如果你也在 怎样代写广义线性模型Generalized linear model STAT34700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。广义线性模型Generalized linear model在统计学中，是普通线性回归的灵活概括。广义线性模型通过允许线性模型通过一个链接函数与响应变量相关，并允许每个测量值的方差大小是其预测值的函数，从而概括了线性回归。
广义线性模型Generalized linear model是由John Nelder和Robert Wedderburn提出的，作为统一其他各种统计模型的一种方式，包括线性回归、逻辑回归和泊松回归。他们提出了一种迭代加权的最小二乘法，用于模型参数的最大似然估计。最大似然估计仍然很流行，是许多统计计算软件包的默认方法。其他方法，包括贝叶斯方法和最小二乘法对方差稳定反应的拟合，已经被开发出来。
广义线性模型Generalized linear model代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。最高质量的广义线性模型Generalized linear model作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此广义线性模型Generalized linear model作业代写的价格不固定。通常在专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。
avatest™帮您通过考试
avatest™的各个学科专家已帮了学生顺利通过达上千场考试。我们保证您快速准时完成各时长和类型的考试，包括in class、take home、online、proctor。写手整理各样的资源来或按照您学校的资料教您，创造模拟试题，提供所有的问题例子，以保证您在真实考试中取得的通过率是85%以上。如果您有即将到来的每周、季考、期中或期末考试，我们都能帮助您！
在不断发展的过程中，avatest™如今已经成长为论文代写，留学生作业代写服务行业的翘楚和国际领先的教育集团。全体成员以诚信为圆心，以专业为半径，以贴心的服务时刻陪伴着您， 用专业的力量帮助国外学子取得学业上的成功。
•最快12小时交付
•200+ 英语母语导师
•70分以下全额退款
想知道您作业确定的价格吗? 免费下单以相关学科的专家能了解具体的要求之后在1-3个小时就提出价格。专家的 报价比上列的价格能便宜好几倍。
我们在统计Statistics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。我们的专家在广义线性模型Generalized linear model代写方面经验极为丰富，各种广义线性模型Generalized linear model相关的作业也就用不着说。
统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Maximum penalised likelihood estimation
Recall from Section $1.5$ that the model parameters $\beta_{0}, \ldots, \beta_{p-1}$ are generally estimated by the ML estimators, which maximise the likelihood given in (1.16). For very large values of $N$, the vector of estimators, $\hat{\boldsymbol{\beta}}$, satisfies $\mathrm{E}(\hat{\boldsymbol{\beta}})=\boldsymbol{\beta}$ and $\operatorname{cov}(\hat{\boldsymbol{\beta}})=\boldsymbol{I}^{-1}$.
If $N$ is “small,” these results may be inaccurate. In particular, the result for $\operatorname{cov}(\hat{\boldsymbol{\beta}})$, on which the calculation of a locally D-optimal design is based, may lead to a design which is not as desirable as hoped. To reduce the bias of each $\hat{\beta}{i}$ (discrepancy between $\mathrm{E}\left(\hat{\beta}{i}\right)$ and the true value $\left.\beta_{i}\right), i=0, \ldots, p-1$, Firth (1993) introduced the maximum penalised likelihood (MPL), $L^{}\left(\boldsymbol{\beta} ; y_{1}, \ldots, y_{N}\right)$, whose logarithm (denoted by $\ell^{}$ ) is given by
$$
\begin{aligned}
\ell^{*}\left(\boldsymbol{\beta} ; y_{1}, \ldots, y_{N}\right) &=\ln L\left(\boldsymbol{\beta} ; y_{1}, \ldots, y_{N}\right)+\frac{1}{2} \operatorname{det}\left[\mathcal{I}\left(\boldsymbol{\beta} ; y_{1}, \ldots, y_{N}\right)\right] \
&=\ell\left(\boldsymbol{\beta} ; y_{1}, \ldots, y_{N}\right)+\frac{1}{2} \operatorname{det}\left[\mathcal{I}\left(\boldsymbol{\beta} ; y_{1}, \ldots, y_{N}\right)\right]
\end{aligned}
$$
Example 4.8.1. Consider a Bernoulli random variable, $Y$, with $P\left(Y_{i}=1\right)=\pi_{i}$ $(i=1,2)$. Model $\pi_{i}$ using $\ln \left[\pi_{i} /\left(1-\pi_{i}\right)\right]=\eta_{i}=\beta_{0}+\beta_{1} x_{i}$. Take $n_{i}$ observations at $x=x_{i}$, and write $y_{i}$ for the total of those observations $(i=1,2)$. This scenario was investigated in detail by Russell et al. (2009a).
The $M P L$ estimators of $\beta_{0}$ and $\beta_{1}$ are the values, $\beta_{0}^{}$ and $\beta_{1}^{}$, that maximise $\ell^{}$. $I$ will occasionally write them as $\beta_{0}^{}\left(y_{1}, y_{2}\right)$ and $\beta_{1}^{}\left(y_{1}, y_{2}\right)$ to show their dependence on $y_{1}$ and $y_{2}$. They can be shown to be $$ \begin{aligned} &\beta_{1}^{}\left(y_{1}, y_{2}\right)=\frac{\ln \left[\left(y_{1}+0.5\right) /\left(n_{1}-y_{1}+0.5\right)\right]-\ln \left[\left(y_{2}+0.5\right) /\left(n_{2}-y_{2}+0.5\right)\right]}{x_{1}-x_{2}} \
&\beta_{0}^{*}\left(y_{1}, y_{2}\right)=\frac{x_{1} \ln \left[\left(y_{2}+0.5\right) /\left(n_{2}-y_{2}+0.5\right)\right]-x_{2} \ln \left[\left(y_{1}+0.5\right) /\left(n_{1}-y_{1}+0.5\right)\right]}{x_{1}-x_{2}}
\end{aligned}
$$
统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|IMSE-optimality
To compare designs on the basis of plots of $\operatorname{MSE}(x)$ vs $x$, it is usual to compare the areas that are beneath the curves and above the horizontal axis. That is, for each plot we consider
$$
\int_{-\infty}^{\infty} \operatorname{MSE}(x) d x \approx \int_{x_{0.0001}}^{x_{0.9999}} \operatorname{MSE}(x) d x,
$$
which is known as the integrated mean square error (IMSE). From amongst a set of candidate designs, the design for which the IMSE is least is said to be IMSE-optimal.
