如果你也在 怎样代写贝叶斯分析Bayesian Analysis 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。贝叶斯分析Bayesian Analysis是一种统计范式，它使用概率陈述来回答关于未知参数的研究问题。

贝叶斯分析Bayesian Analysis的独特特征包括能够将先验信息纳入分析，将可信区间直观地解释为固定范围，其中参数已知属于预先指定的概率，以及将实际概率分配给任何感兴趣的假设的能力。贝叶斯推断使用后验分布来形成模型参数的各种总结，包括点估计，如后验均值、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的后验分布的概率陈述。

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统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Discrete probability examples: genetics and spell checking

We next demonstrate Bayes’ theorem with two examples in which the immediate goal is inference about a particular discrete quantity rather than with the estimation of a parameter that describes an entire population. These discrete examples allow us to see the prior, likelihood, and posterior probabilities directly.
Inference about a genetic status
Human males have one X-chromosome and one Y-chromosome, whereas females have two $\mathrm{X}$-chromosomes, each chromosome being inherited from one parent. Hemophilia is a disease that exhibits X-chromosome-linked recessive inheritance, meaning that a male who inherits the gene that causes the disease on the $\mathrm{X}$-chromosome is affected, whereas a female carrying the gene on only one of her two X-chromosomes is not affected. The disease is generally fatal for women who inherit two such genes, and this is rare, since the frequency of occurrence of the gene is low in human populations.

Prior distribution. Consider a woman who has an affected brother, which implies that her mother must be a carrier of the hemophilia gene with one ‘good’ and one ‘bad’ hemophilia gene. We are also told that her father is not affected; thus the woman herself has a fifty-fifty chance of having the gene. The unknown quantity of interest, the state of the woman, has just two values: the woman is either a carrier of the gene $(\theta=1)$ or not $(\theta=0)$. Based on the information provided thus far, the prior distribution for the unknown $\theta$ can be expressed simply as $\operatorname{Pr}(\theta=1)=\operatorname{Pr}(\theta=0)=\frac{1}{2}$.

Data model and likelihood. The data used to update the prior information consist of the affection status of the woman’s sons. Suppose she has two sons, neither of whom is affected. Let $y_i=1$ or 0 denote an affected or unaffected son, respectively. The outcomes of the two sons are exchangeable and, conditional on the unknown $\theta$, are independent; we assume the sons are not identical twins. The two items of independent data generate the following likelihood function:
$$
\begin{aligned}
& \operatorname{Pr}\left(y_1=0, y_2=0 \mid \theta=1\right)=(0.5)(0.5)=0.25 \
& \operatorname{Pr}\left(y_1=0, y_2=0 \mid \theta=0\right)=(1)(1)=1 .
\end{aligned}
$$

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Spelling correction

Classification of words is a problem of managing uncertainty. For example, suppose someone types ‘radom.’ How should that be read? It could be a misspelling or mistyping of ‘random’ or ‘radon’ or some other alternative, or it could be the intentional typing of ‘radom’ (as in its first use in this paragraph). What is the probability that ‘radom’ actually means random? If we label $y$ as the data and $\theta$ as the word that the person was intending to type, then
$$
\operatorname{Pr}(\theta \mid y=\text { ‘radom’ }) \propto p(\theta) \operatorname{Pr}(y=\text { ‘radom’ } \mid \theta) .
$$
This product is the unnormalized posterior density. In this case, if for simplicity we consider only three possibilities for the intended word, $\theta$ (random, radon, or radom), we can compute the posterior probability of interest by first computing the unnormalized density for all three values of theta and then normalizing:
$$
p(\text { random } \mid \text { ‘radom’ })=\frac{p\left(\theta_1\right) p\left(\text { ‘radom’ } \mid \theta_1\right)}{\sum_{j=1}^3 p\left(\theta_j\right) p\left(\text { ‘radom’ } \mid \theta_j\right)},
$$

where $\theta_1=$ random, $\theta_2=$ radon, and $\theta_3=$ radom. The prior probabilities $p\left(\theta_j\right)$ can most simply come from frequencies of these words in some large database, ideally one that is adapted to the problem at hand (for example, a database of recent student emails if the word in question is appearing in such a document). The likelihoods $p\left(y \mid \theta_j\right)$ can come from some modeling of spelling and typing errors, perhaps fit using some study in which people were followed up after writing emails to identify any questionable words.

