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统计代写Statistics代考2023

Posted on 2023年9月26日2023年10月6日 by statistics-lab

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统计代写| 假设检验代写代考| Outlier tests for other null distributions

Posted on 2022年3月30日2022年3月31日 by statistics-lab

如果你也在怎样代写假设检验Hypothesis这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。假设检验Hypothesis是假设检验是统计学中的一种行为，分析者据此检验有关人口参数的假设。分析师采用的方法取决于所用数据的性质和分析的原因。假设检验是通过使用样本数据来评估假设的合理性。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航在假设检验Hypothesis作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在假设检验Hypothesis代写方面经验极为丰富，各种假设检验HypothesisProcess相关的作业也就用不着说。

我们提供的假设检验Hypothesis及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

时间序列分析Time-Series Analysis
马尔科夫过程 Markov process
随机最优控制stochastic optimal control
粒子滤波 Particle Filter
采样理论 sampling theory

统计代写| 假设检验代写代考|Test on outliers for exponential null distributions

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

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

统计代写| 假设检验代写代考|Test on outliers for uniform null distributions

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

$f_{1-\alpha ; 2(k+h), 2(n-k-h-1)}$ is the $1-\alpha$-quantile of the F-distribution with $2(k+h)$ and $2(n-k-h-1)$ degrees of freedom.
For more information on this test and modifications in the case of known upper or lower bounds see Barnett and Lewis (1994, p. 252 ).

假设检验代写

统计代写| 假设检验代写代考|Test on outliers for exponential null distributions

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

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

统计代写| 假设检验代写代考|Test on outliers for uniform null distributions

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

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

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随机过程代考

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

贝叶斯方法代考

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

广义线性模型代考

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

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

机器学习代写

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多元统计分析代考

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

时间序列分析代写

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

回归分析代写

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

MATLAB代写

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

统计代写| 假设检验代写代考| Outliers tests for Gaussian null distribution

Posted on 2022年3月30日2022年3月30日 by statistics-lab

我们提供的假设检验Hypothesis及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

时间序列分析Time-Series Analysis
马尔科夫过程 Markov process
随机最优控制stochastic optimal control
粒子滤波 Particle Filter
采样理论 sampling theory

Statistical Thinking for the 21st Century — 统计代写| 假设检验代写代考| Outliers tests for Gaussian null distribution

统计代写| 假设检验代写代考|Grubbs’ test

Hypotheses:
(A) $H_{0}: X_{1}, \ldots, X_{n}$ belong to a Gaussian distribution
vs $H_{1}$ : Sample contains an extreme outlier
(B) $H_{0}: X_{1}, \ldots, X_{n}$ belong to a Gaussian distribution
vs $H_{1}: X_{(n)}$ is an upper outlier
(C) $H_{0}: X_{1}, \ldots, X_{n}$ belong to a Gaussian distribution vs $H_{1}: X_{(1)}$ is a lower outlier
Test statistic:
(A) $G=\max \left{\frac{X_{(e)}-\bar{x}}{s}, \frac{\bar{x}-X_{(1)}}{s}\right}$
(B) $G=\frac{X_{(\mathrm{a})}-\bar{X}}{\bar{S}}$
(C) $G=\frac{\bar{x}-X_{(1)}}{s}$
with $\bar{X}=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} X_{i}$ and $S=\sqrt{\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\bar{X}\right)^{2}}$
Test decision: $\quad$ Reject $H_{0}$ if for the observed value $g$ of $G$
(A) $g>g_{n ; 1-\alpha / 2}$
(B) $g>g_{n ; 1-\alpha}$
(C) $g>g_{n ; 1-\alpha}$
Critical values $g_{n, 1-\alpha}$ can be found in Grubbs and Beck (1972).
p-values:
Approximate formulas for p-values from Barnett and Lewis (1994):
(A) $p=2 n\left(1-F_{n-2}\left(\sqrt{\frac{n(n-2) g^{2}}{(n-1)^{2}-n g^{2}}}\right)\right)$
(B) $p=n\left(1-F_{n-2}\left(\sqrt{\frac{n(n-2) g^{2}}{(n-1)^{2}-n g^{2}}}\right)\right)$
(C) $p=n\left(1-F_{n-2}\left(\sqrt{\frac{n(n-2) g^{2}}{(n-1)^{2}-n g^{2}}}\right)\right)$
where $F_{n-2}$ denotes the cumulative distribution function of the t-distribution with $n-2$ degrees of freedom.
These p-values refer to $g \geq \sqrt{(n-1)(n-2<9 / 2 n}$ otherwise they are upper bounds.

统计代写| 假设检验代写代考|David–Hartley–Pearson test

Test decision: $\quad$ Reject $H_{0}$ if for the observed value $q$ of $Q$ $q>q_{n ; 1-\alpha}$
Critical values $q_{n, 1-\alpha}$ can be found in Pearson and Hartley (1966).
p-values: $\quad$ Approximate formula for the p-value from Barnett and Lewis (1994):
$$
p=n(n-1)\left(1-F_{n-2}\left(\sqrt{\frac{(n-2) q^{2}}{2 n-2-q^{2}}}\right)\right.
$$
where $F_{n-2}$ denotes the cumulative distribution function of the F-distribution with $n-2$ degrees of freedom.
This p-value is for $g \geq \sqrt{\frac{3}{2}(n-1)}$, otherwise it is an upper bound.
Annotations: $\quad$ – This test goes back to David et al. (1954).

The test statistic is grounded on the relation of the range to the standard deviation.

