标签: STAT 34700

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Binary Response

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Binary Response

如果你也在 怎样代写广义线性模型Generalized Linear Model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。在統計學上,廣義線性模型(generalized linear model,缩写作GLM) 是一種應用灵活的線性迴歸模型。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™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写广义线性模型Generalized Linear Model方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写广义线性模型Generalized Linear Model代写方面经验极为丰富,各种代写广义线性模型Generalized Linear Model相关的作业也就用不着 说。

我们提供的代写广义线性模型Generalized Linear Model及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • 极大似然 Maximum likelihood
  • 贝叶斯方法 Bayesian methods
  • 线性回归 Linear regression
  • 多项式Lo​​gistic回归 Multinomial regression
  • 采样理论 sampling theory
统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Binary Response

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Mode|Test on outliers for exponential null distributions

Test statistic:
(A) $E=\frac{X_{(n)}-X_{(n-1)}}{X_{(n)}-X_{(1)}}$
(B) $E=\frac{X_{(2)}-X_{(1)}}{X_{(n)}-X_{(1)}}$
Test decision: Reject $H_{0}$ if for the observed value $e$ of $E$
(A) $e_{A}>e_{n ; \alpha}^{u}$
(B) $e_{B}>e_{n ; \alpha}^{l}$
Critical values $e_{n ; \alpha}^{u}$ and $e_{n ; \alpha}^{l}$ are given in Barnett and Lewis (1994, pp. 475-477) as well as in Likeš (1966).
p-values: $\quad$ Based on cumulative distribution functions of the test statistics from Barnett and Lewis (1994, p.199):
(A) $p=(n-1)(n-2) B((2-e) /(1-e), n-2)$
(B) $p=1-(n-2) B((1+(n-2) e) /(1-e), n-2)$
where $B(a, b)$ is the beta function with parameters $a$ and $b$.
Annotations:

  • This test was proposed by Likeš (1966).
  • This test relates the excess to the range and is of Dixon’s type (see Test 15.1.3) but for exponential distributions.

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Mode|Test on outliers for uniform null distributions

Hypotheses: $\quad$ (A) $H_{0}: X_{1}, \ldots, X_{n}$ belong to a uniform distribution vs $H_{1}: X_{(1)}, \ldots, X_{(h)}$ are lower outliers and $X_{(n-k)}, \ldots, X_{(k)}$ are upper outliers for given $h \geq 0$ and $k \geq 0$ with $h+k>0$.
Test statistic:
$$
U=\frac{X_{(n)}-X_{(n-k)}+X_{(h+1)}-X_{1}}{X_{(n-k)}-X_{(h+1)}} \times \frac{n-k-h-1}{k+h}
$$
Test decision: $\quad$ Reject $H_{0}$ if for the observed value $u$ of $U$
p-values: $\quad p=P(U \geq u)$
Annotations: $\quad$ – The test statistic $U$ follows an F- distribution with $2(k+h)$ and $2(n-k-h-1)$ degrees of freedom (Barnett and Lewis 1994).

  • $f_{1-\alpha ; 2(k+h), 2(n-k-h-1)}$ is the $1-\alpha$-quantile of the F-distribution with $2(k+h)$ and $2(n-k-h-1)$ degrees of freedom.
  • For more information on this test and modifications in the case of known upper or lower bounds see Barnett and Lewis (1994, p. 252 ).
统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Binary Response

假设检验代写

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Mode|Test on outliers for exponential null distributions

检验统计量:
(A)和=X(n)−X(n−1)X(n)−X(1)
(乙)和=X(2)−X(1)X(n)−X(1)
测试决定:拒绝H0如果对于观察值和的和
(一种)和一种>和n;一种你
(乙)和乙>和n;一种一世
临界值和n;一种你和和n;一种一世在 Barnett 和 Lewis (1994, pp. 475-477) 以及 Likeš (1966) 中给出。
p 值:基于来自 Barnett 和 Lewis (1994, p.199) 的测试统计的累积分布函数:
(A)p=(n−1)(n−2)乙((2−和)/(1−和),n−2)
(乙)p=1−(n−2)乙((1+(n−2)和)/(1−和),n−2)
在哪里乙(一种,b)是带参数的 beta 函数一种和b.
注释:

  • 该测试由 Likeš (1966) 提出。
  • 该检验将超出范围与范围联系起来,属于 Dixon 类型(参见检验 15.1.3),但适用于指数分布。

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Mode|Test on outliers for uniform null distributions

假设:(一种)H0:X1,…,Xn属于均匀分布 vsH1:X(1),…,X(H)是较低的异常值和X(n−到),…,X(到)是给定的上异常值H≥0和到≥0和H+到>0.
测试统计:
ü=X(n)−X(n−到)+X(H+1)−X1X(n−到)−X(H+1)×n−到−H−1到+H
测试决定:拒绝H0如果对于观察值你的ü
p 值:p=磷(ü≥你)
注释:– 检验统计量ü服从 F 分布2(到+H)和2(n−到−H−1)自由度(Barnett 和 Lewis 1994)。

  • F1−一种;2(到+H),2(n−到−H−1)是个1−一种-F 分布的分位数2(到+H)和2(n−到−H−1)自由程度。
  • 有关此测试和在已知上限或下限情况下的修改的更多信息,请参阅 Barnett 和 Lewis (1994, p. 252)。
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随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 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。

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考| Random Forests

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  • 采样理论 sampling theory
统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考| Random Forests

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Random Forests

The experience with fitting tree models to random partitions of the data provides the inspiration for a method that builds on trees to form a forest. The random forest (RF) method, introduced by Breiman (2001a), uses bootstrap aggregating, known as bagging. For $b=1, \ldots, B$,

  1. We draw a sample with replacement from $(X, Y)$ to generate $\left(X_{b}, Y_{b}\right)$.
  2. We fit a regression tree to $\left(X_{b}, Y_{b}\right)$.
  3. For the set of cases not drawn in bootstrap sample (this will be about one third), we compute the mean squared error of prediction by inputting these predictor cases and comparing the predicted value to the observed value.

The latter step means that we have a measure of prediction performance that avoids the overfitting problem by not using data that was used in the construction of the given tree.

The $B$ trees form the forest. Larger values of $B$ are better although incremental improvement in performance levels off at some point. We will show later how we can be confident we have a sufficiently large $B$. We grow the trees as far as we can without going below a minimum of five cases per node. The trees in the forest will typically be larger than the one we would select as a single tree. New predictions can be made feeding the new predictor value into each of the trees in the forest and averaging the predictions made.

It has been observed that, for some datasets, certain predictors are chosen very frequently, meaning that there are strong correlations among the trees in the forest. To reduce this effect, at each node, a subsample of predictors is selected from which to choose a split. This ensures that every predictor has an opportunity to contribute to the prediction. The default choice of the subsample size is $\sqrt{p}$ where $p$ is the number of predictors.

Let’s fit and examine the default forest. We use the randomForest package of Liaw and Wiener $(2002)$.

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Classification Trees

Trees can be used for several different types of response data. For the regression tree, we computed the mean within each partition. This is just the null model for a regression. We can extend the tree method to other types of response by fitting an appropriate null model on each partition. For example, we can extend the idea to binomial, multinomial, Poisson and survival data by using a deviance, instead of the RSS, as a criterion.

