Posted on Categories:Hypothesis Testing, 假设检验, 数据科学代写, 统计代写, 统计代考

统计代写|假设检验代考Hypothesis Testing代考|MAST90104 R and S-PLUS Function

如果你也在 怎样代写假设检验Hypothesis Testing MAST90104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。

假设检验Hypothesis Testing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。最高质量的假设检验Hypothesis Testing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,因此假设检验Hypothesis Testing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。我们的专家在假设检验Hypothesis Testing代写方面经验极为丰富,各种假设检验Hypothesis Testing相关的作业也就用不着说。

统计代写|假设检验代考Hypothesis Testing代考|MAST90104 R and S-PLUS Function

统计代写|假设检验代考Hypothesis Testing代考|R and S-PLUS Function

The function
$$
\mathrm{qse}(\mathrm{x}, \mathrm{q}=.5, \mathrm{op}=3)
$$
estimates the standard error of $\hat{x}_q$ using Eq. (3.11). As indicated, the default value for $q$ is .5. The argument op determines which density estimator is used to estimate $f\left(x_q\right)$. The choices are:

  • $o p=1$, Rosenblatt’s shifted histograms,
  • $o p=2$, expected frequence curve,
  • op=3, adaptive kernel method.
    For example, storing the data in Table $3.2$ in the S-PLUS vector $x$, the command $q$ se $(x, o p=1)$ returns the value $64.3$. In contrast, using $o p=2$ and $o p=3$ yields the estimates $58.94$ and $47.95$, respectively. So the choice of density estimator can make a practical difference.

统计代写|假设检验代考Hypothesis Testing代考|The Maritz–Jarrett Estimate of the Standard Error of xˆq

Maritz and Jarrett (1978) derived an estimate of the standard error of sample median, which is easily extended to the more general case involving $\hat{x}_q$. That is, when using a single order statistic, its standard error can be estimated using the method outlined here. It is based on the fact that $E\left(\hat{x}_q\right)$ and $E\left(\hat{x}_q^2\right)$ can be related to a beta distribution. The beta probability density function, when $a$ and $b$ are positive integers, is
$$
f(x)=\frac{(a+b+1) !}{a ! b !} x^a(1-x)^b, \quad 0 \leq x \leq 1 .
$$

Details about the beta distribution are not important here. Interested readers can refer to N. L. Johnson and Kotz (1970, Ch. 24).

As before, let $m=[q n+.5]$. Let $Y$ be a random variable having a beta distribution with $a=m-1$ and $b=n-m$, and let
$$
W_i=P\left(\frac{i-1}{n} \leq Y \leq \frac{i}{n}\right) .
$$
Many statistical computing packages have functions that evaluate the beta distribution, so evaluating the $W_i$ values is relatively easy to do. In S-PLUS (and $\mathrm{R}$ ), there is the function pbeta $(\mathrm{x}, \mathrm{a}, \mathrm{b})$, which computes $P(Y \leq x)$. Thus, $W_i$ can be computed by setting $x=i / n, y=(i-1) / n$, in which case $W_i$ is pbeta $(x, m-1, n-m)$ minus pbeta $(y, m-1, n-m)$.
Let
$$
C_k=\sum_{i=1}^n W_i X_{(i)}^k
$$
When $k=1, C_k$ is a linear combination of the order statistics. Linear sums of order statistics are called L-estimators. Other examples of L-estimators are the trimmed and Winsorized means already discussed. The point here is that $C_k$ can be shown to estimate $E\left(X_{(m)}^k\right)$, the $k$ th moment of the $m$ th-order statistic. Consequently, the standard error of the $m$ th-order statistic, $X_{(m)}=\hat{x}_q$, is estimated with
$$
\sqrt{C_2-C_1^2} .
$$
Note that when $n$ is odd, this last equation provides an alternative to the McKean-Schrader estimate of the standard error of $M$ described in Section 3.3.4. Based on limited studies, it seems that when computing confidence intervals or testing hypotheses based on $M$, the McKean-Schrader estimator is preferable.