假设检验代写

统计代写| 假设检验代写代考|Grubbs’ test

假设：（
一）H0:X1,…,Xn属于高斯分布
vsH1: 样本包含极端异常值
(B)H0:X1,…,Xn属于高斯分布
vsH1:X(n)是上异常值
(C)H0:X1,…,Xn属于高斯分布 vsH1:X(1)是一个较低的异常值
检验统计量：
(A)G=\max \left{\frac{X_{(e)}-\bar{x}}{s}, \frac{\bar{x}-X_{(1)}}{s}\right}G=\max \left{\frac{X_{(e)}-\bar{x}}{s}, \frac{\bar{x}-X_{(1)}}{s}\right}
(乙)G=X(一种)−X¯小号¯
（C）G=X¯−X(1)s
和X¯=1n∑一世=1nX一世和小号=1n−1∑一世=1n(X一世−X¯)2
测试决定：拒绝H0如果对于观察值G的G
（一种）G>Gn;1−一种/2
(乙)G>Gn;1−一种
（C）G>Gn;1−一种
临界值Gn,1−一种可以在 Grubbs 和 Beck (1972) 中找到。
p 值：
来自 Barnett 和 Lewis (1994) 的 p 值近似公式：
(A)p=2n(1−Fn−2(n(n−2)G2(n−1)2−nG2))
(乙)p=n(1−Fn−2(n(n−2)G2(n−1)2−nG2))
（C）p=n(1−Fn−2(n(n−2)G2(n−1)2−nG2))
在哪里Fn−2表示 t 分布的累积分布函数n−2自由程度。
这些 p 值是指G≥(n−1)(n−2<9/2n否则它们是上限。

统计代写| 假设检验代写代考|David–Hartley–Pearson test

测试决定：拒绝H0如果对于观察值q的问 q>qn;1−一种
临界值qn,1−一种可以在 Pearson 和 Hartley (1966) 中找到。
p 值：来自 Barnett 和 Lewis (1994) 的 p 值近似公式：
p=n(n−1)(1−Fn−2((n−2)q22n−2−q2)
在哪里Fn−2表示 F 分布的累积分布函数n−2自由程度。
这个 p 值适用于G≥32(n−1)，否则为上界。
注释：– 这个测试可以追溯到 David 等人。（1954 年）。

检验统计量基于范围与标准差的关系。

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随机过程代考

贝叶斯方法代考

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。

机器学习代写

多元统计分析代考

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

时间序列分析代写

回归分析代写

MATLAB代写

统计代写| 假设检验代写代考| Test on risk measures

Posted on 2022年3月30日2022年3月30日 by statistics-lab

我们提供的假设检验Hypothesis及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

时间序列分析Time-Series Analysis
马尔科夫过程 Markov process
随机最优控制stochastic optimal control
粒子滤波 Particle Filter
采样理论 sampling theory

Pearson Chi Square Hypothesis Test - File Exchange - MATLAB Central — 统计代写| 假设检验代写代考| Test on risk measures

统计代写| 假设检验代写代考|Large sample test on the odds ratio

Hypotheses:
(A) $H_{0}: \theta=1$ vs $H_{1}: \theta \neq 1$
(B) $H_{0}: \theta \leq 1$ vs $H_{1}: \theta>1$
(C) $H_{0}: \theta \geq 1$ vs $H_{1}: \theta<1$ where $\theta=\frac{p_{11} / p_{12}}{p_{21} / p_{22}}$ is the odds ratio. 206 STATISTICAL HYPOTHESIS TESTING WITH SAS AND R Test statistic: $\quad Z=\frac{\ln (\hat{\theta})}{s_{\theta}}$ with $\hat{\theta}=\frac{N_{11} N_{22}}{N_{12} N_{21}}$ and $s_{\theta}=\sqrt{\frac{1}{N_{11}}+\frac{1}{N_{12}}+\frac{1}{N_{21}}+\frac{1}{N_{22}}}$ Test decision: $\quad$ Reject $H_{0}$ if for the observed value $z$ of $Z$ (A) $zz_{1-\alpha / 2}$
(B) $z>z_{1-\alpha}$
(C) $z<z_{\alpha}$
p-values:
(A) $p=2 \Phi(-|z|)$
(B) $p=1-\Phi(z)$
(C) $p=\Phi(z)$

统计代写| 假设检验代写代考|Large sample test on the relative risk

Hypotheses:
(A) $H_{0}: R R=1$ vs $H_{1}: R R \neq 1$
(B) $H_{0}: R R \leq 1$ vs $H_{1}: R R>1$
(C) $H_{0}: R R \geq 1$ vs $H_{1}: R R<1$ with $R R=\frac{p_{11} / p_{1+}}{p_{21} / p_{24}}$ the relative risk. Test statistic: Test decision: $$ \begin{aligned} &Z=\frac{\ln (\hat{R R})}{s_{R R}} \ &\text { with } \quad \hat{R R}=\frac{N_{11} / N_{1+}}{N_{21} / N_{2+}} \ &\text { and } \quad s_{R R}=\sqrt{\frac{1}{N_{11}}-\frac{1}{N_{1+}}+\frac{1}{N_{21}}-\frac{1}{N_{2+}}} \end{aligned} $$ Reject $H_{0}$ if for the observed value $z$ of $Z$ (A) $zz_{1-\alpha / 2}$
(B) $z>z_{1-\alpha}$
(C) $z<z_{\alpha}$
p-values:
(A) $p=2 \Phi(-|z|)$
(B) $p=1-\Phi(z)$
(C) $p=\Psi(z)$

