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|The Linear Regression Function, and Why It Is Wrong

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|The Linear Regression Function, and Why It Is Wrong

统计代写|回归分析代写Regression Analysis代考|The Linear Regression Function, and Why It Is Wrong

Usually, when people learn regression, they learn to understand the relationship between $Y$ and $X$ as a linear function. Specifically, the linearity assumption states that the means of the conditional distributions $p(y \mid x)$ fall precisely on a straight line of the form $\beta_0+\beta_1 x$, i.e., that $\mu_x=\mathrm{E}(Y \mid X=x)=\beta_0+\beta_1 x$.

See Figure 1.7 above for a graphic illustration of what this assumption tells you about the means of the conditional distributions: In that graph, four conditional distributions are shown, corresponding to four distinct values $X=x$. The linearity assumption states that the means of those four distributions, as well as the means for all other conditional distributions that are not shown in Figure 1.7, fall precisely on a straight line $\beta_0+\beta_1 x$, for some values of the parameters $\beta_0$ and $\beta_1$. The linearity assumption does not require that you know the numerical values of $\beta_0$ and $\beta_1$; rather, it simply states that the conditional means fall on some line $\beta_0+\beta_1 x$, for some (usually unknown) numerical values of the parameters $\beta_0$ and $\beta_1$.

The parameter $\beta_0$ is called the intercept of the line. When $\mathrm{E}(Y \mid X=x)=\beta_0+\beta_1 x$, it follows that $\mathrm{E}(Y \mid X=0)=\beta_0+\beta_1(0)=\beta_0$. In words, if the linearity assumption is true, then the mean of the distribution of $Y$ when $X=0$ is equal to $\beta_0$. Often, the range of $X$ does not include 0 , in which case that interpretation is not particularly useful. In such cases, you can vaguely interpret $\beta_0$ as a parameter related to the unconditional mean of $Y$ : If the mean of $Y$ is larger, then $\beta_0$ will be larger to reflect the vertical height, or distance from zero, of the regression function.

The parameter $\beta_1$ tells you something about the relationship between $Y$ and $X$. If the linearity assumption is true, then this parameter is the difference between the conditional means of the distributions of $Y$ where the $X$ variable differs by 1.0, which can be demonstrated as follows:
$$
\begin{aligned}
\mathrm{E}(Y \mid X=x+1)-\mathrm{E}(Y \mid X=x) & =\left{\beta_0+\beta_1(x+1)\right}-\left(\beta_0+\beta_1 x\right) \
& =\left{\beta_0+\beta_1 x+\beta_1\right}-\beta_0-\beta_1 x \
& =\beta_0+\beta_1 x+\beta_1-\beta_0-\beta_1 x \
& =\beta_1
\end{aligned}
$$

统计代写|回归分析代写Regression Analysis代考|LOESS: An Estimate of the True (Curved) Mean Function

So, the linearity assumption $\mathrm{E}(Y \mid X=x)=\beta_0+\beta_1 x$ is wrong. What is right? What is right is that $\mathrm{E}(Y \mid X=x)=f(x)$, which is some function $f(x)$ that you do not know. However, data allow you to estimate such unknown quantities.

If your data set had lots of repeats on particular $x$ values, you could use the average of the $Y$ data values where $X=x$ to estimate the function $f(x)$. For example, consider the data in Table 1.6 below obtained from a survey of students in a class. The $Y$ variable is “rating of the instructor,” on a discrete 1 to 5 scale (where 5 means “best”), and the $X$ variable is “expected grade in course,” where $0=$ ” $\mathrm{F}^{\prime \prime}, 1=$ ” $\mathrm{D}$ “, $2=$ ” $\mathrm{C}$ “, $3=$ “B”, and $4=$ “A.”

Using the data shown in Table 1.6, an obvious estimate of $\mathrm{E}(Y \mid X=2)$ is $\hat{f}(2)=(2+3) / 2=2.5$ (the hat $\left(“{ }^{\prime \prime}\right)$ signifies that this is just an estimate, not the true expected value). Similar, intuitively obvious estimates are $\hat{f}(3)=(5+2+4+4) / 4=3.75$, and $\hat{f}(4)=(5+4+4+5) / 4=4.5$.

