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贝叶斯分析，一种统计推断方法（以英国数学家托马斯-贝叶斯命名），允许人们将关于人口参数的先验信息与样本所含信息的证据相结合，以指导统计推断过程。

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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
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统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|The Shotgun Fallacy

Let us suppose that we are interested in possible “causes” of student exam success. To make our example as simple as possible let us assume that exam scores are measured on a scale of 1 (worst) to 10 (best).

Now let us think of a number of possible “causes” of exam success. These could include plausible factors like coursework score and class attendance. But we could also throw in some implausible factors like the number of sexual partners, number of football matches attended, or number of potatoes eaten on 12 January. In fact, to effectively demonstrate the point let us only consider a set of totally implausible factors. For simplicity we will assume that, like the exam score, they can all be measured on a scale of 1 to 10 .

Now although these factors-suppose we think of 18-are completely silly, let’s actually remove any possibility that they are in any way valid factors by generating the results for them purely randomly. You can do this yourself. Create an Excel spreadsheet and type the entry =RANDBETWEEN $(1,10)$ into cell A1. This will generate a random number between 1 and 10. By copying and pasting this entry create a set of random numbers like the set shown in Figure 2.16. There are 18 columns (A through to R) that we can think of as being the 18 silly factors associated with the students. We have also added column $\mathrm{S}$, which represents the student exam score, again generated randomly in the same way.
Now, using Excel’s built-in data analysis package, run a correlation analysis for each column (A through R) against the exam score (column S). If the correlation coefficient is higher than $0.561$ then the correlation is considered to be highly significant (the $p$-value is $0.01$ ).
In fact, because of the number of factors we are trying here it is very likely that you will find at least one column for which there is a significant correlation with $S$. In Figure $2.16$ the correlation coefficient of $\mathrm{H}$ and $\mathrm{S}$ is $0.59$. Since column $\mathrm{H}$ is just as likely to represent number of potatoes eaten on 12 January as any other factor, would we be correct in concluding that eating potatoes on 12 January is the key to exam success?

In fact, because of the number of factors, it is also almost certain that among the 18 factors themselves you will also find at least two pairs that have a significant correlation. For example, in this case columns $B$ and $Q$ have a correlation coefficient of $0.62$, which apparently might lead us to conclude that you can increase the number of football matches you attend by taking on more sexual partners.

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|The Danger of Regression

Suppose that you are blowing up a large balloon. After each puff you measure the surface area and record it as shown in Figure 2.17. So, after the 23 rd puff the surface is $181 \mathrm{sq} \mathrm{cm}$. What will the surface area be on the 24th puff? On the 50th puff?

As opposed to the data on growth rates in Section 2.1, there is no doubt that the data here exhibits a clear trend. When presented with this kind of problem professionals often try to find lines that best fit the historical trend. As we saw in Section $2.3$ this is an example of regression analysis. As in the road fatalities example there, the simplest (and most common) approach is to assume a simple straight line fit (called linear regression), producing a line such as line A shown in Figure 2.18. Alternatively, we might decide that the relative slow down of increase toward the end of the data is indicative of a curve such as line B (this is an example of nonlinear regression). The lines provide us with a method of predicting future values. The line A fit results in a prediction of 186 for the 24th puff, whereas the line B fit results in a prediction of 183.

It is also common for analysts to apply what are called time-series adjustments into their prediction to take account of the fact that there are local sequential differences; in this case the even-numbered puffs tend to result in lower increases than the odd-numbered puffs (for the simple reason that we blow harder on alternative puffs). Factoring in the time-series analysis results in an adjusted prediction of 184 for puff 24 in the linear regression and 182 in the quadratic regression. Predictions further ahead, such as at puff 30 , are farther apart ( 235 for line A and 185 for line B).

As we saw in Section $2.1$ it was for reasons quite similar to this that the traditional statistical models were unable to predict the collapse of the banking sector in 2008 that ushered in a major worldwide recession. Although the models can incorporate millions of historical data to produce highly complex-and accurate-predictions over the short term during periods of growth, they were predicated on a set of barely articulated overoptimistic assumptions. The most basic knowledge about balloons would have indicated that a complete burst was inevitable, but traditional statistical models cannot incorporate this knowledge. Failure to do so is an example of what is commonly called the fallacy of induction. A similar example is highlighted in the Sidebar $2.4$.

贝叶斯分析代考

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|The Shotgun Fallacy

假设我们对学生考试成功的可能“原因”感兴趣。为了让我们的例子尽可能简单，让我们假设考试成绩是按照 1（最差）到 10（最好）的等级来衡量的。

现在让我们想一想考试成功的一些可能“原因”。这些可能包括合理的因素，如课程作业分数和课堂出勤率。但我们也可以加入一些难以置信的因素，例如性伴侣的数量、参加的足球比赛的数量或 1 月 12 日吃的土豆数量。事实上，为了有效地证明这一点，让我们只考虑一组完全难以置信的因素。为简单起见，我们假设它们与考试成绩一样，都可以用 1 到 10 的等级来衡量。

现在，尽管这些因素（假设我们认为是 18 个）完全是愚蠢的，但实际上让我们通过纯随机生成结果来消除它们在任何方面都是有效因素的任何可能性。你可以自己做。创建 Excel 电子表格并键入条目 =RANDBETWEEN(1,10)进入单元格A1。这将生成一个介于 1 和 10 之间的随机数。通过复制和粘贴此条目创建一组随机数，如图 2.16 所示。我们可以将 18 列（A 到 R）视为与学生相关的 18 个愚蠢因素。我们还添加了专栏小号，代表学生的考试成绩，同样以同样的方式随机生成。
现在，使用 Excel 的内置数据分析包，对每一列（A 到 R）与考试分数（S 列）进行相关性分析。如果相关系数高于0.561那么相关性被认为是非常显着的（p-价值是0.01).
事实上，由于我们在这里尝试的因素数量众多，您很可能会发现至少一列与小号. 在图中2.16的相关系数H和小号是0.59. 自列H与任何其他因素一样可能代表 1 月 12 日吃的土豆数量，我们得出 1 月 12 日吃土豆是考试成功的关键的结论是否正确？

事实上，由于因素的数量，几乎可以肯定的是，在 18 个因素本身中，你还会发现至少两个具有显着相关性的因素。例如，在这种情况下列乙和问具有相关系数0.62，这显然可能会让我们得出结论，你可以通过接受更多的性伴侣来增加你参加的足球比赛的数量。

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|The Danger of Regression

假设你正在吹一个大气球。每次抽吸后，您测量表面积并记录下来，如图 2.17 所示。所以，在第 23 次抽吸之后，表面是181秒qC米. 第 24 次抽吸的表面积是多少？第 50 口？

相对于2.1节的增长率数据，毫无疑问，这里的数据呈现出明显的趋势。当遇到此类问题时，专业人士通常会尝试找到最符合历史趋势的路线。正如我们在部分中看到的2.3这是回归分析的一个例子。就像那里的道路死亡案例一样，最简单（也是最常见）的方法是假设一个简单的直线拟合（称为线性回归），生成一条线，如图 2.18 中所示的线 A。或者，我们可能会决定向数据末尾增长的相对放缓表示一条曲线，例如 B 线（这是非线性回归的一个例子）。这些线为我们提供了一种预测未来价值的方法。线 A 拟合导致第 24 次抽吸的预测为 186，而线 B 拟合导致预测为 183。

分析师通常将所谓的时间序列调整应用到他们的预测中，以考虑到存在局部序列差异的事实；在这种情况下，偶数次的抽吸往往会导致比奇数次的抽吸更低的增加（原因很简单，我们在替代抽吸上吹得更用力）。时间序列分析中的因素导致线性回归中第 24 次烟团的调整预测为 184，二次回归中为 182。更远的预测，例如在第 30 次抽吸，相距更远（线 A 为 235，线 B 为 185）。

正如我们在部分中看到的2.1正是出于与此非常相似的原因，传统的统计模型无法预测 2008 年银行业的崩溃引发了一场全球性的大衰退。尽管这些模型可以结合数百万的历史数据，在增长期间对短期内产生高度复杂和准确的预测，但它们是基于一组几乎没有明确表达的过于乐观的假设。关于气球的最基本知识表明完全爆炸是不可避免的，但传统的统计模型无法包含这些知识。不这样做就是通常所说的归纳谬误的一个例子。侧边栏中突出显示了一个类似的示例2.4.

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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。

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统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Predicting Economic Growth

Table $2.1$ contains the (annualized) growth rate figures for the UK for each quarter from the start of 1993 to the end of 2007 (which was just prior to the start of the international economic collapse). So, for example, in the fourth quarter of 2007 the annual growth rate in the UK was $2.36 \%$.

Data such as this, especially given the length of time over which it has been collected, is considered extremely valuable for financial analysis and projections. Since so many aspects of the economy depend on the growth rate, we need our predictions of it for the coming months and years to be very accurate. So imagine that you were a financial analyst presented with this data in 2008. Although it would be nice to be able to predict the growth rate in each of the next few years, the data alone gives you little indication of how to do that. If you plot the growth over time as in Figure $2.1$ there is no obvious trend to spot.

