Posted on Categories:Regression Analysis, 回归分析, 统计代写, 统计代考

统计代写|回归分析代写Regression Analysis代考|Models and Generalization

如果你也在 怎样代写回归分析Regression 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。回归分析Regression Analysis被广泛用于预测和预报,其使用与机器学习领域有很大的重叠。在某些情况下,回归分析可以用来推断自变量和因变量之间的因果关系。重要的是,回归本身只揭示了固定数据集中因变量和自变量集合之间的关系。为了分别使用回归进行预测或推断因果关系,研究者必须仔细论证为什么现有的关系对新的环境具有预测能力,或者为什么两个变量之间的关系具有因果解释。当研究者希望使用观察数据来估计因果关系时,后者尤其重要。

回归分析Regression Analysis在统计建模中,回归分析是一组统计过程,用于估计因变量(通常称为 “结果 “或 “响应 “变量,或机器学习术语中的 “标签”)与一个或多个自变量(通常称为 “预测因子”、”协变量”、”解释变量 “或 “特征”)之间的关系。回归分析最常见的形式是线性回归,即根据特定的数学标准找到最适合数据的直线(或更复杂的线性组合)。例如,普通最小二乘法计算唯一的直线(或超平面),使真实数据与该直线(或超平面)之间的平方差之和最小。由于特定的数学原因(见线性回归),这使得研究者能够在自变量具有一组给定值时估计因变量的条件期望值(或人口平均值)。不太常见的回归形式使用稍微不同的程序来估计替代位置参数(例如,量化回归或必要条件分析),或在更广泛的非线性模型集合中估计条件期望值(例如,非参数回归)。

回归分析Regression Analysis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。 最高质量的回归分析Regression Analysis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,因此回归分析Regression Analysis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。我们的专家在回归分析Regression Analysis代写方面经验极为丰富,各种回归分析Regression Analysis相关的作业也就用不着 说。

统计代写|回归分析代写Regression Analysis代考|Models and Generalization

统计代写|回归分析代写Regression Analysis代考|Models and Generalization

The following statement is indisputable:
The data target the processes that produced the data.
The model $p(y \mid x)$ is the model for these processes; therefore, the data specifically target $p(y \mid x)$

Depending on the context of the study, these data-producing processes may involve biology, psychology, sociology, economics, physics, etc. The processes that produce the data also involve the measurement processes: If the measurement process is faulty, then the data will provide misleading information about the real, natural processes, because, as the note in the box above states, the data target the processes that produced the data. In addition to natural and measurement processes, the process also involves the type of observations sampled, where they are sampled, and when they are sampled. This ensemble of processes that produces the data is called the data-generating process, abbreviated DGP.
Consider the (Age, Assets) example introduced in the previous section, for example. Suppose you have such data from a Dallas, Texas-based retirement planning company’s clientele, from the year 2003. The processes that produced these data include people’s asset accrual habits, socio-economic nature of the clientele, method of measurement (survey or face-to-face interview), extant macroeconomic conditions in the year 2003, and regional effects specific to Dallas, Texas. All of these processes, as well as any others we might have missed, collectively define the data-generating process (DGP).

The regression model $Y \mid X=x \sim p(y \mid x)$ is a model for the DGP. Like all models, this model allows generalization. Not only does the model explain how the actual data you collected came to be, it also generalizes to an infinity (or near infinity) of other data values that you did not collect. To visualize such “other data,” consider the (Age, Assets) example of the preceding paragraph, and imagine being back in the year 1998 , well prior to the data collection in 2003. Envision the (Age, Assets) data that might be collected in 2003, from your standpoint in 1998. There are nearly infinitely many potentially observable data values, do you see? The regression model Assets $\mid$ Age $=x \sim p($ Assets $\mid$ Age $=x)$ describes not only how the actual 2003 data arose, but it also describes all the other potentially observable data that could have arisen. Thus, the model generalizes beyond the observed data to the potentially observable data.

统计代写|回归分析代写Regression Analysis代考|The “Population” Terminology and Reasons Not to Use It

In the previous section, we emphasized that a regression model is a model for the datagenerating process, which is comprised of measurement, scientific, and other processes at the given time and place of data collection. Some sources describe regression (and other statistical) models in terms of “populations” instead of “processes.” The “population” framework states that $p(y \mid x)$ is defined in terms of a finite population of values from which $Y$ is randomly sampled when $X=x$. This terminology is flawed in most statistics applications, but is especially flawed in regression; in this section, we explain why.

Suppose you are interested in estimating the mean amount of charitable contributions $(Y)$ that one might claim on a U.S. tax return, as a function of taxpayer income $(X=x)$. This mean value is denoted by $\mathrm{E}(Y \mid X=x)$, and is mathematically calculated either by $\mathrm{E}(Y \mid X=x)=\int_{\text {all } y} y p(y \mid x) d y$ when $p(y \mid x)$ is a continuous distribution, or by $\mathrm{E}(Y \mid X=x)=\sum_{\text {all }} y p(y \mid x)$ when $p(y \mid x)$ is a discrete distribution.

To estimate $\mathrm{E}(Y \mid X=x)$, you obtain a random sample of all taxpayers by (a) identifying the population of all taxpayers (maybe you work at the IRS!), and (b) using a computer random number generator to select a random sample from this population.

Because each taxpayer is randomly sampled, it is correct to infer that the observed $Y$ in your sample for which $X=\$ 1,000,000.00$ are a random sample from the subpopulation of U.S. taxpayers having $X=\$ 1,000,000.00$. However, in regression analysis, the distribution of this subpopulation of $Y$ values is not what is usually meant by $p(y \mid x)$.