Classification trees work similarly to regression trees except the residual sum of squares is no longer a suitable criterion for splitting the nodes. The splits should divide the observations within a node so that the class types within a split are mostly of one kind (or failing that, just a few kinds). We can measure the purity of the node with several possible measures. Let $n_{i k}$ be the number of observations of type $k$ within terminal node $i$ and $p_{i k}$ be the observed proportion of type $k$ within node $i$. Let $D_{i}$ be the measure for node $i$ so that the total measure is $\sum D_{i}$. There are several choices for $D_{i}$ :

  1. Deviance:
    $$
    D_{i}=-2 \sum_{k} n_{i k} \log p_{i k}
    $$
  2. Entropy:
    $$
    D_{i}=-\sum_{k} p_{i k} \log p_{i k}
    $$
  3. Gini index:
    $$
    D_{i}=1-\sum_{k} p_{i k}^{2}
    $$
统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考| Random Forests

假设检验代写

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Random Forests

将树模型拟合到数据的随机分区的经验为建立在树上形成森林的方法提供了灵感。Breiman (2001a) 引入的随机森林 (RF) 方法使用引导聚合,称为装袋。为了b=1,…,乙,

  1. 我们从(X,和)生成(Xb,和b).
  2. 我们拟合回归树(Xb,和b).
  3. 对于未在 bootstrap 样本中绘制的案例集(这将是大约三分之一),我们通过输入这些预测变量案例并将预测值与观察值进行比较来计算预测的均方误差。

后一步意味着我们有一个预测性能的度量,通过不使用在给定树的构造中使用的数据来避免过度拟合问题。

这乙树形成森林。较大的值乙更好,尽管在某些时候性能水平的增量改进。稍后我们将展示我们如何确信我们有足够大的乙. 我们在不低于每个节点至少五个案例的情况下尽可能地种植树木。森林中的树木通常比我们选择的一棵树大。可以进行新的预测,将新的预测值输入到森林中的每棵树中,并对所做的预测进行平均。

据观察,对于某些数据集,某些预测变量的选择非常频繁,这意味着森林中的树木之间存在很强的相关性。为了减少这种影响,在每个节点处,选择一个预测变量的子样本,从中选择一个拆分。这确保了每个预测器都有机会为预测做出贡献。子样本大小的默认选择是p在哪里p是预测变量的数量。

让我们拟合并检查默认森林。我们使用 Liaw 和 Wiener 的 randomForest 包(2002).

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Classification Trees

树可用于几种不同类型的响应数据。对于回归树,我们计算了每个分区内的平均值。这只是回归的空模型。我们可以通过在每个分区上拟合适当的空模型来将树方法扩展到其他类型的响应。例如,我们可以通过使用偏差而不是 RSS 作为标准,将这个想法扩展到二项式、多项式、泊松和生存数据。

分类树的工作原理类似于回归树,只是残差平方和不再是分割节点的合适标准。拆分应该在一个节点内划分观察结果,以便拆分中的类类型主要是一种(或者失败,只有几种)。我们可以通过几种可能的措施来衡量节点的纯度。让n一世到是类型的观察数到终端节点内一世和p一世到是观察到的类型比例到节点内一世. 让D一世成为节点的度量一世所以总度量是∑D一世. 有几种选择D一世:

  1. 偏差:
    D一世=−2∑到n一世到日志⁡p一世到
  2. 熵:
    D一世=−∑到p一世到日志⁡p一世到
  3. 基尼指数:
    D一世=1−∑到p一世到2
统计作业代写statistics代考

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随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 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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基础数据: $N$ 个样本, $P$ 个变量数的单样本,组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序;变量定量:数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

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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。

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考| Trees

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  • 极大似然 Maximum likelihood
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  • 线性回归 Linear regression
  • 多项式Lo​​gistic回归 Multinomial regression
  • 采样理论 sampling theory
统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考| Trees

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Regression Trees

  1. Consider all partitions of the region of the predictors into two regions where the division is parallel to one of the axes. In other words, we partition a single predictor by choosing a point along the range of that predictor to make the split. It does
    343
    TREES
    344
    not matter exactly where we make the split between two adjacent points so there will be at most $(n-1) p$ partitions to consider.
  2. For each partition, we take the mean of the response in that partition. We then compute:
    $$
    R S S(\text { partition })=R S S\left(\text { part }{1}\right)+R S S\left(\text { part }{2}\right)
    $$
    We then choose the partition that minimizes the residual sum of squares (RSS). We do need to consider many partitions, but the computations on each partition are simple, so that fit can be accomplished without excessive effort.
  3. We now subpartition the partitions in a recursive manner. We only allow partitions within existing partitions and not across them. This means that the partitioning can be represented using a tree. There is no restriction preventing us from splitting the same variables consecutively.

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Tree Pruning

One general problem with model selection is that measures of fit such as the RSS (or deviance) usually improve as the complexity of the model increases. The measures tend to give a misleadingly optimistic impression of how well the model will predict future observations. A generic method of obtaining a better estimate of predictive ability is cross-validation (CV). For a given tree, leave out one observation, recalculate the tree and use that tree to predict the left-out observation. Repeat for all observations. For regression, this criterion would be:
$$
\sum_{j=1}^{n}\left(y_{j}-\hat{f}{(j)}\left(x{j}\right)\right)^{2}
$$
where $\hat{f}{(j)}\left(x{j}\right)$ denotes the predicted value of the tree given the input $x_{j}$ when case $j$ is not used in the construction of the tree. For other types of trees, a different criterion would be used. For classification problems, it might be the deviance.
$\mathrm{CV}$ is a more realistic estimate of how the tree will perform in practice.
348
TREES
Leave-out-one cross-validation is computationally expensive so often $k$-fold crossvalidation is used. The data is randomly divided into $k$ roughly equal parts. We use $k-1$ parts to predict the cases in the remaining part. We repeat $k$ times, leaving out a different part each time. $k=10$ is a typical choice. As well as being much less expensive computationally than the full leave-out-one method, it may even work better. One drawback is that the partition is random so that repeating the method will give different numerical results.

However, there may be very many possible trees if we consider all subsets of a large tree; cross-validation would just be too expensive. We need a method to reduce the set of trees to be considered to just those that are worth considering. This is where cost-complexity pruning is useful. We define a cost-complexity function for trees:
$$
C C(\text { Tree })=\sum_{\text {terminal nodes: } i} \operatorname{RSS}_{\mathrm{i}}+\lambda(\text { number of terminal nodes })
$$

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考| Trees

假设检验代写

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Regression Trees

  1. 考虑将预测变量区域的所有分区分成两个区域,其中分区平行于轴之一。换句话说,我们通过在预测器范围内选择一个点来分割单个预测器来进行分割。它确实
    343
    TREES
    344
    我们在两个相邻点之间进行分割的确切位置无关紧要,所以最多会有(n−1)p要考虑的分区。
  2. 对于每个分区,我们取该分区中响应的平均值。然后我们计算:
    R小号小号( 划分 )=R小号小号( 部分 1)+R小号小号( 部分 2)
    然后我们选择最小化残差平方和 (RSS) 的分区。我们确实需要考虑许多分区,但是每个分区上的计算都很简单,因此无需过多努力即可完成拟合。
  3. 我们现在以递归方式对分区进行子分区。我们只允许现有分区内的分区,不允许跨它们。这意味着可以使用树来表示分区。没有限制阻止我们连续拆分相同的变量。

