如果你也在 怎样代写统计推断Statistical Inference STAT360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是利用数据分析来推断概率基础分布的属性的过程。推断性统计分析推断人口的属性，例如通过测试假设和得出估计值。假设观察到的数据集是从一个更大的群体中抽出的。
统计推断Statistical Inference（可以与描述性统计进行对比。描述性统计只关注观察到的数据的属性，它并不依赖于数据来自一个更大的群体的假设。在机器学习中，推理一词有时被用来代替 “通过评估一个已经训练好的模型来进行预测”；在这种情况下，推断模型的属性被称为训练或学习（而不是推理），而使用模型进行预测被称为推理（而不是预测）；另见预测推理。
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However much one may disparage Keynes’ contributions to economic theory and subsequent world crises, his Treatise on Probability must be acknowledged as an impressive book. He began work on it as a dissertation in 1906 , when he was 23 ; though largely finished within 5 years, it was interrupted by other projects and was not published until 1921. ${ }^{1}$ At the time Keynes was writing, the germs of a frequency theory were in the air, but the “bug” was still waiting to be caught, perhaps until the positivist philosophy of science had sufficiently weakened classical resistance to a reductionist program. Thus, though Keynes devoted a chapter in his book to discussion of “the frequency theory of probability,” he really had only Venn to discuss, and so his book represents only the second attempt in history at an integrated and comprehensive theory of probability. Since Venn’s theory he moreover dismissed, he was really starting afresh.
Keynes placed probability squarely in its traditional framework, as a part of epistemology concerned with the justification and formalization of argument, like the logic of implication, which in his vision would become a special case. He took probability to be “the degree of rational belief” in a proposition warranted by a particular body of evidence.
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Jeffreys (1939/1961) is among those who criticize Keynes for “an unwillingness to generalize the axioms [which] prevented [him] from obtaining many important results” (p. 25 n). Having started from an initial conception of probability quite similar to Keynes’, he went on to develop his theory much farther in the direction of mathematical statistics for scientific application.
He began, like Keynes, by embedding the subject of probability in the concerns of induction and logic generally. He was careful not to claim, either as his goal or his achievement, the justification of induction: “I do not consider justification necessary or possible; what the theory does is provide rules for consistency” (p. 424).
He lay down at the outset eight rules of theory construction (consistency, parsimony, etc.), of which the following are of particular interest:
- Any rule given must be applicable in practice. A definition is useless unless the thing defined can be recognized in terms of the definition when it occurs. The existence of a thing or the estimate of a quantity must not involve an impossible experiment.
- The theory must provide explicitly for the possibility that inferences made by it may turn out to be wrong. A law may contain adjustable parameters, which may be wrongly estimated, or the law itself may be afterwards found to need modification. It is a fact that revision of scientific laws has often been found necessary in order to take account of new information-the relativity and quantum theories providing conspicuous instances-and there is no conclusive reason to suppose that any of our present laws are final. But we do accept inductive inference in some sense; we have a certain amount of confidence that it will be right in any particular case, though this confidence does not amount to logical certainty. (1939/1961, pp. 8-9)
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无论人们如何贬低凯恩斯对经济理论和随后的世界危机的贡献，他的《概率论》都必须被认为是一本令人印象深刻的著作。1906 年，他 23 岁时开始将其作为论文写作。虽然大部分在 5 年内完成，但它被其他项目打断，直到 1921 年才出版。1在凯恩斯写作的时候，频率理论的萌芽还在空气中，但“虫子”仍在等待被发现，也许直到实证主义科学哲学充分削弱了经典对还原论纲领的抵抗力。因此，虽然凯恩斯在他的书中用了一章来讨论“概率的频率理论”，但他实际上只有维恩可以讨论，因此他的书只是历史上对综合全面的概率理论的第二次尝试。既然维恩的理论被他也驳回了，他就真的重新开始了。
凯恩斯将概率直接置于其传统框架中，作为与论证的正当性和形式化相关的认识论的一部分，就像蕴涵的逻辑一样，在他的观点中，这将成为一个特例。他认为概率是对特定证据体系所证明的命题的“理性信念程度”。
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Jeffreys (1939/1961) 是批评凯恩斯的人之一，他们批评凯恩斯“不愿概括 [这] 阻止 [他] 获得许多重要结果的公理”（第 25 页）。从与凯恩斯非常相似的初始概率概念开始，他继续将他的理论朝着科学应用的数理统计方向发展得更远。
与凯恩斯一样，他首先将概率主题嵌入到归纳和逻辑的普遍关注中。他小心翼翼地不把归纳的正当性作为他的目标或成就：“我不认为证明是必要的或可能的；该理论所做的是为一致性提供规则”（第 424 页）。
他一开始就制定了八项理论构建规则（一致性、简约性等），其中以下几点特别令人感兴趣：
- 给出的任何规则都必须在实践中适用。定义是无用的，除非定义的事物在发生时能够根据定义被识别。事物的存在或数量的估计不得涉及不可能的实验。
- 该理论必须明确提供由它做出的推论可能被证明是错误的可能性。法律可能包含可调整的参数，这些参数可能被错误地估计，或者事后发现法律本身需要修改。事实上，为了考虑新信息——相对论和量子理论提供了明显的例子——经常发现有必要修改科学定律，而且没有确凿的理由假设我们目前的任何定律都是最终的。但我们确实接受某种意义上的归纳推理。我们有一定的信心认为它在任何特定情况下都是正确的，尽管这种信心并不等于逻辑上的确定性。（1939/1961，第 8-9 页）
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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。