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|Multinomial Logit Model

As with the binary response model, we must find a way to link the probabilities $p_{i j}$ to the predictors $x_{i}$, while ensuring that the probabilities are restricted between zero and one. We can use a similar idea:
$$
\eta_{i j}=x_{i}^{T} \beta_{j}=\log \frac{p_{i j}}{p_{i 1}}, \quad j=2, \ldots, J
$$
We must obey the constraint that $\sum_{j=1}^{J} p_{i j}=1$, so it is convenient to declare one of the categories as the baseline, say, $j=1$. So we get $p_{i 1}=1-\sum_{j=2}^{J} p_{i j}$ and have:
$$
p_{i j}=\frac{\exp \left(\eta_{i j}\right)}{1+\sum_{j=2}^{J} \exp \left(\eta_{i j}\right)}
$$
Note that $\eta_{i 1}=0$. It does not matter which category is declared as the baseline although some choices may be more convenient for interpretation. We may estimate the parameters of this model using maximum likelihood and then use the standard methods of inference.

Consider an example drawn from a subset of the 1996 American National Election Study (Rosenstone et al. (1997)). For simplicity, we consider only the age,
129
MULTINOMIAL DATA
130
education level and income group of the respondents. Our response will be the party identification of the respondent: Democrat, Independent or Republican. The original data involved more than three categories; we collapse this to three, again for simplicity of the presentation.

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

Linear discriminant analysis (LDA) is a method based on linear combinations of the predictors that classifies cases into one of a fixed number of possibilities. This prediction is called classification and LDA is usually considered as a classification method. A multinomial logit model explains the relationship between a response that can take one of a fixed number of levels and linear combinations of the predictors. Although LDA focuses more on prediction and the multinomial logit more on explanation, we can learn from comparing the two. We give only a brief introduction to LDA here and the reader is encouraged to consult other sources regarding this method. We focus on the explanatory insights offered by LDA in this section.

Consider the vector of predictors $\mathbf{x}{\mathbf{i}}$ for $i=1, \ldots, n$. We can compute a measure of total variation in the data using the total sum of squares $S$ : $$ S=\sum{i=1}^{n}\left(\mathbf{x}{\mathbf{i}}-\overline{\mathbf{x}}\right)\left(\mathbf{x}{\mathbf{i}}-\overline{\mathbf{x}}\right)^{T}
$$
LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS
135
Suppose we have $G$ groups and we add a group subscript $g$ to denote which group a case belongs to. We define the within-group covariance $W$ as:
$$
W=\sum_{g=1}^{G} \sum_{i=1}^{n_{g}}\left(\mathbf{x}{\mathrm{gi}}-\overline{\mathbf{x}}{\mathrm{g}}\right)\left(\mathbf{x}{\mathrm{gi}}-\overline{\mathbf{x}}{\mathrm{g}}\right)^{T}
$$
We define the between-groups covariance $B$ as:
$$
B=\sum_{g=1}^{G}\left(\overline{\mathbf{x}}{g}-\overline{\mathbf{x}}\right)\left(\overline{\mathbf{x}}{g}-\overline{\mathbf{x}}\right)^{T}
$$
where $n_{g}$ is the number of cases in group $g$. We have $S=W+B$. We want to form linear combinations a of the predictors to maximize the separation between the groups. To achieve this, we choose a to maximize:
$$
\frac{a^{T} B a}{a^{T} W a}
$$
The solution can be found using eigendecomposition of $W^{-1} B$. The first eigenvector represents the combination which maximizes the ratio with subsequent eigenvectors representing the next best solutions subject to the requirement that they are orthogonal to previous eigenvectors.

假设检验代写

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

与二元响应模型一样，我们必须找到一种方法来链接概率p一世j对预测者X一世，同时确保概率限制在零和一之间。我们可以使用类似的想法：
这一世j=X一世吨bj=日志⁡p一世jp一世1,j=2,…,Ĵ
我们必须遵守以下约束∑j=1Ĵp一世j=1，因此将其中一个类别声明为基线很方便，例如，j=1. 所以我们得到p一世1=1−∑j=2Ĵp一世j并且有：
p一世j=经验⁡(这一世j)1+∑j=2Ĵ经验⁡(这一世j)
注意这一世1=0. 尽管某些选择可能更便于解释，但将哪个类别声明为基线并不重要。我们可以使用最大似然估计这个模型的参数，然后使用标准的推理方法。

考虑一个取自 1996 年美国全国选举研究（Rosenstone 等人（1997））子集的例子。为简单起见，我们仅考虑受访者的年龄、
129
多项数据
130
教育水平和收入组。我们的回应将是受访者的党派身份：民主党、独立党或共和党。原始数据涉及三类以上；我们再次将其折叠为三个，以简化演示。

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

线性判别分析 (LDA) 是一种基于预测变量的线性组合的方法，它将案例分类为固定数量的可能性之一。这种预测称为分类，LDA通常被认为是一种分类方法。多项式 logit 模型解释了可以采用固定数量水平之一的响应与预测变量的线性组合之间的关系。虽然 LDA 更侧重于预测，而多项式 logit 更侧重于解释，但我们可以通过比较两者来学习。我们在此仅对 LDA 进行简要介绍，鼓励读者查阅有关此方法的其他来源。在本节中，我们关注 LDA 提供的解释性见解。

考虑预测变量的向量X一世为了一世=1,…,n. 我们可以使用总平方和来计算数据中总变化的度量小号:小号=∑一世=1n(X一世−X¯)(X一世−X¯)吨
线性判别分析
135
假设我们有G组，我们添加一个组下标G表示一个案例属于哪个组。我们定义组内协方差在如：
$$
W=\sum_{g=1}^{G} \sum_{i=1}^{n_{g}}\left(\mathbf{x} {\mathrm{gi}}-\overline{ \mathbf{x}} {\mathrm{g}}\right)\left(\mathbf{x} {\mathrm{gi}}-\overline{\mathbf{x}} {\mathrm{g}}\right )^{T}
在和d和F一世n和吨H和b和吨在和和n−Gr○你psC○v一种r一世一种nC和$乙$一种s:
B=\sum_{g=1}^{G}\left(\overline{\mathbf{x}}{g}-\overline{\mathbf{x}}\right)\left(\overline{\mathbf{ x}}{g}-\overline{\mathbf{x}}\right)^{T}
在H和r和$nG$一世s吨H和n你米b和r○FC一种s和s一世nGr○你p$G$.在和H一种v和$小号=在+乙$.在和在一种n吨吨○F○r米一世一世n和一种rC○米b一世n一种吨一世○ns一种○F吨H和pr和d一世C吨○rs吨○米一种X一世米一世和和吨H和s和p一种r一种吨一世○nb和吨在和和n吨H和Gr○你ps.吨○一种CH一世和v和吨H一世s,在和CH○○s和一种吨○米一种X一世米一世和和:
\frac{a^{T} B a}{a^{T} W a}
$$
可以使用特征分解找到解在−1乙. 第一个特征向量表示使比率最大化的组合，随后的特征向量表示下一个最佳解决方案，条件是它们与先前的特征向量正交。

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

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

机器学习代写

随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考

基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

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

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Two-by-Two Tables

We see that there are somewhat more poor left eyes and good right eyes, so perhaps marginal homogeneity does not hold here. The assumption of symmetry implies marginal homogeneity (the reverse is not necessarily true). We may observe data where there is a difference in the frequencies of the levels of the rows and columns, but still be interested in symmetry. Suppose we set:
$$
p_{i j}=\alpha_{i} \beta_{j} \gamma_{i j}
$$
where $\gamma_{i j}=\gamma_{j i}$. This will allow for some symmetry while allowing for different
114
CONTINGENCY TABLES
marginals. This is the quasi-symmetry model. Now:
$$
\log E Y_{i j}=\log n p_{i j}=\log n+\log \alpha_{i}+\log \beta_{j}+\log \gamma_{i j}
$$

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Three-Way Contingency Tables

We see that there is some variation in the odds ratio, but they are all greater than one with the exception of the 25-34 age group. We could test for independence in each $2 \times 2$ table, but it is better to use a combined test. The Mantel-Haenszel test is designed to test independence in $2 \times 2$ tables across $K$ strata. It only makes sense to use this test if the relationship is similar in each stratum. For this data, the observed odds ratios do not vary greatly, so the use of the test is justified.