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Tree Pruning

模型选择的一个普遍问题是,诸如 RSS(或偏差)之类的拟合度量通常会随着模型复杂性的增加而提高。这些措施往往会给模型对未来观察结果的预测程度带来误导性的乐观印象。获得更好的预测能力估计的通用方法是交叉验证 (CV)。对于给定的树,遗漏一个观察值,重新计算该树并使用该树来预测遗漏的观察值。重复所有观察。对于回归,此标准将是:
∑j=1n(和j−F^(j)(Xj))2
在哪里F^(j)(Xj)表示给定输入的树的预测值Xj当情况j不用于树的构造。对于其他类型的树,将使用不同的标准。对于分类问题,它可能是偏差。
C五是对树在实践中的表现的更现实的估计。
348
棵树
留一交叉验证在计算上经常是昂贵的到使用折交叉验证。数据随机分为到大致相等的部分。我们用到−1部分来预测剩余部分中的案例。我们重复到次,每次都省略不同的部分。到=10是典型的选择。除了在计算上比完全留一法要便宜得多,它甚至可能工作得更好。一个缺点是分区是随机的,因此重复该方法会产生不同的数值结果。

但是,如果我们考虑一棵大树的所有子集,可能会有很多可能的树。交叉验证太昂贵了。我们需要一种方法来减少要考虑的树集,只考虑那些值得考虑的树。这是成本复杂性修剪有用的地方。我们为树定义了一个成本复杂度函数:
CC( 树 )=∑终端节点: 一世RSS一世+λ( 终端节点数 )

统计作业代写statistics代考

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随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 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。

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考| Generalized Additive Models

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如果你也在 怎样代写广义线性模型Generalized Linear Model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。在統計學上,廣義線性模型(generalized linear model,缩写作GLM) 是一種應用灵活的線性迴歸模型。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™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写广义线性模型Generalized Linear Model方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写广义线性模型Generalized Linear Model代写方面经验极为丰富,各种代写广义线性模型Generalized Linear Model相关的作业也就用不着 说。

我们提供的代写广义线性模型Generalized Linear Model及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • 极大似然 Maximum likelihood
  • 贝叶斯方法 Bayesian methods
  • 线性回归 Linear regression
  • 多项式Lo​​gistic回归 Multinomial regression
  • 采样理论 sampling theory
统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考| Generalized Additive Models

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Additive Modelsa

In generalized linear models:
$$
\eta=X \beta \quad E Y=\mu \quad g(\mu)=\eta \quad \operatorname{Var}(Y) \propto V(\mu)
$$
The approach is readily extended to additive models to form generalized additive models (GAM). We replace the linear predictor with
$$
\eta=\beta_{0}+\sum_{j=1}^{p} f_{j}\left(X_{j}\right)
$$
In the mgcv package, the $f_{j}$ are represented by splines. These splines have coefficients that are just more parameters that can be estimated using the likelihood approach.
The ozone data has a response with relatively small integer values. Furthermore, the diagnostic plot in Figure $15.5$ shows nonconstant variance. This suggests that a Poisson response might be suitable. We fit this using:

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Alternating Conditional Expectations

In the additive model:
$$
y=\alpha+\sum_{j=1}^{p} f_{j}\left(X_{j}\right)+\varepsilon
$$
but in the transform-both-sides (TBS) model:
$$
\theta(y)=\alpha+\sum_{j=1}^{p} f_{j}\left(X_{j}\right)+\varepsilon
$$
For example, $y=e^{x_{1}+\sqrt{x_{2}}}$ cannot be modeled well by additive models, but can if we transform both sides: $\log y=x_{1}+\sqrt{x_{2}}$. This fits within the TBS model framework. A more complicated alternative approach would be nonlinear regression. One particular way of fitting TBS models is alternating conditional expectation (ACE) which is designed to minimize $\sum_{i}\left(\theta\left(y_{i}\right)-\sum f_{j}\left(x_{i j}\right)\right)^{2}$. Distractingly, this can be trivially minimized by setting $\theta=f_{j}=0$ for all $j$. To avoid this solution, we impose the restriction that the variance of $\theta(y)$ be one. The fitting proceeds using the following algorithm:

  1. Initialize:
    $$
    \theta(y)=\frac{y-\bar{y}}{S D(y)} \quad f_{j}=\hat{\beta}{j} x{j} \quad j=1, \ldots p
    $$
    332
    ADDITIVE MODELS
  2. Cycle:
    $$
    \begin{aligned}
    f_{j} &=S\left(x_{j}, \theta(y)-\sum_{i \neq j} f_{i}\left(x_{i}\right)\right) \
    \theta &=S\left(y, \sum_{j} f_{j}\left(x_{j}\right)\right)
    \end{aligned}
    $$
统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考| Generalized Additive Models

假设检验代写

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Additive Modelsa

在广义线性模型中:
这=Xb和和=μG(μ)=这在哪里⁡(和)∝五(μ)
该方法很容易扩展到加法模型以形成广义加法模型(GAM)。我们将线性预测器替换为
这=b0+∑j=1pFj(Xj)
在 mgcv 包中,Fj由样条表示。这些样条曲线的系数只是可以使用似然法估计的更多参数。
臭氧数据具有相对较小整数值的响应。此外,图中的诊断图15.5显示非恒定方差。这表明泊松响应可能是合适的。我们使用以下方法进行拟合:

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Alternating Conditional Expectations

在加法模型中:
和=一种+∑j=1pFj(Xj)+e
但在双向变换 (TBS) 模型中:
θ(和)=一种+∑j=1pFj(Xj)+e
例如,和=和X1+X2不能通过加法模型很好地建模,但如果我们变换两边,则可以:日志⁡和=X1+X2. 这符合 TBS 模型框架。一种更复杂的替代方法是非线性回归。拟合 TBS 模型的一种特殊方法是交替条件期望 (ACE),旨在最小化∑一世(θ(和一世)−∑Fj(X一世j))2. 令人分心的是,这可以通过设置θ=Fj=0对所有人j. 为了避免这种解决方案,我们施加了以下限制:θ(和)成为一个。拟合使用以下算法进行:

  1. 初始化:
    θ(和)=和−和¯小号D(和)Fj=b^jXjj=1,…p
    332
    附加模型
  2. 循环:
    Fj=小号(Xj,θ(和)−∑一世≠jF一世(X一世)) θ=小号(和,∑jFj(Xj))
统计作业代写statistics代考

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统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考| Additive Models

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考| Additive Models

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统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考| Additive Models

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Modeling Ozone Concentration

In its basic form, the additive model will do poorly when strong interactions exist. In this case we might consider adding terms like $f_{i j}\left(x_{i} x_{j}\right)$ or even $f_{i j}\left(x_{i}, x_{j}\right)$ if there is sufficient data. Categorical variables can be easily accommodated within the model using the usual regression approach. For example:
$$
y=\beta_{0}+\sum_{j=1}^{p} f_{j}\left(X_{j}\right)+Z \gamma+\varepsilon
$$
where $Z$ is the design matrix for the variables that will not be modeled additively, where some may be quantitative and others qualitative. The $\gamma$ are the associated regression parameters. We can also have an interaction between a factor and a continuous predictor by fitting a different function for each level of that factor. For example, we might have $f_{\text {male }}$ and $f_{\text {female }}$.

