如果你也在 怎样代写广义线性模型Generalized linear model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。广义线性模型Generalized linear model在统计学中,是普通线性回归的灵活概括。广义线性模型通过允许线性模型通过一个链接函数与响应变量相关,并允许每个测量值的方差大小是其预测值的函数,从而概括了线性回归。
广义线性模型Generalized linear model是由John Nelder和Robert Wedderburn提出的,作为统一其他各种统计模型的一种方式,包括线性回归、逻辑回归和泊松回归。他们提出了一种迭代加权的最小二乘法,用于模型参数的最大似然估计。最大似然估计仍然很流行,是许多统计计算软件包的默认方法。其他方法,包括贝叶斯方法和最小二乘法对方差稳定反应的拟合,已经被开发出来。
广义线性模型Generalized linear model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。最高质量的广义线性模型Generalized linear model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,因此广义线性模型Generalized linear model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。我们的专家在广义线性模型Generalized linear model代写方面经验极为丰富,各种广义线性模型Generalized linear model相关的作业也就用不着说。
统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|A Simulated Example
Consider an NER model that can be expressed as
$$
y_{i j}=\beta_0+\beta_1 x_{i j}+\alpha_i+\epsilon_{i j},
$$
$i=1, \ldots, m, j=1, \ldots, n_i$, where the $\alpha_i$ ‘s are i.i.d. random effects with mean 0 and distribution $F_1$, and $\epsilon_{i j} \mathrm{~s}$ are i.i.d. errors with mean 0 and distribution $F_0$. The model might be associated with a survey, where $\alpha_i$ is a random effect related to the $i$ th family in the sample and $n_i$ is the sample size for the family (e.g., the family size, if all family members are surveyed). The $x_{i j}$ ‘s are covariates associated with the individuals sampled from the family and, in this case, correspond to people’s ages. The ages are categorized by the following groups: $0-4,5-9, \ldots, 55-59$, so that $x_{i j}=k$ if the person’s age falls into the $k$ th category (people whose ages are 60 or over are not included in the survey). The true parameters for $\beta_0$ and $\beta_1$ are 2.0 and 0.2 , respectively.
In the simulation, four combinations of the distributions $F_0, F_1$ are considered. These are Case I, $F_0=F_1=N(0,1)$; Case II, $F_0=F_1=t_3$; Case III, $F_0=$ logistic [the distribution of $\log {U /(1-U)}$, where $U \sim \operatorname{Uniform}(0,1)]$ and $F_1=$ centralized lognormal [the distribution of $e^X-\sqrt{e}$, where $X \sim N(0,1)$ ]; and Case IV, $F_0=$ double exponential [the distribution of $X_1-X_2$, where $X_1, X_2$ are independent $\sim$ exponential(1)] and $F_1=$ a mixture of $N(-4,1)$ and $N(4,1)$ with equal probability. Note that Cases II-IV are related to the following types of departure from normality: heavy-tail, asymmetry, and bimodal. In each case, the following sample size configuration is considered: $m=100, k_1=\cdots=k_{m / 2}=2$, and $k_{m / 2+1}=\cdots=k_m=6$. Finally, for each of the above cases, three prediction intervals are considered. The first is the prediction interval based on the LS estimator, or ordinary least squares (OLS) estimator of $\beta$; the second is that based on the EBLUE of $\beta$, where the variance components are estimated by REML (see Sect. 1.4.1); and the third is the linear regression (LR) prediction interval (e.g., Casella and Berger 2002, pp. 558), which assumes that the observations are independent and normally distributed. The third one is not related to the prediction interval developed here; it is considered for comparison.
For each of the four cases, 1,000 datasets are generated. First, the following are independently generated:
(i) $x_{i j}, 1 \leq i \leq m, 1 \leq j \leq k_i$, uniformly from the integers $1, \ldots, 12$ (12 age categories);
(ii) $\alpha_i, 1 \leq i \leq m$, from $F_1$;
(iii) $\epsilon_{i j}, 1 \leq i \leq m, 1 \leq j \leq k_i$, from $F_0$.