Let the entries in the $2 \times 2 \times K$ table be $y_{i j k}$. If we assume a hypergeometric distribution in each $2 \times 2$ table, then $y_{11 k}$ is sufficient for each table given that we assume that the marginal totals for each table carry no information. The MantelHaenszel statistic is:
$$
\frac{\left(\left|\sum_{k} y_{11 k}-\sum_{k} E y_{11 k}\right|-1 / 2\right)^{2}}{\sum_{k} \text { var } y_{11 k}}
$$
where the expectation and variance are computed under the null hypothesis of independence in each stratum. The statistic is approximately $\chi_{1}^{2}$ distributed under the null, although it is possible to make an exact calculation for smaller datasets. The statistic as stated above is due to Mantel and Haenszel (1959), but a version without the half-continuity correction was published by Cochran (1954). For this reason, it is sometimes known as the Cochran-Mantel-Haenszel statistic.
We compute the statistic for the data here:

假设检验代写

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Two-by-Two Tables

我们看到左眼差一些，右眼好一些，所以边际同质性在这里可能不成立。对称性假设意味着边际同质性（反之不一定正确）。我们可能会观察到行和列的水平频率存在差异的数据，但仍然对对称性感兴趣。假设我们设置：
p一世j=一种一世bjC一世j
在哪里C一世j=Cj一世. 这将允许一些对称性，同时允许不同的
114
CONTINGENCY TABLES
边缘。这就是准对称模型。现在：
日志⁡和和一世j=日志⁡np一世j=日志⁡n+日志⁡一种一世+日志⁡bj+日志⁡C一世j

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Three-Way Contingency Tables

我们看到优势比存在一些差异，但除了 25-34 岁年龄组之外，它们都大于 1。我们可以测试每个人的独立性2×2表，但最好使用组合测试。Mantel-Haenszel 测试旨在测试独立性2×2跨表到地层。仅当每个层中的关系相似时，才有意义使用此测试。对于该数据，观察到的优势比变化不大，因此使用该检验是合理的。

让条目中的2×2×到表是和一世j到. 如果我们假设在每个2×2表，然后和11到鉴于我们假设每个表的边际总数不包含任何信息，因此对于每个表来说是足够的。MantelHaenszel 统计量为：
(|∑到和11到−∑到和和11到|−1/2)2∑到 在哪里 和11到
其中期望和方差是在每个层独立性的零假设下计算的。统计量约为χ12分布在空值下，尽管可以对较小的数据集进行精确计算。上述统计数据来自 Mantel 和 Haenszel (1959)，但 Cochran (1954) 发表了一个没有半连续性校正的版本。因此，它有时被称为 Cochran-Mantel-Haenszel 统计量。
我们在这里计算数据的统计量：

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时间序列分析代写

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

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MATLAB代写

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统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Two-by-Two Tables

We see that both predictors are significant relative to the full model. By examining the coefficients, we see that wafers without particles occur at a significantly higher rate than wafers with particles. Similarly, we see that good-quality wafers occur at a significantly higher rate than bad-quality wafers.

The model coefficients are closely related to the marginal totals in the table. The maximum likelihood estimates satisfy:
$$
X^{T} y=X^{T} \hat{\mu}
$$
where the $X^{T} y$ is, in this example:
(t (model. matrix (modl)) 화와 $y$ ) $[,$,
(Intercept) particleyes qualitybad
So we see that the fitted values, $\hat{\mu}$, are a function of marginal totals. This fact is exploited in an alternative fitting method known as iterative proportional fitting. The glm function in R, however, uses Fisher scoring, described in Section 8.2. In any case, the log-likelihood (ignoring any terms not involving $\mu$ ) is:
$$
\log L=\sum_{i} y_{i} \log \mu_{i}
$$
which is maximized to obtain the fit. In fact the log-likelihood has a second term, $\Sigma_{i}\left(y_{i}-\mu_{i}\right)$, but this will be zero at the MLE provided the model has an intercept term, so this term can be ignored.

The analysis so far has told us nothing about the relationship between the presence of particles and the quality of the wafer. The additive model posits:
$$
\log \mu=\gamma+\alpha_{i}+\beta_{j}
$$

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

The analysis of the hair-eye color data in the previous section revealed how hair and eye color are dependent. But this does not tell us how they are dependent. To study this, we can use a kind of residual analysis for contingency tables called correspondence analysis.

Compute the Pearson residuals $r_{P}$ and write them in the matrix form $R_{i j}$, where $i=1, \ldots, r$ and $j=1, \ldots, c$, according to the structure of the data. Perform the singular value decomposition:
$$
R_{r \times c}=U_{r \times w} D_{w \times w} V_{w \times c}^{T}
$$
where $r$ is the number of rows, $c$ is the number of columns and $w=\min (r, c) . U$ and $V$ are called the right and left singular vectors, respectively. $D$ is a diagonal matrix with sorted elements $d_{i}$, called singular values. Another way of writing this is:
$$
R_{i j}=\sum_{k=1}^{w} U_{i k} d_{k} V_{j k}
$$
As with eigendecompositions, it is not uncommon for the first few singular values to be much larger than the rest. Suppose that the first two dominate so that:
$$
R_{i j} \approx U_{i 1} d_{1} V_{j 1}+U_{i 2} d_{2} V_{j 2}
$$
CORRESPONDENCE ANALYSIS
111
We usually absorb the $d$ s into $U$ and $V$ for plotting purposes so that we can assess the relative contribution of the components. Thus:
$$
\begin{aligned}
R_{i j} & \approx\left(U_{i 1} \sqrt{d_{1}}\right) \times\left(V_{j 1} \sqrt{d_{1}}\right)+\left(U_{i 2} \sqrt{d_{2}}\right) \times\left(V_{j 2} \sqrt{d_{2}}\right) \
& \equiv U_{i 1} V_{j 1}+U_{i 2} V_{j 2}
\end{aligned}
$$

假设检验代写

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Two-by-Two Tables

我们看到两个预测变量相对于完整模型都很重要。通过检查这些系数，我们发现没有颗粒的晶圆比有颗粒的晶圆出现的频率要高得多。同样，我们看到优质晶圆的出现率明显高于劣质晶圆。