There are several different ways of fitting additive models in $R$. The gam package originates from the work of Hastie and Tibshirani (1990). The mgcv package is part of the recommended suite that comes with the default installation of $R$ and is based on methods described in Wood $(2000)$. The gam package allows more choice in the smoothers used while the mgcv package has an automatic choice in the amount of smoothing as well as wider functionality. The gss package of Gu (2002) takes a spline-based approach.

The fitting algorithm depends on the package used. The backfitting algorithm is used in the gam package. It works as follows:

  1. We initialize by setting $\beta_{0}=\bar{y}$ and $f_{j}(x)=\hat{\beta}_{j} x$ where $\hat{\beta}$ is some initial estimate, such as the least squares, for $j=1, \ldots p$.
  2. We cycle $j=1, \ldots, p, 1, \ldots, p, 1, \ldots$
    $$
    f_{j}=S\left(x_{j}, y-\beta_{0}-\sum_{i \neq j} f_{i}\left(X_{i}\right)\right)
    $$

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Additive Models Using mgcv

The intercept is the only parametric coefficient in this model because all the predictor terms have smooths. We can compute the equivalent degrees of freedom by an analogy to linear models. For linear smoothers, the relationship between the observed and fitted values may be written as $\hat{y}=P y$. The trace of $P$ then estimates the effective number of parameters. For example, in linear regression, the projection matrix is $X\left(X^{T} X\right)^{-1} X^{T}$ whose trace is equal to the rank of $X$ or the number of identifiable parameters. This notion can be used to obtain the degrees of freedom for additive models. The column marked Ref. df is a modified computation of the degrees of freedom which is more appropriate for use in test statistics.

Since we have sums of squares and degrees of freedom, we can compute $F$ statistics in the same way as linear models. However, the $F$-statistics quoted in the summary output have been modified to produce somewhat better statistical properties. The $p$-values are computed from these $F$-statistics and degrees of freedom although we cannot claim the null distributions are exactly $F$-distributed. Usually, they are good approximations. We see that the $R^{2}$, which in this case is called the “Deviance explained” is somewhat higher than in the $1 \mathrm{~m}$ fit.

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考| Additive Models

假设检验代写

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Modeling Ozone Concentration

在其基本形式中,当存在强相互作用时,加性模型将表现不佳。在这种情况下,我们可能会考虑添加诸如F一世j(X一世Xj)甚至F一世j(X一世,Xj)如果有足够的数据。使用通常的回归方法可以很容易地在模型中容纳分类变量。例如:
和=b0+∑j=1pFj(Xj)+和C+e
在哪里和是不会被加法建模的变量的设计矩阵,其中一些可能是定量的,而另一些可能是定性的。这C是相关的回归参数。我们还可以通过为该因子的每个级别拟合不同的函数来在因子和连续预测变量之间进行交互。例如,我们可能有F男性 和F女性 .

有几种不同的方法来拟合加性模型R. gam 包源自 Hastie 和 Tibshirani (1990) 的工作。mgcv 包是默认安装的推荐套件的一部分R并且基于 Wood 中描述的方法(2000). gam 包允许在使用的平滑器中进行更多选择,而 mgcv 包可以自动选择平滑量以及更广泛的功能。Gu (2002) 的 gss 包采用了基于样条的方法。

拟合算法取决于使用的包。反向拟合算法用于 gam 包中。它的工作原理如下:

  1. 我们通过设置初始化b0=和¯和Fj(X)=b^jX在哪里b^是一些初始估计,例如最小二乘,对于j=1,…p.
  2. 我们骑自行车j=1,…,p,1,…,p,1,…
    Fj=小号(Xj,和−b0−∑一世≠jF一世(X一世))

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Additive Models Using mgcv

截距是该模型中唯一的参数系数,因为所有预测项都具有平滑度。我们可以通过类比线性模型来计算等效自由度。对于线性平滑器,观测值和拟合值之间的关系可以写为和^=磷和. 的踪迹磷然后估计参数的有效数量。例如,在线性回归中,投影矩阵为X(X吨X)−1X吨其迹等于X或可识别参数的数量。这个概念可用于获得加法模型的自由度。标记为 Ref 的列。df 是对自由度的修改计算,更适合用于测试统计。

由于我们有平方和和自由度,我们可以计算F统计方法与线性模型相同。然而F- 摘要输出中引用的统计信息已被修改,以产生更好的统计特性。这p-值是从这些计算出来的F-统计量和自由度,尽管我们不能声称零分布是完全正确的F-分散式。通常,它们是很好的近似值。我们看到R2,在这种情况下被称为“偏差解释”比在1 米合身。

统计作业代写statistics代考

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统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Local Polynomials

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Local Polynomials

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  • 贝叶斯方法 Bayesian methods
  • 线性回归 Linear regression
  • 多项式Lo​​gistic回归 Multinomial regression
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统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考 Local Polynomials

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Confidence Bands

Examples of orthogonal bases are orthogonal polynomials and the Fourier basis. The disadvantage of both these families is that the basis functions are not compactly supported so that the fit of each basis function depends on the whole data. This means that these fits lack the desirable local fit properties that we have seen in previously discussed smoothing methods. Although Fourier methods are popular for some applications, particularly those involving periodic data, they are not typically used for general-purpose smoothing.

Cubic B-splines are compactly supported, but they are not orthogonal. Wavelets have the advantage that they are compactly supported and can be defined so as to possess the orthogonality property. They also possess the multiresolution property which allows them to fit the grosser features of the curve while focusing on the finer detail where necessary.

We begin with the simplest type of wavelet: the Haar basis. The mother wavelet for the Haar family is defined on the interval $[0,1)$ as:
$$
w(x)=\left{\begin{array}{rl}
1 & x \leq 1 / 2 \
-1 & x>1 / 2
\end{array}\right.
$$
We generate the members of the family by dilating and translating this function. The next two members of the family are defined on $[0,1 / 2)$ and $[1 / 2,1)$ by rescaling the mother wavelet to these two intervals. The next four members are defined on the quarter intervals in the same way. We can index the family members by level $j$ and within the level by $k$ so that each function will be defined on the interval $\left[k / 2^{j},(k+1) / 2^{j}\right)$ and takes the form:
$$
h_{n}(x)=2^{j / 2} w\left(2^{j} x-k\right)
$$

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Wavelets

Instead of simply throwing away higher-order coefficients, we could zero out only the small coefficients. We choose the threshold using the default method:
wtd2 $<-$ threshold (wds)
fd2 <-wr (wtd2)
Now we plot the result as seen in the second panel of Figure 14.11.
plot $(\mathbf{y} \sim \mathbf{x}$, exa, col=gray $(0.75))$
lines (m $\sim \mathbf{x}$, exa)
lines (fd2 $\sim x$, exa, 1ty=5, lwdw2)
Instead of simply throwing away higher-order coefficients, we could zero out
only the small coefficients. We choose the threshold using the default method:
wtd2 <- threshold (wds)
fd2 <- wr (wtd2)
Now we plot the result as seen in the second panel of Figure 14 . 11 .
plot ( $\mathrm{x}$, exa, col=gray $(0.75)$ )
lines (m $\sim \mathrm{x}$, exa)
lines (fd2 $\mathbf{x}$, exa, 1 ty $=5, \quad 1 w d=2$ )
Again, we see a piecewise constant fit, but now the segments are of varying lengths.
Where the function is relatively flat, we do not need the detail from the higher-order
terms. Where the function is more variable, the finer detail is helpful.
We could view the thresholded coefficients as a compressed version of the orig-
inal data (or signal). Some information has been lost in the compression, but the
thresholding algorithm ensures that we tend to keep the detail we need, while throw-
ing away noisier elements.
Even so, the fit is not particularly good because the fit is piecewise constant. We
Again, we see a piecewise constant fit, but now the segments are of varying lengths.
Where the function is relatively flat, we do not need the detail from the higher-order
terms. Where the function is more variable, the finer detail is helpful.
We could view the thresholded coefficients as a compressed version of the original data (or signal). Some information has been lost in the compression, but the thresholding algorithm ensures that we tend to keep the detail we need, while throw= ing away noisier elements.