But there is a lot that you can do other than making “point” predictions. What financial institutions would really like to know is the answer to questions like those in Sidebar 2.1.

Indeed, economic analysts feel that the kind of data provided enables them to answer such questions very confidently. The way they typically proceed is to “fit” the data to a standard curve (also called a statistical distribution). The answers to all the aforementioned questions can then be answered using standard statistical tables associated with that distribution.

In most cases the analysts assume that data of the kind seen here can be fitted by what is called a Normal distribution (also called a bell curve because that is its shape as shown in Figure 2.2).

The key thing about a Normal distribution is that it is an “idealized” view of a set of data. Imagine that, instead of trying to model annual growth rate, you were trying to model the height in centimeters of adults. Then, if you took a sample of, say, 1,000 adults and plotted the frequency of their heights within each 10 -centimeter interval you would get a graph that looks something like Figure 2.3. As you increase the sample size and decrease the interval size you would eventually expect to get something that looks like the Normal distribution in Figure 2.4.

The Normal distribution has some very nice mathematical properties (see Box 2.1), which makes it very easy for statisticians to draw inferences about the population that it is supposed to be modelling.

Unfortunately, it turns out that, for all its nice properties the Normal distribution is often a very poor model to use for most types of risk assessment. And we will demonstrate this by returning to our GDP growth rate data. In the period from 1993 to 2008 the average growth rate was $2.96 \%$ with a standard deviation of $0.75$.

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Patterns and Randomness

Take a look at Table 2.3. It shows the scores achieved (on an objective quality criteria) by the set of state schools in one council district in the UK. We have made the schools anonymous by using numbers rather than names. School 38 achieved a significantly higher score than the next best school, and its score (175) is over $52 \%$ higher than the lowest ranked school, number 41 (score 115). Tables like these are very important in the UK, since they are supposed to help provide informed “choice” for parents. Based on the impressive results of School 38 parents clamour to ensure that their child gets a place at this school. Not surprisingly, it is massively oversubscribed. Since these are the only available state schools in this district, imagine how you would feel if, instead of your child being awarded a place in School 38, he or she was being sent to school 41. You would be pretty upset, wouldn’t you? You should not be. We lied. The numbers do not represent schools at all. They are simply the numbers used in the UK National Lottery (1 to 49). And each “score” is the actual number of times that particular numbered ball had been drawn in the first 1,172 draws of the UK National Lottery. So the real question is: Do you believe that 38 is a “better” number than 41 ? Or, making the analogy with the school league table more accurate:
Do you believe the number 38 is more likely to be drawn next time than the number 41? (Since the usual interpretation of the school league table is that if your child attends the school at the top he or she will get better grades than if he or she attends the school at the bottom.)
The fact is that the scores are genuinely random. Although the “expected” number of times any one ball should have been drawn is about 144 you can see that there is a wide variation above and below this number (even though that is still the average score).

What many people fail to realise is that this kind of variation is inevitable. It turns out that in any sequence of 1,172 lottery draws there is about a $50 \%$ chance that at least half the numbers will be chosen either less than 136 times or more than 152 times. That indeed is roughly what happened in the real sample. Moreover, the probability that at least one number will be chosen more than 171 times is about 45\%. You may find it easier to think of rolling a die 60 times. You would almost certainly not get each of the six numbers coming up 10 times. You might get 16 threes and only 6 fours. That does that not make the number three “better” than the number four. The more times you roll the die, the closer in relative terms will be the frequencies of each number (specifically, if you roll the die $n$ times the frequency of each number will get closer to $n$ divided by 6 as $n$ gets bigger); but in absolute terms the frequencies will not be exactly the same. There will inevitably be some numbers with a higher count than others. And one number will be at the “top” of the table while another will be “bottom.”
We are not suggesting that all school league tables are purely random like this. But, imagine that you had a set of genuinely equal schools and you ranked them according to a suitable criteria like average exam scores. Then, in any given year, you would inevitably see variation like the earlier table. And you would be wrong to assume that the school at the top was better than the school at the bottom. In reality, there may be inherent quality factors that help determine where a school will come in a league table. But this does not disguise the fact that much of the variation in the results will be down to nothing more than pure and inevitable chance. See Box $2.2$ for another example.

贝叶斯分析代考

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Predicting Economic Growth

桌子2.1包含英国从 1993 年初到 2007 年底（就在国际经济崩溃开始之前）每个季度的（年化）增长率数据。因此，例如，在 2007 年第四季度，英国的年增长率为2.36%.

此类数据，尤其是考虑到收集这些数据的时间长度，被认为对财务分析和预测非常有价值。由于经济的许多方面都取决于增长率，因此我们需要对未来几个月和几年的增长率做出非常准确的预测。因此，假设您是一名金融分析师，在 2008 年看到了这些数据。虽然能够预测未来几年每年的增长率会很好，但数据本身并不能告诉您如何做到这一点。如果您绘制随时间的增长，如图所示2.1没有明显的趋势可以发现。

但是除了做出“点”预测之外，您还可以做很多事情。金融机构真正想知道的是像边栏 2.1 中的问题的答案。

事实上，经济分析师认为所提供的数据类型使他们能够非常自信地回答此类问题。他们通常采用的方法是将数据“拟合”到标准曲线（也称为统计分布）。然后可以使用与该分布相关的标准统计表来回答所有上述问题的答案。

在大多数情况下，分析师假设这里看到的那种数据可以符合所谓的正态分布（也称为钟形曲线，因为它的形状如图 2.2 所示）。

正态分布的关键在于它是一组数据的“理想化”视图。想象一下，您不是试图模拟年增长率，而是试图模拟成年人的身高（以厘米为单位）。然后，如果您抽取 1,000 名成年人作为样本，并绘制他们在每 10 厘米间隔内的身高频率，您将得到如图 2.3 所示的图形。随着样本大小的增加和区间大小的减少，您最终会期望得到类似于图 2.4 中正态分布的分布。

正态分布有一些非常好的数学特性（见专栏 2.1），这使得统计学家很容易就它应该建模的人口得出推论。

不幸的是，事实证明，尽管正态分布具有所有良好的特性，但对于大多数类型的风险评估而言，它通常是一个非常糟糕的模型。我们将通过返回我们的 GDP 增长率数据来证明这一点。1993年至2008年期间平均增长率为2.96%标准差为0.75.

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看一下表 2.3。它显示了英国一个议会区的一组公立学校（根据客观质量标准）取得的分数。我们通过使用数字而不是名称使学校匿名。学校 38 的分数明显高于次优学校，其分数（175）超过52%高于排名最低的学校，第 41 名（分数 115）。像这样的表格在英国非常重要，因为它们应该有助于为父母提供知情的“选择”。基于 School 38 令人印象深刻的成绩，家长们吵着要确保他们的孩子能在这所学校就读。毫不奇怪，它被大量超额认购。由于这些是该地区唯一可用的公立学校，想象一下，如果您的孩子没有被授予 38 号学校的名额，而是被送到 41 号学校，您会有什么感受。您会非常沮丧，不会你？你不应该。我们撒谎了。这些数字根本不代表学校。它们只是英国国家彩票中使用的数字（1 到 49）。每个“分数”是特定编号的球在前 1 次中被抽出的实际次数，英国国家彩票开奖 172 次。所以真正的问题是：你认为 38 是一个比 41 “更好”的数字吗？或者，更准确地类比学校排名表：
你认为下一次抽到 38 号的可能性比 41 号大吗？（因为通常对学校排名表的解释是，如果您的孩子就读排名靠前的学校，他或她的成绩会比就读排名靠后的学校更好。）
事实是，分数确实是随机的. 虽然任何一个球应该被抽出的“预期”次数大约是 144 次，但您可以看到在这个数字上下有很大的差异（即使这仍然是平均得分）。

许多人没有意识到的是，这种变化是不可避免的。事实证明，在 1,172 次彩票抽奖的任何序列中，大约有50%至少有一半的数字被选中的次数少于 136 次或多于 152 次。这确实是真实样本中大致发生的情况。此外，至少有一个数字被选择超过 171 次的概率约为 45%。您可能会更容易想到掷骰子 60 次。几乎可以肯定，这六个数字中的每一个都不会出现 10 次。你可能会得到 16 个三分球，而只有 6 个四分球。这并不意味着三号比四号“更好”。掷骰子的次数越多，每个数字的相对频率就越接近（具体来说，如果你掷骰子n乘以每个数字的频率会越来越接近n除以 6 为n变大）；但绝对而言，频率不会完全相同。不可避免地会有一些数字比其他数字更高。一个数字将位于表格的“顶部”，而另一个将位于“底部”。
我们并不是说所有的学校排名表都是像这样纯粹随机的。但是，假设您有一组真正平等的学校，并且您根据平均考试成绩等合适的标准对它们进行排名。然后，在任何给定的年份，您都不可避免地会看到像前面的表格那样的变化。如果你认为排名靠前的学校比排名靠后的学校好，那你就错了。实际上，可能存在一些内在的质量因素，这些因素有助于确定一所学校在排行榜中的位置。但这并不能掩盖这样一个事实，即结果中的大部分差异只不过是纯粹且不可避免的机会。见方框2.2再举个例子。

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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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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，一种统计推断方法（以英国数学家托马斯-贝叶斯命名），允许人们将关于人口参数的先验信息与样本所含信息的证据相结合，以指导统计推断过程。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写贝叶斯分析Bayesian Analysis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。我们的专家在代写贝叶斯分析Bayesian Analysis代写方面经验极为丰富，各种代写贝叶斯分析Bayesian Analysis相关的作业也就用不着说。

我们提供的贝叶斯分析Bayesian Analysis及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
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• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
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• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考| Do Not Forget the Importance of the Variance in the TNormal Distribution

The variance captures our uncertainty about the weighted function. Because the TNormal for ranked nodes is always in the range $[0,1]$ any variance above $0.5$ would be considered very high (you should try it out on a simple weighted mean example). You may need to experiment with the variance to get it just right.

