如果你也在 怎样代写假设检验Hypothesis Testing STAT311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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统计代写|假设检验代考Hypothesis Testing代考|A Bootstrap Estimate of a Standard Error
It is convenient to begin with a description of the most basic bootstrap method for estimating a standard error. Let $\hat{\theta}$ be any estimator based on a random sample of observations, $X_1, \ldots, X_n$. The goal is to estimate $\operatorname{VAR}(\hat{\theta})$, the squared standard error of $\hat{\theta}$. The strategy used by the bootstrap method is based on a very simple idea. Temporarily assume that observations are randomly sampled from some known distribution, $F$. Then for a given sample size, $n$, the sampling distribution of $\hat{\theta}$ could be determined by randomly generating $n$ observations from $F$, computing $\hat{\theta}$, randomly generating another set of $n$ observations, computing $\hat{\theta}$, and repeating this process many times. Suppose this is done $B$ times and the resulting values for $\hat{\theta}$ are labeled $\hat{\theta}1, \ldots, \hat{\theta}_B$. If $B$ is large enough, the values $\hat{\theta}_1, \ldots, \hat{\theta}_B$ provide a good approximation of the distribution of $\hat{\theta}$. In particular, they provide an estimate of the squared standard error of $\hat{\theta}$, namely, $$ \frac{1}{B-1} \sum{b=1}^B\left(\hat{\theta}b-\bar{\theta}\right)^2, $$ where $$ \bar{\theta}=\frac{1}{B} \sum{b=1}^B \hat{\theta}_b .
$$
That is, $\operatorname{VAR}(\hat{\theta})$ is estimated with the sample variance of the values $\hat{\theta}_1, \ldots, \hat{\theta}_B$. If, for example, $\hat{\theta}$ is taken to be the sample mean, $\bar{X}$, then the squared standard error would be found to be $\sigma^2 / n$, approximately, provided $B$ is reasonably large. Of course when working with the mean, it is known that its squared standard error is $\sigma^2 / n$, so the method just described is unnecessary. The only point is that a reasonable method for estimating the squared standard error of $\hat{\theta}$ has been described.
统计代写|假设检验代考Hypothesis Testing代考|R and S-PLUS Function bootse
As explained in Section 1.7, $\mathrm{R}$ and S-PLUS functions have been written for applying the methods described in this book. The software written for this book is free, and a single command incorporates them into your version of $\mathrm{R}$ or S-PLUS. Included is the function
$$
\text { bootse ( } x, n \text { boot }=1000 \text {, est=median }) \text {, }
$$
which can be used to compute a bootstrap estimate of the standard error of virtually any estimator covered in this book. Here, $\mathrm{x}$ is any $\mathrm{R}$ (or S-PLUS) variable containing the data. The argument nboot represents $B$, the number of bootstrap samples, and defaults to 1000 if not specified. (As is done with all $\mathrm{R}$ and S-PLUS functions, optional arguments are indicated by $a \mathrm{n}=$ and they default to the value shown. Here, for example, the value of nboot is taken to be 1000 if no value is specified by the user.) The argument est indicates the estimator for which the standard error is to be computed. If not specified, est defaults to the median. That is, the standard error of the usual sample median will be estimated. So, for example, if data are stored in the R variable blob, the command bootse (blob) will return the estimated standard error of the usual sample median.
假设检验代写
统计代写|假设检验代考Hypothesis Testing代考|A Bootstrap Estimate of a Standard Error
从描述估计标准误差的最甚本的自举方法开始是很方便的。让 $\hat{\theta}$ 是基于随机观察样本的任何估计量， $X_1, \ldots, X_n$. 目标是估计 $\operatorname{VAR}(\hat{\theta})$, 的平方标准䢔差 $\hat{\theta}$. bootstrap 方法使用的策略囸于一个非営简単的想法。 暂时假设观测值是从某个已知分布中随机抽取 的， $F$. 那 对于给定的样本量， $n$, 的抽样分布 $\hat{\theta}$ 可以通过随机生成来确定 $n$ 来自的观察 $F$, 计算 $\hat{\theta}$, 随机生成另一组 $n$ 观察、计算 $\hat{\theta}$ ， 并多次重復这个过程。假设这是完成的 $B$ 时间和结果值 $\hat{\theta}{\text {被贴上标签 }} \hat{\theta} 1, \ldots, \hat{\theta}_B$. 如果 $B$ 足够大，值 $\hat{\theta}_1, \ldots, \hat{\theta}_B$ 提供分布的良好近 似 $\hat{\theta}$. 特别是，它们提供了平方标准送差的估计 $\hat{\theta}$ ，即 $$ \frac{1}{B-1} \sum b=1^B(\hat{\theta} b-\bar{\theta})^2, $$ 在哪里 $$ \bar{\theta}=\frac{1}{B} \sum b=1^B \hat{\theta}_b . $$ 那是， $\operatorname{VAR}(\hat{\theta})$ 用值的样本方差估计 $\hat{\theta}_1, \ldots, \hat{\theta}_B$. 例如，如果 $\hat{\theta}{\text {被视为样本均值， }}, \bar{X}$ ，那么平方标倠淏差将被发现是 $\sigma^2 / n$ ，大约, 提 供 $B$ 相当大。当然，在使用均值时，已知其平方标倠误差是 $\sigma^2 / n$ ，所以刚才描述的方法是不必要的。唯一的一点是，估计平方标 准误差的合理方法 $\hat{\theta}$ 已被描述。
统计代写|假设检验代考Hypothesis Testing代考|R and S-PLUS Function bootse
如第 $1.7$ 节所述，R和 S-PLUS 函数是为应用本书中描述的方法而编写的。为本书编写的软件是免费的，只需一个命令即可将它们 合并到刕的R或 S-PLUS。包含的是函数
$$
\text { bootse }(x, n \text { boot }=1000 \text {, est=median }) \text {, }
$$
它可用于计算本书涵盖的几乎所有估计量的标准误差的自举估计。这里，x是任何R（或 S-PLUS）包含数据的变量。nboot 参数 代表 $B$ ，自举样本数，如果末指定则默认为 1000。(就像所有的一样 $\mathrm{R}$ 和 S-PLUS 函数，可选参数由 $a \mathrm{n}=$ 它们默认为显示的值。 这里，例如，如果用户没有指定值，则 nboot 的值取为 1000。）参数 est 指示要计算标准䢔差的估计器。如果末指定，则 est 韫认为中位数。也就是说，将估计通常样本中位数的标准误差。因此，例如，如果数据存储在 $R$ 变量 blob 中，则命令 bootse (blob) 将返回通常样本中位数的估计标倠误差。
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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。