Even so, the fit is not particularly good because the fit is piecewise constant.

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考| Local Polynomials

假设检验代写

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Confidence Bands

正交基的示例是正交多项式和傅里叶基。这两个系列的缺点是基函数没有得到紧凑的支持,因此每个基函数的拟合取决于整个数据。这意味着这些拟合缺乏我们在之前讨论的平滑方法中看到的理想的局部拟合属性。尽管傅里叶方法在某些应用中很受欢迎,尤其是那些涉及周期性数据的应用,但它们通常不用于通用平滑。

三次 B 样条被紧支撑,但它们不是正交的。小波的优点是它们被紧凑地支持并且可以被定义为具有正交性。它们还具有多分辨率特性,使它们能够适应曲线的粗略特征,同时在必要时关注更精细的细节。

我们从最简单的小波类型开始:Haar 基。Haar 族的母小波在区间上定义[0,1)如:
$$
w(x)=\left{1X≤1/2 −1X>1/2\正确的。
在和G和n和r一种吨和吨H和米和米b和rs○F吨H和F一种米一世一世和b和d一世一世一种吨一世nG一种nd吨r一种ns一世一种吨一世nG吨H一世sF你nC吨一世○n.吨H和n和X吨吨在○米和米b和rs○F吨H和F一种米一世一世和一种r和d和F一世n和d○n$[0,1/2)$一种nd$[1/2,1)$b和r和sC一种一世一世nG吨H和米○吨H和r在一种v和一世和吨吨○吨H和s和吨在○一世n吨和rv一种一世s.吨H和n和X吨F○你r米和米b和rs一种r和d和F一世n和d○n吨H和q你一种r吨和r一世n吨和rv一种一世s一世n吨H和s一种米和在一种和.在和C一种n一世nd和X吨H和F一种米一世一世和米和米b和rsb和一世和v和一世$j$一种nd在一世吨H一世n吨H和一世和v和一世b和$到$s○吨H一种吨和一种CHF你nC吨一世○n在一世一世一世b和d和F一世n和d○n吨H和一世n吨和rv一种一世$[到/2j,(到+1)/2j)$一种nd吨一种到和s吨H和F○r米:
h_{n}(x)=2^{j / 2} w\left(2^{j} xk\right)
$$

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Wavelets

我们可以只将小系数归零,而不是简单地丢弃高阶系数。我们使用默认方法选择阈值:
wtd2<−threshold (wds)
fd2 <-wr (wtd2)
现在我们绘制结果,如图 14.11 的第二个面板所示。
阴谋(和∼X, exa, col=灰色(0.75))
线(米∼X, exa)
行 (fd2∼X, exa, 1ty=5, lwdw2)我们可以只将小系数
归零,而不是简单地丢弃高阶系数。
我们使用默认方法选择阈值:
wtd2 <- threshold (wds)
fd2 <- wr (wtd2)
现在我们绘制结果,如图 14 的第二个面板所示。11.
阴谋 (X, exa, col=灰色(0.75))
线 (米∼X, exa)
行 (fd2X, 例如, 1 份=5,1在d=2)
同样,我们看到分段常数拟合,但现在段的长度不同。
在函数相对平坦的地方,我们不需要高阶
项的细节。在函数变化更大的地方,更精细的细节是有帮助的。
我们可以将阈值系数视为
原始数据(或信号)的压缩版本。一些信息在压缩过程中丢失了,但
阈值算法确保我们倾向于保留我们需要的细节,同时
丢弃噪声较大的元素。
即便如此,拟合也不是特别好,因为拟合是分段常数。我们
再次看到分段常数拟合,但现在段的长度不同。
在函数相对平坦的地方,我们不需要高阶
项的细节。在函数变化更大的地方,更精细的细节是有帮助的。
我们可以将阈值系数视为原始数据(或信号)的压缩版本。一些信息在压缩过程中丢失了,但是阈值算法确保我们倾向于保留我们需要的细节,同时扔掉噪音更大的元素。

即便如此,拟合也不是特别好,因为拟合是分段常数。

统计作业代写statistics代考

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。

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考| Nonparametric Regression

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考| Nonparametric Regression

如果你也在 怎样代写广义线性模型Generalized Linear Model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。在統計學上,廣義線性模型(generalized linear model,缩写作GLM) 是一種應用灵活的線性迴歸模型。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™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写广义线性模型Generalized Linear Model方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写广义线性模型Generalized Linear Model代写方面经验极为丰富,各种代写广义线性模型Generalized Linear Model相关的作业也就用不着 说。

我们提供的代写广义线性模型Generalized Linear Model及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • 极大似然 Maximum likelihood
  • 贝叶斯方法 Bayesian methods
  • 线性回归 Linear regression
  • 多项式Lo​​gistic回归 Multinomial regression
  • 采样理论 sampling theory
统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考| Nonparametric Regression

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Kernel Estimators

In its simplest form, this is just a moving average estimator. More generally, our estimate of $f$, called $\hat{f}{\lambda}(x)$, is: $\hat{f}{\lambda}(x)=\frac{1}{n \lambda} \sum_{j=1}^{n} K\left(\frac{x-x_{j}}{\lambda}\right) Y_{j}=\frac{1}{n} \sum_{j=1}^{n} w_{j} Y_{j} \quad$ where $\quad w_{j}=K\left(\frac{x-x_{j}}{\lambda}\right) / \lambda$
$K$ is a kernel where $\int K=1$. The moving average kernel is rectangular, but smoother kernels can give better results. $\lambda$ is called the bandwidth, window width or smoothing parameter. It controls the smoothness of the fitted curve.

If the $x$ s are spaced very unevenly, then this estimator can give poor results. This problem is somewhat ameliorated by the Nadaraya-Watson estimator:
$$
f_{\lambda}(x)=\frac{\sum_{j=1}^{n} w_{j} Y_{j}}{\sum_{j=1}^{n} w_{j}}
$$
We see that this estimator simply modifies the moving average estimator so that it is a true weighted average where the weights for each $y$ will sum to one.

It is worth understanding the basic asymptotics of kernel estimators. The optimal choice of $\lambda$ gives:
$$
\operatorname{MSE}(x)=E\left(f(x)-\hat{f}_{\lambda}(x)\right)^{2}=O\left(n^{-4 / 5}\right)
$$
MSE stands for mean squared error and we see that this decreases at a rate proportional to $n^{-4 / 5}$ with the sample size. Compare this to the typical parametric estimator where $\operatorname{MSE}(x)=O\left(n^{-1}\right)$, provided that the parametric model is correct. So the kernel estimator is less efficient. Indeed, the relative difference between the MSEs becomes substantial as the sample size increases. However, if the parametric model is incorrect, the MSE will be $O(1)$ and the fit will not improve past a certain point even with unlimited data. The advantage of the nonparametic approach is the protection against model specification error. Without assuming much stronger restrictions on $f$, nonparametric estimators cannot do better than $O\left(n^{-4 / 5}\right)$.