In each of the previous examples the variance was a constant, but in many situations the variance will be dependent on the parents. For example, consider the $\mathrm{BN}$ in Figure $9.40$ that is clearly based on a definitional idiom.

In this case system quality is defined in terms of the quality of two subsystems $S 1$ and $S 2$. It seems reasonable to assume all nodes are ranked and that the NPT for System quality should be a TNormal whose mean is a weighted mean of the parents. Assuming that the weights of $S 1$ and $S 2$ are equal we therefore define the mean of the TNormal as wmean $(S 1, S 2)$.

However, it also seems reasonable to assume that the variance depends on the difference between the two subsystem qualities. Consider, for example these two scenarios for subsystems $S 1$ and $S 2$ :

1. Both $S 1$ and $S 2$ have “medium” quality.
2. $S 1$ quality is “very high,” while $S 2$ quality is “very low.”
   If the variance in the TNormal expression is fixed at, say $0.1$, then the System Quality in both scenarios 1 and 2 will be the same-as is shown in Figure 9.41(a) and (b). Specifically, the system quality in both cases is medium but with a lot of uncertainty.

However, it seems logical to assume that there should be less uncertainty in scenario 1 (when both subsystems have the same, medium, quality) than in scenario 2 (when both subsystems have very different levels of quality). To achieve the required result we therefore have to ensure that the variance in the TNormal expression is a function of the difference in subsystem qualities. Setting the variance as abs(S1-S2)/5 produces the required result as shown in Figure 9.41(c) and (d).

The use of a variable variance also enables us to easily implement the measurement idiom in the case where all the nodes of the idiom are ranked. This is explained in Box 9.12. The special case of indicator nodes is shown in Box 9.13.

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Elicitation Protocols and Cognitive Biases

We are aiming to build a scientific model, so open, factual, and honest discussion of the risks, our beliefs (i.e., theories) about how they interrelate, and what the probabilities are is of the utmost importance. The elicitor (the modeler/risk analyst) and the elicitee (the subject matter expert) must be mutually respectful of each other’s professionalism, skills, and objectives. Attributes of a good elicitation protocol involve elicitors making an effort to understand subject matter sufficiently to probe and challenge discussion in order to allow experts to sharpen and refine thinking. Similarly, more accurate probabilities are elicited when people are asked for reasons for them, but the BN structure supplies some or all of this, thus making this easier than when asking for probabilities alone. Without these prerequisites the elicitation exercise will be futile.

Some practical advice on how to elicit numbers from experts is provided in O’Hagan et al (2006). Box $9.14$ provides some examples of what has been used, based primarily on Spetzler and von Holstein 1975 (also known as the Stanford Elicitation Prototcol).

There is plenty of advice on how not to perform elicitation from the field of cognitive psychology as pioneered by Kahneman and colleagues (1982). A summary (by no means exhaustive) of the well-known biases is listed next and we recommend that these be presented and discussed with experts as part of any pre-elicitation training:

• Ambiguity effect-Avoiding options for which missing information makes the probability seem unknown.
• Attentional bias-Neglecting relevant data when making judgments of a correlation or association.
• Availability heuristic-Estimating what is more likely by what is more available in memory, which is biased toward vivid, unusual, or emotionally charged examples.
• Base rate neglect-Failing to take account of the prior probability. This was at the heart of the common fallacious reasoning in the Harvard medical study described in Chapter 2 . It is the most common reason for people to feel that the results of Bayesian inference are nonintuitive.
• Bandwagon effect – Believing things because many other people do (or believe) the same. Related to groupthink and herd behavior.
• Confirmation bias-Searching for or interpreting information in a way that confirms one’s preconceptions.
• Déformation professionnelle-Ignoring any broader point of view and seeing the situation through the lens of one’s own professional norms.

贝叶斯分析代考

统计代写|贝叶斯分析代写贝叶斯分析代考|不要忘记方差在t正态分布中的重要性

方差反映了我们对加权函数的不确定性。因为排名节点的TNormal总是在$[0,1]$范围内，$0.5$以上的任何方差都被认为是非常高的(您应该在一个简单的加权平均值示例中尝试它)。您可能需要对方差进行实验以使其正确。

在前面的每个例子中，方差是一个常数，但在许多情况下，方差将依赖于父变量。例如，考虑图$9.40$中的$\mathrm{BN}$，它显然是基于一个定义习惯用法

在本例中，系统质量是根据两个子系统$S 1$和$S 2$的质量定义的。假设所有节点都是排序的，系统质量的NPT应该是一个TNormal，其平均值是父节点的加权平均值，这似乎是合理的。假设$S 1$和$S 2$的权重相等，因此我们将TNormal的平均值定义为wmean $(S 1, S 2)$

然而，假设方差取决于两个子系统质量之间的差异似乎也是合理的。例如，考虑以下两个子系统$S 1$和$S 2$的场景:

1. $S 1$和$S 2$都是中等质量。
2. $S 1$质量“非常高”，而$S 2$质量“非常低”。如果TNormal表达式中的方差固定在，比如$0.1$，那么在场景1和场景2中的系统质量将是相同的，如图9.41(a)和(b)所示。具体地说，在这两种情况下，系统质量是中等的，但有很大的不确定性然而，假设场景1(当两个子系统具有相同的中等质量时)的不确定性应该比场景2(当两个子系统具有非常不同的质量水平时)的不确定性更低似乎是合乎逻辑的。因此，为了达到所需的结果，我们必须确保TNormal表达式中的方差是子系统质量差异的函数。将方差设为abs(S1-S2)/5会产生如图9.41(c)和(d)所示的结果变量方差的使用还使我们能够轻松地实现度量习惯用法，在这种情况下，习惯用法的所有节点都是排序的。这将在框9.12中解释。指示节点的特殊情况在框9.13中显示
   统计代写|贝叶斯分析代写贝叶斯分析代考|启发式协议和认知偏差
   我们的目标是建立一个科学的模型，所以公开、实事求是和诚实地讨论风险，我们的信念(即理论)是如何相互联系的，以及概率是什么是最重要的。激发者(建模师/风险分析师)和被激发者(主题专家)必须相互尊重对方的专业知识、技能和目标。一个好的诱导协议的属性包括诱导者努力充分理解主题，以探索和挑战讨论，以便让专家们提高和精炼思维。类似地，当人们被问及其原因时，会引出更准确的概率，但BN结构提供了部分或全部这些，因此比单独询问概率更容易。没有这些先决条件，启发练习将是徒劳的O’Hagan等人(2006)就如何从专家那里引出数字提供了一些实用的建议。Box $9.14$提供了一些已经使用的例子，主要基于Spetzler和von Holstein 1975(也称为斯坦福启发协议)。Kahneman和他的同事(1982)在认知心理学领域率先提出了很多关于如何不进行诱导的建议。下面是对众所周知的偏见的总结(并非详尽无遗)，我们建议将这些偏见作为任何预诱导培训的一部分与专家讨论:
   • 歧义效应—避免信息缺失使概率看起来未知的选项。注意偏差-在对相关或关联做出判断时忽略相关数据。
   • 可用性启发式-通过记忆中更多的可用性来估计什么更有可能发生，这偏向于生动的、不寻常的或情绪化的例子。
   • 基准率忽略-未考虑先验概率。这就是第二章中描述的哈佛医学研究中常见谬误推理的核心。人们觉得贝叶斯推断的结果是非直观的，这是最常见的原因。
   • 从众效应-相信一些事情，因为许多其他人也这么做(或相信)。与群体思维和从众行为有关。
   • 确认偏误——以一种证实某人先入为主的方式搜索或解释信息。
   • Déformation professionnelle-忽略任何更广泛的观点，通过自己的专业规范来看待情况
     

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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。

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贝叶斯分析，一种统计推断方法（以英国数学家托马斯-贝叶斯命名），允许人们将关于人口参数的先验信息与样本所含信息的证据相结合，以指导统计推断过程。

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统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Hints and Tips When Working with Ranked Nodes and NPTs

We have found that the set of weighted functions (i.e., WMEAN, WMIN, WMAX, and MIXMINMAX) is sufficient to generate almost any ranked node NPT in practice where the ranked node’s parents are all ranked.