Prior distribution. Without any other context, it makes sense to assign the prior probabilities $p\left(\theta_j\right)$ based on the relative frequencies of these three words in some databases. Here are probabilities supplied by researchers at Google:
\begin{tabular}{lc}
\multicolumn{1}{c}{$\theta$} & $p(\theta)$ \
\hline random & $7.60 \times 10^{-5}$ \
radon & $6.05 \times 10^{-6}$ \
radom & $3.12 \times 10^{-7}$
\end{tabular}
Since we are considering only these possibilities, we could renormalize the three numbers to sum to $1\left(p(\right.$ random $)=\frac{760}{760+60.5+3.12}$, etc. $)$ but there is no need, as the adjustment would merely be absorbed into the proportionality constant in (1.6).

贝叶斯分析代考

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Discrete probability examples: genetics and spell checking

接下来，我们用两个例子来证明贝叶斯定理，在这些例子中，直接目标是对特定离散量的推断，而不是对描述整个总体的参数的估计。这些离散的例子使我们能够直接看到先验、似然和后验概率。
关于遗传状态的推断
人类男性有一条x染色体和一条y染色体，而女性有两条$\mathrm{X}$ -染色体，每条染色体都是从父母一方遗传的。血友病是一种表现出x染色体连锁隐性遗传的疾病，这意味着男性在$\mathrm{X}$ -染色体上遗传了导致疾病的基因就会受到影响，而女性只在两条x染色体中的一条上携带该基因就不会受到影响。对于遗传了这两种基因的女性来说，这种疾病通常是致命的，而且这种情况很罕见，因为这种基因在人群中出现的频率很低。

先验分布。假设一个女人有一个患病的兄弟，这意味着她的母亲一定是血友病基因的携带者，一个“好”血友病基因和一个“坏”血友病基因。我们还被告知，她的父亲没有受到影响;因此，女性自己有50％的机会拥有这种基因。未知的兴趣量，即女性的状态，只有两个值:女性要么是基因的携带者$(\theta=1)$，要么不是$(\theta=0)$。根据目前提供的信息，未知$\theta$的先验分布可以简单地表示为$\operatorname{Pr}(\theta=1)=\operatorname{Pr}(\theta=0)=\frac{1}{2}$。

数据模型和似然。用于更新先前信息的数据包括该妇女儿子的情感状态。假设她有两个儿子，两个都没有受到影响。设$y_i=1$或0分别表示受影响的子或未受影响的子。两个儿子的结果是可以交换的，并且在未知$\theta$的条件下是独立的;我们假定这两个儿子不是同卵双胞胎。两项独立数据生成如下似然函数:
$$
\begin{aligned}
& \operatorname{Pr}\left(y_1=0, y_2=0 \mid \theta=1\right)=(0.5)(0.5)=0.25 \
& \operatorname{Pr}\left(y_1=0, y_2=0 \mid \theta=0\right)=(1)(1)=1 .
\end{aligned}
$$

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Spelling correction

词的分类是一个管理不确定性的问题。例如，假设有人输入“随机”。应该如何解读呢?它可能是“random”或“radon”或其他替代词的拼写错误或输入错误，也可能是故意输入“radom”(如本段中第一次使用)。“随机”实际上是指随机的概率是多少?如果我们把$y$标记为数据，把$\theta$标记为这个人想要输入的单词，那么
$$
\operatorname{Pr}(\theta \mid y=\text { ‘radom’ }) \propto p(\theta) \operatorname{Pr}(y=\text { ‘radom’ } \mid \theta) .
$$
此乘积为非归一化后验密度。在这种情况下，如果为了简单起见，我们只考虑目标单词$\theta$ (random, radon或random)的三种可能性，我们可以通过首先计算所有三个theta值的非标准化密度，然后进行归一化来计算感兴趣的后验概率:
$$
p(\text { random } \mid \text { ‘radom’ })=\frac{p\left(\theta_1\right) p\left(\text { ‘radom’ } \mid \theta_1\right)}{\sum_{j=1}^3 p\left(\theta_j\right) p\left(\text { ‘radom’ } \mid \theta_j\right)},
$$