假设检验代写

统计代写| 假设检验代写代考|Large sample test on the odds ratio

假设：（
一）H0:θ=1对比H1:θ≠1
(乙)H0:θ≤1对比H1:θ>1
（C）H0:θ≥1对比H1:θ<1在哪里θ=p11/p12p21/p22是优势比。206 统计假设测试与 SAS 和 R 测试统计：和=ln⁡(θ^)sθ和θ^=ñ11ñ22ñ12ñ21和sθ=1ñ11+1ñ12+1ñ21+1ñ22测试决定：拒绝H0如果对于观察值和的和（一种）和和1−一种/2
(乙)和>和1−一种
（C）和<和一种
p 值：
(A)p=2披(−|和|)
(乙)p=1−披(和)
（C）p=披(和)

统计代写| 假设检验代写代考|Large sample test on the relative risk

假设：（
一）H0:RR=1对比H1:RR≠1
(乙)H0:RR≤1对比H1:RR>1
（C）H0:RR≥1对比H1:RR<1和RR=p11/p1+p21/p24相对风险。测试统计：测试决定：和=ln⁡(RR^)sRR 和 RR^=ñ11/ñ1+ñ21/ñ2+ 和 sRR=1ñ11−1ñ1++1ñ21−1ñ2+拒绝H0如果对于观察值和的和（一种）和和1−一种/2
(乙)和>和1−一种
（C）和<和一种
p 值：
(A)p=2披(−|和|)
(乙)p=1−披(和)
（C）p=Ψ(和)

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

随机过程代考

贝叶斯方法代考

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。

机器学习代写

多元统计分析代考

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

时间序列分析代写

回归分析代写

MATLAB代写

统计代写| 假设检验代写代考| Tests on agreement and symmetry

Posted on 2022年3月30日2022年3月30日 by statistics-lab

我们提供的假设检验Hypothesis及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

时间序列分析Time-Series Analysis
马尔科夫过程 Markov process
随机最优控制stochastic optimal control
粒子滤波 Particle Filter
采样理论 sampling theory

Chi square test — 统计代写| 假设检验代写代考| Tests on agreement and symmetry

统计代写| 假设检验代写代考|Test on Cohen’s kappa

Hypotheses:
(A) $H_{0}: \kappa=0$ vs $H_{1}: \kappa \neq 0$
(B) $H_{0}: \kappa \leq 0$ vs $H_{1}: \kappa>0$
(C) $H_{0}: \kappa \geq 0$ vs $H_{1}: \kappa<0$ where $\kappa=\left(p_{o}-p_{e}\right) /\left(1-p_{e}\right)$ is the kappa coefficient given by $p_{o}=\sum_{i=1}^{l} p_{i i}$ and $p_{e}=\sum_{i=1}^{l} p_{i+} p_{+i}$ Test statistic: $\quad Z=\frac{\hat{\kappa}}{s_{0}}$ where $\hat{\kappa}=\left(\hat{p}{o}-\hat{p}{e}\right) /\left(1-\hat{p}{e}\right)$, $$ \begin{aligned} &s{0}=\sqrt{\left(\hat{p}{e}+\hat{p}{e}^{2}-\sum_{i=1}^{l}\left[\frac{N_{+i} N_{i+}}{n^{2}}\left(\frac{N_{+i}}{n}+\frac{N_{i+}}{n}\right)\right]\right) /\left[n\left(1-\hat{p}{e}\right)^{2}\right]} \ &\hat{p}{e}=\sum_{i=1}^{l} \frac{N_{i+} N_{+i}}{n^{2}}, \hat{p}{o}=\sum{i=1}^{l} \frac{N_{i j}}{n} \end{aligned} $$ Test decision: $\quad$ Reject $H_{0}$ if for the observed value $z$ of $Z$ (A) $zz_{1-\alpha / 2}$
(B) $z>z_{1-\alpha}$
(C) $z<z_{\alpha}$
p-values:
(A) $p=2 \Phi(-|z|)$
(B) $p=1-\Phi(z)$
(C) $p=\Phi(z)$

统计代写| 假设检验代写代考|McNemar’s test

Hypotheses: $\quad H_{0}: p_{12}=p_{21}$ vs $H_{1}: p_{12} \neq p_{21}$
with $p_{12}=P\left(X_{1}=1, X_{2}=2\right)$ and
$$
p_{21}=P\left(X_{1}=2, X_{2}=1\right) \text {. }
$$
Test statistic: $\quad X^{2}=\frac{\left(N_{12}-N_{21}\right)^{2}}{N_{12}+N_{21}}$
TESTS ON CONTINGENCY TABLES 201
Test decision: Reject $H_{0}$ if for the observed value $\chi^{2}$ of $X^{2}$
p-values: $\quad p=1-P\left(X^{2} \leq \chi^{2}\right)$
Annotations: $\quad$ – The test goes back to McNemar (1947).

