如果你也在 怎样代写多元统计分析Multivariate Statistical Analysis HRD6355 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。多元统计分析Multivariate Statistical Analysis是基于多变量统计的原理。通常情况下，MVA用于解决对每个实验单元进行多次测量的情况，这些测量之间的关系及其结构很重要。
多元统计分析Multivariate Statistical Analysis在此重定向。在数学上的用法，见多变量微积分。多变量统计是统计学的一个分支，包括同时观察和分析一个以上的结果变量。多变量统计涉及到理解每一种不同形式的多变量分析的不同目的和背景，以及它们之间的关系。多变量统计在某一特定问题上的实际应用可能涉及几种类型的单变量和多变量分析，以了解变量之间的关系以及它们与所研究问题的相关性。
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统计代写|多元统计分析代考MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS代考|INTRODUCTION
With the vector concepts introduced in the previous chapter, we can now delve deeper into the geometrical interpretations of the descriptive statistics $\overline{\mathbf{x}}, \mathbf{S}_{n}$, and $\mathbf{R}$; we do so in Section 3.2. Many of our explanations use the representation of the columns of $\mathbf{X}$ as $p$ vectors in $n$ dimensions. In Section $3.3$ we introduce the assumption that the observations constitute a random sample. Simply stated, random sampling implies that (1) measurements taken on different items (or trials) are unrelated to one another and (2) the joint distribution of all $p$ variables remains the same for all items. Ultimately, it is this structure of the random sample that justifies a particular choice of distance and dictates the geometry for the $n$-dimensional representation of the data. Furthermore, when data can be treated as a random sample, statistical inferences are based on a solid foundation.
Returning to geometric interpretations in Section 3.4, we introduce a single number, called generalized variance, to describe variability. This generalization of variance is an integral part of the comparison of multivariate means. In later sections we use matrix algebra to provide concise expressions for the matrix products and sums that allow us to calculate $\overline{\mathbf{x}}$ and $\mathbf{S}{n}$ directly from the data matrix $\mathbf{X}$. The connection between $\overline{\mathbf{x}}, \mathbf{S}{n}$, and the means and covariances for linear combinations of variables is also clearly delineated, using the notion of matrix products.
统计代写|多元统计分析代考MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS代考|THE GEOMETRY OF THE SAMPLE
A single multivariate observation is the collection of measurements on $p$ different variables taken on the same item or trial. As in Chapter 1 , if $n$ observations have been obtained, the entire data set can be placed in an $n \times p$ array (matrix):
$$
\underset{(n \times p)}{\mathbf{X}}=\left[\begin{array}{cccc}
x_{11} & x_{12} & \cdots & x_{1 p} \
x_{21} & x_{22} & \cdots & x_{2 p} \
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \
x_{n 1} & x_{n 2} & \cdots & x_{n p}
\end{array}\right]
$$
Each row of $\mathbf{X}$ represents a multivariate observation. Since the entire set of measurements is often one particular realization of what might have been observed, we say that the data are a sample of size $n$ from a $p$-variate “population.” The sample then consists of $n$ measurements, each of which has $p$ components.
As we have seen, the data can be plotted in two different ways. For the $p$-dimensional scatter plot, the rows of $\mathbf{X}$ represent $n$ points in $p$-dimensional space. We can write
$$
\underset{(n \times p)}{\mathbf{X}}=\left[\begin{array}{rclc}
x_{11} & x_{12} & \cdots & x_{1 p} \
x_{21} & x_{22} & \cdots & x_{2 p} \
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \
x_{n 1} & x_{n 2} & \cdots & x_{n p}
\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}
\mathbf{x}{1}^{\prime} \ \mathbf{x}{2}^{\prime} \
\vdots \
\mathbf{x}{n}^{\prime} \end{array}\right] \leftarrow n \text {th (multivariate) observation } $$ The row vector $\mathbf{x}{j}^{\prime}$, representing the $j$ th observation, contains the coordinates of a point.