其中$\theta_1=$ random, $\theta_2=$ radon和$\theta_3=$ radom。先验概率$p\left(\theta_j\right)$最简单地来自于这些单词在一些大型数据库中的频率，理想情况下，这些数据库适合于手头的问题(例如，如果有问题的单词出现在这样一个文档中，那么一个最近学生电子邮件的数据库)。$p\left(y \mid \theta_j\right)$的可能性可能来自一些拼写和打字错误的模型，也许适合于一些研究，在这些研究中，人们在写完电子邮件后被跟踪以识别任何可疑的单词。

先验分布。在没有任何其他上下文的情况下，根据这三个词在某些数据库中的相对频率分配先验概率$p\left(\theta_j\right)$是有意义的。以下是谷歌研究人员提供的概率:
\begin{tabular}{lc}
\multicolumn{1}{c}{$\theta$} & $p(\theta)$ \hline random & $7.60 \times 10^{-5}$ \radon &$6.05 \times 10^{-6}$ \radom &$3.12 \times 10^{-7}$
\end{tabular}
由于我们只考虑这些可能性，我们可以将三个数字重新规范化以求和为$1\left(p(\right.$ random $)=\frac{760}{760+60.5+3.12}$等$)$，但没有必要，因为调整只会被吸收到(1.6)中的比例常数中。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

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。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-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。

随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
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贝叶斯分析Bayesian Analysis的独特特征包括能够将先验信息纳入分析，将可信区间直观地解释为固定范围，其中参数已知属于预先指定的概率，以及将实际概率分配给任何感兴趣的假设的能力。贝叶斯推断使用后验分布来形成模型参数的各种总结，包括点估计，如后验均值、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的后验分布的概率陈述。

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统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Prediction

To make inferences about an unknown observable, often called predictive inferences, we follow a similar logic. Before the data $y$ are considered, the distribution of the unknown but observable $y$ is
$$
p(y)=\int p(y, \theta) d \theta=\int p(\theta) p(y \mid \theta) d \theta
$$
This is often called the marginal distribution of $y$, but a more informative name is the prior predictive distribution: prior because it is not conditional on a previous observation of the process, and predictive because it is the distribution for a quantity that is observable.
After the data $y$ have been observed, we can predict an unknown observable, $\tilde{y}$, from the same process. For example, $y=\left(y_1, \ldots, y_n\right)$ may be the vector of recorded weights of an object weighed $n$ times on a scale, $\theta=\left(\mu, \sigma^2\right)$ may be the unknown true weight of the object and the measurement variance of the scale, and $\tilde{y}$ may be the yet to be recorded weight of the object in a planned new weighing. The distribution of $\tilde{y}$ is called the posterior predictive distribution, posterior because it is conditional on the observed $y$ and predictive because it is a prediction for an observable $\tilde{y}$ :
$$
\begin{aligned}
p(\tilde{y} \mid y) & =\int p(\tilde{y}, \theta \mid y) d \theta \
& =\int p(\tilde{y} \mid \theta, y) p(\theta \mid y) d \theta \
& =\int p(\tilde{y} \mid \theta) p(\theta \mid y) d \theta .
\end{aligned}
$$
The second and third lines display the posterior predictive distribution as an average of conditional predictions over the posterior distribution of $\theta$. The last step follows from the assumed conditional independence of $y$ and $\tilde{y}$ given $\theta$.

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Likelihood

Using Bayes’ rule with a chosen probability model means that the data $y$ affect the posterior inference (1.2) only through $p(y \mid \theta)$, which, when regarded as a function of $\theta$, for fixed $y$, is called the likelihood function. In this way Bayesian inference obeys what is sometimes called the likelihood principle, which states that for a given sample of data, any two probability models $p(y \mid \theta)$ that have the same likelihood function yield the same inference for $\theta$.