The hypothesis of symmetry of probabilities $p_{12}$ and $p_{21}$ is equivalent to that of marginal homogeneity $H_{0}: p_{1+}=p_{+1}$.
The test statistic $X^{2}$ is asymptotically $\chi_{1}^{2}$-distributed (Agresti 1990 , p. 350$)$.
$\chi_{1-\alpha ; 1}^{2}$ is the $1-\alpha$-quantile of the $\chi^{2}$-distribution with one degree of freedom.
Sometimes a continuity correction for the better approximation to the $\chi^{2}$-distribution is proposed. In this case the test statistic is:
$$
X^{2}=\frac{\left(\left|N_{12}-N_{21}\right|-0.5\right)^{2}}{N_{12}+N_{21}} .
$$

假设检验代写

统计代写| 假设检验代写代考|Test on Cohen’s kappa

假设：（
一）H0:ķ=0对比H1:ķ≠0
(乙)H0:ķ≤0对比H1:ķ>0
（C）H0:ķ≥0对比H1:ķ<0在哪里ķ=(p○−p和)/(1−p和)是由下式给出的 kappa 系数p○=∑一世=1一世p一世一世和p和=∑一世=1一世p一世+p+一世测试统计：和=ķ^s0在哪里ķ^=(p^○−p^和)/(1−p^和),s0=(p^和+p^和2−∑一世=1一世[ñ+一世ñ一世+n2(ñ+一世n+ñ一世+n)])/[n(1−p^和)2] p^和=∑一世=1一世ñ一世+ñ+一世n2,p^○=∑一世=1一世ñ一世jn测试决定：拒绝H0如果对于观察值和的和（一种）和和1−一种/2
(乙)和>和1−一种
（C）和<和一种
p 值：
(A)p=2披(−|和|)
(乙)p=1−披(和)
（C）p=披(和)

统计代写| 假设检验代写代考|McNemar’s test

假设：H0:p12=p21对比H1:p12≠p21
和p12=磷(X1=1,X2=2)和
p21=磷(X1=2,X2=1).
测试统计：X2=(ñ12−ñ21)2ñ12+ñ21
列联表测试201
测试决定：拒绝H0如果对于观察值χ2的X2
p 值：p=1−磷(X2≤χ2)
注释：– 测试可以追溯到 McNemar (1947)。

概率对称性假设p12和p21相当于边际同质性H0:p1+=p+1.
检验统计量X2是渐近的χ12-分布式（Agresti 1990，第 350 页).
χ1−一种;12是个1−一种-分位数χ2-具有一个自由度的分布。
有时进行连续性校正以获得更好的近似χ2-建议分发。在这种情况下，检验统计量是：
X2=(|ñ12−ñ21|−0.5)2ñ12+ñ21.

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随机过程代考

贝叶斯方法代考

广义线性模型代考

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

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多元统计分析代考

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

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统计代写| 假设检验代写代考| Tests on independence and homogeneity

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我们提供的假设检验Hypothesis及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

时间序列分析Time-Series Analysis
马尔科夫过程 Markov process
随机最优控制stochastic optimal control
粒子滤波 Particle Filter
采样理论 sampling theory

Chi-Square Test for Association using SPSS Statistics - Procedure, assumptions and reporting the output — 统计代写| 假设检验代写代考| Tests on independence and homogeneity

统计代写| 假设检验代写代考|Fisher’s exact test

Hypotheses:
(A) $H_{0}: p_{11}=p_{1+} p_{+1}$ vs $H_{1}: p_{11} \neq p_{1+} p_{+1}$
(B) $H_{0}: p_{11} \leq p_{1+} p_{+1}$ vs $H_{1}: p_{11}>p_{1+} p_{+1}$
(C) $H_{0}: p_{11} \geq p_{1+} p_{+1}$ vs $H_{1}: p_{11}\min \left{c \mid \sum_{k>c} P\left(N_{11}=k\right) \leq \alpha / 2\right}$
or $n_{11}<\min \left{c \mid \sum_{k\min \left{c \mid \sum_{k>c} P\left(N_{11}=k\right) \leq \alpha\right}$
(C) $n_{11}<\min \left{c \mid \sum_{k<c} P\left(N_{11}=k\right) \leq \alpha\right}$
p-values:
(A) $p=\sum_{k \mid P\left(N_{11}=k\right) \leq P\left(N_{11}=n_{11}\right)} P\left(N_{11}=k\right)$
(B) $p=\sum_{k=n_{11}}^{\min \left(n_{1+}+n_{+1}\right)} P\left(N_{11}=k\right)$
(C) $p=\sum_{k=\max \left(0, n_{1+}+n_{+1}-n\right)}^{n_{11}} P\left(N_{11}=k\right)$
with $P\left(N_{11}=n_{11}\right)=\frac{\left(\begin{array}{l}n_{1+} \ n_{11}\end{array}\right)\left(\begin{array}{l}n_{2+} \ n_{21}\end{array}\right)}{\left(\begin{array}{c}n \ n_{+1}\end{array}\right)}$

统计代写| 假设检验代写代考|Pearson’s 𝝌2-test

Hypotheses: $\quad \begin{aligned} H_{0}: & X_{1} \text { and } X_{2} \text { are independent } \ & \text { vs } H_{1}: X_{1} \text { and } X_{2} \text { are not independent } \end{aligned}$
$\begin{array}{ll}\text { Test decision: } \quad \text { Reject } H_{0} \text { if for the observed value } \chi^{2} \text { of } X^{2} \ & \left.\chi^{2}>\chi_{a x,(l-1)(I-1)}^{2} N_{j+}\right) / n \text { the expected cell count. }\end{array}$
p-values: $\quad p=1-P\left(X^{2} \leq \chi^{2}\right)$
Annotations: $\quad$ – This test was introduced by Pearson (1900). Fisher (1922) corrected the degrees of freedom of this test, which Pearson incorrectly thought were $I J-1$.

