如果你也在 怎样代写统计推断Statistical inference STS232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|Shewhart Control Charts
Among the many control charts used in practice, the Shewhart charts are the most popular because of their simplicity, ease of application, and the fact that these versatile charts are quite efficient in detecting moderate to large shifts. These charts were originally proposed by Walter Shewhart in 1926. To describe the Shewhart chart in general, suppose that a process location parameter $\theta$, such as the mean, is to be monitored using a charting statistic $T$, which is a good point estimator of $\theta$, statistically speaking. Further suppose that the expected value and the standard deviation of $T$ are $\mu_{T}$ and $\sigma_{T}$, respectively. Statistical considerations often lead us to take $T$ to be an unbiased estimator of $\theta$ so that $\mu_{T}=\theta$. Then, a general formula for the center line $(C L)$ and the control limits of a Shewhart control chart are
$$
\begin{aligned}
U C L &=\theta+k \sigma_{T} \
C L &=\theta \
L C L &=\theta-k \sigma_{T}
\end{aligned}
$$
where $k>0$ is the charting constant, which is a chart design parameter that determines the “distance” of the control limits from the CL, expressed in terms of the standard deviation. Hence, these control limits are often called $k$-sigma limits. A Shewhart $k$-sigma control chart is the graphic that displays these three limits as straight lines along with the realized (calculated) values of the charting statistic $T$ for a number of samples or over time. Note that, in a Shewhart chart, the upper and the lower control limits are symmetrically placed around the $C L$. Such control limits are more meaningful when the distribution of $T$ is symmetric or approximately so, which goes well with the assumption in a Shewhart chart that either the process distribution is normal or that $T$ has a distribution that is approximately normal with mean $\theta$. Suppose, for example, that $\theta$ is the process mean $\mu$ to be monitored and the IC value of $\mu$ is $\mu_{0}$. In this case, $T$ is taken to be the mean $\bar{X}$ of the sample and then the $k$-sigma limits are given by $\mu_{0} \pm k \sigma_{0} / \sqrt{n}$, where $\sigma_{0}$ is the known process standard deviation, since $\sigma_{\bar{X}}=\sigma_{0} / \sqrt{n}$. The rationale behind the $k$-sigma limits is that $\bar{X}$ is exactly (or approximately) normally distributed when the process distribution is normal (or by virtue of the central limit theorem). When the charting statistic plots on or outside of either the upper or the lower control limits, we say that a signal has been observed or that a signaling event has taken place and the process is declared to be out-of-control (OOC).
统计代写|统计推断代写STATISTICAL INFERENCE代写|CUSUM Control Charts
While the Shewhart charts are widely known and often used in practice because of their simplicity and effectiveness in detecting moderate to large shifts, other charts, such as CUSUM charts, may be more useful in certain situations for detecting smaller, persistent kind of shifts. These charts, sometimes labeled time-weighted charts, are more naturally appropriate in the process control environment in view of the sequential nature of data collection. The CUSUM control charts were first introduced by Page (1954) (although not in its present form) and have been studied by many authors over the last 60 years. See, for example, Barnard (1959), Ewan and Kemp (1960), Johnson (1961), Goldsmith and Whitfield (1961), Page (1961), Ewan (1963), Hawkins (1992, 1993), and Hawkins and Olwell (1998). These are some examples, and since the introduction of CUSUM charts in 1954 by Page, there has been an incredible amount of work on CUSUM charts (see the overview in the Encyclopaedia of Statistics in Quality and Reliability by Ruggeri, Kenett, and Faltin (2007a) and the citations therein, for example). The CUSUM charts are typically based on the CUSUMs of a statistic or of differences of a statistic from its IC expected value, and are calculated progressively as the data accumulate over time. For example, the CUSUM chart for the mean is typically based on the CUSUM of the deviations of the individual observations (or the subgroup means) from the specified value of the IC target mean.