统计代写|假设检验代考Hypothesis Testing代考|MAST90104 R and S-PLUS Function

假设检验代写

统计代写|假设检验代考Hypothesis Testing代考|R and S-PLUS Function


功能
$$
\mathrm{qse}(\mathrm{x}, \mathrm{q}=.5, \mathrm{op}=3)
$$
估计的标准误差 $\hat{x}_q$ 使用方程式。(3.11)。如前所述,默认值为 $q$ 是.5。参数 op 确定使用哪个密度估计器来估计 $f\left(x_q\right)$. 选项是:

$o p=1$, Rosenblatt 的移位直方图,

$o p=2$, 预期频率曲线

$o p=3$, 目适应核方法。
例如,将数据存储在表中 $3.2$ 在 S-PLUS 载体中 $x$ ,命令 $q$ 和 $(x, o p=1)$ 返回值 $64.3$. 相反,使用 $o p=2$ 和 $o p=3$ 产生估 计58.94和 $47.95$ , 分别。因此,密度估计器的选择可以产生实际差异。


统计代写|假设检验代考Hypothesis Testing代考|The Maritz-Jarrett Estimate of the Standard Error of $x^{-} q$

Maritz 和 Jarrett (1978) 得出了样本中位数标准误差的估计值,这很容易扩展到更一般的情况,涉及 $\hat{x}{q \text {. }}$ 也就是说,当使用单阶 统计量时,可以使用此处概述的方法估算其标准误差。这是基于这样一个事实 $E\left(\hat{x}_q\right)$ 和 $E\left(\hat{x}_q^2\right)$ 可能与 beta 分布有关。beta概 率密度函数,当 $a$ 和 $b$ 是正整数,是 $$ f(x)=\frac{(a+b+1) !}{a ! b !} x^a(1-x)^b, \quad 0 \leq x \leq 1 . $$ 关于 beta 分布的细节在这里并不重要。有兴趣的读者可以参考 NL Johnson 和 Kotz (1970, Ch. 24)。 和以前一样,让 $m=[q n+.5]$. 让 $Y$ 是具有 beta分布的随机栾量 $a=m-1$ 和 $b=n-m$ ,然后让 $$ W_i=P\left(\frac{i-1}{n} \leq Y \leq \frac{i}{n}\right) $$ 许多统计计算包具有评估 beta 分布的函数,因此评估 $W_i$ 值是比较容易做到的。在 S-PLUS(和 $\left.\mathrm{R}\right)$ ,有函数 pbeta( $\left.\mathrm{x}, \mathrm{a}, \mathrm{b}\right)$ ,计算 $P(Y \leq x)$. 因此, $W_i$ 可以通过设置算 $x=i / n, y=(i-1) / n$ , 在这种情况下 $W_i$ 是 $\beta \beta(x, m-1, n-m)$ 较少的 $\beta \beta$ $(y, m-1, n-m)$. 让 $$ C_k=\sum{i=1}^n W_i X_{(i)}^k
$$
什么时候 $k=1, C_k$ 是订单统计的线性组合。阶数统计的线性和称为 $\mathrm{L}$ 估计量。 $\mathrm{L}$ 估计量的其他示例是已经讨论过的修前和 Winsorized 方法。这里的重点是 $C_k$ 可以显示估计 $E\left(X_{(m)}^k\right)$ ,这 $k$ 的那一刻 $m$ th 阶统计量。因此,标准误 $m$ 阶统计量, $X_{(m)}=\hat{x}_q$, 估计为
$$
\sqrt{C_2-C_1^2}
$$
请注意,当 $n$ 是奇数,最后一个方程提供了标准误差的 McKean-Schrader 估计的莫代方法 $M$ 在第 $3.3 .4$ 䒗中描述。根据有限的 研究,似乎在计算置信区间或检验假设时 $M$ ,McKean-Schrader 估计器更可取。

数据科学代写|假设检验代考Hypothesis Testing代考

数据科学代写|假设检验代考Hypothesis Testing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。

Write a Reply or Comment

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注