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如果你也在 怎样代写统计推断Statistical Inference 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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The last problem to be considered here is a matter of practical concern, without particular implications for theory, but nonetheless important. It is simply the fact that in many analyses our models have become so elaborate and sophisticated that they cannot, by a long shot, be meaningfully tested. There are exceptions, of course, like the sign test and randomization tests in general; but the problem becomes acute in multivariate models, which are enjoying wider and wider use. In the multivariate analysis of variance, for instance, the usual model assumes multivariate normal distributions with identical variance-covariance matrices and possibly unequal mean vectors. If covariates are included, then all the within-group regression coefficients must be assumed equal across groups, for each variate and covariate. If the design is factorial with $n$ factors, the $2^n-1$ terms must be assumed to combine additively; and so on.

For simple tests like the Student $t$, some well-known studies (e.g., Boneau, 1960) have shown that violation of some assumptions makes little difference in $p$ values; but even here the more extensive studies (e.g., Bradley, 1959, 1963, 1964) tend to strike a more cautious note. Bradley (1964) argues that the limited, particulate studies focusing on one or two factors in isolation are misleading because the dozen or so factors influencing robustness interact with such complexity that virtually no general statements can be made about their effects even singly: the significance level, the location of the rejection region (one- or two-tailed), the number of samples, their absolute and relative sizes, the relative shapes and variances of the populations sampled, and interactions between the factors named, between violations, and between factors and violations. With respect to the $t$ test in particular, Bradley’s own investigation showed that:
Even under a liberal definition of robustness the two-sample $t$ test is simply not very robust, or to put it more accurately, the test is drastically nonrobust under many of the conditions investigated in this study and relatively robust under few conditions. … When population variances are heterogeneous and samples are unequal in size [a ratio of $2 / 1$ or $3 / 1$ ], the distribution of the two-sample $t$ (with perhaps certain rare exceptions of academic interest only) does not approach the normal-theory $t$ distribution as its limiting distribution at $\mathrm{N}=$ infinity. Thus even a very liberal criterion of robustness may never be met at any sample sizes if population variances and sample sizes are sufficiently unequal. (A ratio of $2 / 1$ for both sample sizes and population standard deviations was sufficient to produce drastic departures of $\rho$ [empirical $\alpha$ ] from $\alpha$ even at $\mathrm{N}=1024$ in the present study.) $(1964$, p. 109)

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The severity of the problems attending statistical inference in psychological research raises the question of why we are apparently not suffering any consequences from them. The answer has to do with how far much of our research is removed from issues of real significance-in contrast with research on, say, the structural strength of an airplane wing. There are issues here of both substance and method.

Regarding the importance of the kinds of research questions psychologists tend to ask, Bakan (1967) likens our work to children playing Cowboys and Indians. Just as in their play children imitate all aspects except the essential work of cowboys-taking care of cows-so we teach our students to play scientist, to imitate the world of scientists in all but the essential respect, which is thinking and making new discoveries; we teach them the motions to go through, framing and testing hypotheses, and going through elaborate statistical analyses to demonstrate what is obviously true.
But even for research questions of importance, it is routinely very difficult to ensure the adequacy of both laboratory control and representation of real-world phenomena; as a consequence, the viability of alternative explanations is the rule rather than the exception. But the separation, the slack, between the world and the laboratory serves to cushion us from possible adverse consequences of misuse of statistics in our research.

Insofar as nothing of real significance continges on the results of our experiments, it would make very little difference what we did with our data, what agreedupon rituals we performed, to reach our decisions about them. In this respect we are in a position somewhat like the man who snapped his fingers to keep the elephants away: We are shielded, by external circumstances beyond our awareness, from knowing whether our methods are any good or not. The elephants never approach to test the finger-snapping strategy, and reality never intrudes on our laboratory pronouncements.