The test problem can also be stated as:
$H_{0}: p_{i j}=p_{i+} p_{+j}$ for all $i, j$.
vs $H_{1}: p_{i j} \neq p_{i+} p_{+j}$ for at least one pair $i, j$,
$i \in{1, \ldots, I}, j \in{1, \ldots, J}$
The test statistic $X^{2}$ is asymptotically $\chi_{(I-1)(J-1)}^{2}$-distributed.
$\chi_{\alpha,(I-1)(J-1)}^{2}$ is the $\alpha$-quantile of the $\chi^{2}$-distribution with $(I-1)(J-1)$ degrees of freedom.
For $2 \times 2$ tables, Yates (1934) supposed a continuity correction for a better approximation to the $\chi^{2}$-distribution. In this case the test statistic is: $X^{2}=\sum_{i=1}^{l} \sum_{j=1}^{J} \frac{\left(\left|N_{i j}-E_{i j}\right|-0.0\right)^{2}}{E_{i j}}$.
The number of expected frequencies in each cell of the contingency table should be at least 5 to ensure the approximate $\chi^{2}$-distribution. If this condition is not fulfilled an alternative is Fisher’s exact test (Test 14.1.1).
Special versions of this test are the $\chi^{2}$ goodness-of-fit test (Test $12.2 .1$ ) and the $K$-sample binomial test (Test 4.3.1).

假设检验代写

统计代写| 假设检验代写代考|Fisher’s exact test

假设：（
一）H0:p11=p1+p+1对比H1:p11≠p1+p+1
(乙)H0:p11≤p1+p+1对比H1:p11>p1+p+1
（C）H0:p11≥p1+p+1对比H_{1}: p_{11}\min \left{c \mid \sum_{k>c} P\left(N_{11}=k\right) \leq \alpha / 2\right}H_{1}: p_{11}\min \left{c \mid \sum_{k>c} P\left(N_{11}=k\right) \leq \alpha / 2\right}
或 $n_{11}<\min \left{c \mid \sum_{k\min \left{c \mid \sum_{k>c} P\left(N_{11}=k\right) \leq \阿尔法\右}(C)n_{11}<\min \left{c \mid \sum_{k<c} P\left(N_{11}=k\right) \leq \alpha\right}p−v一种一世你和s:(一种)p=\sum_{k \mid P\left(N_{11}=k\right) \leq P\left(N_{11}=n_{11}\right)} P\left(N_{11}=k \正确的）(乙)p=\sum_{k=n_{11}}^{\min \left(n_{1+}+n_{+1}\right)} P\left(N_{11}=k\right)(C)p=\sum_{k=\max \left(0, n_{1+}+n_{+1}-n\right)}^{n_{11}} P\left(N_{11}=k\right )在一世吨HP\left(N_{11}=n_{11}\right)=\frac{\left(n1+ n11\右左（n2+ n21\右左（n n+1\右）}$

统计代写| 假设检验代写代考|Pearson’s 𝝌2-test

假设：H0:X1 和 X2 是独立的对比 H1:X1 和 X2 不独立
测试决定：拒绝 H0 如果对于观察值 χ2 的 X2 χ2>χ一种X,(一世−1)(一世−1)2ñj+)/n 预期的细胞计数。
p 值：p=1−磷(X2≤χ2)
注释：– 该测试由 Pearson (1900) 引入。Fisher (1922) 修正了这个检验的自由度，皮尔逊错误地认为它是一世Ĵ−1.

测试问题也可以表述为：
H0:p一世j=p一世+p+j对所有人一世,j.
对比H1:p一世j≠p一世+p+j至少一对一世,j,
一世∈1,…,一世,j∈1,…,Ĵ
检验统计量X2是渐近的χ(一世−1)(Ĵ−1)2-分散式。
χ一种,(一世−1)(Ĵ−1)2是个一种-分位数χ2-分布与(一世−1)(Ĵ−1)自由程度。
为了2×2表中，Yates (1934) 假设了一个连续性校正，以便更好地逼近χ2-分配。在这种情况下，检验统计量是：X2=∑一世=1一世∑j=1Ĵ(|ñ一世j−和一世j|−0.0)2和一世j.
列联表每个单元格中的预期频率数至少应为 5，以确保近似χ2-分配。如果不满足此条件，则另一种方法是 Fisher 精确检验（检验 14.1.1）。
此测试的特殊版本是χ2拟合优度检验（检验12.2.1) 和到-样本二项式检验（检验 4.3.1）。

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

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

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统计代写| 假设检验代写代考| Successive difference tests

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distributions - Does the 2-sample KS test work? If so, why is it so unintuitive? - Cross Validated — 统计代写| 假设检验代写代考| Successive difference tests

统计代写| 假设检验代写代考| von Neumann test

Hypotheses:
(A) $H_{0}$ : Sequence $X_{1}, \ldots, X_{n}$ is randomly generated vs $H_{1}$ : Sequence is not randomly generated
(B) $H_{0}:$ Sequence $X_{1}, \ldots, X_{n}$ is randomly generated vs $H_{1}$ : Sequence tends to short oscillation
(C) $H_{0}$ : Sequence $X_{1}, \ldots, X_{n}$ is randomly generated vs $H_{1}$ : Sequence tends to have a trend or gradual oscillation
Test statistic:
$$
Z=\left(1-\frac{v}{2}\right) \sqrt{(N-2) /\left(N^{2}-1\right)}
$$
where $V$ is the so-called von Neumann ratio:
$$
V=\sum_{i=1}^{N-1}\left(X_{i+1}-X_{i}\right)^{2} / \sum_{i=1}^{N}\left(X_{i}-\bar{X}\right)^{2}
$$
Test decision: Reject $H_{0}$ if for the observed value $z$ of $Z$
(A) $zz_{1-\alpha / 2}$
(B) $z>z_{1-a}$
(C) $z<z_{\alpha}$
p-values:
(A) $p=2 \Phi(-|z|)$
(B) $p=1-\Phi(z)$
(C) $p=\Phi(z)$