In cases where the weighted function does not exactly capture the requirements for the node’s $\mathrm{NPL}^{\prime}$ it is usually possible to get to what you want by manually tweaking the NPT that is generated by a weighted function. For example, Figure $9.37$ shows a part of the table that is automatically generated for the node $Y$ as specified in Figure 9.31.

You will note that the probability of $Y$ being “very high” when both parents are “very low” is very close to 0 but not equal to 0 . If you really want this probability to be 0 then you can simply enter 0 manually into that cell.

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Exploit the Fact That a Ranked Node Parent Has an Underlying Numerical Scale

In many real-world models you will find that nodes that are not ranked nodes will have one or more parents that are ranked. In such situations you can exploit the underlying numerical property of the ranked node parent to define the NPT of the child node. For example, it makes sense to extend the model of Figure $9.35$ by adding a Boolean node called Release Product? which is true when the product has been sufficiently well tested to be released and false otherwise. The extended model is shown in Figure 9.38.

We could as usual define the NPT for the new Boolean node manually (it has 10 entries). But it makes much more sense and is far simpler to exploit the fact that the node $Y$ has an underlying numerical value between 0 and 1. Since we have a 5-point scale we know that if $Y$ is above $0.5$ then the quality is at least “medium.” If the value is $0.7$ then the quality is in the middle of the “high” range. So, suppose that previous experience suggests that testing effectiveness needs to be “high” in order for the product to be released without too many problems. Then we can simply define the NPT of the node Release product? by the expression:
if $(\mathrm{Y}>0.7$, “True”, “False”).
The effect of running the resulting model with some observations is shown in Figure 9.39.

贝叶斯分析代考

统计代写|贝叶斯分析代写贝叶斯分析代考|处理分级节点和NPTs时的提示和技巧

.

我们发现加权函数集(即WMEAN, WMIN, WMAX，和MIXMINMAX)在实践中足以生成几乎所有排名节点的NPT，其中排名节点的父节点都是排名的

在加权函数不能准确地捕获节点$\mathrm{NPL}^{\prime}$的需求的情况下，通常可以通过手动调整加权函数生成的NPT来达到您想要的效果。例如，图$9.37$显示了为节点$Y$自动生成的表的一部分，如图9.31所示

你会注意到，当父母双方都是“非常低”时，$Y$是“非常高”的概率非常接近于0，但不等于0。如果你真的想要这个概率为0，那么你可以在单元格中手动输入0。

统计代写|贝叶斯分析代写贝叶斯分析代考|利用分级节点父节点具有底层数值尺度的事实

在许多现实世界的模型中，您会发现没有排序的节点将有一个或多个排序的父节点。在这种情况下，您可以利用分级父节点的底层数值属性来定义子节点的NPT。例如，通过添加名为Release Product?的布尔节点来扩展图$9.35$的模型是有意义的。当产品已经经过充分的测试，可以发布时，这是正确的，否则是错误的。扩展的模型如图9.38所示

我们可以像往常一样手动为新布尔节点定义NPT(它有10个条目)。但是，利用节点$Y$具有0到1之间的底层数值这一事实更有意义，也更简单。因为我们采用了5分制，所以我们知道如果$Y$高于$0.5$，那么质量至少是“中等”。如果值为$0.7$，则质量处于“高”范围的中间。因此，假设以前的经验表明，为了使产品在没有太多问题的情况下发布，测试的有效性需要“高”。然后我们可以简单地定义节点发布产品的NPT ?
if $(\mathrm{Y}>0.7$， “True”， “False”)。运行结果模型和一些观察结果的效果如图9.39所示

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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。

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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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贝叶斯分析，一种统计推断方法（以英国数学家托马斯-贝叶斯命名），允许人们将关于人口参数的先验信息与样本所含信息的证据相结合，以指导统计推断过程。

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

A common simple approach to quantitative risk assessment is to use a weighted average score to combine risks and produce an overall “risk score” as shown in Table 9.7. This is purely arithmetical and is easily implemented in a spreadsheet, such as Excel. Here we have identified three risks to a project: Risk $\mathrm{A}$, Risk $\mathrm{B}$ and Risk $\mathrm{C}$ with respective probabilities $10 \%, 20 \%$ and $80 \%$ and “weights” 3,2 , and 1 . This produces an overall weighted average risk score of $25 \%$.

As we saw in Chapter 3, this is the “risk register” approach that can be viewed as the extension of the simple approach to risk-assessment in which we define risk as probability times impact. Specifically, the impacts are viewed as relative “weights.”

For all of the reasons discussed in Chapter 3 we do not recommend this approach to risk assessment, but there may be many reasons why we would want to incorporate weighted averages into a BN. For example, we might wish to use a weighted average as a score to determine which new car to buy based on criteria such as price, quality, and delivery time. Although the weighted average is deterministic (and therefore can be computed in Excel) the values for the criteria could be based on a range of uncertain factors and relationships that require a BN model in which the weighted average is just a component.

Fortunately, it is possible to replicate weighted averages (using the same example probabilities and weights as Table 9.7) in a BN as shown in Figure 9.23.

Each of the risk factors is represented by a Boolean node whose “probability” is simply specified as the “True” value in the NPTso, for example, since Risk A has probability $10 \%$ we set its NPT as “True” $=10 \%$. The Risk Score node is also Boolean but it makes sense to replace the labels “False” and “True” with “Low” and “High,” respectively. The key to ensure we can replicate the weighted average calculation is to introduce the labelled node Weights whose states correspond to the three risk node weights. The normalised weights are used in the NPT for this node.

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Alternative Weighted Functions

The weighted mean is not the only natural function that could be used as the mean of the TNormal ranked node NPTs. Suppose, for example, that in Figure $9.26$ we replace the node Quality of Testing Process with the node Testing Effort as shown in Figure 9.35.
In this case we elicit the following information:

• When $X_1$ and $X_2$ are both “very high” the distribution of $Y$ is heavily skewed toward “very high.”
• When $X_1$ and $X_2$ are both “very low” the distribution of $Y$ is heavily skewed toward “very low.”
• When $X_1$ is very low and $X_2$ is “very high” the distribution of $Y$ is centered toward “very low.”
• When $X_1$ is very high and $X_2$ is “very low” the distribution of $Y$ is centered toward “low.”

Intuitively, the expert is saying here that, for testing to be effective, you need not just to have good people but also to put in the effort. If either the people or the effort is insufficient, then the result will be poor. However, really good people can compensate to a small extent for lack of effort.
A simple weighted mean for $Y$ will not produce an NPT to satisfy these elicited requirements (you can try it out by putting in different weights; you will never be able to satisfy both of the last two elicited constraints). Informally, $Y$ ‘s mean is something like the minimum of the parent values, but with a small weighting in favor of $X_1$. The necessary function, which we call the weighted min function (WMIN), is what is needed in this case. The general form of this function (together with analogous WMAX and the mixture function MIXMINMAX) is shown in Box 9.11. You need not know the details because the function is built into AgenaRisk, so it is sufficient to know what the effect of the function is with different values.

贝叶斯分析代考

统计代写|贝叶斯分析代写贝叶斯分析代考|加权平均值

量化风险评估的一种常见的简单方法是使用加权平均分来组合风险，并产生如表9.7所示的总体“风险评分”。这是纯粹的算术，很容易在电子表格中实现，如Excel。在这里，我们已经确定了一个项目的三个风险:风险$\mathrm{A}$，风险$\mathrm{B}$和风险$\mathrm{C}$，它们各自的概率是$10 \%, 20 \%$和$80 \%$，“权重”是3、2和1。这产生了整体加权平均风险得分$25 \%$ .