The implementation of a kernel estimator requires two choices: the kernel and the smoothing parameter. For the choice of kernel, smoothness and compactness are desirable. We prefer smoothness to ensure that the resulting estimator is smooth, so for example, the uniform kernel will give stepped-looking fit that we may wish to avoid. We also prefer a compact kernel because this ensures that only data, local to the point at which $f$ is estimated, is used in the fit. This means that the Gaussian kernel is less desirable, because although it is light in the tails, it is not zero, meaning that the contribution of every point to the fit must be computed. The optimal choice under some standard assumptions is the Epanechnikov kernel:
$$
K(x)= \begin{cases}\frac{3}{4}\left(1-x^{2}\right) & |x|<1 \ 0 & \text { otherwise }\end{cases}
$$

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Splines

Smoothing Splines: The model is $y_{i}=f\left(x_{i}\right)+\varepsilon_{i}$, so in the spirit of least squares, we might choose $\hat{f}$ to minimize the MSE: $\frac{1}{n} \sum\left(y_{i}-f\left(x_{i}\right)\right)^{2}$. The solution is $\hat{f}\left(x_{i}\right)=y_{i}$ This is a “join the dots” regression that is almost certainly too rough. Instead, suppose we choose $\hat{f}$ to minimize a modified least squares criterion:
$$
\frac{1}{n} \sum\left(Y_{i}-f\left(x_{i}\right)\right)^{2}+\lambda \int\left[f^{\prime \prime}(x)\right]^{2} d x
$$
where $\lambda>0$ is the smoothing parameter and $\int\left[f^{\prime \prime}(x)\right]^{2} d x$ is a roughness penalty. When $f$ is rough, the penalty is large, but when $f$ is smooth, the penalty is small. Thus the two parts of the criterion balance fit against smoothness. This is the smoothing spline fit.
SPLINES
303
For this choice of roughness penalty, the solution is of a particular form: $\hat{f}$ is a cubic spline. This means that $\hat{f}$ is a piecewise cubic polynomial in each interval $\left(x_{i}, x_{i+1}\right)$ (assuming that the $x_{i}$ s are unique and sorted). It has the property that $\hat{f}, \hat{f}^{\prime}$ and $\hat{f}^{\prime \prime}$ are continuous. Given that we know the form of the solution, the estimation is reduced to the parametric problem of estimating the coefficients of the polynomials. This can be done in a numerically efficient way.

Several variations on the basic theme are possible. Other choices of roughness penalty can be considered, where penalties on higher-order derivatives lead to fits with more continuous derivatives. We can also use weights by inserting them in the sum of squares part of the criterion. This feature is useful when smoothing splines are means to an end for some larger procedure that requires weighting. A robust version can be developed by modifying the sum of squares criterion to:
$$
\sum \rho\left(y_{i}-f\left(x_{i}\right)\right)+\lambda \int\left[f^{\prime \prime}(x)\right]^{2} d x
$$

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考| Nonparametric Regression

假设检验代写

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Kernel Estimators

在最简单的形式中,这只是一个移动平均估计量。更一般地说,我们的估计F, 称为F^λ(X), 是:F^λ(X)=1nλ∑j=1n到(X−Xjλ)和j=1n∑j=1n在j和j在哪里在j=到(X−Xjλ)/λ
到是一个内核,其中∫到=1. 移动平均内核是矩形的,但更平滑的内核可以提供更好的结果。λ称为带宽、窗口宽度或平滑参数。它控制拟合曲线的平滑度。

如果Xs 的间隔非常不均匀,那么这个估计器可能会给出很差的结果。Nadaraya-Watson 估计器在一定程度上改善了这个问题:
Fλ(X)=∑j=1n在j和j∑j=1n在j
我们看到这个估计器只是简单地修改了移动平均估计器,使它成为一个真正的加权平均,其中每个和总和为一。

理解核估计器的基本渐近是值得的。的最优选择λ给出:
MSE⁡(X)=和(F(X)−F^λ(X))2=○(n−4/5)
MSE 代表均方误差,我们看到它以与n−4/5与样本量。将此与典型的参数估计器进行比较,其中MSE⁡(X)=○(n−1),前提是参数模型是正确的。因此内核估计器的效率较低。事实上,随着样本量的增加,MSE 之间的相对差异变得很大。但是,如果参数模型不正确,则 MSE 将○(1)即使有无限的数据,拟合度也不会提高到某个点。非参数方法的优点是防止模型规范错误。没有假设更严格的限制F, 非参数估计器不能比○(n−4/5).

内核估计器的实现需要两个选择:内核和平滑参数。对于内核的选择,平滑和紧凑是可取的。我们更喜欢平滑度以确保生成的估计器是平滑的,因此例如,统一内核将提供我们可能希望避免的阶梯式拟合。我们也更喜欢紧凑的内核,因为这样可以确保只有本地数据F是估计的,是在拟合中使用的。这意味着高斯核不太理想,因为尽管尾部很轻,但它不为零,这意味着必须计算每个点对拟合的贡献。在一些标准假设下的最优选择是 Epanechnikov 核:
到(X)={34(1−X2)|X|<1 0 否则 

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Splines

平滑样条:模型是和一世=F(X一世)+e一世,所以本着最小二乘的精神,我们可以选择F^最小化 MSE:1n∑(和一世−F(X一世))2. 解决方案是F^(X一世)=和一世这是一个“加入点”回归,几乎可以肯定是太粗糙了。相反,假设我们选择F^最小化修正的最小二乘准则:
1n∑(和一世−F(X一世))2+λ∫[F′′(X)]2dX
在哪里λ>0是平滑参数和∫[F′′(X)]2dX是粗糙度惩罚。什么时候F很粗糙,惩罚很大,但是当F很顺利,惩罚很小。因此,标准的两部分平衡适合平滑度。这是平滑样条拟合。
SPLINES
303
对于这种粗糙度惩罚的选择,解决方案具有特定的形式:F^是三次样条。这意味着F^是每个区间的分段三次多项式(X一世,X一世+1)(假设X一世s 是唯一且已排序的)。它具有以下属性F^,F^′和F^′′是连续的。鉴于我们知道解的形式,估计被简化为估计多项式系数的参数问题。这可以以数字有效的方式完成。

基本主题的几种变化是可能的。可以考虑其他粗糙度惩罚的选择,其中对高阶导数的惩罚导致拟合更连续的导数。我们还可以通过将权重插入标准的平方和部分来使用权重。当平滑样条曲线是一些需要加权的较大过程的终点时,此功能很有用。可以通过将平方和标准修改为:
∑ρ(和一世−F(X一世))+λ∫[F′′(X)]2dX

统计作业代写statistics代考

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随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 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。

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。

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考| Count Response

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  • 极大似然 Maximum likelihood
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  • 采样理论 sampling theory
统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考| Count Response

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|the STAN fit to the epilepsy data

Both were not treated $($ treat $=0)$. The expind indicates the baseline phase by 0 and the treatment phase by 1. The length of these time phases is recorded in timeadj. We have created three new convenience variables: period, denoting the 2- or 8 week periods, drug recording the type of treatment in nonnumeric form and phase indicating the phase of the experiment.

