如果你也在 怎样代写假设检验Hypothesis Testing STAT1070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。假设检验Hypothesis Testing是一种统计推断的形式，它使用来自样本的数据来得出关于一个群体参数或一个群体概率分布的结论。首先，对该参数或分布做出一个暂定的假设。
假设检验Hypothesis Testing虽然在20世纪初得到普及，但早期的形式在1700年代就被使用了。第一次使用被认为是John Arbuthnot（1710年），随后是Pierre-Simon Laplace（1770年代），在分析人类出生时的性别比时使用；见§ 人类性别比。现代意义检验主要是卡尔-皮尔逊（P值，皮尔逊的卡方检验）、威廉-西利-戈塞特（学生的t分布）和罗纳德-费雪（”无效假设”，方差分析，”意义检验”）的产物，而假设检验是由耶日-奈曼和埃贡-皮尔逊（卡尔的儿子）开发的。罗纳德-费舍尔作为贝叶斯主义者开始了他的统计生涯（Zabell 1992），但费舍尔很快就对其中的主观性（即在确定先验概率时使用冷漠原则）感到失望，并试图为归纳推理提供一种更 “客观 “的方法。
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数据科学代写|假设检验代考Hypothesis Testing代考|Basic Tools for Judging Robustness
There are three basic tools used to establish whether quantities such as measures of location and scale have good properties: qualitative robustness, quantitative robustness, and infinitesimal robustness. This section describes these tools in the context of location measures, but they are relevant to measures of scale, as will become evident. These tools not only provide formal methods for judging a particular measure, they can be used to help derive measures that are robust.
Before continuing, it helps to be more formal about what is meant by a measure of location. A quantity that characterizes a distribution, such as the population mean, is said to be a measure of location if it satisfies four conditions, and a fifth is sometimes added. To describe them, let $X$ be a random variable with distribution $F$, and let $\theta(X)$ be some descriptive measure of $F$. Then $\theta(X)$ is said to be a measure of location if for any constants $a$ and $b$,
The first condition is called location equivariance. It simply requires that if a constant $b$ is added to every possible value of $X$, a measure of location should be increased by the same amount. Let $E(X)$ denote the expected value of $X$. From basic principles, the population mean is location equivariant. That is, if $\theta(X)=E(X)=\mu$, then $\theta(X+b)=E(X+b)=\mu+b$. The first three conditions, taken together, imply that a measure of location should have a value within the range of possible values of $X$. The fourth condition is called scale equivariance. If the scale by which something is measured is altered by multiplying all possible values of $X$ by $a$, a measure of location should be altered by the same amount. In essence, results should be independent of the scale of measurement. As a simple example, if the typical height of a man is to be compared to the typical height of a woman, it should not matter whether the comparisons are made in inches or feet.
数据科学代写|假设检验代考Hypothesis Testing代考|Qualitative Robustness
To understand qualitative robustness, it helps to begin by considering any function $f(x)$, not necessarily a probability density function. Suppose it is desired to impose a restriction on this function so that it does not change drastically with small changes in $x$. One way of doing this is to insist that $f(x)$ be continuous. If, for example, $f(x)=0$ for $x \leq 1$, but $f(x)=10,000$ for any $x>1$, the function is not continuous, and if $x=1$, an arbitrarily small increase in $x$ results in a large increase in $f(x)$.
A similar idea can be used when judging a measure of location. This is accomplished by viewing parameters as functionals. In the present context, a functional is just a rule that maps every distribution into a real number. For example, the population mean can be written as
$$
T(F)=E(X),
$$
where the expected value of $X$ depends on $F$. The role of $F$ becomes more explicit if expectation is written in integral form, in which case this last equation becomes
$$
T(F)=\int_{-\infty}^{\infty} x d F(x) .
$$
If $X$ is discrete and the probability function corresponding to $F(x)$ is $f(x)$,
$$
T(F)=\sum x f(x),
$$
where the summation is over all possible values $x$ of $X$.
One advantage of viewing parameters as functionals is that the notion of continuity can be extended to them. Thus, if the goal is to have measures of location that are relatively unaffected by small shifts in $F$, a requirement that can be imposed is that when viewed as a functional, it is continuous. Parameters with this property are said to have qualitative robustness.
假设检验代写
数据科学代写|假设检验代考Hypothesis Testing代考|Basic Tools for Judging Robustness
有三种基本工具用于确定诸如位置和规䫙则量等量是否具有良好的属性：定性稳健性、定量稳健性和无穷小稳健性。本节在位置财 量的背㫱下描述了这些工具，但它们与规䫙测量相关，这一点将变得显而易见。这些工具不仅提供了判断特定度量的正式方法，还 可以用来邦助推导出稳健的度量。
在继续之前，更正式地了解位置则量的含义会有所邦助。一个表征分布的量，例如总体均值，如果满足四个条件，则称为位置量 度，有时还会加上五分之一。为了描述它们，让 $X$ 是具有分布的随机変量 $F$ ，然后让 $\theta(X)$ 是一些苗述性的措施 $F$. 然后 $\theta(X)$ 如果 对于任何常数，则称为位置度量 $a$ 和 $b$ ，
第一个条件称为位置等方差。它只是要求如果一个常数b被添加到每个可能的值 $X$ ，个位置的度量应该增加相同的数量。让 $E(X)$ 表示期望值 $X$. 从基本原埋来看，总体均值是位置等变的。也就是说，如果 $\theta(X)=E(X)=\mu$ ，然后 $\theta(X+b)=E(X+b)=\mu+b$. 前三个条件加在一起意味差位置度量的值应该在可能的值范围内。X. 第四个条件称为尺度等 方差。如果通过乘以所有可能的值来改变测量某物的尺度 $X$ 经过 $a$, 位置的度量应该改妾相同的量。从本质上讲，结果应该独立于 测量规模。举个简单的例子，如果要将男性的典型身高与女性的典型身高进行比较，那/比较是以英寸还是英尺为单位并不重要。
数据科学代写|假设检验代考Hypothesis Testing代考|Qualitative Robustness
为了理解定性的稳健性，从考虑任何函数开始都是有邦助的 $f(x)$ ，不一定是概率密度函数。假设希望对该函数施加限制，使其不 会随着函数的微小变化而剧烈变化 $x$. 这样做的一种方法是坚持 $f(x)$ 是连续的。如果，例如， $f(x)=0$ 为了 $x \leq 1$ ，但 $f(x)=10,000$ 对于任何 $x>1$ ，函数不连续，如果 $x=1$, 任意小的增加 $x$ 导致大幅增加 $f(x)$.
在判断位置度量时可以使用类似的想法。这是通过将参数视为泛函来实现的。在当前上下文中，泛函只是将每个分布映射为实数的 规则。例如，总体均值可以写为
$$
T(F)=E(X),
$$
其中的期望值 $X$ 取决于 $F$. 的作用 $F$ 如果期望以整数形式写成，则变得更加明确，在这种情况下，最后一个等式变为
$$
T(F)=\int_{-\infty}^{\infty} x d F(x) .
$$
如果 $X$ 是离散的，概率函数对应于 $F(x)$ 是 $f(x)$ ，
$$
T(F)=\sum x f(x),
$$
其中总和是所有可能的值 $x$ 的 $X$.
将参数视为泛函的一个优点是连续性的概念可以扩展到它们。因此，如果目标是获得相对不受小幅昗化影响的位置则量 $F$ ，可以强 加的要求是，当被视为功能时，它是连续的。具有此属性的参数被称为具有定性稳健性。
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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。