正如我们在第三章中看到的，这是“风险登记册”方法，可以被视为风险评估的简单方法的扩展，在该方法中，我们将风险定义为概率乘以影响。具体来说，这些影响被视为相对的“权重”。

由于第3章中讨论的所有原因，我们不推荐使用这种方法进行风险评估，但是可能有很多原因让我们想要在BN中加入加权平均值。例如，我们可能希望使用一个加权平均数作为评分，根据价格、质量和交货时间等标准来决定购买哪辆新车。虽然加权平均值是确定的(因此可以在Excel中计算)，但准则的值可以基于一系列不确定因素和关系，这需要一个BN模型，其中加权平均值只是一个组件

幸运的是，可以在BN中复制加权平均值(使用与表9.7相同的示例概率和权重)，如图9.23所示

每个风险因素都由一个布尔节点表示，其“概率”在NPTso中简单指定为“True”值，例如，由于风险a的概率为$10 \%$，我们将其NPT设置为“True”$=10 \%$。Risk Score节点也是布尔值，但将标签“False”和“True”分别替换为“Low”和“High”是有意义的。确保我们能够复制加权平均计算的关键是引入标记的节点权重，其状态对应于三个风险节点权重。该节点的NPT中使用归一化权值

统计代写|贝叶斯分析代写贝叶斯分析代考|备选加权函数

加权平均值并不是唯一可以用作TNormal排序节点NPTs平均值的自然函数。例如，假设在图$9.26$中，我们用图9.35所示的节点Testing Effort替换测试过程的质量节点。在这种情况下，我们得到以下信息:

• 当$X_1$和$X_2$都是“非常高”时，$Y$的分布严重偏向于“非常高”。当$X_1$和$X_2$都是“非常低”时，$Y$的分布严重偏向于“非常低”。
• 当$X_1$非常低，$X_2$非常高时，$Y$的分布以“非常低”为中心。
• 当$X_1$非常高，$X_2$是“非常低”时，$Y$的分布以“低”为中心。

直观地说，专家在这里说的是，为了使测试有效，您不仅需要有优秀的人员，还需要投入努力。如果不是人不够，就是努力不够，那么结果就会很差。然而，真正优秀的人可以在一定程度上弥补努力的不足。$Y$的简单加权平均值不会产生一个NPT来满足这些要求(你可以通过放入不同的权重来尝试它;您将永远无法同时满足后两个引发的约束)。非正式地说，$Y$的平均值类似于父值的最小值，但有一个有利于$X_1$的小权重。必要的函数，我们称之为加权最小函数(WMIN)，在这种情况下是需要的。该函数的一般形式(以及类似的WMAX和混合函数MIXMINMAX)见框9.11。你不需要知道细节，因为函数内置在AgenaRisk中，所以知道函数对不同值的影响就足够了

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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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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，一种统计推断方法（以英国数学家托马斯-贝叶斯命名），允许人们将关于人口参数的先验信息与样本所含信息的证据相结合，以指导统计推断过程。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写贝叶斯分析Bayesian Analysis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。我们的专家在代写贝叶斯分析Bayesian Analysis代写方面经验极为丰富，各种代写贝叶斯分析Bayesian Analysis相关的作业也就用不着说。

我们提供的贝叶斯分析Bayesian Analysis及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|The Crucial Independence Assumptions

Take a look again at the BN model of Figure $7.3$ and the subsequent calculations we used. Using the terminology of Chapter 5 what we have actually done is use some crucial simplifying assumptions in order to avoid having to work out the full joint probability distribution of:
(Norman late, Martin late, Martin oversleeps, Train strike) We will write this simply as $(N, M, O, T)$
For example, in calculating the marginal probability of $\operatorname{Martin}$ late $(M)$ we assumed that $M$ was dependent only on Martin oversleeps $(O)$ and Train strike $(T)$. The variable Norman late $(N)$ simply did not appear in the equation because we assume that none of these variables are directly dependent on $N$. Similarly, although $M$ depends on both $O$ and $T$, the variables $O$ and $T$ are independent of each other.

These kind of assumptions are called conditional independence assumptions (we will provide a more formal definition of this later). If we were unable to make any such assumptions then the full joint probability distribution of $(N, M, O, T)$ is (by the chain rule of Chapter 5)
$$
P(N, M, O, T)=P(N \mid M, O, T) P(M \mid O, T) P(O \mid T) P(T)
$$
However, because $N$ directly depends only on $T$ the expression $P(N \mid M, O, T)$ is equal to $P(N \mid T)$, and because $O$ is independent of $T$ the expression $P(O \mid T)$ is equal to $P(O)$.
Hence, the full joint probability distribution can be simplified as:
$$
P(N, M, O, T)=P(N \mid T) P(M \mid O, T) P(O) P(T)
$$
and this is exactly what we used in the computations.

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Structural Properties of BNs

In $\mathrm{BNs}$ the process of determining what evidence will update which node is determined by the conditional dependency structure. The main formal area of guidance for building sensible BN structures therefore requires some understanding of different types of relationships between variables and the different ways these relationships are structured.

Generally we are interested in the following problem. Suppose that variable $A$ is linked to both variables $B$ and $C$. There are three different ways the links can be directed as shown in Figure 7.8. Although $B$ and $C$ are not directly linked, under what conditions in each case are $B$ and $C$ independent of $A$ ?

Knowing the answer to this question enables us to determine how to construct appropriate links, and it also enables us to formalize the different notions of conditional independence that we introduced informally in Chapter $6 .$

The three cases in Figure $7.8$ are called, respectively, serial, diverging, and converging connections. We next discuss each in turn.

Consider the example of a serial connection as shown in Figure 7.9. Suppose we have some evidence that a signal failure has occurred $(B)$. Then clearly this knowledge increases our belief that the train is delayed $(A)$, which in turn increases our belief that Norman is late $(C)$. Thus, evidence about $B$ is transmitted through $A$ to $C$ as is shown in Figure 7.10.

However, now suppose that we know the true status of $A$; for example, suppose we know that the train is delayed. Then this means we have hard evidence for A (see Box $7.5$ for an explanation of what hard and uncertain evidence are and how they differ).

贝叶斯分析代考

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|The Crucial Independence Assumptions

再看一下图的BN模型7.3以及我们使用的后续计算。使用第 5 章的术语，我们实际上所做的是使用一些关键的简 化假设，以避免必须计算出以下的完整联合概率分布：（
诺曼迟到，马丁迟到，马丁睡过头，火车罢工) 我们将简单地写这个作为 $(N, M, O, T)$
例如，在计算边际概率时 $\operatorname{Martin}$ 晩的 $(M)$ 我们假设 $M$ 只依赖马丁睡过头 $(O)$ 和火车罢工 $(T)$. 变数诺曼晩 $(N)$ 根 本没有出现在方程中，因为我们假设这些变量都不是直接依赖于 $N$. 同样，虽然 $M$ 取决于两者 $O$ 和 $T$ ，变量 $O$ 和 $T$ 彼此独立。
这类假设称为条件独立性假设 (稍后我们将提供更正式的定义) 。如果我们不能做出任何这样的假设，那么完整 的联合概率分布 $(N, M, O, T)$ 是 (根据第 5 章的链式法则)
$$
P(N, M, O, T)=P(N \mid M, O, T) P(M \mid O, T) P(O \mid T) P(T)
$$
然而，由于 $N$ 直接依赖于 $T$ 表达方式 $P(N \mid M, O, T)$ 等于 $P(N \mid T)$ ，并且因为 $O$ 独立于 $T$ 表达方式 $P(O \mid T)$ 等于 $P(O)$.
因此，完整的联合概率分布可以简化为:
$$
P(N, M, O, T)=P(N \mid T) P(M \mid O, T) P(O) P(T)
$$
这正是我们在计算中使用的。

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Structural Properties of BNs

在乙ñs确定哪些证据将更新哪个节点的过程由条件依赖结构确定。因此，构建合理的 BN 结构的主要正式指导领域需要对变量之间不同类型的关系以及这些关系的不同构建方式有所了解。

通常我们对以下问题感兴趣。假设那个变量一个与两个变量相关联乙和C. 如图 7.8 所示，可以通过三种不同的方式来引导链接。虽然乙和C没有直接联系，在每种情况下的条件是乙和C独立于一个 ?

知道这个问题的答案使我们能够确定如何构建适当的链接，也使我们能够形式化我们在第 1 章中非正式介绍的条件独立性的不同概念。6.

图中的三种情况7.8分别称为串行连接、发散连接和收敛连接。我们接下来依次讨论每一个。

考虑如图 7.9 所示的串行连接示例。假设我们有一些证据表明发生了信号故障(乙). 然后很明显，这些知识增加了我们对火车晚点的信念(一个)，这反过来又增加了我们对诺曼迟到的信念(C). 因此，有关证据乙是通过一个至C如图 7.10 所示。

但是，现在假设我们知道一个; 例如，假设我们知道火车晚点。那么这意味着我们对 A 有确凿的证据（见方框7.5解释什么是确凿和不确定的证据以及它们有何不同）。

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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。

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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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回归分析代写

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MATLAB代写

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

R语言代写	问卷设计与分析代写
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贝叶斯分析，一种统计推断方法（以英国数学家托马斯-贝叶斯命名），允许人们将关于人口参数的先验信息与样本所含信息的证据相结合，以指导统计推断过程。

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统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Accounting for Multiple Causes

Norman is not the only person whose chances of being late increase when there is a train strike. Martin is also more likely to be late, but Martin depends less on trains than Norman and he is often late simply as a result of oversleeping. These additional factors can be modeled as shown in Figure 7.3.

You should add the new nodes and edges using AgenaRisk. We also need the probability tables for each of the nodes Martin oversleeps (Table 7.3) and Martin late (Table 7.4).

The table for node Martin late is more complicated than the table for Norman late because Martin late is conditioned on two nodes rather than one. Since each of the parent nodes has two states, true and false (we are still keeping the example as simple as possible), the number of combinations of parent states is four rather than two.

If you now run the model and display the probability graphs you should get the marginal probability values shown Figure 7.4(a). In particular, note that the marginal probability that Martin is late is equal to $0.446$ (i.e. $44.6 \%$ ). Box $7.1$ explains the underlying calculations involved in this.