We now compute the mean number of seizures per week broken down by the treatment and baseline vs. experimental period. The dplyr package is useful for these types of group summaries:
library (dplyr)
epilepsy 와>읨
group by (drug, phase) 학하의
summarise (rate-mean (seizures/timeadj)) t के ?
xtabs (formula=rate phase $+$ drug)
We see that the rate of seizures in the treatment group actually increases during the period in which the drug was taken. The rate of seizures also increases even more in the placebo group. Perhaps some other factor is causing the rate of seizures to increase during the treatment period and the drug is actually having a beneficial effect. Now we make some plots to show the difference between the treatment and the control. The first plot shows the difference between the two groups during the experimental period only:

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Generalized Estimating Equations

The advantage of the quasi-likelihood approach as described in Section $9.4$ compared to GLMs was that we did not need to specify the distribution of the response. We only needed to give the link function and the variance. We can adapt this approach for repeated measures and/or longitudinal studies. Let $Y_{i}$ be a vector of random variables representing the responses on a given individual or cluster and let $E Y_{i}=\mu_{i}$ which is then linked to the linear predictor using $g\left(\mu_{i}\right)=x_{i}^{T} \beta$, where $g$ is a link function appropriate to the response type and $x_{i}$ is the predictor vector.
As with the quasi-likelihood, we also need to specify a variance function $a()$ :
$$
\operatorname{var} Y_{i}=\phi a\left(\mu_{i}\right)
$$
Certain choices of $a()$ will be sensible depending on the type of response. The $\phi$ is a scale parameter which may be set to one if not needed.

In addition, we must also specify how the responses within an individual or cluster are correlated with each other. We set a working correlation matrix $R_{i}(\alpha)$ depending on a parameter $\alpha$ which we will estimate. This results in a working covariance matrix for $Y_{i}$ :
$$
V_{i}=\phi A_{i}^{1 / 2} R_{i}(\alpha) A_{i}^{1 / 2}
$$
where $A_{i}$ is a diagonal matrix formed from $a\left(\mu_{i}\right)$.
Given estimates of $\phi$ and $\alpha$, we can estimate $\beta$ by setting the (multivariate) score function to zero and solving:
$$
\sum_{i}\left(\frac{\partial \mu_{i}}{\partial \beta}\right)^{T} V_{i}^{-1}\left(Y_{i}-\mu_{i}\right)=0
$$

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考| Count Response

假设检验代写

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|the STAN fit to the epilepsy data

两人均未治疗(对待=0). expind 用 0 表示基线阶段,用 1 表示治疗阶段。这些时间阶段的长度记录在 timeadj 中。我们创建了三个新的便利变量:周期,表示 2 或 8 周的周期,以非数字形式记录治疗类型的药物和表示实验阶段的阶段。

我们现在计算按治疗和基线与实验期细分的每周平均癫痫发作次数。dplyr 包对这些类型的组摘要很有用:
library (dplyr)
epilepsy 와>읨
group by (drug, phase) 학하의
summarise (rate-mean (seizures/timeadj)) t के ?
xtabs(公式=速率阶段+药物)
我们看到治疗组的癫痫发作率实际上在服用药物期间增加。安慰剂组的癫痫发作率也增加得更多。也许其他一些因素导致癫痫发作率在治疗期间增加,并且药物实际上具有有益效果。现在我们制作一些图表来显示处理和控制之间的差异。第一个图仅显示了实验期间两组之间的差异:

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Generalized Estimating Equations

准似然方法的优势,如第 1 节所述9.4与 GLM 相比,我们不需要指定响应的分布。我们只需要给出链接函数和方差。我们可以将这种方法用于重复测量和/或纵向研究。让和一世是表示对给定个体或集群的响应的随机变量向量,并让和和一世=μ一世然后使用链接到线性预测器G(μ一世)=X一世吨b, 在哪里G是适合响应类型的链接函数,并且X一世是预测向量。
与准似然一样,我们还需要指定一个方差函数一种():
在哪里⁡和一世=φ一种(μ一世)
的某些选择一种()根据响应的类型,将是明智的。这φ是一个比例参数,如果不需要,可以设置为 1。

此外,我们还必须指定个体或集群内的响应如何相互关联。我们设置了一个工作相关矩阵R一世(一种)取决于参数一种我们将估计。这导致了一个工作协方差矩阵和一世:
五一世=φ一种一世1/2R一世(一种)一种一世1/2
在哪里一种一世是一个对角矩阵,由一种(μ一世).
给定的估计φ和一种, 我们可以估计b通过将(多变量)得分函数设置为零并求解:
∑一世(∂μ一世∂b)吨五一世−1(和一世−μ一世)=0

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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

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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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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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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。

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Mixed Effect Models

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我们提供的代写广义线性模型Generalized Linear Model及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

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  • 采样理论 sampling theory
统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Mixed Effect Models

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Generalized Linear Mixed Models

Generalized linear mixed models (GLMM) combine the ideas of generalized linear models with the random effects modeling ideas of the previous two chapters. The response is a random variable, $Y_{i}$, taking observed values, $y_{i}$, for $i=1, \ldots, n$, and follows an exponential family distribution as defined in Chapter 8 :
$$
f\left(y_{i} \mid \theta_{i}, \phi\right)=\exp \left[\frac{y_{i} \theta_{i}-b\left(\theta_{i}\right)}{a(\phi)}+c(y, \phi)\right]
$$
Let $E Y_{i}=\mu_{i}$ and let this be connected to the linear predictor $\eta_{i}$ using the link function $g$ by $\eta_{i}=g\left(\mu_{i}\right)$. Suppose for simplicity that we use the canonical link for $g$ so that we may make the direct connection that $\theta_{i}=\mu_{i}$.

Now let the random effects, $\gamma$, have distribution $h(\gamma \mid V)$ for parameters $V$. The fixed effects are $\beta$. Conditional on the random effects, $\gamma$,
$$
\theta_{i}=x_{i}^{T} \beta+z_{i}^{T} \gamma
$$
where $x_{i}$ and $z_{i}$ are the corresponding rows from the design matrices, $X$ and $Z$, for the respective fixed and random effects. Now the likelihood may be written as:
$$
L(\beta, \phi, V \mid y)=\prod_{i=1}^{n} \int f\left(y_{i} \mid \beta, \phi, \gamma\right) h(\gamma \mid V) d \gamma
$$
Typically the random effects are assumed normal: $\gamma \sim N(0, D)$. However, unless $f$ is also normal, the integral remains in the likelihood, which becomes difficult to compute, particularly if the random effects structure is complicated.

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Inference

A variety of approaches are available for estimating and performing inference for these models. All have strengths and weaknesses so it is not possible to recommend a single method to use in all circumstances. We present an overview of the theory behind these approaches before demonstrating the implementation on two examples. Later in the chapter, we discuss a related method called generalized estimating equations (GEE).