模型系数与表中的边际总数密切相关。最大似然估计满足：
X吨和=X吨μ^
在哪里X吨和在这个例子中是：
(t (model.matrix (modl)) 화와和)[,,
(Intercept)particleyes qualitybad
所以我们看到拟合值，μ^, 是边际总数的函数。这一事实在称为迭代比例拟合的替代拟合方法中得到了利用。然而，R 中的 glm 函数使用 Fisher 评分，如第 8.2 节所述。在任何情况下，对数似然（忽略任何不涉及μ） 是：
日志⁡一世=∑一世和一世日志⁡μ一世
最大化以获得拟合。事实上，对数似然有第二项，Σ一世(和一世−μ一世)，但如果模型具有截距项，则在 MLE 处这将为零，因此可以忽略该项。

到目前为止的分析并没有告诉我们颗粒的存在与晶片质量之间的关系。加法模型假设：
日志⁡μ=C+一种一世+bj

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

上一节中对头发-眼睛颜色数据的分析揭示了头发和眼睛颜色是如何相互依赖的。但这并没有告诉我们他们是如何依赖的。为了研究这一点，我们可以对列联表使用一种称为对应分析的残差分析。

计算皮尔逊残差r磷并将它们写成矩阵形式R一世j， 在哪里一世=1,…,r和j=1,…,C，根据数据结构。执行奇异值分解：
Rr×C=ür×在D在×在五在×C吨
在哪里r是行数，C是列数和在=分钟(r,C).ü和五分别称为右奇异向量和左奇异向量。D是具有排序元素的对角矩阵d一世，称为奇异值。另一种写法是：
R一世j=∑到=1在ü一世到d到五j到
与特征分解一样，前几个奇异值远大于其余奇异值的情况并不少见。假设前两个占主导地位，因此：
R一世j≈ü一世1d1五j1+ü一世2d2五j2
对应分析
111
我们通常吸收d进入ü和五用于绘图目的，以便我们可以评估组件的相对贡献。因此：
R一世j≈(ü一世1d1)×(五j1d1)+(ü一世2d2)×(五j2d2) ≡ü一世1五j1+ü一世2五j2

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随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

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

机器学习代写

随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考

基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

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

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

如果你也在 怎样代写广义线性模型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|Poisson Regression

Figure $5.3$ Half-normal plot of the residuals of the Poisson model is shown on the left and the relationship between the mean and variance is shown on the right. A line representing mean equal to variance is also shown.
rors will be wrong. We cannot determine which predictors are statistically significant in the above model using the output we have.

The Poisson distribution has only one parameter and so is not very flexible for empirical fitting purposes. We can generalize by allowing ourselves a dispersion parameter. Over- or underdispersion can occur in various ways in Poisson models. For example, suppose the Poisson response $Y$ has rate $\lambda$ which is itself a random variable. The tendency to fail for a machine may vary from unit to unit even though they are the same model. We can model this by letting $\lambda$ be gamma distributed with $E \lambda=\mu$ and var $\lambda=\mu / \phi$. Now $Y$ is negative binomial with mean $E Y=\mu$. The mean is the same as the Poisson, but the variance var $Y=\mu(1+\phi) / \phi$ which is not equal to $\mu$. In this case, overdispersion would occur and could be modeled using a negative binomial model as demonstrated in Section 5.4.

If we know the specific mechanism, as in the above example, we could model the response as a negative binomial or other more flexible distribution. If the mechanism is not known, we can introduce a dispersion parameter $\phi$ such that var $Y=\phi E Y=\phi \mu$. $\phi=1$ is the regular Poisson regression case, while $\phi>1$ is overdispersion and $\phi<1$ is underdispersion.
The dispersion parameter may be estimated using:
$$
\hat{\phi}=\frac{X^{2}}{n-p}=\frac{\sum_{i}\left(y_{i}-\hat{\mu}{i}\right)^{2} / \hat{\mu}{i}}{n-p}
$$

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

Given a series of independent trials, each with probability of success $p$, let $Z$ be the number of trials until the $k^{\text {th }}$ success. Then:
$$
P(Z=z)=\left(\begin{array}{c}
z-1 \
k-1
\end{array}\right) p^{k}(1-p)^{z-k} \quad z=k, k+1, \ldots
$$
The negative binomial can arise naturally in several ways. Imagine a system that can withstand $k$ hits before failing. The probability of a hit in a given time period is $p$ and we count the number of time periods until failure. The negative binomial also arises from a generalization of the Poisson where the parameter $\lambda$ is gamma distributed. The negative binomial also comes up as a limiting distribution for urn schemes that can be used to model contagion.

We get a more convenient parameterization if we let $Y=Z-k$ and $p=(1+\alpha)^{-1}$ so that:
$$
P(Y=y)=\left(\begin{array}{c}
y+k-1 \
k-1
\end{array}\right) \frac{\alpha^{y}}{(1+\alpha)^{y+k}}, \quad y=0,1,2, \ldots
$$
then $E Y=\mu=k \alpha$ and var $Y=k \alpha+k \alpha^{2}=\mu+\mu^{2} / k$.
The log-likelihood is then:
$$
\sum_{i=1}^{n}\left(y_{i} \log \frac{\alpha}{1+\alpha}-k \log (1+\alpha)+\sum_{j=0}^{y_{i}-1} \log (j+k)-\log \left(y_{i} !\right)\right)
$$
The most convenient way to link the mean response $\mu$ to a linear combination of the predictors $X$ is:
$$
\eta=x^{T} \beta=\log \frac{\alpha}{1+\alpha}=\log \frac{\mu}{\mu+k}
$$
We can regard $k$ as fixed and determined by the application or as anditional parameter to be estimated. More on regression models for negative binomial responses may be found in Cameron and Trivedi (1998) and Lawless (1987).

Consider this example. ATT ran an experiment varying five factors relevant to a wave-soldering procedure for mounting components on printed circuit boards. The response variable, skips, is a count of how many solder skips appeared to a visual inspection. The data comes from Comizzoli et al. (1990). We start with a Poisson 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|Poisson Regression

数字5.3泊松模型残差的半正态图显示在左侧，均值和方差之间的关系显示在右侧。还显示了一条表示均值等于方差的线。
rors 将是错误的。我们无法使用我们拥有的输出确定哪些预测变量在上述模型中具有统计显着性。

泊松分布只有一个参数，因此对于经验拟合目的不是很灵活。我们可以通过给自己一个色散参数来概括。在 Poisson 模型中，过度或欠分散可能以各种方式发生。例如，假设泊松响应和有率λ它本身就是一个随机变量。一台机器的故障趋势可能因单元而异，即使它们是同一型号。我们可以通过让λ是伽马分布的和λ=μ和 varλ=μ/φ. 现在和是负二项式，均值和和=μ. 均值与泊松相同，但方差 var和=μ(1+φ)/φ这不等于μ. 在这种情况下，会发生过度分散，并且可以使用负二项式模型进行建模，如第 5.4 节所示。

如果我们知道具体机制，如上例所示，我们可以将响应建模为负二项式或其他更灵活的分布。如果机制未知，我们可以引入色散参数φ这样 var和=φ和和=φμ.φ=1是常规泊松回归情况，而φ>1是过度分散和φ<1是欠分散的。
可以使用以下方法估计色散参数：
φ^=X2n−p=∑一世(和一世−μ^一世)2/μ^一世n−p