统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|CMMP of Mixed Effects
Suppose that we have a set of training data, $y_{i j}, i=1, \ldots, m, j=1, \ldots, n_i$ in the sense that their classifications are known, that is, one knows which group, $i$, that $y_{i j}$ belongs to. The assumed LMM for the training data is a logitudinal LMM (see Sect. 1.2.1.2):
$$
y_i=X_i \beta+Z_i \alpha_i+\epsilon_i
$$
where $y_i=\left(y_{i j}\right){1 \leq j \leq n_i}, X_i=\left(x{i j}^{\prime}\right)_{1 \leq j \leq n_i}$ is a matrix of known covariates, $\beta$ is a vector of unknown regression coefficients (the fixed effects), $Z_i$ is a known $n_i \times q$ matrix, $\alpha_i$ is a $q \times 1$ vector of group-specific random effects, and $\epsilon_i$ is an $n_i \times 1$ vector of errors. It is assumed that the $\alpha_i$ ‘s and $\epsilon_i$ ‘s are independent, with $\alpha_i \sim N(0, G)$ and $\epsilon_i \sim N\left(0, R_i\right)$, where the covariance matrices $G$ and $R_i$ depend on a vector $\psi$ of variance components.
Our goal is to make a classified prediction for a mixed effect associated with a set of new observations, $y_{\mathrm{n}, j}, 1 \leq j \leq n_{\text {new }}$ (the subscript $\mathrm{n}$ refers to “new”). Suppose that the new observations satisfy a similar LMM:
$$
y_{\mathrm{n}, j}=x_{\mathrm{n}}^{\prime} \beta+z_{\mathrm{n}}^{\prime} \alpha_{\mathrm{I}}+\epsilon_{\mathrm{n}, j}, \quad 1 \leq j \leq n_{\mathrm{new}},
$$
where $x_{\mathrm{n}}, z_{\mathrm{n}}$ are known vectors; the index $I$ is assumed to be one of $1, \ldots, m$, but one does not know which one it is, or even whether such an actual “match” exists (i.e., it may not be true, at all, that $I$ matches one of the indexes $1, \ldots, m$ ). Furthermore, $\epsilon_{\mathrm{n}, j}, 1 \leq j \leq n_{\text {new }}$ are new errors that are independent with $\mathrm{E}\left(\epsilon_{\mathrm{n}, j}\right)=$ 0 and $\operatorname{var}\left(\epsilon_{\mathrm{n}, j}\right)=R_{\mathrm{new}}$ and are independent with the $\alpha_i \mathrm{~s}$ and $\epsilon_i \mathrm{~s}$ associated with the training data. Note that the normality assumption is not always needed for the new errors, unless prediction interval is concerned (see below). Also, the variance $R_{\text {new }}$ of the new errors does not have to be the same as the variance of $\epsilon_{i j}$, the $j$ th component of $\epsilon_i$ associated with the training data. The mixed effect that we wish to predict is
$$
\theta=\mathrm{E}\left(y_{\mathrm{n}, j} \mid \alpha_I\right)=x_{\mathrm{n}}^{\prime} \beta+z_{\mathrm{n}}^{\prime} \alpha_{\mathrm{I}}
$$
广义线性模型代写
统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|A Simulated Example
考虑一个NER模型,它可以表示为