But if we know that Norman is late, then the probability that Martin is late increases from the prior $0.446$ to $0.542$ as shown in Figure 7.4(b). Box $7.1$ explains the underlying calculations involved.

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Using Propagation to Make Special

When we enter evidence and use it to update the probabilities in the way we have seen so far we call it propagation. In principle we can enter any number of observations anywhere in the BN model and use propagation to update the marginal probabilities of all the unobserved variables.
This can yield some exceptionally powerful types of analysis. For example, without showing the computational steps involved, if we first enter the observation that Martin is late we get the revised probabilities shown in Figure 7.5(a).

What the model is telling us here is that the most likely explanation for Martin’s lateness is Martin oversleeping; the revised probability of a train strike is still low. However, if we now discover that Norman is also late (Figure 7.5(b)) then Train strike (rather than Martin oversleeps) becomes the most likely explanation for Martin being late. This particular type of (backward) inference is called explaining away (or sometimes called nonmonotonic reasoning). Classical statistical tools alone do not enable this type of reasoning and what-if analysis.

In fact, as even the earlier simple example shows, BNs offer the following benefits:

• Explicitly model causal factors – It is important to understand that this key benefit is in stark contrast to classical statistics whereby prediction models are normally developed by purely data-driven approaches. For example, the regression models introduced in Chapter 2 use historical data alone to produce equations relating dependent and independent variables. Such approaches not only fail to incorporate expert judgment in scenarios where there is insufficient data, but also fail to accommodate causal explanations. We will explore this further in Chapter $9 .$

• Reason from effect to cause and vice versa-A BN will update the probability distributions for every unknown variable whenever an observation is entered into any node. So entering an observation in an “effect” node will result in back propagation, that is, revised probability distributions for the “cause” nodes and vice versa. Such backward reasoning of uncertainty is not possible in other approaches.
• Reduce the burden of parameter acquisition-A BN will require fewer probability values and parameters than a full joint probability model. This modularity and compactness means that elicitation of probabilities is easier and explaining model results is made simpler.

贝叶斯分析代考

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Accounting for Multiple Causes

诺曼并不是唯一一个在火车罢工时迟到的机会增加的人。马丁也更有可能迟到，但马丁比诺曼更少依赖火车，而且他经常因为睡过头而迟到。这些附加因素可以建模，如图 7.3 所示。

您应该使用 AgenaRisk 添加新节点和边。我们还需要每个节点 Martin oversleeps（表 7.3）和 Martin Late（表 7.4）的概率表。

节点 Martin Late 的表比 Norman Late 的表更复杂，因为 Martin Late 的条件是两个节点而不是一个节点。由于每个父节点都有两个状态，真和假（我们仍然使示例尽可能简单），父状态的组合数量是四个而不是两个。

如果你现在运行模型并显示概率图，你应该得到如图 7.4(a) 所示的边际概率值。特别注意，马丁迟到的边际概率等于0.446（IE44.6%）。盒子7.1解释了其中涉及的基础计算。

但是如果我们知道 Norman 迟到了，那么 Martin 迟到的概率会比之前的增加0.446至0.542如图 7.4(b) 所示。盒子7.1解释所涉及的基础计算。

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Using Propagation to Make Special

当我们输入证据并使用它以我们目前看到的方式更新概率时，我们称之为传播。原则上，我们可以在 BN 模型的任何位置输入任意数量的观测值，并使用传播来更新所有未观测变量的边际概率。
这可以产生一些异常强大的分析类型。例如，在不显示所涉及的计算步骤的情况下，如果我们首先输入 Martin 迟到的观察结果，我们会得到图 7.5(a) 所示的修正概率。

模型在这里告诉我们的是，马丁迟到最可能的解释是马丁睡过头了。修正后的火车罢工概率仍然很低。然而，如果我们现在发现 Norman 也迟到了（图 7.5(b)），那么火车罢工（而不是 Martin 睡过头）成为 Martin 迟到的最可能的解释。这种特殊类型的（反向）推理称为解释（或有时称为非单调推理）。单独的经典统计工具无法实现这种类型的推理和假设分析。

事实上，正如前面的简单示例所示，BN 提供了以下好处：

• 显式建模因果因素——重要的是要了解，这一关键优势与经典统计形成鲜明对比，经典统计通常通过纯粹的数据驱动方法开发预测模型。例如，第 2 章介绍的回归模型仅使用历史数据来生成与因变量和自变量相关的方程。这种方法不仅无法在数据不足的情况下纳入专家判断，而且无法适应因果解释。我们将在本章中进一步探讨9.

• 从结果到原因的原因，反之亦然 – 每当将观察输入任何节点时，BN 都会更新每个未知变量的概率分布。因此，在“影响”节点中输入观察结果将导致反向传播，即修改“原因”节点的概率分布，反之亦然。这种对不确定性的反向推理在其他方法中是不可能的。
• 减少参数获取的负担——与完整的联合概率模型相比，BN 将需要更少的概率值和参数。这种模块化和紧凑性意味着概率的引出更容易，模型结果的解释也变得更简单。

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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。

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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
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
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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，一种统计推断方法（以英国数学家托马斯-贝叶斯命名），允许人们将关于人口参数的先验信息与样本所含信息的证据相结合，以指导统计推断过程。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写贝叶斯分析Bayesian Analysis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。我们的专家在代写贝叶斯分析Bayesian Analysis代写方面经验极为丰富，各种代写贝叶斯分析Bayesian Analysis相关的作业也就用不着说。

我们提供的贝叶斯分析Bayesian Analysis及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Second-Order Probability

Recall the Honest Joe’s and Shady Sam’s example we encountered in Chapter 4 (Box 4.7). In that example we expressed a belief in the chance of the die being fair or not, as a probability, while being aware that the fairness is also expressed as a probability. At first glance this looks very odd indeed since it suggests we are measuring a “probability about a probability.” We call this a second-order probability. If we think of the fairness of the die, and its chance of landing face up on a 6 , as a property of the die and how it is thrown, then we are expressing a degree of belief in the chance of the die having a given value. This is no different from expressing a degree of belief in a child reaching a given height when they mature in the sense that height and chance are both unknown properties of a thing that is of interest to us.
Example $6.10$ shows how we might model such second-order probabilities in practice.

Let us assume someone has smuggled a die out of either Shady Sam’s or Honest Joe’s, but we do not know which casino it has come from. We wish to determine the source of the die from (a) a prior belief about where the die is from and (b) data gained from rolling the die a number of times.

We have two alternative hypotheses we wish to test: Joe (“die comes from Honest Joe’s”) and Sam (“die comes from Shady Sam’s”). The respective prior probabilities for these hypotheses are:
$$
P(\text { Joe })=0.7 \quad P(\text { Sam })=0.3
$$
This is justified by the suspicion that our smuggler may be deterred by the extra personal risk in smuggling a die from Shady Sam’s compared with Honest Joe’s.

The data consists of 20 rolls of the die, observing there was one “6” and nineteen “not 6 ” results. So, we need to compute the likelihoods $\mathrm{P}($ Joe I data) and $\mathrm{P}($ Sam I data) and combine these (by Bayes theorem) with our prior beliefs about the hypotheses to get our posterior beliefs. To compute the likelihoods, recall that we believed that a die from Honest Joe’s was fair, with a chance of a 6, $p=1 / 6$, and from Shady Sam’s it was unfair, say, $p=1 / 12$. We can use these assumptions with the Binomial distribution to generate the likelihoods we need for the data, $X$ successes in 20 trials, given each of our hypotheses:
$$
P(X=x \mid p, 20)=\left(\begin{array}{l}
20 \
x
\end{array}\right) p^x(1-p)^{20-x}
$$
The results are shown in Table 6.4. Notice that we are expressing beliefs in hypotheses that are equivalent to beliefs about probabilities, in this case
$$
P(\text { Joe })=P(p=1 / 6)
$$
and
$$
P(\text { Sam })=P(p=1 / 12)
$$
From Table $6.4$ we can see that we now should favor the hypothesis that the die was sourced from Shady Sam’s rather than Honest Joe’s. This conclusion reverses our prior assumption (which had favored Honest Joe’s).

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|A Very Simple Risk Assessment Problem

Since it is important for Norman to arrive on time for work, a number of people (including Norman himself) are interested in the probability that he will be late. Since Norman usually travels to work by train, one of the possible causes for Norman being late is a train strike. Because it is quite natural to reason from cause to effect we examine the relationship between a possible train strike and Norman being late. This relationship is represented by the causal model shown in Figure $7.1$ where the edge connects two nodes representing the variables “Train strike” $(T)$ to “Norman late” $(N)$.

It is obviously important that there is an edge between these variables since $T$ and $N$ are not independent (using the language of Chapter 5); common sense dictates that if there is a train strike then, assuming we know Norman travels by train, this will affect his ability to arrive on time. Common sense also determines the direction of the link since train strike causes Norman’s lateness rather than vice versa.

