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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。

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统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Starting values for Newton–Raphson

统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Modified sandwich

If observations are grouped because they are correlated (perhaps because the data are really panel data), then the sandwich estimate is calculated, where $n_i$ refers to the observations for each panel $i$ and $x_{i j}$ refers to the row of the matrix $X$ associated with the $j$ th observation for subject $i$, using
$$
\widehat{B}{\mathrm{MS}}=\sum{i=1}^n\left{\sum_{j=1}^{n_i} x_{i j}^T \frac{y_{i j}-\widehat{\mu}{i j}}{v\left(\widehat{\mu}{i j}\right)}\left(\frac{\partial \mu}{\partial \eta}\right){i j} \widehat{\phi}\right}\left{\sum{j=1}^{n_i} \frac{y_{i j}-\widehat{\mu}{i j}}{v\left(\widehat{\mu}{i j}\right)}\left(\frac{\partial \mu}{\partial \eta}\right){i j} \widehat{\phi} x{i j}\right}
$$
as the modified (summed or partial) scores.
In either case, the calculation of $\widehat{V}H$ is the same and the modified sandwich estimate of variance is then $$ \widehat{V}{\mathrm{MS}}=\widehat{V}H^{-1} \widehat{B}{\mathrm{MS}} \widehat{V}_H^{-1}
$$
The problem with referring to the sandwich estimate of variance as “robust” and the modified sandwich estimate of variance as “robust cluster” is that it implies that robust standard errors are bigger than usual (Hessian) standard errors and that robust cluster standard errors are bigger still. This is a false conclusion. See Carroll et al. (1998) for a lucid comparison of usual and robust standard errors. A comparison of the sandwich estimate of variance and the modified sandwich estimate of variance depends on the within-panel correlation of the score terms. If the within-panel correlation is negative, then the panel score sums of residuals will be small, and the panel score sums will have less variability than the variability of the individual scores. This will lead to the modified sandwich standard errors being smaller than the sandwich standard errors.

统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Unbiased sandwich

The sandwich estimate of variance has been applied in many cases and is becoming more common in statistical software. One area of current research concerns the small-sample properties of this variance estimate. There are two main modifications to the sandwich estimate of variance in constructing confidence intervals. The first is a degrees-of-freedom correction (scale factor), and the second is the use of a more conservative distribution (“heavier-tailed” than the normal).
Acknowledging that the usual sandwich estimate is biased, we may calculate an unbiased sandwich estimate of variance with improved small-sample performance in coverage probability. This modification is a scale factor multiplier motivated by the knowledge that the variance of the estimated residuals are biased on terms of the $i$ th diagonal element of the hat matrix, $h_i$, defined in $(\underline{4.5})$ :
$$
V\left(\widehat{\epsilon}_i\right)=\sigma^2\left(1-h_i\right)
$$

We can adjust for the bias of the contribution from the scores, where $x_i$ refers to the $i$ th row of the matrix $X$, using
$$
\widehat{B}{\mathrm{US}}=\sum{i=1}^n x_i^T\left{\frac{y_i-\widehat{\mu}i}{v\left(\widehat{\mu}_i\right)}\left(\frac{\partial \mu}{\partial \eta}\right)_i \widehat{\phi}\right}^2 \frac{x_i}{1-\widehat{h}_i} $$ where the (unbiased) sandwich estimate of variance is then $$ \widehat{V}{\mathrm{US}}=\widehat{V}H^{-1} \widehat{B}{\mathrm{US}} \widehat{V}_H^{-1}
$$

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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|Modified sandwich

如果观测值因为相关而分组(可能是因为数据实际上是面板数据),则计算三明治估计,其中$n_i$指每个面板的观测值$i$, $x_{i j}$指与主题$i$的$j$次观测值相关联的矩阵$X$行,使用
$$
\widehat{B}{\mathrm{MS}}=\sum{i=1}^n\left{\sum_{j=1}^{n_i} x_{i j}^T \frac{y_{i j}-\widehat{\mu}{i j}}{v\left(\widehat{\mu}{i j}\right)}\left(\frac{\partial \mu}{\partial \eta}\right){i j} \widehat{\phi}\right}\left{\sum{j=1}^{n_i} \frac{y_{i j}-\widehat{\mu}{i j}}{v\left(\widehat{\mu}{i j}\right)}\left(\frac{\partial \mu}{\partial \eta}\right){i j} \widehat{\phi} x{i j}\right}
$$
作为修改后的(总和或部分)分数。
在任何一种情况下,$\widehat{V}H$的计算都是相同的,然后修改的三明治方差估计为$$ \widehat{V}{\mathrm{MS}}=\widehat{V}H^{-1} \widehat{B}{\mathrm{MS}} \widehat{V}_H^{-1}
$$
将夹心方差估计称为“稳健”,将改进的夹心方差估计称为“稳健聚类”的问题在于,这意味着稳健标准误差大于通常的(Hessian)标准误差,并且稳健聚类标准误差更大。这是一个错误的结论。参见Carroll等人(1998)对通常标准误差和稳健标准误差的清晰比较。三明治方差估计和修正三明治方差估计的比较取决于得分项的面板内相关性。如果面板内相关性为负,则残差的面板得分和较小,并且面板得分和的变异性小于个体得分的变异性。这将导致修改后的三明治标准误差小于三明治标准误差。

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方差的夹心估计已经在许多情况下得到了应用,并且在统计软件中变得越来越普遍。当前研究的一个领域涉及这种方差估计的小样本性质。在构造置信区间时,对夹心方差估计有两种主要的修正。第一种是自由度校正(比例因子),第二种是使用更保守的分布(比正态分布“重尾”)。
承认通常的三明治估计是有偏的,我们可以计算一个无偏的三明治方差估计,在覆盖概率上提高小样本性能。这种修正是一个尺度因子乘数,其动机是知道估计残差的方差偏倚于帽子矩阵$h_i$的$i$第th对角线元素,定义在$(\underline{4.5})$:
$$
V\left(\widehat{\epsilon}_i\right)=\sigma^2\left(1-h_i\right)
$$

我们可以从分数中调整贡献的偏差,其中$x_i$指的是$i$矩阵$X$的第一行,使用
$$
\widehat{B}{\mathrm{US}}=\sum{i=1}^n x_i^T\left{\frac{y_i-\widehat{\mu}i}{v\left(\widehat{\mu}_i\right)}\left(\frac{\partial \mu}{\partial \eta}\right)_i \widehat{\phi}\right}^2 \frac{x_i}{1-\widehat{h}_i} $$其中(无偏的)夹心方差估计为 $$ \widehat{V}{\mathrm{US}}=\widehat{V}H^{-1} \widehat{B}{\mathrm{US}} \widehat{V}_H^{-1}
$$

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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。

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