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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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The $z$-test is the simplest test to use, and is perhaps the most common. It is used when we have the following assumptions:
${ }_1$ We are modeling the data as a true value, $\mu$, with uncertainty
2 We are modeling the as a Normal distribution with known deviation, $\sigma$, as in $\operatorname{Normal}(0, \sigma)$.
3 We are assuming independence between the measurements.
The model of the data is
data $=\mu+$ uncertainty with probability $\operatorname{Normal}(\mu=0, \operatorname{known} \sigma)$
where $\mu$ represents the “true” value. The posterior distribution for $\mu$ also follows a Normal distribution, with a smaller uncertainty, $\sigma / \sqrt{N}$ where $N$ is the number of data points.
To use the $z$-test, we perform the following steps:
1 Calculate our best estimate for $\mu$, denoted as $\hat{\mu}$.
2 Given the known uncertainty, $\sigma$ of a single measurement, determine the range of credible values for $\mu$ within the uncertainty of the estimate for the $N$ observations, $\sigma / \sqrt{N}$.
3 Test to see if the credible range includes zero.
4 If so, then the test passes, and we can be reasonably confident that the parameter is non-zero – that the effect is real.
5 If the test fails, i.e. the credible range does not include zero, then under the model the possibility of a zero-effect cannot be reasonably excluded.

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For all of these tests, we use the vocabulary of “statistical significance”, which needs to be further clarified.
Significance
There is a term used in the literature called statistical significance. ${ }^1$ Roughly it means a value that is very unlikely to be zero (see Table 1.1 on page ${ }^{11}$ ), or in other words, the value of zero is not within the $95 \%$ percentile. This is within 2 standard deviations of the value, so the following estimated values are not statistically significant:

  • $5 \pm 3$ – the two-deviation range is $[-1,11]$ contains the value o
  • $7 \pm 4$
    $-3 \pm 2$
    but the following are statistically significant:
  • $5 \pm 2$ – the two-deviation range is [1,9] does not contain the value o
  • $7 \pm 3$
    $-3 \pm 1$
    Statistical significance, at the very unlikely level (i.e. $95 \%$ percentile) is often used as a rough guideline to publish a positive effect.

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统计推断代写

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$z$ -测试是使用最简单的测试,可能也是最常见的。当我们有以下假设时使用:
${ }_1$我们将数据建模为具有不确定性的真实值$\mu$
我们将其建模为具有已知偏差的正态分布$\sigma$,如$\operatorname{Normal}(0, \sigma)$。
我们假定这些测量之间是独立的。
数据的模型是
数据$=\mu+$不确定性与概率$\operatorname{Normal}(\mu=0, \operatorname{known} \sigma)$
其中$\mu$表示“真实”值。$\mu$的后验分布也遵循正态分布,不确定性较小,$\sigma / \sqrt{N}$中$N$为数据点数。
要使用$z$ -test,我们执行以下步骤:
计算$\mu$的最佳估计值,记为$\hat{\mu}$。
2给定一次测量的已知不确定度$\sigma$,在$N$观测值$\sigma / \sqrt{N}$的估计不确定度范围内确定$\mu$的可信值范围。
3测试可信范围是否包括零。
如果是这样,那么测试通过了,我们可以合理地确信参数是非零的-效果是真实的。
如果检验不通过,即可信范围不包括零,则在该模型下不能合理地排除零效应的可能性。

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对于所有这些测试,我们使用“统计显著性”的词汇,这需要进一步澄清。
意义
文献中有一个术语叫做统计显著性。${ }^1$粗略地说,它表示一个非常不可能为零的值(参见${ }^{11}$页上的表1.1),或者换句话说,零的值不在$95 \%$百分位数内。在2个标准差范围内,因此以下估计值不具有统计学意义:

$5 \pm 3$ —两次偏差范围为$[-1,11]$,取值为0

$7 \pm 4$
$-3 \pm 2$
但以下数据具有统计学意义:

$5 \pm 2$ —两次偏差范围为[1,9],不包含0

$7 \pm 3$
$-3 \pm 1$
统计显著性,在非常不可能的水平(即$95 \%$百分位数)经常被用作公布积极影响的粗略指南。

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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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