To ensure the example is as simple as possible we assume that both variables are discrete, having just two possible states: true and false.
Let us assume the following prior probability information:

1. The probability of a train strike is $0.1$ (and therefore the probability of no train strike is 0.9). This information might be based on some subjective judgment given the most recent news or it might be based on the recent frequency of train strikes (i.e. one occurring about every 10 days). So the prior probability distribution for the variable “Train strike” is as shown in Table 7.1.
2. The probability Norman is late given that there is a train strike is $0.8$ (and therefore the probability Norman is not late given that there is a train strike is $0.2$ ). The probability Norman is late given that there is not a train strike is $0.1$ (and therefore the probability Norman is not late given that there is not a train strike is 0.9). So, the (conditional) probability distribution for “Norman late” given “Train strike” is as shown in Table $7.2$.

贝叶斯分析代考

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Second-Order Probability

回想一下我们在第 4 章中遇到的 Honest Joe 和 Shady Sam 的例子（方框 4.7) 。在该示例中，我们将相信骰子 是否公平的可能性表示为概率，同时意识到公平性也表示为概率。乍一看，这确实看起来很奇怪，因为它表明我 们正在测量“概率的概率”。我们称之为二阶概率。如果我们将骰子的公平性，以及它正面朝上落在 6 的机会视为 骰子的属性以及它是如何抛出的，那么我们就表达了对骰子具有给定概率的信念的程度。价值。这与在孩子成熟 时表达某种程度的信念没有什么不同，因为身高和机会都是我们感兴趣的事物的末知属性。 例子6.10展示了我们如何在实践中模拟这种二阶概率。
让我们假设有人从 Shady Sam’s 或 Honest Joe’s 走私了一个骰子，但我们不知道它来自哪个赌场。我们希望从 (a) 关于骰子来自哪里的先验信念和（b）通过多次滚动骰子获得的数据来确定骰子的来源。
我们有两个我们希望测试的替代假设: Joe (“死来自 Honest Joe’s”) 和 Sam (“死来自 Shady Sam’s”) 。这些假 设各自的先验概率是:
$$
P(\text { Joe })=0.7 \quad P(\text { Sam })=0.3
$$
这是有道理的，因为我们的走私者可能会因为从 Shady Sam’s 走私模具与 Honest Joe’s 相比额外的个人风险而被吓倒。
数据由 20 卷模具组成，观察到有 1 个“ 6 “和 19 个“非 $6^{\prime \prime}$ 结果。所以，我们需要计算可能性 $\mathrm{P}$ (乔一世数据) 和 $\mathrm{P}($ Sam I 数据) 并将这些 (通过贝叶斯定理) 与我们对假设的先前信念相结合，以获得我们的后验信念。要计算可 能性，请回想一下，我们认为 Honest Joe 的骰子是公平的，有 6 的机会， $p=1 / 6$ ，从 Shady Sam 那里说，这 是不公平的， $p=1 / 12$. 我们可以将这些假设与二项分布一起使用来生成数据所需的可能性， $X$ 根据我们的每个 假设，在 20 次试验中取得了成功:
$$
P(X=x \mid p, 20)=(20 x) p^x(1-p)^{20-x}
$$
结果如表 $6.4$ 所示。请注意，在这种情况下，我们表达的假设信念等同于概率信念
$$
P(\text { Joe })=P(p=1 / 6)
$$
和
$$
P(\mathrm{Sam})=P(p=1 / 12)
$$
从表6.4我们可以看到，我们现在应该支持骰子来自 Shady Sam 而不是 Honest Joe 的假设。这个结论推翻了我 们之前的假设（这有利于诚实乔的假设）。

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|A Very Simple Risk Assessment Problem

由于 Norman 准时上班很重要，因此许多人（包括 Norman 本人）对他迟到的概率感兴趣。由于诺曼通常乘火车上班，因此诺曼迟到的可能原因之一是火车罢工。因为从因果推理是很自然的，所以我们研究了可能的火车罢工与诺曼迟到之间的关系。这种关系由图 1 所示的因果模型表示7.1其中边连接代表变量“火车罢工”的两个节点(吨)到“诺曼迟到”(ñ).

这些变量之间存在优势显然很重要，因为吨和ñ不是独立的（使用第 5 章的语言）；常识表明，如果发生火车罢工，假设我们知道诺曼乘火车旅行，这将影响他准时到达的能力。常识也决定了链接的方向，因为火车撞击导致诺曼迟到，而不是相反。

为了确保示例尽可能简单，我们假设两个变量都是离散的，只有两种可能的状态：真和假。
让我们假设以下先验概率信息：

1. 火车撞车的概率是0.1（因此没有火车撞击的概率是 0.9）。该信息可能基于给定最新消息的一些主观判断，也可能基于最近的火车罢工频率（即大约每 10 天发生一次）。因此，变量“火车罢工”的先验概率分布如表 7.1 所示。
2. 鉴于火车罢工，诺曼迟到的概率是0.8（因此，鉴于火车罢工，诺曼不迟到的概率是0.2）。鉴于没有火车罢工，诺曼迟到的概率是0.1（因此，鉴于没有火车罢工，诺曼不迟到的概率是 0.9）。因此，给定“火车罢工”的“诺曼晚点”的（条件）概率分布如表所示7.2.

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

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
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贝叶斯分析，一种统计推断方法（以英国数学家托马斯-贝叶斯命名），允许人们将关于人口参数的先验信息与样本所含信息的证据相结合，以指导统计推断过程。

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我们提供的贝叶斯分析Bayesian Analysis及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
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• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
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• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Probability Notation Where There Are Different

Consider the experiment of rolling two fair dice. There are many different outcomes of interest for this experiment including the following:

• The sum of the two dice rolled (let’s call this outcome $X$ ).
  The highest number die rolled (let’s call this outcome $Y$ ).
  These two different outcomes of interest have different sets of elementary events.
  Outcome $X$ has eleven elementary events: 2,3,4,5,6,7,8,9,10, 11, 12 .
• Outcome $Y$ has six elementary events: 1, 2, 3, 4, 5, 6 .
  If we are not careful about specifying the particular outcome of interest for the experiment, then there is the potential to introduce genuine ambiguity when calculating probabilities.

For example, consider the elementary event ” 2 .” What is the probability of observing this event for this experiment? In other words what is $P(2)$ ? The answer depends on whether we are considering outcome $X$ or outcome $Y$ :

• For outcome $X$, the probability $P(2)$ is $1 / 36$ because there are 36 different ways to roll two dice and only one of these, the roll $(1,1)$, results in the sum of the dice being 2 .
• For outcome $Y$, the probability $P(2)$ is $1 / 12$ because of the 36 different ways to roll two dice there are three ways, the rolls $(1,2),(2,1)$ and $(2,2)$, that result in the highest number rolled being 2 .
  Because of this ambiguity it is common practice, when there are different outcomes of interest for the same experiment to include some notation that identifies the particular outcome of interest when writing down probabilities. Typically, we would write $P(X=2)$ or $P(Y=2)$ instead of just $P(2)$.

The notation extends to events that comprise more than one elementary event. For example, consider the event $E$ defined as “greater than 3”:

• For outcome $X$, the event is $E$ is equal to ${4,5,6,7,8,9,10,11,12}$.
• For outcome $Y$, the event is $E$ is equal to ${4,5,6}$.
  We calculate the probabilities as
• For event $X, P(E)=11 / 12$.
• For event $Y, P(E)=3 / 4$.
  Typically we would write $P(X=E)$ or $P(X \geq 3)$ for the former and $P(Y=E)$ or $P(Y \geq 3)$ for the latter.
  In this example the outcomes $X$ and $Y$ can be considered as variables whose possible values are their respective set of elementary events. In general, if there is not an obviously unique outcome of interest for an experiment, then we need to specify each outcome of interest as a named variable and include this name in any relevant probability statement.

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

Consider the experiment of selecting a contractor to complete a piece of work for you. We are interested in the outcome “quality of the contractor.” Since, as discussed in Box 5.5, this is just one of many possible outcomes of interest for this experiment (others might be price of contractor, experience of contractor, etc.) it is safest to associate a variable name, say $Q$, with the outcome “quality of the contractor.” Let us assume that the set of elementary events for $Q$ is {very poôr, poōr, averāge, good, very good}.

On the basis of our previous experience with contractors, or purely based on subjective judgment, we might assign the probabilities to these elementary events for $Q$ as shown in the table of Figure 5.2(a). Since the numbers are all between 0 and 1 , and since they sum to 1 , this assignment is a valid probability measure for $Q$ (i.e., for the experiment with outcome $Q$ ) because it satisfies the axioms.

A table like the one in Figure 5.2(a), or equivalent graphical representations like the ones in Figure 5.2(b) and Figure 5.2(c), is called a probability distribution. In general, for experiments with a discrete set of elementary events:There is a very common but somewhat unfortunate notation for probability distributions. The probability distribution for an outcome such as $Q$ of an experiment is often written in shorthand as simply: $P(Q)$. If there was an event referred to as $Q$ then the expression $P(Q)$ is ambiguous since it refers to two very different concepts. Generally it will be clear from the context whether $P(Q)$ refers to the probability distribution of an outcome $Q$ or whether it refers to the probability of an event $Q$.