The likelihood principle is reasonable, but only within the framework of the model or family of models adopted for a particular analysis. In practice, one can rarely be confident that the chosen model is correct. We shall see in Chapter 6 that sampling distributions (imagining repeated realizations of our data) can play an important role in checking model assumptions. In fact, our view of an applied Bayesian statistician is one who is willing to apply Bayes’ rule under a variety of possible models.
Likelihood and odds ratios
The ratio of the posterior density $p(\theta \mid y)$ evaluated at the points $\theta_1$ and $\theta_2$ under a given model is called the posterior odds for $\theta_1$ compared to $\theta_2$. The most familiar application of this concept is with discrete parameters, with $\theta_2$ taken to be the complement of $\theta_1$. Odds provide an alternative representation of probabilities and have the attractive property that Bayes’ rule takes a particularly simple form when expressed in terms of them:
$$
\frac{p\left(\theta_1 \mid y\right)}{p\left(\theta_2 \mid y\right)}=\frac{p\left(\theta_1\right) p\left(y \mid \theta_1\right) / p(y)}{p\left(\theta_2\right) p\left(y \mid \theta_2\right) / p(y)}=\frac{p\left(\theta_1\right)}{p\left(\theta_2\right)} \frac{p\left(y \mid \theta_1\right)}{p\left(y \mid \theta_2\right)} .
$$
In words, the posterior odds are equal to the prior odds multiplied by the likelihood ratio, $p\left(y \mid \theta_1\right) / p\left(y \mid \theta_2\right)$.

贝叶斯分析代考

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Prediction

为了对未知的可观察物进行推断，通常称为预测推断，我们遵循类似的逻辑。在考虑数据$y$之前，未知但可观察的$y$的分布为
$$
p(y)=\int p(y, \theta) d \theta=\int p(\theta) p(y \mid \theta) d \theta
$$
这通常被称为$y$的边际分布，但更具有信息量的名称是先验预测分布:先验是因为它不以先前对过程的观察为条件，而预测性是因为它是可观察到的数量的分布。
在观测到数据$y$之后，我们可以通过同样的过程预测一个未知的观测值$\tilde{y}$。例如，$y=\left(y_1, \ldots, y_n\right)$可能是一个物体在磅秤上称重$n$次的记录重量的向量，$\theta=\left(\mu, \sigma^2\right)$可能是未知的物体的真实重量和磅秤的测量方差，$\tilde{y}$可能是在计划的新称重中尚未记录的物体重量。$\tilde{y}$的分布被称为后验预测分布，后验是因为它以观察到的情况为条件$y$，预测是因为它是对可观察到的情况的预测$\tilde{y}$:
$$
\begin{aligned}
p(\tilde{y} \mid y) & =\int p(\tilde{y}, \theta \mid y) d \theta \
& =\int p(\tilde{y} \mid \theta, y) p(\theta \mid y) d \theta \
& =\int p(\tilde{y} \mid \theta) p(\theta \mid y) d \theta .
\end{aligned}
$$
第二和第三行显示了后验预测分布，即$\theta$后验分布上条件预测的平均值。最后一步是假设$y$和$\tilde{y}$的条件独立性，给出$\theta$。

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Likelihood

选择概率模型使用贝叶斯规则意味着数据$y$仅通过$p(y \mid \theta)$影响后验推理(1.2)，当将其作为$\theta$的函数时，对于固定的$y$，称为似然函数。通过这种方式，贝叶斯推理遵循有时被称为似然原理的原则，即对于给定的数据样本，具有相同似然函数的任意两个概率模型$p(y \mid \theta)$对$\theta$产生相同的推断。

似然原则是合理的，但只有在特定分析所采用的模型或模型族的框架内。在实践中，人们很少能确信所选择的模型是正确的。我们将在第6章看到抽样分布(想象我们的数据的重复实现)可以在检查模型假设中发挥重要作用。事实上，我们对应用贝叶斯统计学家的看法是，他愿意在各种可能的模型下应用贝叶斯规则。
可能性和优势比
在给定模型下，在$\theta_1$和$\theta_2$点处计算的后验密度$p(\theta \mid y)$的比值称为$\theta_1$与$\theta_2$的后验比值。这个概念最熟悉的应用是离散参数，将$\theta_2$作为$\theta_1$的补充。赔率提供了概率的另一种表示形式，并且具有贝叶斯规则在用赔率表示时采用特别简单的形式这一吸引人的特性:
$$
\frac{p\left(\theta_1 \mid y\right)}{p\left(\theta_2 \mid y\right)}=\frac{p\left(\theta_1\right) p\left(y \mid \theta_1\right) / p(y)}{p\left(\theta_2\right) p\left(y \mid \theta_2\right) / p(y)}=\frac{p\left(\theta_1\right)}{p\left(\theta_2\right)} \frac{p\left(y \mid \theta_1\right)}{p\left(y \mid \theta_2\right)} .
$$
也就是说，后验概率等于先验概率乘以似然比$p\left(y \mid \theta_1\right) / p\left(y \mid \theta_2\right)$。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