As it is not possible to write an expression for $\operatorname{MSE}(x)$ in terms of $x$, it becomes necessary to evaluate the integral in (4.26) using numerical integration. As Figures $4.9$ and $4.10$ suggest that the curve $\operatorname{MSE}(x)$ is reasonably smooth, Simpson’s rule (see Section 2.5) will be used to evaluate (4.26).
广义线性模型代写
统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Maximum penalised likelihood estimation
从部分召回 $1.5$ 模型参数 $\beta_{0}, \ldots, \beta_{p-1}$ 通常由 $M L$ 估计器估计，最大化 (1.16) 中给出的可能生。对于非常大的值 $N$, 估计量的向 量, $\hat{\boldsymbol{\beta}}$, 满足 $\mathrm{E}(\hat{\boldsymbol{\beta}})=\boldsymbol{\beta}$ 和 $\operatorname{cov}(\hat{\boldsymbol{\beta}})=\boldsymbol{I}^{-1}$.
如果 $N$ 是“小”，这些结果可能不倠确。特别是，结果为 $\operatorname{cov}(\hat{\boldsymbol{\beta}})$ ，作为计算局部 $\mathrm{D}$ 最优设计的綦础，可能会导致设计不如预期的那 样理想。为了减少每个人的偏见 $\hat{\beta} i\left(\right.$ 之间的差异E $(\hat{\beta} i)$ 和真正的价值 $\left.\beta_{i}\right), i=0, \ldots, p-1$, Firth (1993) 引入了最大惩䍖似然 (MPL), $L\left(\boldsymbol{\beta} ; y_{1}, \ldots, y_{N}\right)$ ，其对数 (表示为 $\ell$ ) 是 (谁) 给的
$\ell^{}\left(\boldsymbol{\beta} ; y_{1}, \ldots, y_{N}\right)=\ln L\left(\boldsymbol{\beta} ; y_{1}, \ldots, y_{N}\right)+\frac{1}{2} \operatorname{det}\left[\mathcal{I}\left(\boldsymbol{\beta} ; y_{1}, \ldots, y_{N}\right)\right] \quad=\ell\left(\boldsymbol{\beta} ; y_{1}, \ldots, y_{N}\right)+\frac{1}{2} \operatorname{det}\left[\mathcal{I}\left(\boldsymbol{\beta} ; y_{1}, \ldots, y_{N}\right)\right]$ 例 4.8.1。考虑一个伯努利随机変量, $Y$ ，和 $P\left(Y_{i}=1\right)=\pi_{i}(i=1,2)$. 模型 $\pi_{i}$ 使用 $\ln \left[\pi_{i} /\left(1-\pi_{i}\right)\right]=\eta_{i}=\beta_{0}+\beta_{1} x_{i}$. 拿 $n_{i}$ 观察在 $x=x_{i}$ ，和写 $y_{i}$ 对于这些对䕓的总数 $(i=1,2)$. Russell等人详细研究了这祌情况。 (2009a) 。 这 $M P L$ 估计者 $\beta_{0}$ 和 $\beta_{1}$ 是价值观， $\beta_{0}$ 和 $\beta_{1}$ ，最大化 $\ell$. I偶尔会把它们写成 $\beta_{0}\left(y_{1}, y_{2}\right)$ 和 $\beta_{1}\left(y_{1}, y_{2}\right)$ 显示他们的依赖 $y_{1}$ 和 $y_{2}$. 它们 可以显示为 $\beta_{1}\left(y_{1}, y_{2}\right)=\frac{\ln \left[\left(y_{1}+0.5\right) /\left(n_{1}-y_{1}+0.5\right)\right]-\ln \left[\left(y_{2}+0.5\right) /\left(n_{2}-y_{2}+0.5\right)\right]}{x_{1}-x_{2}} \quad \beta_{0}^{}\left(y_{1}, y_{2}\right)=\frac{x_{1} \ln \left[\left(y_{2}+0.5\right) /\left(n_{2}-y_{2}+0.5\right)\right]-x_{2} \ln \left[\left(y_{1}+0 . t\right.\right.}{x_{1}-x_{2}}$
统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|MSE-optimality
根据图比较设计 $\operatorname{MSE}(x)$ 对比 $x$ ，通常比较曲线下方和水平轴上方的区域。也就是说，对于我们考虑的每个地块
$$
\int_{-\infty}^{\infty} \operatorname{MSE}(x) d x \approx \int_{x_{00001}}^{x_{0.9000}} \operatorname{MSE}(x) d x
$$
这被称为综合均方误差 (IMSE)。在一组候选设计中，IMSE 最小的设计被称为 IMSE 最优的。
因为不可能为 $\operatorname{MSE}(x)$ 按照 $x$ ，有必要使用数值积分来评估 (4.26) 中的积分。如图4.9和 $4.10$ 建议曲线MSE $(x)$ 是相当平㳑的，
辛普森规则（见第 $2.5$ 节) 将用于评估 (4.26)。
统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。
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。