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

给定一系列独立试验，每个试验都有成功的概率p， 让和是试验次数，直到到th 成功。然后：
磷(和=和)=(和−1 到−1)p到(1−p)和−到和=到,到+1,…
负二项式可以通过多种方式自然产生。想象一个可以承受的系统到在失败之前命中。给定时间段内命中的概率为p我们计算直到失败的时间段数。负二项式也源于泊松的推广，其中参数λ是伽马分布的。负二项式也作为可用于模拟传染的瓮方案的限制分布。

如果我们让我们得到一个更方便的参数化和=和−到和p=(1+一种)−1以便：
磷(和=和)=(和+到−1 到−1)一种和(1+一种)和+到,和=0,1,2,…
然后和和=μ=到一种和 var和=到一种+到一种2=μ+μ2/到.
那么对数似然是：
∑一世=1n(和一世日志⁡一种1+一种−到日志⁡(1+一种)+∑j=0和一世−1日志⁡(j+到)−日志⁡(和一世!))
链接平均响应的最方便方法μ预测变量的线性组合X是：
这=X吨b=日志⁡一种1+一种=日志⁡μμ+到
我们可以认为到由应用程序固定和确定或作为要估计的附加参数。有关负二项式响应的回归模型的更多信息，请参见 Cameron 和 Trivedi (1998) 和 Lawless (1987)。

考虑这个例子。ATT 进行了一项实验，改变了与在印刷电路板上安装组件的波峰焊接程序相关的五个因素。响应变量 skips 是目视检查出现的焊料跳跃次数的计数。数据来自 Comizzoli 等人。（1990）。我们从泊松回归开始：

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随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

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广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

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多元回归分析渐进（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。

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• 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|Latent Variables

In prospective sampling, the predictors are fixed and then the outcome is observed. This is also called a cohort study. In the infant respiratory disease example shown in Table $4.1$, we would select a sample of newborn girls and boys whose parents had chosen a particular method of feeding and then monitor them for their first year.

In retrospective sampling, the outcome is fixed and then the predictors are observed. This is also called a case-control study. Typically, we would find infants coming to a doctor with a respiratory disease in the first year and then record their sex and method of feeding. We would also obtain a sample of respiratory diseasefree infants and record their information. The method for obtaining the samples is important – we require that the probability of inclusion in the study is independent of the predictor values.

Since the question of interest is how the predictors affect the response, prospective sampling seems to be required. Let’s focus on just boys who are breast or bottle fed. The data we need is:
babyfood $[c(1,3),$,
disease nondisease sex food
$\begin{array}{lll}1 & 77 & 381 \text { Boy Bottle } \ 3 & 47 & 447 \text { Boy Breast }\end{array}$
As we have seen in Section 2.2, the log-odds is a sensible way to measure the strength of the association of a predictor with the outcome.

• Given the infant is breast fed, the log-odds of having a respiratory disease are $\log 47 / 447=-2.25$.
• Given the infant is bottle fed, the log-odds of having a respiratory disease are $\log 77 / 381=-1.60$.
  The difference between these two log-odds, $\Delta=-1.60–2.25=0.65$, represents the increased risk of respiratory disease incurred by bottle feeding relative to breast feeding. This is the log-odds ratio. In this case, the log-odds ratio is positive indicating a greater risk of respiratory disease for bottle-fed compared to breast-fed babies.
  Now suppose that this had been a retrospective study – we could compute the log-odds of feeding type given respiratory disease status and then find the difference.

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Prediction and Effective Doses

This is not a wide interval in absolute terms, but in relative terms, it certainly is. The upper limit is about 100 times larger than the lower limit.

When there is a single (continuous) covariate or when other covariates are held fixed, we sometimes wish to estimate the value of $x$ corresponding to a chosen $p$. For example, we may wish to determine which dose, $x$, will lead to a probability of success $p$. ED50 stands for the effective dose for which there will be a $50 \%$ chance of success. When the objective is to kill the subjects or determine toxicity, as when using insecticides, the term LD50 would be used. LD stands for lethal dose. Other percentiles are also of interest. For a logit link, we can set $p=1 / 2$ and then solve for $x$ to find:
$$
\widehat{\mathrm{ED} 50}=-\hat{\beta}{0} / \hat{\beta}{1}
$$
Using the Bliss data, the LD50 is:
$(1 \mathrm{~d} 50<-1 \bmod \$ \operatorname{coe}[1] / 1 \bmod \$ \operatorname{coe}[2])$
(Intercept)
To determine the standard error, we can use the delta method. The general expression for the variance of $g(\hat{\theta})$ for multivariate $\theta$ is given by
$$
\operatorname{var} g(\hat{\theta}) \approx g^{\prime}(\hat{\theta})^{T} \operatorname{var} \hat{\theta} g^{\prime}(\hat{\theta})
$$
which, in this example, works out as:
$\mathrm{dr}<-c(-1 / 1 \bmod \$ c o e f[2], 1 \mathrm{mod} \$ \operatorname{coe}[11] / 1 \bmod \$ c o e f[2] \wedge 2)$
sqrt (dr of:? 1modsum\$cov. un of * क्ष $\mathrm{dr}$ ) [,]
[1] $0.17844$
So the $95 \%$ CI is given by:
$c(2-1.96 * 0.178,2+1.96 * 0.178)$
[1] $1.65112 .3489$
Other levels may be considered – the effective dose $x_{p}$ for probability of success $p$ is:
$$
x_{p}=\frac{\operatorname{logit}(p)-\beta_{0}}{\beta_{1}}
$$

假设检验代写

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

在前瞻性抽样中，预测变量是固定的，然后观察结果。这也称为队列研究。在表中所示的婴儿呼吸道疾病示例中4.1，我们将选择父母选择了特定喂养方法的新生女孩和男孩作为样本，然后对他们进行第一年的监测。

在回顾性抽样中，结果是固定的，然后观察预测变量。这也称为病例对照研究。通常，我们会发现婴儿在第一年就患有呼吸道疾病就医，然后记录他们的性别和喂养方式。我们还将获得无呼吸道疾病婴儿的样本并记录他们的信息。获取样本的方法很重要——我们要求纳入研究的概率与预测值无关。

由于感兴趣的问题是预测变量如何影响响​​应，因此似乎需要前瞻性抽样。让我们只关注母乳喂养或奶瓶喂养的男孩。我们需要的数据是：
婴儿食品[C(1,3),,
疾病无病性食品
177381 男孩瓶  347447 男孩乳房 
正如我们在第 2.2 节中所见，对数赔率是衡量预测变量与结果关联强度的明智方法。

• 鉴于婴儿是母乳喂养的，患呼吸道疾病的几率是日志⁡47/447=−2.25.
• 鉴于婴儿是用奶瓶喂养的，患呼吸道疾病的几率是日志⁡77/381=−1.60.
  这两个对数赔率之间的差异，Δ=−1.60–2.25=0.65，表示相对于母乳喂养，奶瓶喂养引起的呼吸道疾病风险增加。这是对数优势比。在这种情况下，对数优势比为正，表明与母乳喂养的婴儿相比，奶瓶喂养的婴儿患呼吸道疾病的风险更大。
  现在假设这是一项回顾性研究——我们可以计算给定呼吸系统疾病状态的喂养类型的对数几率，然后找出差异。

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Prediction and Effective Doses