贝叶斯分析代考

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Probability Notation Where There Are Different

考虑掷两个公平骰子的实验。这个实验有许多不同的感兴趣的结果，包括：

• 掷出的两个骰子的总和（我们称这个结果为X）。
  掷出的最高点数（我们称这个结果为是的）。
  这两种不同的兴趣结果具有不同的基本事件集。
  结果X有十一个基本事件：2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12。
• 结果是的有六个基本事件：1、2、3、4、5、6。
  如果我们在指定实验感兴趣的特定结果时不小心，那么在计算概率时就有可能引入真正的歧义。

例如，考虑基本事件“2”。对于这个实验，观察到这个事件的概率是多少？换句话说，什么是磷(2)? 答案取决于我们是否考虑结果X或结果是的 :

• 对于结果X, 概率磷(2)是1/36因为掷两个骰子有 36 种不同的方法，而其中只有一种，掷骰子(1,1)，结果骰子的总和为 2 。
• 对于结果是的, 概率磷(2)是1/12因为掷两个骰子有 36 种不同的方式，所以有三种方式，掷骰子(1,2),(2,1)和(2,2)，这导致滚动的最高数字为 2 。
  由于这种模糊性，通常的做法是，当同一实验有不同的感兴趣结果时，在写下概率时包含一些标识感兴趣的特定结果的符号。通常，我们会写磷(X=2)或者磷(是的=2)而不仅仅是磷(2).

该符号扩展到包含多个基本事件的事件。例如，考虑事件和定义为“大于 3”：

• 对于结果X, 事件是和等于4,5,6,7,8,9,10,11,12.
• 对于结果是的, 事件是和等于4,5,6.
  我们计算概率为
• 活动X,磷(和)=11/12.
• 活动是的,磷(和)=3/4.
  通常我们会写磷(X=和)或者磷(X≥3)对于前者和磷(是的=和)或者磷(是的≥3)对于后者。
  在这个例子中，结果X和是的可以被认为是变量，其可能值是它们各自的基本事件集。一般来说，如果一个实验没有明显独特的感兴趣的结果，那么我们需要将每个感兴趣的结果指定为一个命名变量，并将这个名称包含在任何相关的概率陈述中。

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

考虑选择承包商为您完成一项工作的实验。我们对结果“承包商的质量”感兴趣。因为，正如方框 5.5 中所讨论的，这只是该实验的许多可能感兴趣的结果之一（其他可能是承包商的价格、承包商的经验等）。关联变量名称是最安全的，比如问，结果是“承包商的质量”。让我们假设一组基本事件问是 {非常差，差，平均，好，非常好}。

根据我们以前与承包商的经验，或纯粹基于主观判断，我们可能会为这些基本事件分配概率问如图 5.2(a) 的表格所示。由于这些数字都在 0 和 1 之间，并且它们的总和为 1 ，因此该分配是有效的概率度量问（即，对于有结果的实验问) 因为它满足公理。

类似于图 5.2(a) 中的表格，或类似图 5.2(b) 和图 5.2(c) 中的等效图形表示，称为概率分布。一般来说，对于一组离散的基本事件的实验：概率分布有一个非常常见但有点不幸的符号。结果的概率分布，例如问of an Experiment 通常简写为：磷(问). 如果有一个事件被称为问然后表达式磷(问)是模棱两可的，因为它指的是两个非常不同的概念。一般来说，从上下文中可以清楚地看出是否磷(问)指结果的概率分布问还是指事件发生的概率问.

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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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贝叶斯分析，一种统计推断方法（以英国数学家托马斯-贝叶斯命名），允许人们将关于人口参数的先验信息与样本所含信息的证据相结合，以指导统计推断过程。

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统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|When Frequentist and Subjective Approaches Merge

Consider the following two statements:

1. There is a $50.9 \%$ chance that a new born baby in the United Kingdom is a girl.
2. There is a $5 \%$ chance of the Spurs winning the FA Cup next year.
   On the surface there seems to be no doubt that statement 1 is explained by a frequentist argument: Over the last 100 years $50.9 \%$ of all births recorded in the United Kingdom have been girls.

There is also no doubt that statement 2 has no such frequentist explanation (and hence must be subjective) since there is only one FA Cup next year, and we cannot somehow play the tournament many times in the same year and count the number of occasions on which the Spurs win.

But if we dig a little deeper here, things get rather murky. The $50.9 \%$ figure in statement 1 is actually based on many years of data that may disguise crucial trend information.

Suppose we discover that the percentage of girls born is increasing; say a hundred years ago $48.5 \%$ of babies were girls compared with $51.2 \%$ last year. Then surely the probability of a randomly selected newborn being a girl now is higher than $50.9 \%$ (and higher than $51.2 \%$ if the figures have been steadily increasing). And what exactly do we mean by a “randomly” selected baby. Surely, what we are interested in are specific babies such as “the next baby born to Mrs. Roberts of 213 White Hart Lane, London N17.” In that case the frequency data may need to be adjusted to take account of specific factors relevant to Mrs. Roberts. Both the general trend adjustments and the case specific adjustments here clearly require the subjective judgment of relevant experts. But that means, according to the frequentists, that their own approach is no longer valid since, as we saw earlier:

• The measure cannot be validated
• Different experts will give different subjective measures

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|The Basics of Probability

In discussing the difference between the frequentist and subjective approaches to measuring uncertainty, we were careful in Chapter 4 not to mention the word probability. That is because we want to define probability in such a way that it makes sense for whatever reasonable approach to measuring uncertainty we choose, be it frequentist, subjective, or even an approach that nobody has yet thought of. To do this in Section $5.2$ we describe some properties (called axioms) that any reasonable measure of uncertainty should satisfy; then we define probability as any measure that satisfies those properties. The nice thing about this way of defining probability is that not only does it avoid the problem of vagueness, but it also means that we can have more than one measure of probability. In particular, we will see that both the frequentist and subjective approaches satisfy the axioms, and hence both are valid ways of defining probability.

In Section $5.3$ we introduce the crucial notion of probability distributions. In Section $5.4$ we use the axioms to define the crucial issue of independence of events. An especially important probability distribution-the Binomial distribution-which is based on the idea of independent events, is described in Section 5.5. Finally in Section $5.6$ we will apply the lessons learned in the chapter to solve some of the problems we set in Chapter 2 and debunk a number of other probability fallacies.

贝叶斯分析代考

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|When Frequentist and Subjective Approaches Merge

考虑以下两个陈述：

1. 有一个50.9%在英国刚出生的婴儿是女孩的可能性。
2. 有一个5%马刺明年有机会赢得足总杯。
   从表面上看，似乎毫无疑问，陈述 1 可以通过一个常客论点来解释：过去 100 年50.9%在英国记录的所有新生儿中都是女孩。

毫无疑问，陈述 2 没有这样的常客解释（因此必须是主观的），因为明年只有一个足总杯，我们不能以某种方式在同一年多次参加锦标赛并计算场次的次数马刺队获胜。

但是，如果我们在这里再深入一点，事情就会变得相当模糊。这50.9%声明 1 中的数字实际上是基于多年的数据，这些数据可能会掩盖关键的趋势信息。

假设我们发现出生女孩的百分比正在增加；说一百年前48.5%的婴儿是女孩51.2%去年。那么现在随机选择的新生儿成为女孩的概率肯定高于50.9%（并且高于51.2%如果数字一直在稳步增长）。我们所说的“随机”选择的婴儿究竟是什么意思。当然，我们感兴趣的是特定的婴儿，例如“伦敦 N17 白鹿巷 213 号罗伯茨夫人所生的下一个婴儿”。在这种情况下，可能需要调整频率数据以考虑与罗伯茨夫人相关的特定因素。无论是大势调整还是个案调整，显然都需要相关专家的主观判断。但这意味着，根据常客的说法，他们自己的方法不再有效，因为正如我们之前看到的：

• 无法验证该措施
• 不同的专家会给出不同的主观衡量标准

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|The Basics of Probability

在讨论测量不确定性的常客方法和主观方法之间的区别时，我们在第 4 章很小心，更不用说概率这个词了。这是因为我们希望以这样一种方式来定义概率，即无论我们选择何种合理的测量不确定性的方法，无论是常客的、主观的，甚至是尚未想到的方法，它都是有意义的。在部分中执行此操作5.2我们描述了任何合理的不确定性度量都应该满足的一些属性（称为公理）；然后我们将概率定义为满足这些属性的任何度量。这种定义概率的方式的好处在于，它不仅避免了模糊性问题，而且还意味着我们可以对概率进行不止一种测量。特别是，我们将看到频率论方法和主观方法都满足公理，因此两者都是定义概率的有效方法。

在部分5.3我们介绍了概率分布的关键概念。在部分5.4我们使用公理来定义事件独立性这一关键问题。5.5 节描述了一个特别重要的概率分布——二项分布——它基于独立事件的思想。最后在部分5.6我们将运用本章中学到的经验来解决我们在第 2 章中提出的一些问题，并揭穿其他一些概率谬误。

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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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