统计推断代写
统计代写|统计推断代写STATISTICAL INFERENCE代写|Shewhart Control Charts
在实践中使用的许多控制图中，休哈特图是最流行的，因为它们简单、易于应用，而且这些茤功能图在检则中度到大的变化方面非 常有效。这些图表最初是由 Walter Shewhart 在 1926 年提出的。为了概括地描述 Shewhart 图表，假设一个过程位置参数 $\theta_{\text {， }}$
例如平均值，将使用图表统计量进行监控 $T$ ，这是一个很好的点估计量 $\theta$ ，从统计学上讲。进一步假设期望值和标谁差 $T$ 是 $\mu_{T}$ 和 $\sigma_{T}$ ，分别。统计上的考虑常常使我们采取 $T$ 成为一个无偏估计 $\theta$ 以便 $\mu_{T}=\theta$. 然后，中心线的一般公式 $(C L)$ Shewhart 控制图的控 制限是
$$
U C L=\theta+k \sigma_{T} C L \quad=\theta L C L=\theta-k \sigma_{T}
$$
在哪里 $k>0$ 是图表常数，它是图表设计参数，用于确定控制限与 $\mathrm{CL}$ 的“距离”，以标准偏差表示。因此，这些控制限通常被称为 $k$-sigma 限制。休哈特 $k$-sigma 控制图是将这三个限制与图表统计的已实现（计算）值一起显示为直线的图形 $T$ 对于多个样本 或随着时间的推移。请注意，在 Shewhart 图中，控制上限和控制下限对称地放置在 $C L .$ 当分布 $T$ 是对称的或近似对称的，这与 Shewhart 图中的假设非常吻合，即过程分布是正态分布或 $T$ 具有近似正态分布，均值 $\theta$. 例如，假设 $\theta$ 是过程均值 $\mu$ 被监控和IC值 $\mu$ 是 $\mu_{0}$. 在这种情况下， $T$ 被认为是平均值 $\bar{X}$ 样本，然后 $k-\operatorname{sigma}$ 限制由下式给出 $\mu_{0} \pm k \sigma_{0} / \sqrt{n}$ ，在哪里 $\sigma_{0}$ 是已知的过程标准 偏差，因为 $\sigma_{X}=\sigma_{0} / \sqrt{n}$. 背后的理由 $k$-sigma 限制是 $\bar{X}$ 当过程分布是正态分布时 (或根据中心极限定理)，是完全（或近似) 正态分布的。当图表统计绘制在控制上限或下限之上或之外时，我们说已观宱到信号或已发生信号事件，并且该过程被宣布为失控 (OOC) 。
统计代写|统计推断代写STATISTICAL INFERENCE代写|CUSUM Control Charts
虽然 Shewhart 图因其在检测中度到大的变化方面的简单性和有效性而广为人知并经常在实践中使用，但其他图表（例如 CUSUM 图) 在亰些情况下对于检测较小的、持久的变化可能更有用。鉴于数据收集的顺序性，这些图表，有时标记为时间加权图 表，更自然地适用于过程控制环境。CUSUM 控制冬由 Page (1954) 首次引入 (尽管不是现在的形式)，并且在过去 60 年中被 许多作者研究过。例如，参见 Barnard (1959)、Ewan 和Kemp (1960)、Johnson (1961)、Goldsmith 和 Whitfield (1961)、Page (1961)、Ewan (1963)、Hawkins (1992、1993)，以及 Hawkins 和 Olwell (1998 年)。这些是一些例子，自 Page 于 1954 年引入 CUSUM 图以来，CUSUM 图的工作量令人难以置信（参见 Ruggeri、 Kenet 和 Faltin 所著的质量和可靠 性统计百科全书 (2007a) 及其引文)，例如）。CUSUM 图通常基于统计量的 CUSUM 或珫计量与其 IC 预期值的差异，并随 着数据随时间的累积而逐步计算。例如，均值的 CUSUM 图通常基于单个观贬值 (或子组均值) 与 IC 目标均值的指定值的偏差的 CusUM。和 Faltin (2007a) 以及其中的引文，例如）。CUSUM 图通常基于统计量的 CUSUM 或统计量与其 IC 预期值的差异， 并随着数据随时间的累积而逐步计算。例如，均值的 CUSUM 图通常基于单个观财值 (或子组均值) 与 IC 目标均值的指定值的偏 差的 CUSUM。和 Faltin (2007a) 以及其中的引文，例如）。CUSUM 图通常基于统计量的 CUSUM 或统计量与其 IC 预期值的 差异，并随着数据随时间的累积而逐步计算。例如，均值的 CUSUM 图通常基于单个观测值 (或子组均值) 与 IC 目标均值的指定 值的偏差的 CUSUM。
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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。