 Pearson ES 1957 秩相关系数检验 I. Biometrika44,470−481.
Fieller EC、Hartley HO 和 Pearson ES 1961 秩相关系数检验 II。Biometrika 48,29−40.

Fisher RA 1921 关于从小样本推导出的相关系数的“可能误差”。
Metron 1, 3-32。
Kleinbaum DG、Kupper LL、Muller KE 和 Nizam A. 1998 年应用回归分析和其他多变量方法。达克斯伯里出版社。
Sprent P. 1993 应用非参数统计方法，第 2 版。查普曼\&霍尔。
Sheskin DJ 2007 参数和非参数统计程序手册。查普曼\&霍尔。
Zar JH 1972 Spearman 等级相关系数的显着性检验。美国声学学会杂志67,578−580.
Zar JH 1984 生物统计分析，第 2 版。普伦蒂斯霍尔。

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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。

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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。

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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| Pearson’s product moment correlation coefficient

Description: Tests if the Pearson’s product moment correlation coefficient $\rho$ differs from a specific value $\rho_{0}$.
Assumptions: – Data are measured on an interval or ratio scale.

• The relationship between $X$ and $Y$ is linear.
• Data pairs $\left(x_{i}, y_{i}\right), i=1, \ldots, n$, are randomly sampled from a random vector $(X, Y)$, which follows a bivariate normal distribution.
  Hypotheses:
  (A) $H_{0}: \rho=\rho_{0}$ vs $H_{1}: \rho \neq \rho_{0}$
  (B) $H_{0}: \rho \leq \rho_{0}$ vs $H_{1}: \rho>\rho_{0}$
  (C) $H_{0}: \rho \geq \rho_{0}$ vs $H_{1}: \rho<\rho_{0}$
  Test statistic:
  (a) $\rho_{0}=0: \quad T=\rho \frac{\sqrt{n-2}}{\sqrt{1-\rho^{2}}}$
  (b) $\rho_{0} \neq 0: \quad Z=0.5\left[\ln \left(\frac{1+\rho}{1-\rho}\right)-\ln \left(\frac{1+\rho_{0}}{1-\rho_{0}}\right)\right] / \frac{1}{\sqrt{n-3}}$
  with $\rho=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\bar{X}\right)\left(Y_{i}-\bar{Y}\right)}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\bar{X}\right)^{2} \sum_{i=1}^{n}\left(Y_{i}-\bar{Y}\right)^{2}}}$

统计代写| 假设检验代写代考|Spearman’s rank correlation coefficient

Test statistic:
(a) $\rho_{0}=0: \quad T=\frac{\rho_{r} \sqrt{n-2}}{\sqrt{1-\rho_{r}^{2}}}$
(b) $\rho_{0} \neq 0: \quad Z=0.5\left[\ln \left(\frac{1+\rho_{r}}{1-\rho_{r}}\right)-\ln \left(\frac{1+\rho_{0}}{1-\rho_{0}}\right)\right] / \frac{1}{\sqrt{n-3}}$
with $\rho_{r}=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(R_{i}-\bar{R}\right)\left(S_{i}-\bar{S}\right)}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n}\left(R_{i}-\bar{R}\right)^{2} \sum_{i=1}^{n}\left(S_{i}-\bar{S}\right)^{2}}}$,
where $\quad \bar{R}=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} R_{i}$ and $\bar{S}=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} S_{i}$
Test decision:
(a) Reject $H_{0}$ if for the observed value $t$ of $T$
(A) $tt_{1-\alpha / 2, n-2}$
(b) 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) (A) $p=2 P(T \leq(-|t|))$
(b) (A) $p=2 \Phi(-|z|)$
(B) $p=1-\Phi(z)$
(C) $p=\Phi(z)$

假设检验代写

统计代写| 假设检验代写代考| Pearson’s product moment correlation coefficient

描述：测试 Pearson 的乘积矩相关系数是否ρ不同于特定值ρ0.
假设： – 数据是在区间或比率尺度上测量的。

• 之间的关系X和和是线性的。
• 数据对(X一世,和一世),一世=1,…,n, 是从随机向量中随机采样的(X,和)，它遵循二元正态分布。
  假设：（
  一）H0:ρ=ρ0对比H1:ρ≠ρ0
  (乙)H0:ρ≤ρ0对比H1:ρ>ρ0
  （C）H0:ρ≥ρ0对比H1:ρ<ρ0
  检验统计量：
  (a)ρ0=0:吨=ρn−21−ρ2
  (二)ρ0≠0:和=0.5[ln⁡(1+ρ1−ρ)−ln⁡(1+ρ01−ρ0)]/1n−3
  和ρ=∑一世=1n(X一世−X¯)(和一世−和¯)∑一世=1n(X一世−X¯)2∑一世=1n(和一世−和¯)2

统计代写| 假设检验代写代考|Spearman’s rank correlation coefficient

检验统计量：
(a)ρ0=0:吨=ρrn−21−ρr2
(二)ρ0≠0:和=0.5[ln⁡(1+ρr1−ρr)−ln⁡(1+ρ01−ρ0)]/1n−3
和ρr=∑一世=1n(R一世−R¯)(小号一世−小号¯)∑一世=1n(R一世−R¯)2∑一世=1n(小号一世−小号¯)2,
其中R¯=1n∑一世=1nR一世和小号¯=1n∑一世=1n小号一世
测试决定：
(a) 拒绝H0如果对于观察值吨的吨
（一种）吨吨1−一种/2,n−2
(b) 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) (A)p=2磷(吨≤(−|吨|))
(二) (一)p=2披(−|和|)
(乙)p=1−披(和)
（C）p=披(和)

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 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。

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随机过程代考

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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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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

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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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• 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)。

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

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。