从绝对意义上讲，这不是一个很大的区间，但从相对而言，它肯定是。上限约为下限的 100 倍。

当存在单个（连续）协变量或其他协变量保持固定时，我们有时希望估计X对应于选定的p. 例如，我们可能希望确定哪个剂量，X, 将导致成功的概率p. ED50 代表有效剂量50%成功的机会。当目标是杀死受试者或确定毒性时，如使用杀虫剂时，将使用术语 LD50。LD 代表致死剂量。其他百分位数也很重要。对于 logit 链接，我们可以设置p=1/2然后解决X找到：
和D50^=−b^0/b^1
使用 Bliss 数据，LD50 为：
(1 d50<−1反对$心电图⁡[1]/1反对$心电图⁡[2])
（截取）
要确定标准误差，我们可以使用 delta 方法。方差的一般表达式G(θ^)对于多变量θ是（谁）给的
在哪里⁡G(θ^)≈G′(θ^)吨在哪里⁡θ^G′(θ^)
在本例中，其结果为：
dr<−C(−1/1反对$C○和F[2],1米○d$心电图⁡[11]/1反对$C○和F[2]∧2)
sqrt (dr of 😕 1modsum $ cov . un of * क्षdr ) [,]
[1] 0.17844
所以95%CI 由下式给出：
C(2−1.96∗0.178,2+1.96∗0.178)
[1]1.65112.3489
可以考虑其他水平——有效剂量Xp成功的概率p是：
Xp=罗吉特⁡(p)−b0b1

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时间序列分析代写

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

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多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

如果你也在 怎样代写广义线性模型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|Poisson Regression

If $Y$ is Poisson with mean $\mu>0$, then:
$$
P(Y=y)=\frac{e^{-\mu} \mu^{y}}{y !}, \quad y=0,1,2, \ldots
$$
Three examples of the Poisson density are depicted in Figure 5.1. In the left panel, we see a distribution that gives highest probability to $y=0$ and falls rapidly as $y$ increases. In the center panel, we see a skew distribution with longer tail on the right. Even for a not so large $\mu=5$, we see the distribution become more normally shaped. This becomes more pronounced as $\mu$ increases.
barplot (dpois $(0: 5,0.5)$, $x l a b=” y ” y 1 a b=$ “Probability”, names=0:5, main=”
$\hookrightarrow$ mean $=0.5 \mathrm{“})$
barplot (dpois $(0: 10,2)$, xlab=” $y^{\prime \prime}, y l a b=”$ Probability”, names=0 $: 10$, main=”
$\rightarrow$ mean $=2$ “)
barplot (dpois $(0: 15,5), x l a b=” y^{\prime \prime}, y l a b=”$ Probability”, names=0: 15 , main $=”$
$\hookrightarrow$ mean $\left.=5^{\prime \prime}\right)$
The expectation and variance of a Poisson are the same: $E Y=\operatorname{var} Y=\mu$. The Poisson distribution arises naturally in several ways:

1. If the count is some number out of some possible total, then the response would be more appropriately modeled as a binomial. However, for small success probabilities and large totals, the Poisson is a good approximation and can be used. For example, in modeling the incidence of rare forms of cancer, the number of people affected is a small proportion of the population in a given geographical area. Specifically, if $\mu=n p$ while $n \rightarrow \infty$, then $B(n, p)$ is well approximated by Pois $(\mu)$. Also, for small $p$, note that $\operatorname{logit}(p) \approx \log p$, so that the use of the Poisson with a log link is comparable to the binomial with a logit link. Where $n$ varies between cases, a rate model can be used as described in Section 5.3.

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

We see a fairly good fit $\left(R^{2}=0.78\right)$ considering the nature of the variables. However, we achieved this fit at the cost of transforming the response. This makes interpretation more difficult. Furthermore, some of the response values are quite small (single digits) which makes us question the validity of the normal approximation. This model may be adequate, but perhaps we can do better. We develop a Poisson regression model.

Suppose we have count responses $Y_{i}$ that we wish to model in terms of a vector of predictors $x_{i}$. Now if $Y_{i} \sim \operatorname{Pois}\left(\mu_{i}\right)$, we need some way to link the $\mu_{i}$ to the $x_{i}$. We use a linear combination of the $x_{i}$ to form the linear predictor $\eta_{i}=x_{i}^{T} \beta$. Since we require that $\mu_{i} \geq 0$, we can ensure this by using a log link function, that is:
$$
\log \mu_{i}=\eta_{i}=x_{i}^{T} \beta
$$
So, as with the binomial regression models of the previous chapter, this model also has a linear predictor and a link function. The log-likelihood is:
$$
l(\beta)=\sum_{i=1}^{n}\left(y_{i} x_{i}^{T} \beta-\exp \left(x_{i}^{T} \beta\right)-\log \left(y_{i} !\right)\right)
$$
Differentiating with respect to $\beta_{j}$ gives the MLE as the solution to:
$$
\sum_{i=1}^{n}\left(y_{i}-\exp \left(x_{i}^{T} \hat{\boldsymbol{\beta}}\right)\right) x_{i j}=0 \quad \forall j
$$
which can be more compactly written as:
$$
X^{T} y=X^{T} \hat{\mu}
$$
The normal equations for the least squares estimate of $\beta$ in Gaussian linear models take the same form when we set $\hat{\mu}=X \hat{\beta}$. The equations for $\beta$ for a binomial regression with a logit link also take the same form. This would not be true for other link functions. The link function having this property is known as the canonical link.

假设检验代写

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

如果和是泊松的均值μ>0， 然后：
磷(和=和)=和−μμ和和!,和=0,1,2,…
图 5.1 描述了泊松密度的三个示例。在左侧面板中，我们看到一个分布，它给出的概率最高和=0并迅速下降和增加。在中心面板中，我们看到右侧有较长尾部的偏斜分布。即使对于一个不是那么大的μ=5，我们看到分布变得更正常。这变得更加明显μ超过。
条形图（之后(0:5,0.5),X一世一种b=”和”和1一种b=“概率”，名称=0:5，主要=”
意思是=0.5“)
条形图（之后(0:10,2), xlab =”和′′,和一世一种b=”概率”，名称=0:10，主要=”
→意思是=2″)
条形图（之后(0:15,5),X一世一种b=”和′′,和一世一种b=”概率”, names=0: 15 , main=”
意思是=5′′)
泊松的期望和方差是相同的：和和=在哪里⁡和=μ. 泊松分布以多种方式自然产生：

1. 如果计数是某个可能总数中的某个数字，则响应将更适合建模为二项式。但是，对于较小的成功概率和较大的总数，泊松是一个很好的近似值，可以使用。例如，在模拟罕见癌症的发病率时，受影响的人数只是特定地理区域内人口的一小部分。具体来说，如果μ=np尽管n→∞， 然后乙(n,p)由 Pois 很好地逼近(μ). 另外，对于小p， 注意罗吉特⁡(p)≈日志⁡p，因此使用对数链接的泊松与使用对数链接的二项式相当。在哪里n不同情况下的不同，可以使用第 5.3 节中描述的费率模型。

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

我们看到一个相当合适的(R2=0.78)考虑变量的性质。然而，我们以转换响应为代价实现了这种拟合。这使得解释更加困难。此外，一些响应值非常小（个位数），这使我们质疑正态近似的有效性。这个模型可能已经足够了，但也许我们可以做得更好。我们开发了一个泊松回归模型。

