如果你也在 怎样代写贝叶斯分析Bayesian Analysis 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。贝叶斯分析Bayesian Analysis一种统计推断方法(以英国数学家托马斯-贝叶斯命名),它允许人们将关于人口参数的先验信息与样本中包含的信息证据相结合,以指导统计推断过程。首先指定一个感兴趣的参数的先验概率分布。然后通过应用贝叶斯定理获得并结合证据,为参数提供一个后验概率分布。后验分布为有关该参数的统计推断提供了基础。
贝叶斯分析Bayesian Analysis自1763年以来,我们现在所知道的贝叶斯统计学并没有一个明确的运行。尽管贝叶斯的方法被拉普拉斯和当时其他领先的概率论者热情地接受,但在19世纪却陷入了不光彩的境地,因为他们还不知道如何正确处理先验概率。20世纪上半叶,一种完全不同的理论得到了发展,现在称为频繁主义统计学。但贝叶斯思想的火焰被少数思想家保持着,如意大利的布鲁诺-德-菲内蒂和英国的哈罗德-杰弗里斯。现代贝叶斯运动开始于20世纪下半叶,由美国的Jimmy Savage和英国的Dennis Lindley带头,但贝叶斯推断仍然极难实现,直到20世纪80年代末和90年代初,强大的计算机开始广泛使用,新的计算方法被开发出来。随后,人们对贝叶斯统计的兴趣大增,不仅导致了贝叶斯方法论的广泛研究,也导致了使用贝叶斯方法来解决天体物理学、天气预报、医疗保健政策和刑事司法等不同应用领域的迫切问题。
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统计代写|贝叶斯分析代考Bayesian Analysis代写|Frequentist characteristics of Bayesian estimators
Consider a Bayesian model defined by a likelihood $f(y \mid \theta)$ and a prior $f(\theta)$, leading to the posterior
$$
f(\theta \mid y)=\frac{f(\theta) f(y \mid \theta)}{f(y)} .
$$
Suppose that we choose to perform inference on $\theta$ by constructing a point estimate $\hat{\theta}$ (such as the posterior mean, mode or median) and a $(1-\alpha)$-level interval estimate $I=(L, U)$ (such as the CPDR or HPDR).
Then $\hat{\theta}, I, L$ and $U$ are functions of the data $y$ and may be written $\hat{\theta}(y)$, $I(y), L(y)$ and $U(y)$. Once these functions are defined, the estimates which they define stand on their own, so to speak, and may be studied from many different perspectives.
Naturally, the characteristics of these estimates may be seen in the context of the Bayesian framework in which they were constructed. More will be said on this below when we come to discuss Bayesian decision theory.
However, another important use of Bayesian estimates is as a proxy for classical estimates. We have already mentioned this in relation to the normal-normal model:
$$
\begin{aligned}
& \left(y_1, \ldots, y_n \mid \mu\right) \sim \text { iid } N\left(\mu, \sigma^2\right) \
& \mu \sim N\left(\mu_0, \sigma_0^2\right),
\end{aligned}
$$
where the use of a particular prior, namely the one specified by $\sigma_0=\infty$, led to the point estimate $\hat{\mu}=\hat{\mu}(y)=\bar{y}$ and the interval estimate
$$
I(y)=(L(y), U(y))=\left(\bar{y} \pm z_{\alpha / 2} \sigma / \sqrt{n}\right) .
$$
统计代写|贝叶斯分析代考Bayesian Analysis代写|Mixture prior distributions
So far we have considered Bayesian models with priors that are limited in the types of prior information that they can represent. For example, the normal-normal model does not allow a prior for the normal mean which has two or more modes. If a non-normal class of prior is used to represent one’s complicated prior beliefs regarding the normal mean, then that prior will not be conjugate, and this will lead to difficulties down the track when making inferences based on the nonstandard posterior distribution.
Fortunately, this problem can be addressed in any Bayesian model for which a conjugate class of prior exists by specifying the prior as a mixture of members of that class.
Generally, a random variable $X$ with a mixture distribution has a density of the form
$$
f(x)=\sum_{m=1}^M c_m f_m(x)
$$
where each $f_m(x)$ is a proper density and the $c_m$ values are positive and sum to 1 .