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。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

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。

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统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Bayesian inference

Bayesian statistical conclusions about a parameter $\theta$, or unobserved data $\tilde{y}$, are made in terms of probability statements. These probability statements are conditional on the observed value of $y$, and in our notation are written simply as $p(\theta \mid y)$ or $p(\tilde{y} \mid y)$. We also implicitly condition on the known values of any covariates, $x$. It is at the fundamental level of conditioning on observed data that Bayesian inference departs from the approach to statistical inference described in many textbooks, which is based on a retrospective evaluation of the procedure used to estimate $\theta$ (or $\tilde{y}$ ) over the distribution of possible $y$ values conditional on the true unknown value of $\theta$. Despite this difference, it will be seen that in many simple analyses, superficially similar conclusions result from the two approaches to statistical inference. However, analyses obtained using Bayesian methods can be easily extended to more complex problems. In this section, we present the basic mathematics and notation of Bayesian inference, followed in the next section by an example from genetics.
Probability notation
Some comments on notation are needed at this point. First, $p(\cdot \mid \cdot)$ denotes a conditional probability density with the arguments determined by the context, and similarly for $p(\cdot)$, which denotes a marginal distribution. We use the terms ‘distribution’ and ‘density’ interchangeably. The same notation is used for continuous density functions and discrete probability mass functions. Different distributions in the same equation (or expression) will each be denoted by $p(\cdot)$, as in (1.1) below, for example. Although an abuse of standard mathematical notation, this method is compact and similar to the standard practice of using $p(\cdot)$ for the probability of any discrete event, where the sample space is also suppressed in the notation. Depending on context, to avoid confusion, we may use the notation $\operatorname{Pr}(\cdot)$ for the probability of an event; for example, $\operatorname{Pr}(\theta>2)=\int_{\theta>2} p(\theta) d \theta$. When using a standard distribution, we use a notation based on the name of the distribution; for example, if $\theta$ has a normal distribution with mean $\mu$ and variance $\sigma^2$, we write $\theta \sim \mathrm{N}\left(\mu, \sigma^2\right)$ or $p(\theta)=\mathrm{N}\left(\theta \mid \mu, \sigma^2\right)$ or, to be even more explicit, $p\left(\theta \mid \mu, \sigma^2\right)=\mathrm{N}\left(\theta \mid \mu, \sigma^2\right)$. Throughout, we use notation such as $\mathrm{N}\left(\mu, \sigma^2\right)$ for random variables and $\mathrm{N}\left(\theta \mid \mu, \sigma^2\right)$ for density functions. Notation and formulas for several standard distributions appear in Appendix A.

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Bayes’ rule

In order to make probability statements about $\theta$ given $y$, we must begin with a model providing a joint probability distribution for $\theta$ and $y$. The joint probability mass or density function can be written as a product of two densities that are often referred to as the prior distribution $p(\theta)$ and the sampling distribution (or data distribution) $p(y \mid \theta)$, respectively:
$$
p(\theta, y)=p(\theta) p(y \mid \theta) .
$$

Simply conditioning on the known value of the data $y$, using the basic property of conditional probability known as Bayes’ rule, yields the posterior density:
$$
p(\theta \mid y)=\frac{p(\theta, y)}{p(y)}=\frac{p(\theta) p(y \mid \theta)}{p(y)},
$$
where $p(y)=\sum_\theta p(\theta) p(y \mid \theta)$, and the sum is over all possible values of $\theta$ (or $p(y)=$ $\int p(\theta) p(y \mid \theta) d \theta$ in the case of continuous $\theta$ ). An equivalent form of (1.1) omits the factor $p(y)$, which does not depend on $\theta$ and, with fixed $y$, can thus be considered a constant, yielding the unnormalized posterior density, which is the right side of (1.2):
$$
p(\theta \mid y) \propto p(\theta) p(y \mid \theta) .
$$
The second term in this expression, $p(y \mid \theta)$, is taken here as a function of $\theta$, not of $y$. These simple formulas encapsulate the technical core of Bayesian inference: the primary task of any specific application is to develop the model $p(\theta, y)$ and perform the computations to summarize $p(\theta \mid y)$ in appropriate ways.

