如果你也在 怎样代写统计推断Statistical inference STAT434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。统计推断Statistical inference利用从人口中提取的数据，通过某种形式的抽样，提出关于人口的命题。给定一个关于人口的假设，我们希望对其进行推断，统计推断包括（首先）选择一个产生数据的过程的统计模型，（其次）从模型中推导出命题。小西和北川说：”统计推断中的大多数问题都可以被认为是与统计模型有关的问题。”与此相关，大卫-考克斯爵士说：”如何从主题问题转化为统计模型，往往是分析中最关键的部分。
统计推断Statistical inference结论是一个统计命题。一些常见的统计命题形式如下。一个点估计，即一个最接近某些感兴趣的参数的特定值。区间估计，例如置信区间（或集合估计），即使用从人群中抽取的数据集构建的区间，以便在对这些数据集进行重复抽样时，这些区间将包含真正的参数值，其概率为所述置信度。可信区间，即包含诸如95%的后验信念的一组数值。拒绝一个假设。将数据点聚类或分类为一组。
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统计代写|统计推断代写STATISTICAL INFERENCE代写|The Principle of Indifference
Before commencing the historical development of the frequency theory, it will be useful to consider in what respects the principle of indifference, and along with it the classical definition of probability, offered itself as a target. Daston (1988) suggests that the principle had its origin in the concept of equitable contracts and that the symmetry of gaming devices seemed self-evidently to support the equiprobability assumption. In Hume, for whom mathematical, philosophical, and psychological aspects of probability were very close (Chap. 3), the mathematical or philosophical principle of indifference reflected primitive psychological states undisturbed by passions or other distorting influences. When probability replaced expectation as the fundamental concept, the principle began to look more circular; and when psychology came to be distrusted, by the French authors, as a basis for probability, the principle was undermined still further. Many applications, nevertheless, seemed straightforward, and the results, however technically difficult, noncontroversial.
The famous Rule of Succession was an exception. The rule was derived by a particular application of the principle of indifference, to probabilities themselves: Confronted with an unknown probability, in the absence of knowledge favoring one value over another, we can assume all possible values between 0 and 1 equally likely. The great power of the Law of Succession attracted critical scrutiny, which focused on the principle of indifference. Though it represented but one particular application, it had the effect, fairly or not, of discrediting the principle itself.
Its demise, as an accredited basis for probability assessment, was insured with further interesting paradoxes and dilemmas in the late nineteenth and early twentieth centuries. One example was already mentioned in Chap. 4: the ambiguity in whether different ratios of black to white tickets in the urn should be considered equally likely, or different constitutions of the urn. A better known example can be presented as follows. Suppose that the last stop Amtrak makes before it gets here is 120 miles away, and that the trip never takes less than 2 hours and never more than 4. (Suppose.) Without any knowledge of its track record, I might suppose all possible values for the duration of the trip between 2 and 4 hours to be equally likely. In particular, the trip should be as likely to take less than 3 hours as to take more than 3 hours. If I am ignorant of travel times, however, I am equally in the dark as to average speed, except that it will range between 30 and $60 \mathrm{mph}$. But a time of 3 hours corresponds to a speed of 40 , not $45 \mathrm{mph}$; so I cannot have a uniform distribution of probability for speed if I have one for time; yet my ignorance of the two variables is precisely equal.
统计代写|统计推断代写STATISTICAL INFERENCE代写|The Frequency Theorists
Keynes (1921/1973) accords actual priority for a frequency conception of probability to Leslie Ellis and to Cournot-to the former, for a paper read in 1842 (but not published until 1849), and to the latter for his Exposition de la Théorie des Chances et des Probabilités (1843); but John Venn (of diagram fame), whom they beat by 20-odd years, developed his theory more elaborately and so is usually given the roses. It is actually only in the most marginal sense that Ellis and Cournot may be identified as originators of the frequency theory. Certainly neither of them was setting out to purify the concept of probability of subjectivist connotations in the way that full-blown frequency theorists would. Cournot, in fact, was quite explicit about the reality and importance of epistemic probability and advocated a rather clearly dualistic view (see Chap. 3).
In the nineteenth century the frequency theory is associated most prominently, after Venn, with C. S. Peirce, and in the twentieth century with the positivist philosophers Richard von Mises and Hans Reichenbach. Karl Popper, who valiantly attempted to repair the defects of Mises’ theory, will be considered in this section, though he ultimately abandoned the frequency theory in favor of the propensity interpretation of probability.
统计推断代写
统计代写|统计推断代写STATISTICAL INFERENCE代写|The Principle of Indifference
在开始频率理论的历史发展之前，考虑在什么方面将无差异原理以及概率的经典定义作为目标是有用的。Daston (1988) 认为该原则起源于公平合同的概念，并且游戏设备的对称性似乎不言而喻地支持等概率假设。在休谟那里，概率的数学、哲学和心理学方面非常接近（第 3 章），数学或哲学的冷漠原则反映了不受激情或其他扭曲影响的原始心理状态。当概率取代期望成为基本概念时，该原理开始看起来更加循环；当心理学开始不被信任时，法国作者认为，作为概率的基础，该原理被进一步破坏。然而，许多应用程序似乎很简单，而且结果，无论技术上多么困难，都没有争议。
著名的继承规则是一个例外。该规则是通过对概率本身的特殊应用无差异原则得出的：面对未知的概率，在缺乏一个值优于另一个值的知识的情况下，我们可以假设所有可能的值在 0 和 1 之间的可能性相同。继承法的巨大力量引起了批判性的审查，重点是冷漠原则。尽管它只代表了一种特殊的应用，但无论是否公平，它都具有诋毁该原则本身的效果。
作为概率评估的公认基础，它的消亡在 19 世纪末和 20 世纪初引发了更多有趣的悖论和困境。第 1 章已经提到了一个例子。4：是否应考虑骨灰盒中不同比例的黑白票的可能性相等，或骨灰盒的不同构成的模糊性。一个更广为人知的例子可以呈现如下。假设 Amtrak 在到达这里之前的最后一站是 120 英里外，而且行程从不少于 2 小时，也不超过 4 小时。（假设。）如果不知道它的跟踪记录，我可能会假设所有可能的值在 2 到 4 小时之间的行程期间，这种可能性相同。特别是，行程可能需要不到 3 小时和超过 3 小时。60英里/小时. 但是 3 小时的时间对应于 40 的速度，而不是45英里/小时; 所以如果我有时间概率，我就不能有一个均匀的速度概率分布；然而我对这两个变量的无知是完全相等的。
统计代写|统计推断代写STATISTICAL INFERENCE代写|The Frequency Theorists
凯恩斯 (1921/1973) 将概率的频率概念的实际优先权授予莱斯利·埃利斯和古诺-前者，1842 年阅读的一篇论文（但直到 1849 年才发表），后者的理论解释des Chances et des Probabilités (1843)；但是他们击败了 20 多年的约翰·维恩（以图表闻名），他更精心地发展了他的理论，因此通常被给予玫瑰。实际上，只有在最边缘的意义上，Ellis 和 Cournot 才可能被认定为频率理论的创始人。当然，他们都没有像成熟的频率理论家那样着手净化主观主义内涵的概率概念。事实上，古诺对认知概率的现实性和重要性非常明确，并提倡一种相当明确的二元论观点（见第 1 章）。
在 19 世纪，频率理论与 CS Peirce 和 20 世纪实证主义哲学家 Richard von Mises 和 Hans Reichenbach 的联系最为突出。卡尔波普尔勇敢地试图修复米塞斯理论的
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
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。