$$
y_{i j}=\beta_0+\beta_1 x_{i j}+\alpha_i+\epsilon_{i j},
$$
$i=1, \ldots, m, j=1, \ldots, n_i$,其中$\alpha_i$为均值为0,分布为$F_1$的i.i.d随机效应,$\epsilon_{i j} \mathrm{~s}$为均值为0,分布为$F_0$的i.i.d误差。该模型可能与一项调查相关联,其中$\alpha_i$是与样本中的$i$个家庭相关的随机效应,$n_i$是该家庭的样本量(例如,如果调查了所有家庭成员,则为家庭规模)。$x_{i j}$是与从家庭中抽样的个体相关的协变量,在这种情况下,对应于人们的年龄。年龄按以下组分类:$0-4,5-9, \ldots, 55-59$,因此,如果该人的年龄属于$k$第一类(年龄在60岁或以上的人不包括在调查中),则$x_{i j}=k$。$\beta_0$和$\beta_1$的true参数分别为2.0和0.2。
在模拟中,考虑了分布$F_0, F_1$的四种组合。这是情形一$F_0=F_1=N(0,1)$;案例二,$F_0=F_1=t_3$;情形三,$F_0=$ logistic [$\log {U /(1-U)}$的分布,其中$U \sim \operatorname{Uniform}(0,1)]$和$F_1=$集中对数正态分布]$e^X-\sqrt{e}$的分布,其中$X \sim N(0,1)$;情形IV, $F_0=$双指数[$X_1-X_2$的分布,其中$X_1, X_2$是独立的$\sim$指数(1)],$F_1=$是$N(-4,1)$和$N(4,1)$的混合,具有等概率。请注意,病例II-IV与以下类型的偏离正态有关:重尾、不对称和双峰。在每种情况下,都考虑以下样例大小配置:$m=100, k_1=\cdots=k_{m / 2}=2$和$k_{m / 2+1}=\cdots=k_m=6$。最后,对于上述每种情况,考虑三个预测区间。首先是基于LS估计量的预测区间,即$\beta$的普通最小二乘(OLS)估计量;第二种是基于$\beta$的EBLUE,其中方差成分通过REML估计(见1.4.1节);第三种是线性回归(LR)预测区间(例如,Casella and Berger 2002, pp. 558),它假设观测值是独立且正态分布的。第三个与这里开发的预测区间无关;它被认为是为了比较。
对于这四种情况中的每一种,都会生成1000个数据集。首先,独立生成以下内容:
(i) $x_{i j}, 1 \leq i \leq m, 1 \leq j \leq k_i$,统一从整数$1, \ldots, 12$(12个年龄类别);
(ii) $\alpha_i, 1 \leq i \leq m$,原$F_1$;
(iii) $\epsilon_{i j}, 1 \leq i \leq m, 1 \leq j \leq k_i$,原$F_0$。
统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|CMMP of Mixed Effects
假设我们有一组训练数据,$y_{i j}, i=1, \ldots, m, j=1, \ldots, n_i$,因为它们的分类是已知的,也就是说,我们知道$y_{i j}$属于哪个组$i$。假设训练数据的LMM是一个逻辑LMM(见1.2.1.2节):
$$
y_i=X_i \beta+Z_i \alpha_i+\epsilon_i
$$
其中$y_i=\left(y_{i j}\right){1 \leq j \leq n_i}, X_i=\left(x{i j}^{\prime}\right)_{1 \leq j \leq n_i}$是已知协变量的矩阵,$\beta$是未知回归系数(固定效应)的向量,$Z_i$是已知的$n_i \times q$矩阵,$\alpha_i$是特定群体随机效应的$q \times 1$向量,$\epsilon_i$是误差的$n_i \times 1$向量。假设$\alpha_i$ ‘s和$\epsilon_i$ ‘s是独立的,$\alpha_i \sim N(0, G)$和$\epsilon_i \sim N\left(0, R_i\right)$,其中协方差矩阵$G$和$R_i$依赖于方差分量的向量$\psi$。
我们的目标是对与一组新观测值$y_{\mathrm{n}, j}, 1 \leq j \leq n_{\text {new }}$(下标$\mathrm{n}$表示“新”)相关的混合效应进行分类预测。假设新的观测满足类似的LMM:
$$
y_{\mathrm{n}, j}=x_{\mathrm{n}}^{\prime} \beta+z_{\mathrm{n}}^{\prime} \alpha_{\mathrm{I}}+\epsilon_{\mathrm{n}, j}, \quad 1 \leq j \leq n_{\mathrm{new}},
$$
其中$x_{\mathrm{n}}, z_{\mathrm{n}}$为已知向量;假设索引$I$是$1, \ldots, m$中的一个,但不知道它是哪个,甚至不知道是否存在这样的实际“匹配”(即,$I$与索引$1, \ldots, m$中的一个匹配可能根本不正确)。此外,$\epsilon_{\mathrm{n}, j}, 1 \leq j \leq n_{\text {new }}$是与$\mathrm{E}\left(\epsilon_{\mathrm{n}, j}\right)=$ 0和$\operatorname{var}\left(\epsilon_{\mathrm{n}, j}\right)=R_{\mathrm{new}}$独立的新误差,并且与与训练数据相关的$\alpha_i \mathrm{~s}$和$\epsilon_i \mathrm{~s}$独立。请注意,对于新的误差并不总是需要正态性假设,除非涉及预测区间(s)
统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model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。