The scatter plot of $n$ points in $p$-dimensional space provides information on the locations and variability of the points. If the points are regarded as solid spheres, the sample mean vector $\overline{\mathbf{x}}$, given by (1-8), is the center of balance. Variability occurs in more than one direction, and it is quantified by the sample variance-covariance matrix $\mathbf{S}_{n}$. A single numerical measure of variability is provided by the determinant of the sample variance-covariance matrix. When $p$ is greater than 3 , this scatter plot representation cannot actually be graphed. Yet the consideration of the data as $n$ points in $p$ dimensions provides insights that are not readily available from algebraic expressions. Moreover, the concepts illustrated for $p=2$ or $p=3$ remain valid for the other cases.
多元统计分析代考
统计代写|多元统计分析代考MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS代考|INTRODUCTION
借助上一章介绍的向量概念，我们现在可以更深入地研究描述性统计的几何解释 $\overline{\mathbf{x}}, \mathbf{S}{n \text { ～}}$, 和 $\mathbf{R}$; 我们在第 $3.2$ 节中这样做。我们的许多解释都使用了列的表示 $\mathbf{X}$ 作为 $p$ 中的向量 $n$ 方 面。在部分 $3.3$ 我们引入观察构成随机样本的假设。简单地说，随机抽样意味着（1）对不 同项目 (或试验) 进行的测量彼此无关；(2) 所有项目的联合分布 $p$ 所有项目的变量保持 不变。最终，正是这种随机样本的结构证明了特定距离的选择是合理的，并决定了距离的 几何形状。 $n$ 数据的维表示。此外，当数据可以被视为随机样本时，统计推断是建立在坚 实的基础之上的。 回到第 $3.4$ 节中的几何解释，我们引入了一个称为广义方差的数字来描述可变性。这种方 差的概括是多变量均值比较的一个组成部分。在后面的部分中，我们使用矩阵代数为矩阵 乘积和求和提供简明的表达式，以便我们计算 $\mathbf{x}$ 和 $\mathbf{S} n$ 直接从数据矩阵 $\mathbf{X}$. 之间的联系 $\overline{\mathbf{x}}, \mathbf{S} n$ 并且使用矩阵乘积的概念也清楚地描述了变量线性组合的均值和协方差。
统计代写|多元统计分析代考 MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS代考|THE GEOMETRY OF THE SAMPLE
一个单一的多变量观宗是测量的集合 $p$ 对同一项目或试验采取不同的变量。与第 1 章一 样，如果 $n$ 已经获得了观察结果，整个数据集可以放在一个 $n \times p$ 数组（矩阵）： 每一行 $\mathbf{X}$ 表示多变量观察。由于整组测量通常是对可能观䕓到的东西的一个特定实现，我 们说数据是一个大小的样本 $n$ 从一 $p$ – 变量 “人口”。然后样本包括 $n$ 测量，其中每个都有 $p$ 成分。 正如我们所见，数据可以用两种不同的方式绘制。为了 $p$ – 维散点图，行 $\mathbf{X}$ 代表 $n$ 点在 $p$ 维空 间。我们可以写 行向量 $\mathbf{x} j^{\prime}$ ，代表 $j$ th 观察，包含一个点的坐标。 的散点图 $n$ 点在 $p$ 维空间提供有关点的位置和可变性的信息。如果将这些点视为实心球体， 则样本均值向量 $\mathbf{x}$ ，由 (1-8) 给出，是平衡的中心。变异性发生在多个方向上，它由样 本方差-协方差矩阵量化 $\mathbf{S}{n}$. 样本方差-协方差矩阵的行列式提供了变异性的单一数值测
量。什么时候 $p$ 大于 3 ，这个散点图表示实际上不能被绘制出来。然而，将数据视为 $n$ 点 在 $p$ 维度提供了从代数表达式中不易获得的见解。此外，说明的概念 $p=2$ 或者 $p=3$ 对其
他情况仍然有效。
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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。