假设我们有计数响应和一世我们希望根据预测变量的向量来建模X一世. 现在如果和一世∼因为⁡(μ一世)，我们需要一些方法来链接μ一世到X一世. 我们使用线性组合X一世形成线性预测器这一世=X一世吨b. 既然我们要求μ一世≥0，我们可以通过使用日志链接功能来确保这一点，即：
日志⁡μ一世=这一世=X一世吨b
因此，与前一章的二项式回归模型一样，该模型也具有线性预测器和链接函数。对数似然是：
一世(b)=∑一世=1n(和一世X一世吨b−经验⁡(X一世吨b)−日志⁡(和一世!))
区别于bj给出 MLE 作为解决方案：
∑一世=1n(和一世−经验⁡(X一世吨b^))X一世j=0∀j
可以更简洁地写为：
X吨和=X吨μ^
最小二乘估计的正规方程b在高斯线性模型中，我们设置时采用相同的形式μ^=Xb^. 方程为b对于带有 logit 链接的二项式回归也采用相同的形式。这不适用于其他链接功能。具有此属性的链接函数称为规范链接。

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随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

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

机器学习代写

随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考

基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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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|Latent Variables

In prospective sampling, the predictors are fixed and then the outcome is observed. This is also called a cohort study. In the infant respiratory disease example shown in Table $4.1$, we would select a sample of newborn girls and boys whose parents had chosen a particular method of feeding and then monitor them for their first year.

In retrospective sampling, the outcome is fixed and then the predictors are observed. This is also called a case-control study. Typically, we would find infants coming to a doctor with a respiratory disease in the first year and then record their sex and method of feeding. We would also obtain a sample of respiratory diseasefree infants and record their information. The method for obtaining the samples is important – we require that the probability of inclusion in the study is independent of the predictor values.

Since the question of interest is how the predictors affect the response, prospective sampling seems to be required. Let’s focus on just boys who are breast or bottle fed. The data we need is:
babyfood $[c(1,3),$,
disease nondisease sex food
$\begin{array}{lll}1 & 77 & 381 \text { Boy Bottle } \ 3 & 47 & 447 \text { Boy Breast }\end{array}$
As we have seen in Section 2.2, the log-odds is a sensible way to measure the strength of the association of a predictor with the outcome.

• Given the infant is breast fed, the log-odds of having a respiratory disease are $\log 47 / 447=-2.25$.
• Given the infant is bottle fed, the log-odds of having a respiratory disease are $\log 77 / 381=-1.60$.
  The difference between these two log-odds, $\Delta=-1.60–2.25=0.65$, represents the increased risk of respiratory disease incurred by bottle feeding relative to breast feeding. This is the log-odds ratio. In this case, the log-odds ratio is positive indicating a greater risk of respiratory disease for bottle-fed compared to breast-fed babies.
  Now suppose that this had been a retrospective study – we could compute the log-odds of feeding type given respiratory disease status and then find the difference.

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Prediction and Effective Doses

This is not a wide interval in absolute terms, but in relative terms, it certainly is. The upper limit is about 100 times larger than the lower limit.

When there is a single (continuous) covariate or when other covariates are held fixed, we sometimes wish to estimate the value of $x$ corresponding to a chosen $p$. For example, we may wish to determine which dose, $x$, will lead to a probability of success $p$. ED50 stands for the effective dose for which there will be a $50 \%$ chance of success. When the objective is to kill the subjects or determine toxicity, as when using insecticides, the term LD50 would be used. LD stands for lethal dose. Other percentiles are also of interest. For a logit link, we can set $p=1 / 2$ and then solve for $x$ to find:
$$
\widehat{\mathrm{ED} 50}=-\hat{\beta}{0} / \hat{\beta}{1}
$$
Using the Bliss data, the LD50 is:
$(1 \mathrm{~d} 50<-1 \bmod \$ \operatorname{coe}[1] / 1 \bmod \$ \operatorname{coe}[2])$
(Intercept)
To determine the standard error, we can use the delta method. The general expression for the variance of $g(\hat{\theta})$ for multivariate $\theta$ is given by
$$
\operatorname{var} g(\hat{\theta}) \approx g^{\prime}(\hat{\theta})^{T} \operatorname{var} \hat{\theta} g^{\prime}(\hat{\theta})
$$
which, in this example, works out as:
$\mathrm{dr}<-c(-1 / 1 \bmod \$ c o e f[2], 1 \mathrm{mod} \$ \operatorname{coe}[11] / 1 \bmod \$ c o e f[2] \wedge 2)$
sqrt (dr of:? 1modsum\$cov. un of * क्ष $\mathrm{dr}$ ) [,]
[1] $0.17844$
So the $95 \%$ CI is given by:
$c(2-1.96 * 0.178,2+1.96 * 0.178)$
[1] $1.65112 .3489$
Other levels may be considered – the effective dose $x_{p}$ for probability of success $p$ is:
$$
x_{p}=\frac{\operatorname{logit}(p)-\beta_{0}}{\beta_{1}}
$$

假设检验代写

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

在前瞻性抽样中，预测变量是固定的，然后观察结果。这也称为队列研究。在表中所示的婴儿呼吸道疾病示例中4.1，我们将选择父母选择了特定喂养方法的新生女孩和男孩作为样本，然后对他们进行第一年的监测。

在回顾性抽样中，结果是固定的，然后观察预测变量。这也称为病例对照研究。通常，我们会发现婴儿在第一年就患有呼吸道疾病就医，然后记录他们的性别和喂养方式。我们还将获得无呼吸道疾病婴儿的样本并记录他们的信息。获取样本的方法很重要——我们要求纳入研究的概率与预测值无关。

由于感兴趣的问题是预测变量如何影响响​​应，因此似乎需要前瞻性抽样。让我们只关注母乳喂养或奶瓶喂养的男孩。我们需要的数据是：
婴儿食品[C(1,3),,
疾病无病性食品
177381 男孩瓶  347447 男孩乳房 
正如我们在第 2.2 节中所见，对数赔率是衡量预测变量与结果关联强度的明智方法。

• 鉴于婴儿是母乳喂养的，患呼吸道疾病的几率是日志⁡47/447=−2.25.
• 鉴于婴儿是用奶瓶喂养的，患呼吸道疾病的几率是日志⁡77/381=−1.60.
  这两个对数赔率之间的差异，Δ=−1.60–2.25=0.65，表示相对于母乳喂养，奶瓶喂养引起的呼吸道疾病风险增加。这是对数优势比。在这种情况下，对数优势比为正，表明与母乳喂养的婴儿相比，奶瓶喂养的婴儿患呼吸道疾病的风险更大。
  现在假设这是一项回顾性研究——我们可以计算给定呼吸系统疾病状态的喂养类型的对数几率，然后找出差异。

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Prediction and Effective Doses