统计代写| 假设检验代写代考|von Neumann rank test

Test statistic: $\quad Z=(V-2) \sqrt{(4 / N)}$,
where $V$ is the von Neumann’s ratio of the ranks of the sample:
$$
V=\sum_{i=1}^{N-1}\left(R_{i+1}-R_{i}\right)^{2} / \sum_{i=1}^{N}\left(R_{i}-\bar{R}\right)^{2}
$$
with $R_{i}=\operatorname{rank}\left(X_{i}\right)$ for $i=1, \ldots, n$
Test decision: Reject $H_{0}$ if for the observed value $z$ of $Z$
(A) $zz_{1-\alpha / 2}$
(B) $z>z_{1-a}$
(C) $z<z_{\alpha}$
p-values:
(A) $p=2 \Phi(-|z|)$
(B) $p=1-\Phi(z)$
(C) $p=\Phi(z)$

假设检验代写

统计代写| 假设检验代写代考| von Neumann test

假设：（
一）H0：顺序X1,…,Xn是随机生成的 vsH1: 序列不是随机生成的
(B)H0:顺序X1,…,Xn是随机生成的 vsH1: 序列趋于短振荡
(C)H0：顺序X1,…,Xn是随机生成的 vsH1: 序列趋于有趋势或逐渐振荡
检验统计量：
和=(1−v2)(ñ−2)/(ñ2−1)
在哪里五是所谓的冯诺依曼比：
五=∑一世=1ñ−1(X一世+1−X一世)2/∑一世=1ñ(X一世−X¯)2
测试决定：拒绝H0如果对于观察值和的和
（一种）和和1−一种/2
(乙)和>和1−一种
（C）和<和一种
p 值：
(A)p=2披(−|和|)
(乙)p=1−披(和)
（C）p=披(和)

统计代写| 假设检验代写代考|von Neumann rank test

测试统计：和=(五−2)(4/ñ),
其中五是样本秩的冯诺依曼比：
五=∑一世=1ñ−1(R一世+1−R一世)2/∑一世=1ñ(R一世−R¯)2
和R一世=秩⁡(X一世)为了一世=1,…,n
测试决定：拒绝H0如果对于观察值和的和
（一种）和和1−一种/2
(乙)和>和1−一种
（C）和<和一种
p 值：
(A)p=2披(−|和|)
(乙)p=1−披(和)
（C）p=披(和)

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贝叶斯方法代考

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。

机器学习代写

多元统计分析代考

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

时间序列分析代写

回归分析代写

MATLAB代写

统计代写| 假设检验代写代考| Run tests

Posted on 2022年3月30日2022年3月30日 by statistics-lab

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时间序列分析Time-Series Analysis
马尔科夫过程 Markov process
随机最优控制stochastic optimal control
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采样理论 sampling theory

SPSS Kolmogorov-Smirnov Test for Normality - The Ultimate Guide — 统计代写| 假设检验代写代考| Run tests

统计代写| 假设检验代写代考| Wald–Wolfowitz runs test

Hypotheses:
(A) $H_{0}:$ Sequence $X_{1}, \ldots, X_{n}$ is randomly generated vs $H_{1}$ : Sequence is not randomly generated
(B) $H_{0}:$ Sequence $X_{1}, \ldots, X_{n}$ is randomly generated vs $H_{1}$ : Sequence has tendency to $\mathrm{mix}$
(C) $H_{0}:$ Sequence $X_{1}, \ldots, X_{n}$ is randomly generated vs $H_{1}$ : Sequence has tendency to cluster

Test statistic: $\quad Z=\left(R-1-\frac{2 n_{1} n_{2}}{n}\right) \sqrt{\frac{2 n_{1} n_{2}\left(2 n_{1} n_{2}-n\right)}{n^{2}(n-1)}}$, where $R$ is the number of runs in the sequence.
Test decision: Reject $H_{0}$ if for the observed value $z$ of $Z$
(A) $zz_{1-\alpha / 2}$
(B) $z>z_{1-\alpha}$
(C) $z<z_{\alpha}$
p-values:
(A) $p=2 \Phi(-|z|)$
(B) $p=1-\Phi(z)$
(C) $p=\Phi(z)$

统计代写| 假设检验代写代考|Runs up and down test

Description: $\quad$ Tests if a sample is sampled randomly from an underlying population.
Assumptions: – Data are at least measured on an ordinal scale.

Let $X_{1}, \ldots, X_{n}$ be a sequence of random variables with observations $x_{1}, \ldots, x_{n}$.
The sequence is transformed into a sequence of length $n-1$ consisting solely of $+$ and $-$ signs. The signs are determined by taking the sign of the successive differences $X_{i+1}-X_{i}, i=1, \ldots, n-1$ (Gibbons 1988).
Hypotheses:
(A) $H_{0}$ : Sequence $X_{1}, \ldots, X_{n}$ is randomly generated vs $H_{1}$ : Sequence is not randomly generated
(B) $H_{0}$ : Sequence $X_{1}, \ldots, X_{n}$ is randomly generated vs $H_{1}$ : Sequence tends to show rapid oscillation
(C) $H_{0}$ : Sequence $X_{1}, \ldots, X_{n}$ is randomly generated vs $H_{1}$ : Sequence tends to have a trend or gradual oscillation
Test statistic: $\quad Z=(V-(2 n-1) / 3) \sqrt{(16 n-29) / 90}$, where $V$ equals the number of runs in the transformed sequence with $+$ and $-$ signs.
Test decision: Reject $H_{0}$ if for the observed value $z$ of $Z$
(A) $zz_{1-\alpha / 2}$
(B) $z>z_{1-\alpha}$
(C) $z<z_{\alpha}$
p-values:
(A) $p=2 \Phi(-|z|)$
(B) $p=1-\Phi(z)$
(C) $p=\Phi(z)$