贝叶斯分析代考

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Bayesian inference

关于参数$\theta$或未观测数据$\tilde{y}$的贝叶斯统计结论是根据概率陈述得出的。这些概率陈述以$y$的观测值为条件，在我们的符号中简单地写成$p(\theta \mid y)$或$p(\tilde{y} \mid y)$。我们还隐式地以任何协变量的已知值为条件，$x$。贝叶斯推理与许多教科书中描述的统计推断方法不同，这是在对观察到的数据进行条件反射的基本层面上，这是基于对用于估计$\theta$(或$\tilde{y}$)可能的$y$值分布的过程的回顾性评估，该分布以$\theta$的真实未知值为条件。尽管存在这种差异，但可以看到，在许多简单的分析中，两种统计推断方法得出的结论表面上相似。然而，使用贝叶斯方法得到的分析可以很容易地扩展到更复杂的问题。在本节中，我们将介绍贝叶斯推理的基本数学和符号，下一节将介绍遗传学中的一个例子。
概率符号
此时需要对符号进行一些注释。首先，$p(\cdot \mid \cdot)$表示由上下文确定参数的条件概率密度，类似地，$p(\cdot)$表示边际分布。我们交替使用“分布”和“密度”这两个术语。连续密度函数和离散概率质量函数使用相同的符号。相同方程(或表达式)中的不同分布将分别用$p(\cdot)$表示，例如，如下面的(1.1)所示。虽然滥用了标准数学符号，但这种方法很紧凑，类似于使用$p(\cdot)$表示任何离散事件的概率的标准做法，其中样本空间也在符号中被抑制。根据上下文，为了避免混淆，我们可以使用$\operatorname{Pr}(\cdot)$表示事件的概率;例如:$\operatorname{Pr}(\theta>2)=\int_{\theta>2} p(\theta) d \theta$。当使用标准分布时，我们使用基于分布名称的符号;例如，如果$\theta$有一个均值$\mu$和方差$\sigma^2$的正态分布，我们写$\theta \sim \mathrm{N}\left(\mu, \sigma^2\right)$或$p(\theta)=\mathrm{N}\left(\theta \mid \mu, \sigma^2\right)$，或者更明确地说，$p\left(\theta \mid \mu, \sigma^2\right)=\mathrm{N}\left(\theta \mid \mu, \sigma^2\right)$。在整个过程中，我们使用$\mathrm{N}\left(\mu, \sigma^2\right)$表示随机变量，$\mathrm{N}\left(\theta \mid \mu, \sigma^2\right)$表示密度函数。几个标准分布的符号和公式见附录A。

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Bayes’ rule

为了对给定$y$的$\theta$做出概率陈述，我们必须从一个模型开始，该模型提供了$\theta$和$y$的联合概率分布。联合概率质量或密度函数可以写成两个密度的乘积，这两个密度通常分别称为先验分布$p(\theta)$和抽样分布(或数据分布)$p(y \mid \theta)$:
$$
p(\theta, y)=p(\theta) p(y \mid \theta) .
$$

简单地对已知的数据值$y$进行调节，利用条件概率的基本属性，即贝叶斯规则，得到后验密度:
$$
p(\theta \mid y)=\frac{p(\theta, y)}{p(y)}=\frac{p(\theta) p(y \mid \theta)}{p(y)},
$$
其中$p(y)=\sum_\theta p(\theta) p(y \mid \theta)$，和所有可能的$\theta$值(或连续$\theta$的情况下的$p(y)=$$\int p(\theta) p(y \mid \theta) d \theta$)的总和。式(1.1)的等效形式省略了不依赖于$\theta$的因子$p(y)$，当$y$固定时，可以认为是一个常数，从而得到非归一化后验密度，即式(1.2)的右侧:
$$
p(\theta \mid y) \propto p(\theta) p(y \mid \theta) .
$$
这个表达式中的第二项$p(y \mid \theta)$在这里是$\theta$的函数，而不是$y$的函数。这些简单的公式概括了贝叶斯推理的技术核心:任何特定应用程序的主要任务都是开发模型$p(\theta, y)$，并以适当的方式执行计算以总结$p(\theta \mid y)$。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

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。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

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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