To explain, suppose that, in the entire taxpayer population, there are only two taxpayers having income precisely $X=\$ 1,000,000.00$. Suppose also that one of these taxpayers claimed $\$ 0.00$ and the other $\$ 10,000.00$ in charitable contributions. Then the “population” definition of the conditional distribution $p(y \mid X=\$ 1,000,000.00)$, in this case, is given in Table 1.1.

But the model shown in Table 1.1 seems wrong. Do you really think that the potentially observable charitable contributions among taxpayers with $\$ 1,000,000.00$ income can only be $\$ 0.00$ or $\$ 10,000.00$ ? Further, do you think that the mean charitable contributions among people with $\$ 1,000,000.00$ income is $\mathrm{E}(Y \mid X=\$ 1,000,000.00)=\$ 5,000.00$ ? These conclusions are true in the population framework, but they make no practical sense as regards the processes that give rise to taxpayer behavior.

统计代写|回归分析代写Regression Analysis代考|Models and Generalization

回归分析代写

统计代写|回归分析代写Regression Analysis代考|Models and Generalization

以下说法是无可争辩的:
数据的目标是产生数据的进程。
模型$p(y \mid x)$是这些过程的模型;因此,数据针对性强 $p(y \mid x)$

根据研究的背景,这些产生数据的过程可能涉及生物学、心理学、社会学、经济学、物理学等。产生数据的过程也涉及测量过程:如果测量过程是错误的,那么数据将提供关于真实的、自然的过程的误导性信息,因为,正如上面框中的注释所述,数据针对的是产生数据的过程。除了自然过程和测量过程外,该过程还涉及采样观察的类型、采样地点和采样时间。生成数据的这组过程称为数据生成过程,缩写为DGP。
例如,考虑上一节中介绍的(年龄,资产)示例。假设您有一家总部位于德克萨斯州达拉斯的退休计划公司的客户2003年的数据。产生这些数据的过程包括人们的资产积累习惯,客户的社会经济性质,测量方法(调查或面对面访谈),2003年现有的宏观经济状况,以及德克萨斯州达拉斯特定的区域影响。所有这些过程,以及我们可能错过的任何其他过程,共同定义了数据生成过程(DGP)。

回归模型$Y \mid X=x \sim p(y \mid x)$是DGP的模型。像所有的模型一样,这个模型允许泛化。该模型不仅解释了您收集的实际数据是如何产生的,而且还将您没有收集的其他数据值推广到无穷(或接近无穷)。为了可视化这些“其他数据”,请考虑前面段落中的(年龄,资产)示例,并想象回到1998年,远早于2003年的数据收集。站在你1998年的立场,设想一下2003年可能收集到的(年龄、资产)数据。几乎有无限多个潜在的可观察数据值,明白了吗?回归模型Assets $\mid$ Age $=x \sim p($ Assets $\mid$ Age $=x)$不仅描述了实际的2003年数据是如何产生的,而且还描述了可能产生的所有其他潜在的可观察数据。因此,该模型将观测到的数据推广到潜在的可观测数据。

统计代写|回归分析代写Regression Analysis代考|The “Population” Terminology and Reasons Not to Use It

在上一节中,我们强调回归模型是数据生成过程的模型,它由给定时间和地点的数据收集的测量、科学和其他过程组成。一些来源用“总体”而不是“过程”来描述回归(和其他统计)模型。“人口”框架说明 $p(y \mid x)$ 是由一个有限的数值集合定义的 $Y$ 是随机抽样的 $X=x$. 这个术语在大多数统计应用中是有缺陷的,但在回归中尤其有缺陷;在本节中,我们将解释其中的原因。

假设您有兴趣估计一个人在美国纳税申报表上可能要求的慈善捐款的平均金额$(Y)$,作为纳税人收入$(X=x)$的函数。该平均值用$\mathrm{E}(Y \mid X=x)$表示,当$p(y \mid x)$是连续分布时用$\mathrm{E}(Y \mid X=x)=\int_{\text {all } y} y p(y \mid x) d y$计算,当$p(y \mid x)$是离散分布时用$\mathrm{E}(Y \mid X=x)=\sum_{\text {all }} y p(y \mid x)$计算。

要估计$\mathrm{E}(Y \mid X=x)$,您可以通过以下方式获得所有纳税人的随机样本:(a)确定所有纳税人的总体(也许您在IRS工作!),以及(b)使用计算机随机数生成器从该总体中选择随机样本。

因为每个纳税人都是随机抽样的,所以可以正确地推断,样本中观察到的$Y$,其中$X=\$ 1,000,000.00$是来自拥有$X=\$ 1,000,000.00$的美国纳税人亚群的随机样本。然而,在回归分析中,$Y$值的这个亚群的分布并不是通常所说的$p(y \mid x)$。

为了解释这一点,假设在整个纳税人群体中,只有两个纳税人的收入正好是$X=\$ 1,000,000.00$。假设其中一个纳税人的慈善捐款为$\$ 0.00$,另一个为$\$ 10,000.00$。那么,本例中条件分布$p(y \mid X=\$ 1,000,000.00)$的“总体”定义如表1.1所示。

但表1.1所示的模型似乎是错误的。你真的认为拥有$\$ 1,000,000.00$收入的纳税人的潜在可观察慈善捐款只能是$\$ 0.00$或$\$ 10,000.00$吗?此外,你认为$\$ 1,000,000.00$收入人群的平均慈善捐款是$\mathrm{E}(Y \mid X=\$ 1,000,000.00)=\$ 5,000.00$吗?这些结论在人口框架中是正确的,但对于导致纳税人行为的过程来说,它们没有实际意义。

统计代写|回归分析代写Regression Analysis代考

统计代写|回归分析代写Regression Analysis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。

Write a Reply or Comment

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注