假设检验代写

统计代写| 假设检验代写代考| Wald–Wolfowitz runs test

假设：（
一）H0:顺序X1,…,Xn是随机生成的 vsH1: 序列不是随机生成的
(B)H0:顺序X1,…,Xn是随机生成的 vsH1: 序列倾向于米一世X
（C）H0:顺序X1,…,Xn是随机生成的 vsH1: 序列有聚集的趋势

测试统计：和=(R−1−2n1n2n)2n1n2(2n1n2−n)n2(n−1)，在哪里R是序列中的运行次数。
测试决定：拒绝H0如果对于观察值和的和
（一种）和和1−一种/2
(乙)和>和1−一种
（C）和<和一种
p 值：
(A)p=2披(−|和|)
(乙)p=1−披(和)
（C）p=披(和)

统计代写| 假设检验代写代考|Runs up and down test

描述：测试样本是否是从基础总体中随机抽取的。
假设： – 数据至少按顺序进行测量。

让X1,…,Xn是具有观察值的随机变量序列X1,…,Xn.
将序列转化为长度为的序列n−1仅由+和−迹象。符号是通过取连续差异的符号来确定的X一世+1−X一世,一世=1,…,n−1（长臂猿 1988 年）。
假设：（
一）H0：顺序X1,…,Xn是随机生成的 vsH1: 序列不是随机生成的
(B)H0：顺序X1,…,Xn是随机生成的 vsH1：序列倾向于显示快速振荡
（C）H0：顺序X1,…,Xn是随机生成的 vsH1: 序列趋于有趋势或逐渐振荡
检验统计量：和=(五−(2n−1)/3)(16n−29)/90，在哪里五等于转换序列中的运行次数+和−迹象。
测试决定：拒绝H0如果对于观察值和的和
（一种）和和1−一种/2
(乙)和>和1−一种
（C）和<和一种
p 值：
(A)p=2披(−|和|)
(乙)p=1−披(和)
（C）p=披(和)

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广义线性模型代考

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

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统计代写| 假设检验代写代考| Tests not based on the EDF

Posted on 2022年3月30日2022年3月30日 by statistics-lab

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12.1: The χ2 Goodness-of-fit Test - Statistics LibreTexts — 统计代写| 假设检验代写代考| Tests not based on the EDF

统计代写| 假设检验代写代考| 𝝌2 Goodness-of-fit test

Assumptions: $\quad$ Data are at least measured on a nominal scale.

The random variables $X_{1}, \ldots, X_{n}$ are independently distributed with observations $x_{1}, \ldots, x_{n}$ and a distribution function $F(x)$.
The distribution with distribution function $F_{0}(x)$ to test against is completely specified.
Hypotheses: $\quad H_{0}: F(x)=F_{0}(x) \quad \forall x$ vs
$H_{1}: F(x) \neq F_{0}(x)$ for at least one $x$
Test statistic: $\quad X^{2}=\sum_{j=1}^{k} \frac{\left(n_{j}-n p_{j}\right)^{2}}{n p_{j}}$
in which the data are grouped into $k$ classes, $n_{j}$ is the number of the elements of the sample in class $j$ and $p_{j}$ is the probability of an observation to be in class $j$ under the null hypothesis.
Test decision: $\quad$ Reject $H_{0}$ if for the observed value $\chi^{2}$ of $X^{2}$
$$
\chi^{2} \geq \chi_{1-\alpha ; k-1}^{2}
$$
Critical values $\chi_{1-\alpha, k-1}^{2}$ be found in Table B. 3 of Appendix B.
p-values:
$$
p=1-P\left(X^{2} \leq \chi_{1-\alpha}^{2}\right)
$$

统计代写| 假设检验代写代考|𝝌2 Goodness-of-fit test

Annotations:

The test statistic $X^{2}$ was proposed by Pearson (1900) and is asymptotically $\chi^{2}$-distributed with $k-1$ degrees of freedom.
To conduct the test data are grouped into $k$ disjunct classes and the absolute frequencies $n_{j}$ are compared with the expected values $n p_{j}$.
The number of expected observations in each cell should be at least 5 to ensure the approximate $\chi^{2}$-distribution.
If only the class of distribution to test against is specified and parameters are estimated, the test can also be applied. However, then the number of degrees of freedom of the $\chi^{2}$-distribution must be reduced by the number of estimated parameters.
A special case of this test is Test $4.3 .1$ for the binomial distribution.
If specific goodness-of-fit tests for distributions are available, such as for the Gaussian distribution (Chapter 11), they are usually to be preferred. However, this $\chi^{2}$-test is very suitable for distributions of discrete random variables.

