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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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In recent years, a number of writers (e.g., Atkinson, Furlong, \& Wampold, 1982; Greenwald, 1975; Sterling, 1959; Walster \& Cleary, 1970) have drawn attention to the fact that we treat statistical significance as a desirable object in itself and as an indication of the quality of research. Sterling (1959) and Atkinson et al. (1982) have documented that journals overwhelmingly publish articles reporting statistically significant results. Atkinson et al. submitted a manuscript, less the discussion section, to 50 consulting editors, and found that the same piece of research was rather clearly accepted or rejected according to whether the results were significant or not. ${ }^{13}$ And certainly many graduate students can testify to having been sent back to collect more data for their dissertations or to revise their hypotheses when the results were not significant.
Logically one would think that the merit and informativeness of a piece of research depend on such characteristics as the importance of the question that was asked and the care taken in the design and measures, rather than whether the answer to the question turned out to be yes or no. The rationale for this curious value system was stated by no less portentous an authority than the APA Publication Manual:
Negative results lacking a theoretical context are basically uninterpretable. Even when the theoretical basis for the prediction is clear and defensible, the burden of methodological precision falls heavily on the investigator who reports negative results. .. . Failure to replicate results of a previous investigator, using the same method but a different sample, is generally of questionable value. A single failure may merely testify to sampling error or to the conclusion that one of the two samples had unique characteristics responsible for the reported effect, or the lack of effect. (American Psychological Association [APA], 1974, p. 21)
Atkinson et al. make the obvious but important point that sampling variability is an equally valid explanation for the original, significant result. This passage was deleted from the third edition of the Publication Manual, but the field as a whole has not responded so nimbly.

统计代写|统计推断代考Statistical Inference代写|Epistemic Versus Behavioral Orientation

Statements like Guilford’s and Kerlinger’s, quoted above, indicate very clearly their belief -and the sense of the statements is surely close to most psychologists’ understanding-that we need statistical inference fundamentally for epistemic purposes, for the evaluation of hypotheses, and hence, if either the Fisherian or the Neyman-Pearson rationale for significance testing were relevant to psychology, it would clearly be the former. And, indeed, one searches the literature in vain for any argument in favor of the Neyman-Pearson approach, as against the Fisherian, in psychological research. If such arguments were to be found, they would presumably be given in the statistics textbooks; but there, however careful the exposition of the Neyman-Pearson doctrine, the rationale presented seems inevitably to be Fisherian. Kempthorne (1972), in an essay in honor of George Snedecor (who was nearly 90 at the time), notes that the Neyman-Pearson theory is seldom practiced as it is preached, that research workers do not in fact take the decision orientation seriously.
From the viewpoint of the Neyman-Pearson theory of testing hypotheses-or as this author prefers, the Neyman-Pearson theory of accept-reject rules-an inspector is not permitted the following thought process. Suppose two particular data points $D_1$ and $D_2$ fall in the rejection region of size $\alpha=0.05$. Suppose also that $D_1$ falls in the region of size $\alpha=0.01$ and $\mathrm{D}_2$ does not. Then it is very natural to take the view that $\mathrm{D}_1$ disagrees with the null hypothesis more than $\mathrm{D}_2$. But to use phraseology that is becoming current, this would be an evidential conclusion. It appears that no such conclusions are permitted in the Neyman-Pearson theory. Indeed, it can happen that a sample point is in the rejection region of size 0.01 and is not in the rejection region of size 0.05 . It may be true that those who use the Neyman-Pearson theory will reach the evidential conclusion above, and indeed many of the ideas of the theory have been taken over and used in an evidential way. But nothing in the Neyman-Pearson theory permits this activity. (pp. 179-180) I hazard the opinion that Snedecor’s Statistical Methods has had some appeal to scientists and has not been modified in basic outlook by the development of decision theory, because decision theory deals with problems that are so simple (e.g., how to approach the problem of making scrambled eggs) and so simplified as to have no essential relevance to the problems of research and development. (p. 182)