If our prior beliefs regarding a parameter $\theta$ do not follow any single well-known distribution, those beliefs can in that case be conveniently approximated to any degree of precision by a suitable mixture prior distribution with a density having the form
$$
f(\theta)=\sum_{m=1}^M c_m f_m(\theta) \text {. }
$$
It can be shown (see Exercise 2.3 below) that if each component prior $f_m(\theta)$ is conjugate then $f(\theta)$ is also conjugate. This means that $\theta$ ‘s posterior distribution is also a mixture with density of the form
$$
f(\theta \mid y)=\sum_{m=1}^M c_m^{\prime} f_m(\theta \mid y)
$$
where $f_m(\theta \mid y)$ is the posterior implied by the $m$ th prior $f_m(\theta)$ and is from the same family of distributions as that prior.
贝叶斯分析代写
统计代写|贝叶斯分析代考Bayesian Analysis代写|Frequentist characteristics of Bayesian estimators
考虑一个由似然$f(y \mid \theta)$和先验$f(\theta)$定义的贝叶斯模型,它通向后验
$$
f(\theta \mid y)=\frac{f(\theta) f(y \mid \theta)}{f(y)} .
$$
假设我们选择通过构造一个点估计$\hat{\theta}$(如后验均值、众数或中位数)和一个$(1-\alpha)$级区间估计$I=(L, U)$(如CPDR或HPDR)来对$\theta$进行推理。
那么$\hat{\theta}, I, L$和$U$是数据$y$的函数,可以写成$\hat{\theta}(y)$、$I(y), L(y)$和$U(y)$。一旦定义了这些函数,它们所定义的估计就独立存在了,可以说,可以从许多不同的角度进行研究。
当然,这些估计的特征可以在构建它们的贝叶斯框架的背景下看到。当我们讨论贝叶斯决策理论时,将在下面对此进行更多的讨论。
然而,贝叶斯估计的另一个重要用途是作为经典估计的代理。关于正态-正态模型,我们已经提到了这一点:
$$
\begin{aligned}
& \left(y_1, \ldots, y_n \mid \mu\right) \sim \text { iid } N\left(\mu, \sigma^2\right) \
& \mu \sim N\left(\mu_0, \sigma_0^2\right),
\end{aligned}
$$
在哪里使用特定的先验,即$\sigma_0=\infty$指定的先验,导致点估计$\hat{\mu}=\hat{\mu}(y)=\bar{y}$和区间估计
$$
I(y)=(L(y), U(y))=\left(\bar{y} \pm z_{\alpha / 2} \sigma / \sqrt{n}\right) .
$$
统计代写|贝叶斯分析代考Bayesian Analysis代写|Mixture prior distributions
到目前为止,我们已经考虑了具有先验的贝叶斯模型,它们可以表示的先验信息类型有限。例如,正态-正态模型不允许有两个或多个模态的正态平均值的先验。如果使用一个非正态先验类来表示一个人关于正态均值的复杂先验信念,那么该先验将不是共轭的,这将导致在基于非标准后验分布进行推理时遇到困难。
幸运的是,这个问题可以在任何存在共轭先验类的贝叶斯模型中通过将先验指定为该类成员的混合来解决。
通常,具有混合分布的随机变量$X$的密度为
$$
f(x)=\sum_{m=1}^M c_m f_m(x)
$$
其中每个$f_m(x)$都是适当的密度,并且$c_m$值为正数并求和为1。
如果我们关于参数$\theta$的先验信念不遵循任何单一的已知分布,那么在这种情况下,这些信念可以通过具有如下形式的密度的适当混合先验分布方便地近似到任何程度的精度
$$
f(\theta)=\sum_{m=1}^M c_m f_m(\theta) \text {. }
$$
可以显示(参见下面的练习2.3),如果每个先前的组件$f_m(\theta)$是共轭的,那么$f(\theta)$也是共轭的。这意味着$\theta$的后验分布也是一个混合密度的形式
$$
f(\theta \mid y)=\sum_{m=1}^M c_m^{\prime} f_m(\theta \mid y)
$$
其中$f_m(\theta \mid y)$是$m$先验$f_m(\theta)$隐含的后验,并且与先验来自同一家族的分布。
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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。
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。