The data and the estimated mean function are shown in Figure 1.14. Notice that the function $\hat{f}(x)$ is not perfectly linear, as is expected since there are three distinct $X$ values.
$R$ code for Figure 1.14
$\mathrm{x}=\mathrm{c}(2,2,3,3,3,3,4,4,4,4)$
$y=c(2,3,5,2,4,4,5,4,4,5)$
$\mathrm{x} 1=\mathrm{c}(2,3,4)$
f. hat $=c(2.5,3.75,4.5)$
plot (x, jitter $(y, 5)$, $y l a b=$ “Rating of Instructor (jittered)”,
$x l a b=$ “Expected Grade”, cex. axis $=0.8$, cex. $l a b=0.8$ )
points $(x 1, f$. hat, pch $=” X “)$
points $(x 1, f$. hat, type=”1″, Ity=2)

统计代写|回归分析代写Regression Analysis代考|The Linear Regression Function, and Why It Is Wrong

回归分析代写

统计代写|回归分析代写Regression Analysis代考|The Linear Regression Function, and Why It Is Wrong

通常,当人们学习回归时,他们学习将$Y$和$X$之间的关系理解为线性函数。具体地说,线性假设表明条件分布$p(y \mid x)$的均值精确地落在形式为$\beta_0+\beta_1 x$的直线上,即$\mu_x=\mathrm{E}(Y \mid X=x)=\beta_0+\beta_1 x$。

请参见上面的图1.7,图中给出了这个假设告诉您关于条件分布的均值的图形说明:在该图中,显示了四个条件分布,对应于四个不同的值$X=x$。线性假设表明,对于参数$\beta_0$和$\beta_1$的某些值,这四个分布的均值以及图1.7中未显示的所有其他条件分布的均值都精确地落在一条直线$\beta_0+\beta_1 x$上。线性假设不需要知道$\beta_0$和$\beta_1$的数值;相反,它只是简单地声明,对于参数$\beta_0$和$\beta_1$的一些(通常是未知的)数值,条件均值落在某一行$\beta_0+\beta_1 x$上。

参数$\beta_0$称为直线的截距。当$\mathrm{E}(Y \mid X=x)=\beta_0+\beta_1 x$,它跟着$\mathrm{E}(Y \mid X=0)=\beta_0+\beta_1(0)=\beta_0$。也就是说,如果线性假设成立,那么当$X=0$等于$\beta_0$时,$Y$分布的均值。通常,$X$的范围不包括0,在这种情况下,这种解释不是特别有用。在这种情况下,您可以模糊地将$\beta_0$解释为与$Y$的无条件平均值相关的参数:如果$Y$的平均值较大,则$\beta_0$将较大,以反映回归函数的垂直高度或与零的距离。

参数$\beta_1$告诉您$Y$和$X$之间的关系。如果线性假设成立,则该参数为$Y$分布的条件均值之差,其中$X$变量相差1.0,可以如下所示:
$$
\begin{aligned}
\mathrm{E}(Y \mid X=x+1)-\mathrm{E}(Y \mid X=x) & =\left{\beta_0+\beta_1(x+1)\right}-\left(\beta_0+\beta_1 x\right) \
& =\left{\beta_0+\beta_1 x+\beta_1\right}-\beta_0-\beta_1 x \
& =\beta_0+\beta_1 x+\beta_1-\beta_0-\beta_1 x \
& =\beta_1
\end{aligned}
$$

统计代写|回归分析代写Regression Analysis代考|LOESS: An Estimate of the True (Curved) Mean Function

所以线性假设$\mathrm{E}(Y \mid X=x)=\beta_0+\beta_1 x$是错误的。什么是正确的?正确的是$\mathrm{E}(Y \mid X=x)=f(x)$,它是一些你不知道的函数$f(x)$。然而,数据允许您估计这些未知量。

如果你的数据集有很多重复 $x$ 值,你可以用平均值 $Y$ 数据值为 $X=x$ 来估计函数 $f(x)$. 例如,考虑下表1.6中从班级学生调查中获得的数据。该 $Y$ 变量是“教师的评分”,分值为1到5(其中5表示“最好”) $X$ 变量是“课程预期成绩”,其中 $0=$ " $\mathrm{F}^{\prime \prime}, 1=$ " $\mathrm{D}$ “, $2=$ " $\mathrm{C}$ “, $3=$ “B”,和 $4=$ “a。”

使用表1.6所示的数据,对$\mathrm{E}(Y \mid X=2)$的一个明显的估计值是$\hat{f}(2)=(2+3) / 2=2.5$ ($\left(“{ }^{\prime \prime}\right)$表示这只是一个估计值,而不是真正的期望值)。类似的直观估计是$\hat{f}(3)=(5+2+4+4) / 4=3.75$和$\hat{f}(4)=(5+4+4+5) / 4=4.5$。

数据和估计的均值函数如图1.14所示。注意,函数$\hat{f}(x)$不是完全线性的,因为有三个不同的$X$值。
$R$代码参见图1.14
$\mathrm{x}=\mathrm{c}(2,2,3,3,3,3,4,4,4,4)$
$y=c(2,3,5,2,4,4,5,4,4,5)$
$\mathrm{x} 1=\mathrm{c}(2,3,4)$
F. hat $=c(2.5,3.75,4.5)$
plot (x, jitter $(y, 5)$, $y l a b=$“教员评分(抖动)”,
$x l a b=$“期望成绩”,等。轴$=0.8$, cex。$l a b=0.8$)
积分$(x 1, f$。嗨,PCH $=” X “)$
积分$(x 1, f$。帽子,type=”1″, Ity=2)

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