从绝对意义上讲，这不是一个很大的区间，但从相对而言，它肯定是。上限约为下限的 100 倍。

当存在单个（连续）协变量或其他协变量保持固定时，我们有时希望估计X对应于选定的p. 例如，我们可能希望确定哪个剂量，X, 将导致成功的概率p. ED50 代表有效剂量50%成功的机会。当目标是杀死受试者或确定毒性时，如使用杀虫剂时，将使用术语 LD50。LD 代表致死剂量。其他百分位数也很重要。对于 logit 链接，我们可以设置p=1/2然后解决X找到：
和D50^=−b^0/b^1
使用 Bliss 数据，LD50 为：
(1 d50<−1反对$心电图⁡[1]/1反对$心电图⁡[2])
（截取）
要确定标准误差，我们可以使用 delta 方法。方差的一般表达式G(θ^)对于多变量θ是（谁）给的
在哪里⁡G(θ^)≈G′(θ^)吨在哪里⁡θ^G′(θ^)
在本例中，其结果为：
dr<−C(−1/1反对$C○和F[2],1米○d$心电图⁡[11]/1反对$C○和F[2]∧2)
sqrt (dr of 😕 1modsum $ cov . un of * क्षdr ) [,]
[1] 0.17844
所以95%CI 由下式给出：
C(2−1.96∗0.178,2+1.96∗0.178)
[1]1.65112.3489
可以考虑其他水平——有效剂量Xp成功的概率p是：
Xp=罗吉特⁡(p)−b0b1

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

Suppose that students answer questions on a test and that a specific student has an aptitude $T$. A particular question might have difficulty $d$ and the student will get the answer correct only if $T>d$. Now if we consider $d$ fixed and $T$ as a random variable with density $f$ and distribution function $F$, then the probability that the student will get the answer wrong is:
$$
p=P(T \leq d)=F(d)
$$
$T$ is called a latent variable. Suppose that the distribution of $T$ is logistic:
$$
F(y)=\frac{\exp (y-\mu) / \sigma}{1+\exp (y-\mu) / \sigma}
$$
So
$$
\operatorname{logit}(p)=-\mu / \sigma+d / \sigma
$$
If we set $\beta_{0}=-\mu / \sigma$ and $\beta_{1}=1 / \sigma$, we now have a logistic regression model. We can illustrate this in the following example where we set $d=1$ and let $T$ have mean $-1$ and $\sigma=1$ :

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

Until now we have used logit link function to connect the probability and the linear predictor. But other choices of link function are reasonable. We need a function that bounds the probability between zero and one. We also expect the link function to be monotone. It is conceivable that the success probability may go up and down as the linear predictor increases but this circumstance is best modeled by adding nonlinear components to the linear predictors such as quadratic terms rather than modifying the link function. The latent variable formulation suggests some other possibilities for the link function. Here are some choices which are implemented in the glm () function:

1. Probit: $\eta=\Phi^{-1}(p)$ where $\Phi$ is the normal cumulative distribution function. This arises from a normally distributed latent variable.
2. Complementary $\log -\log : \eta=\log (-\log (1-p))$. A Gumbel-distributed latent variable will lead to this.
3. Cauchit: $\eta=\tan ^{-1}(\pi(p-1 / 2))$ which is motivated by a Cauchy-distributed latent variable.
   We can illustrate the choices using some data from Bliss (1935) on the numbers of insects dying at different levels of insecticide concentration. We fit all four link functions:

假设检验代写

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

假设学生在测试中回答问题并且特定学生具有能力吨. 一个特定的问题可能有困难d并且学生只有在以下情况下才能得到正确的答案吨>d. 现在如果我们考虑d固定和吨作为具有密度的随机变量F和分布函数F，则学生答错的概率为：
p=磷(吨≤d)=F(d)
吨称为潜变量。假设分布吨是逻辑：
F(和)=经验⁡(和−μ)/σ1+经验⁡(和−μ)/σ
所以
罗吉特⁡(p)=−μ/σ+d/σ
如果我们设置b0=−μ/σ和b1=1/σ，我们现在有一个逻辑回归模型。我们可以在下面设置的示例中说明这一点d=1然后让吨有意思−1和σ=1:

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

到目前为止，我们已经使用 logit 链接函数来连接概率和线性预测器。但链接功能的其他选择是合理的。我们需要一个将概率限制在零和一之间的函数。我们还期望链接函数是单调的。可以想象，随着线性预测器的增加，成功概率可能会上下波动，但这种情况最好通过向线性预测器添加非线性分量（例如二次项）而不是修改链接函数来建模。潜变量公式为链接函数提出了一些其他的可能性。以下是在 glm () 函数中实现的一些选项：

1. 概率：这=披−1(p)在哪里披是正态累积分布函数。这是由一个正态分布的潜变量引起的。
2. 补充日志−日志:这=日志⁡(−日志⁡(1−p)). 一个 Gumbel 分布的潜在变量将导致这一点。
3. 考希特：这=tan−1⁡(圆周率(p−1/2))这是由柯西分布的潜在变量驱动的。
   我们可以使用 Bliss (1935) 中关于在不同杀虫剂浓度水平下死亡的昆虫数量的一些数据来说明这些选择。我们适合所有四个链接功能：

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|Binomial Regression Mode

QUASI-BINOMIAL
61
define a score, $U_{i}$ :
$$
U_{i}=\frac{Y_{i}-\mu_{i}}{\phi V\left(\mu_{i}\right)}
$$
Now:
$$
\begin{gathered}
E U_{i}=0 \
\operatorname{var} U_{i}=\frac{1}{\phi V\left(\mu_{i}\right)} \
-E \frac{\partial U_{i}}{\partial \mu_{i}}=-E \frac{-\phi V\left(\mu_{i}\right)-\left(Y_{i}-\mu_{i}\right) \phi V^{\prime}\left(\mu_{i}\right)}{\left[\phi V\left(\mu_{i}\right)\right]^{2}}=\frac{1}{\phi V\left(\mu_{i}\right)}
\end{gathered}
$$
These properties are shared by the derivative of the log-likelihood, $l^{\prime}$. This suggests that we can use $U$ in place of $l^{\prime}$. So we define:
$$
Q_{i}=\int_{y_{i}}^{\mu_{i}} \frac{y_{i}-t}{\phi V(t)} d t
$$
The intent is that $Q$ should behave like the log-likelihood. We then define the log quasi-likelihood for all $n$ observations as:
$$
Q=\sum_{i=1}^{n} Q_{i}
$$

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

Beta regression is useful for responses that are bounded in $(0,1)$ such as proportions. It could also be used for variables that are bounded in some other finite interval simply by rescaling to $(0,1)$. A Beta-distributed random variable $Y$ has density:
$$
f(y \mid a, b)=\frac{\Gamma(a+b)}{\Gamma(a) \Gamma(b)} y^{a-1}(1-y)^{b-1}
$$
for parameters $a, b$ and Gamma function $\Gamma()$. It is more convenient to transform the parameters so $\mu=a /(a+b)$ and $\phi=a+b$ so that $E Y=\mu$ and var $Y=\mu(1-\mu) /(1+$ $\phi)$. We can then link the linear predictor $\eta$ using $\eta=g(\mu)$ using a link function $g$ where any of the choices used for the binomial model would be suitable.

An implementation of the Beta regression model can be found in the mgcv package of Wood (2006). We can apply this to the mammalsleep also used in the previous section.