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近年来,许多作者(例如,Atkinson、Furlong、\& Wampold,1982 年;Greenwald,1975 年;Sterling,1959 年;Walster \& Cleary,1970 年)引起了人们对以下事实的关注:我们将统计显着性视为一种可取的对象本身并作为研究质量的指示。Sterling (1959) 和 Atkinson 等人。(1982) 已经证明期刊绝大多数发表文章报告统计上显着的结果。阿特金森等人。向 50 位咨询编辑提交了一份手稿,减去讨论部分,发现根据结果是否重要,同一项研究被接受或拒绝的情况相当明确。
当然,许多研究生可以作证说,他们曾被送回去为他们的论文收集更多数据,或者在结果不显着时修改他们的假设。
从逻辑上讲,人们会认为一项研究的价值和信息量取决于所提出问题的重要性以及在设计和措施中所采取的谨慎等特征,而不是问题的答案是否是肯定的或没有。这个奇怪的价值体系的基本原理是由不亚于 APA 出版手册的权威人士陈述的:
缺乏理论背景的负面结果基本上是无法解释的。即使预测的理论基础清晰且站得住脚,方法学准确性的负担仍会严重落在报告阴性结果的研究者身上。…… 未能使用相同的方法但使用不同的样本来复制先前研究者的结果,这通常具有可疑的价值。一次失败可能仅证明抽样错误或得出结论,即两个样本中的一个具有导致报告效果或缺乏效果的独特特征。(美国心理学会 [APA],1974 年,第 21 页)
阿特金森等人。明确但重要的一点是,抽样变异性是对原始重要结果同样有效的解释。这段话在第三版出版手册中被删掉了,但整个领域的反应并没有那么敏捷。

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上面引用的像吉尔福德和克林格这样的陈述非常清楚地表明了他们的信念一-这些陈述的意义肯定接近大夕数 心理学家的理解一一我们需要统计推断,从根本上是为了认知目的,为了评估假设,因此,如果,如果費舍尔 或内最-皮尔逊的显着性检验理论与心理学相关,显然是前者。事实上,在心理学研究中,人们徒劳地搜索文献 以寻找任何支持内最-皮尔逊方法而不是費舍尔方法的论点。如果找到这样的论据,大概会在统计教科书中给 出;但是在那里,无论对内獌-皮尔逊学说的阐述多么仔细,提出的基本原理似乎不可避免地是费舍尔学说。肯 普索恩 (1972),
从检验假设的 Neyman-Pearson 理论的观点一一或者如本文作者所偏好的,Neyman-Pearson 接受-拒绝 规则的理论一一检查员不允许进行以下思考过程。假设两个特定的数据点 $D_1$ 和 $D_2$ 落在尺寸的拒绝区 $\alpha=0.05$. 还假设 $D_1$ 落在大小范围内 $\alpha=0.01$ 和 $\mathrm{D}_2$ 才不是。那么很自然地认为 $\mathrm{D}_1$ 不同意䨐假设的次数超过 $\mathrm{D}_2$. 但使用 流行的措辞,这将是一个证据性的结论。Neyman-Pearson 理论似乎不允许得出这样的结论。实际上,样本 点可能位于大小为 0.01 的拒绝区域中,但不在大小为 0.05 的拒绝区域中。或许使用奈曻-皮尔逊理论的人会得 出上述证据性结论,而且该理论的许多思想确实被借鉴并用于证据性的方式。但奈曼-皮尔逊理论中没有任何内 容允许这种活动。(第 179-180 页) 我冒昩地认为,Snedecor 的统计方法对科学家有一定的吸引力,并且基 本观点并末因决策理论的发展而改变,因为决策理论处理的问题非常简单 (例如,如何处理炒鸡蛋的问题) 和 简化到与研发问题没有本质关系。

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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。

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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 。

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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。

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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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