假设检验代写

统计代写| 假设检验代写代考| 𝝌2 Goodness-of-fit test

假设：数据至少是在标称尺度上测量的。

随机变量X1,…,Xn与观察独立分布X1,…,Xn和分布函数F(X).
具有分布函数的分布F0(X)要测试的对象是完全指定的。
假设：H0:F(X)=F0(X)∀X对比
H1:F(X)≠F0(X)对于至少一个X
测试统计：X2=∑j=1到(nj−npj)2npj
其中数据被分组到到类，nj是类中样本的元素个数j和pj是观察在课堂上的概率j在原假设下。
测试决定：拒绝H0如果对于观察值χ2的X2
χ2≥χ1−一种;到−12
临界值χ1−一种,到−12可在附录 B 的表 B.3 中找到。
p 值：
p=1−磷(X2≤χ1−一种2)

统计代写| 假设检验代写代考|𝝌2 Goodness-of-fit test

注释：

检验统计量X2由 Pearson (1900) 提出并且是渐近的χ2- 分布于到−1自由程度。
进行测试数据被分组为到分离类和绝对频率nj与预期值进行比较npj.
每个单元格中的预期观测数至少应为 5，以确保近似χ2-分配。
如果仅指定要测试的分布类别并估计参数，则也可以应用测试。然而，那么自由度的数量χ2-分布必须减少估计参数的数量。
这个测试的一个特例是测试4.3.1为二项分布。
如果可以使用特定的分布拟合优度检验，例如高斯分布（第 11 章），它们通常是首选。然而，这χ2-test 非常适合离散随机变量的分布。

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贝叶斯方法代考

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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统计代写| 假设检验代写代考| Tests based on the EDF

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随机最优控制stochastic optimal control
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统计代写| 假设检验代写代考| Kolmogorov–Smirnov test

Hypotheses:
(A) $H_{0}: F(x)=F_{0}(x) \quad \forall x$ vs
$H_{1}: F(x) \neq F_{0}(x)$ for at least one $x$
(B) $H_{0}: F(x)=F_{0}(x) \quad \forall x$ vs
$H_{1}: F(x) \geq F_{0}(x)$ with $F(x) \neq F_{0}(x)$ for at least one $x$
(C) $H_{0}: F(x)=F_{0}(x) \quad \forall x$ vs
$H_{1}: F(x) \leq F_{0}(x)$ with $F(x) \neq F_{0}(x)$ for at least one $x$
Test statistic:
(A) $D=\sup {x}\left|F{0}(x)-F_{n}(x)\right|$
(B) $D^{+}=\sup \left(F_{n}(x)-F_{0}(x)\right)$
(C) $D^{-}=\sup \left(F_{0}(x)-F_{n}(x)\right)$
$F_{n}(x)$ is the EDF of the sample and

Test decision:
Reject $H_{0}$ if for the observed value $d$ of $D$
(A) $d \geq d_{1-\alpha}$
(B) $d^{+} \geq d_{1-\alpha}^{+}$
(C) $d^{-} \geq d_{1-\alpha}^{-\alpha}$
The critical values $d_{1-\alpha}, d_{1-\alpha}^{+}, d_{1-\alpha}^{-}$can be found, for example, in Miller (1956).
p-values:
(A) $p=P(D \geq d)$
(B) $p=P\left(D^{+} \geq d^{+}\right)$
(C) $p=P\left(D^{-} \geq d^{-}\right)$

统计代写| 假设检验代写代考|Anderson–Darling test

Hypotheses: $\quad H_{0}: F(x)=F_{0}(x) \quad \forall x$ vs
$H_{1}: F(x) \neq F_{0}(x)$ for at least one $x$
Test statistic: $\quad A^{2}=-n-\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}(2 i-1)\left[\ln \left(p_{i}\right)+\ln \left(1-p_{n-i+1}\right)\right]$ with $p_{i}=F_{0}\left(X_{(i)} ; \Theta\right), X_{(i)}, \ldots, X_{(n)}$ the ascending ordered random sample, and $\Theta$ a vector of parameters of the CDF.
Test decision: $\quad$ Reject $H_{0}$ if for the observed value $a^{2}$ of $A^{2}$ $a^{2} \geq a_{1-\alpha}$
Critical values $a_{1-\alpha}$ can be found, for example, in Stephens (1986).
p-values:
$$
p=P\left(A^{2} \geq a^{2}\right)
$$
Annotations:

The test statistic $A^{2}$ was proposed by Anderson and Darling (1952).

假设检验代写

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

假设：（
一）H0:F(X)=F0(X)∀X对比
H1:F(X)≠F0(X)对于至少一个X
(乙)H0:F(X)=F0(X)∀X对比
H1:F(X)≥F0(X)和F(X)≠F0(X)对于至少一个X
（C）H0:F(X)=F0(X)∀X对比
H1:F(X)≤F0(X)和F(X)≠F0(X)对于至少一个X
检验统计量：
(A)D=支持X|F0(X)−Fn(X)|
(乙)D+=支持(Fn(X)−F0(X))
（C）D−=支持(F0(X)−Fn(X))
Fn(X)是样本的 EDF 和

测试决定：
拒绝H0如果对于观察值d的D
（一种）d≥d1−一种
(乙)d+≥d1−一种+
（C）d−≥d1−一种−一种
临界值d1−一种,d1−一种+,d1−一种−例如，可以在 Miller (1956) 中找到。
p 值：
(A)p=磷(D≥d)
(乙)p=磷(D+≥d+)
（C）p=磷(D−≥d−)

统计代写| 假设检验代写代考|Anderson–Darling test

假设：H0:F(X)=F0(X)∀X对比
H1:F(X)≠F0(X)对于至少一个X
测试统计：一种2=−n−1n∑一世=1n(2一世−1)[ln⁡(p一世)+ln⁡(1−pn−一世+1)]和p一世=F0(X(一世);θ),X(一世),…,X(n)升序随机样本，和θCDF 的参数向量。
测试决定：拒绝H0如果对于观察值一种2的一种2 一种2≥一种1−一种
临界值一种1−一种例如，可以在 Stephens (1986) 中找到。
p 值：
p=磷(一种2≥一种2)
注释：

检验统计量一种2由 Anderson 和 Darling (1952) 提出。

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随机过程代考

贝叶斯方法代考

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。

机器学习代写

多元统计分析代考

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