假设检验代写

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

QUASI-BINOMIAL
61
定义一个分数，ü一世:
ü一世=和一世−μ一世φ五(μ一世)
现在：
和ü一世=0 在哪里⁡ü一世=1φ五(μ一世) −和∂ü一世∂μ一世=−和−φ五(μ一世)−(和一世−μ一世)φ五′(μ一世)[φ五(μ一世)]2=1φ五(μ一世)
这些属性由对数似然的导数共享，一世′. 这表明我们可以使用ü代替一世′. 所以我们定义：
问一世=∫和一世μ一世和一世−吨φ五(吨)d吨
意图是问应该表现得像对数似然。然后我们定义所有的对数准似然n观察结果为：
问=∑一世=1n问一世

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

Beta 回归对于有界的响应很有用(0,1)比如比例。它也可以用于限制在其他有限区间内的变量，只需重新缩放到(0,1). 一个 Beta 分布的随机变量和有密度：
F(和∣一种,b)=Γ(一种+b)Γ(一种)Γ(b)和一种−1(1−和)b−1
对于参数一种,b和 Gamma 函数Γ(). 转换参数更方便，所以μ=一种/(一种+b)和φ=一种+b以便和和=μ和 var和=μ(1−μ)/(1+ φ). 然后我们可以链接线性预测器这使用这=G(μ)使用链接功能G用于二项式模型的任何选择都是合适的。

Beta 回归模型的实现可以在 Wood (2006) 的 mgcv 包中找到。我们可以将其应用于上一节中使用的哺乳动物睡眠。

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贝叶斯方法代考

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广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

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机器学习代写

随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考

基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
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| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Binomial Regression Mode

Suppose the response variable $Y_{i}$ for $i=1, \ldots, n$ is binomially distributed $B\left(m_{i}, p_{i}\right)$ so that:
$$
P\left(Y_{i}=y_{i}\right)=\left(\begin{array}{c}
m_{i} \
y_{i}
\end{array}\right) p_{i}^{y_{i}}\left(1-p_{i}\right)^{m_{i}-y_{i}}
$$
We further assume that the $Y_{i}$ are independent. The individual outcomes or trials that compose the response $Y_{i}$ are all subject to the same $q$ predictors $\left(x_{i 1}, \ldots, x_{i q}\right)$. The group of trials is known as a covariate class. For example, we might record whether customers of a particular type make a purchase or not. Conventionally, one outcome is labeled a success (say, making purchase in this example) and the other outcome is labeled as a failure. No emotional meaning should be attached to success and failure in this context. For example, success might be the label given to a patient death with survival being called a failure. Because we need to have multiple trials for each covariate class, data for binomial regression models is more likely to result from designed experiments with a few predictors at chosen values rather than observational data which is likely to be more sparse.
As in the binary case, we construct a linear predictor:
$$
\eta_{i}=\beta_{0}+\beta_{1} x_{i 1}+\cdots+\beta_{q} x_{i q}
$$
We can use a logistic link function $\eta_{i}=\log \left(p_{i} /\left(1-p_{i}\right)\right)$. The log-likelihood is then given by:
$$
l(\beta)=\sum_{i=1}^{n}\left[y_{i} \eta_{i}-m_{i} \log \left(1+e_{i}^{\eta}\right)+\log \left(\begin{array}{c}
m_{i} \
y_{i}
\end{array}\right)\right]
$$
Let’s work through an example to see how the analysis differs from the binary response case.

In January 1986, the space shuttle Challenger exploded shortly after launch. An investigation was launched into the cause of the crash and attention focused on the rubber O-ring seals in the rocket boosters. At lower temperatures, rubber becomes more brittle and is a less effective sealant. At the time of the launch, the temperature

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Pearson’s

The deviance is one measure of how well the model fits the data, but there are alternatives. The Pearson’s $X^{2}$ statistic takes the general form:
$$
X^{2}=\sum_{i=1}^{n} \frac{\left(O_{i}-E_{i}\right)^{2}}{E_{i}}
$$
OVERDISPERSION
55
where $O_{i}$ is the observed count and $E_{i}$ is the expected count for case $i$. For a binomial response, we count the number of successes for which $O_{i}=y_{i}$ while $E_{i}=n_{i} \hat{p}{i}$ and failures for which $O{i}=n_{i}-y_{i}$ and $E_{i}=n_{i}\left(1-\hat{p}{i}\right)$, which results in: $$ X^{2}=\sum{i=1}^{n} \frac{\left(y_{i}-n_{i} \hat{p}{i}\right)^{2}}{n{i} \hat{p}{i}\left(1-\hat{p}{i}\right)}
$$
If we define Pearson residuals as:
$$
r_{i}^{P}=\left(y_{i}-n_{i} \hat{p}{i}\right) / \sqrt{\operatorname{var} \hat{y}{i}}
$$
which can be viewed as a type of standardized residual, then $X^{2}=\sum_{i=1}^{n}\left(r_{i}^{P}\right)^{2}$. So the Pearson’s $X^{2}$ is analogous to the residual sum of squares used in normal linear 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|Binomial Regression Mode

假设响应变量和一世为了一世=1,…,n是二项分布的乙(米一世,p一世)以便：
磷(和一世=和一世)=(米一世 和一世)p一世和一世(1−p一世)米一世−和一世
我们进一步假设和一世是独立的。构成响应的单个结果或试验和一世都受同样的约束q预测因子(X一世1,…,X一世q). 这组试验称为协变量类。例如，我们可能会记录特定类型的客户是否购买。按照惯例，一个结果被标记为成功（例如，在此示例中进行购买），而另一个结果被标记为失败。在这种情况下，不应该对成功和失败附加任何情感意义。例如，成功可能是患者死亡的标签，而生存则称为失败。因为我们需要对每个协变量类进行多次试验，所以二项式回归模型的数据更有可能来自设计的实验，其中一些预测变量处于选定的值，而不是可能更稀疏的观察数据。
与二进制情况一样，我们构造一个线性预测器：
这一世=b0+b1X一世1+⋯+bqX一世q
我们可以使用逻辑链接功能这一世=日志⁡(p一世/(1−p一世)). 对数似然由下式给出：
一世(b)=∑一世=1n[和一世这一世−米一世日志⁡(1+和一世这)+日志⁡(米一世 和一世)]
让我们通过一个示例来了解分析与二元响应案例的不同之处。

1986 年 1 月，挑战者号航天飞机在发射后不久爆炸。对坠机原因进行了调查，并将注意力集中在火箭助推器中的橡胶 O 形密封圈上。在较低温度下，橡胶变得更脆，并且是一种不太有效的密封剂。发射时，温度

统计代写| 广义线性模型project代写Generalized Linear Model代考|Pearson’s

偏差是衡量模型与数据拟合程度的一种衡量标准，但还有其他选择。皮尔逊的X2统计量采用一般形式：
X2=∑一世=1n(○一世−和一世)2和一世
过度分散
55
其中○一世是观察到的计数和和一世是案例的预期计数一世. 对于二项式响应，我们计算成功的次数○一世=和一世尽管和一世=n一世p^一世和失败的原因○一世=n一世−和一世和和一世=n一世(1−p^一世)，这导致：X2=∑一世=1n(和一世−n一世p^一世)2n一世p^一世(1−p^一世)
如果我们将 Pearson 残差定义为：
r一世磷=(和一世−n一世p^一世)/在哪里⁡和^一世
可以看作是一种标准化残差，那么X2=∑一世=1n(r一世磷)2. 所以皮尔逊X2类似于正常线性模型中使用的残差平方和。

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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。

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多元统计分析代考

基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
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时间序列分析代写

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

回归分析代写

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MATLAB代写

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