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这里要考虑的最后一个问题是一个实际问题,对理论没有特别的影响,但仍然很重要。这只是一个事 实,在许多分析中,我们的模型变得如此精细和复杂,以至于从长远来看,它们无法进行有意义的测 试。当然也有例外,比如一般的符号测试和随机化测试;但在越来越广泛使用的多变量模型中,这个 问题变得很严重。例如,在多元方差分析中,通常的模型假设多元正态分布具有相同的方差-协方差 矩阵和可能不相等的均值向量。如果包含协变量,则对于每个变量和协变量,所有组内回归系数必须 假定在组间相等。如果设计是阶乘的 $n$ 因素, $2^n-1$ 必须假定项可以肢加组合; 等等。
对于像 Student 这样的简单测试 $t$ ,一些著名的研究 (例如,Boneeau,1960) 表明,违反某些假 设对 $p$ 价值观;但即使在这里,更广泛的研究 (例如,布拉德利, 1959 年、 1963 年、1964 年) 也 倾向于更加谨慎。Bradley (1964) 认为,只关注一个或两个孤立因素的有限的、具体的研究具有误 导性, 因为影响稳健性的十几个因素与如此复杂的因素相互作用,以至于几乎无法对它们的影响做出 一般性的陈述,即使是单独的: 显着性水平、拒绝区域 (单尾或双尾) 的位置、样本数量、样本的绝 对大小和相对大小、样本总体的相对形状和方差,以及命名因素之间、违规之间和因素之间的相互作 用和违规行为。相对于该特别是测试,Bradley 自己的调查表明:
即使在稳健性的自由定义下,两个样本测试根本不是很稳健,或者更准确地说,该贬试在本研究调 查的许多条件下都非常不㑇健,而在少数条件下相对隐健。…当总体方差是异质的并且样本大小伓相 等时 [a ratio of $2 / 1$ 或者 $3 / 1$ ], 两个样本的分布 $t$ (也许只有学术兴趣的某些罕见例外) 不接近正常 理论坋布作为其极限分布 $\mathrm{N}=$ 无穷。因此,如果总体方差和样本大小足够不相等,即使是非常宽松 的稳健性标准也可能永远不会在任何样本大小下得到满足。(比率为 $2 / 1$ 对于样本量和总体标准偏 差,足以产生剧烈的偏差 $\rho$ [经验 $\alpha]$ 从 $\alpha$ 即使在 $\mathrm{N}=1024$ 在目前的研究中。) (1964,页。109)

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心理学研究中统计推断问题的严重性是出了一个问题,即为什么我们显然没有遭受它们的任何后果。 答案与我们的研究在多大程度上偏离了真正重要的问题 $-ー$ 与对飞机机翼结构强度的研究形成对比。 这里既有实质问题,也有方法问题。
关于心理学家倾向于提出的各种研究问题的重要性, Bakan (1967) 将我们的工作比作扮演牛仔和印 第安人的儿童。正如在他们的游戏中,孩子们模仿牛仔的基本工作一-照顾奶牛一-以外的所有方面 一一所以我们教我们的学生扮演科学家,模仿科学家的世界,除了最基本的方面,即思考和做出新发 现; 我们教他们通过的动作,构建和检验假设,并通过详尽的统计分析来证明什么是明显正确的。
但即使对于重要的研究问题,通常也很难确保实验室控制和真实世界现象的充分体现;因此,替代解 釈的可行性是规则而不是例外。但是,世界与实验室之间的分离和觓吝有助于缓解我们在研究中滥用 统计数据可能带来的不利后果。
就我们的实验结果没有任何真正意义而言,我们对数据所做的事情、我们执行的约定仪式以及我们对 它们做出的决定都没有什么不同。在这方面,我们的处境有点像打响指让大象远离的人:我们被超出 我们意识的外部环境所保护,不知道我们的方法是否有效。大象从不接近来测试㗆响手指的策略,现 实也从不干扰我们的实验室声明。

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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。

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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。

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