Penalized Quasi-Likelihood (PQL): In Section 8.2, we described a method by
275
276
MIXED EFFECT MODELS FOR NONNORMAL RESPONSES
which GLMs can be fit using only LMs with weights. The idea is to produce a linearized version of the response which we called the adjusted dependent variable (sometimes called the pseudo or working response) defined as
$$
\tilde{y}^{i}=\hat{\eta}^{i}+\left.\left(y-\hat{\mu}^{i}\right) \frac{d \eta}{d \mu}\right|_{\eta^{i}}
$$

统计代写| 假设检验代写代考|Mixed Effect Models

假设检验代写

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Generalized Linear Mixed Models

广义线性混合模型(GLMM)将广义线性模型的思想与前两章的随机效应建模思想相结合。响应是一个随机变量,和一世,取观测值,和一世, 为了一世=1,…,n, 并遵循第 8 章中定义的指数族分布:
F(和一世∣θ一世,φ)=经验⁡[和一世θ一世−b(θ一世)一种(φ)+C(和,φ)]
让和和一世=μ一世并让它连接到线性预测器这一世使用链接功能G经过这一世=G(μ一世). 假设为简单起见,我们使用规范链接G这样我们就可以建立直接的联系θ一世=μ一世.

现在让随机效应,C, 有分布H(C∣五)对于参数五. 固定效应是b. 以随机效应为条件,C,
θ一世=X一世吨b+和一世吨C
在哪里X一世和和一世是设计矩阵中的相应行,X和和, 对于各自的固定和随机效应。现在可能性可以写成:
一世(b,φ,五∣和)=∏一世=1n∫F(和一世∣b,φ,C)H(C∣五)dC
通常假设随机效应是正常的:C∼ñ(0,D). 然而,除非F也是正常的,积分保留在似然中,这变得难以计算,特别是在随机效应结构复杂的情况下。

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Inference

有多种方法可用于估计和执行这些模型的推理。所有人都有优点和缺点,因此不可能推荐一种在所有情况下都使用的方法。在演示两个示例的实现之前,我们将概述这些方法背后的理论。在本章后面,我们将讨论一种称为广义估计方程(GEE)的相关方法。

惩罚拟似然(PQL):在第 8.2 节中,我们描述了一种方法,通过
275
276个
用于非正常响应的混合效应模型
,仅使用带权重的 LM 可以拟合 GLM。这个想法是产生响应的线性化版本,我们将其称为调整后的因变量(有时称为伪响应或工作响应),定义为
和~一世=这^一世+(和−μ^一世)d这dμ|这一世

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统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考| Discussion

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统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考| Discussion

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Exercises

  1. The denim dataset concerns the amount of waste in material cutting for a jeans manufacturer due to five suppliers. See another question on this dataset in Chapter 10 .
    (a) Plot the data and comment.
    (b) Fit the one-way ANOVA model using INLA using the default prior. Comment on the fit.
    (c) Refit the model but with more informative priors. Make a density plot of the error and supplier SD posterior densities.
    (d) Calculate summaries of the posteriors from the model fit.
    (e) Report $95 \%$ credible intervals for the SDs using the summary output. Compute the posterior modes for the error and supplier SDs and compare these to the posterior means.
    (f) Remove the two outliers from the data and repeat the analysis. Comment on any interesting differences.
  2. Use the denim dataset again for this question but conduct the analysis using STAN.
    (a) Fit the one-way ANOVA model using STAN with the default prior. Produce diagnostic plots for the three parameters: the mean and standard deviations of the supplier and error effects.
    (b) Report the posterior mean, $95 \%$ credible intervals and effective sample size for the three parameters.
    (c) Make a plot of the posterior densities of the supplier and error effects. Estimate the probability that the supplier SD is bigger than the error SD.
    (d) Plot the posterior distributions of the five suppliers. Which supplier tends to produce the least waste and which the most? What is the probability that the best supplier is better than the worst supplier?
    (e) A plot of the data reveals two obvious outliers. Repeat the analysis without these two points and report on any interesting differences with the full data.

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|maximum

The maximum likelihood analysis of linear mixed models, demonstrated in Chapters 10 and 11 , has several advantages. The models can be specified and fit with a single $R$ command. The statistical hypothesis testing paradigm is widely accepted and may be required for the communication of some scientific research. The calculation of the $p$-values can be difficult, but is possible, even if simulation methods, such as the bootstrap, are required. Even so, problems may arise in fitting these models, particularly to larger datasets. Some types of valid questions cannot be answered in this mode of analysis.

The Bayesian approach offers a quite different way of analyzing this class of models. It offers several advantages in that we can use prior information to improve the inference and we can answer various relevant questions about the application in natural ways. There are some drawbacks. The models are more difficult to specify and require more programming knowledge, particularly when using STAN. The fitting process may fail in ways which are difficult to diagnose and rectify. The specification of reliable, so-called noninformative priors does not seem possible as failures producing unreasonable results are not uncommon. This requires us to think carefully about the specification of these priors. To the Bayesian, this is expected, but to others, this introduces an additional element of subjectivity which makes reaching convincing conclusions more difficult.

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考| Discussion

假设检验代写

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Exercises

  1. 牛仔布数据集涉及一家牛仔裤制造商因五家供应商而在材料切割中产生的浪费量。请参阅第 10 章中有关此数据集的另一个问题。
    (a) 绘制数据和评论。
    (b) 使用默认先验使用 INLA 拟合单向 ANOVA 模型。评论合身。
    (c) 重新拟合模型,但具有更多信息的先验。绘制误差和供应商 SD 后验密度的密度图。
    (d) 根据模型拟合计算后验的总结。
    (e) 报告95%使用汇总输出的 SD 的可信区间。计算误差和供应商 SD 的后验模式,并将其与后验均值进行比较。
    (f) 从数据中删除两个异常值并重复分析。评论任何有趣的差异。
  2. 再次使用牛仔布数据集解决这个问题,但使用 STAN 进行分析。
    (a) 使用 STAN 与默认先验拟合单向 ANOVA 模型。为三个参数生成诊断图:供应商的平均值和标准偏差以及误差效应。
    (b) 报告后验平均值,95%三个参数的可信区间和有效样本量。
    (c) 绘制供应商后验密度和误差效应的图。估计供应商 SD 大于误差 SD 的概率。
    (d) 绘制五个供应商的后验分布。哪个供应商倾向于产生最少的浪费,哪个最多?最好的供应商优于最差的供应商的概率是多少?
    (e) 数据图显示了两个明显的异常值。在没有这两点的情况下重复分析,并报告与完整数据的任何有趣差异。

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|maximum

第 10 章和第 11 章演示的线性混合模型的最大似然分析有几个优点。模型可以指定并适合单个R命令。统计假设检验范式被广泛接受,并且可能是某些科学研究交流所必需的。的计算p-values 可能很困难,但即使需要模拟方法(例如引导程序)也是可能的。即便如此,在拟合这些模型时可能会出现问题,特别是对于更大的数据集。这种分析模式无法回答某些类型的有效问题。

贝叶斯方法提供了一种完全不同的分析此类模型的方法。它提供了几个优点,因为我们可以使用先验信息来改进推理,并且我们可以以自然的方式回答有关应用程序的各种相关问题。有一些缺点。这些模型更难指定并且需要更多的编程知识,尤其是在使用 STAN 时。拟合过程可能以难以诊断和纠正的方式失败。可靠的、所谓的非信息性先验的规范似乎是不可能的,因为产生不合理结果的故障并不少见。这需要我们仔细考虑这些先验的规范。对贝叶斯来说,这是意料之中的,但对其他人来说,

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