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|Criterion measures
In the following definitions,
$$
\begin{aligned}
p & =\text { number of predictors } \
n & =\text { number of observations } \
L\left(M_k\right) & =\text { likelihood for model } k \
\mathcal{L}\left(M_k\right) & =\text { log likelihood for model } k \
D\left(M_k\right) & =\text { deviance of model } k \
G^2\left(M_k\right) & =\text { likelihood-ratio test of model } k
\end{aligned}
$$
Next, we provide the formulas for two criterion measures useful for model comparison. They include terms based on the log likelihood along with a penalty term based on the number of parameters in the model. In this way, the criterion measures seek to balance our competing desires for finding the best model (in terms of maximizing the likelihood) with model parsimony (including only those terms that significantly contribute to the model).
We introduce the two main model selection criterion measures below; also see Hilbe (1994, 2011) for more considerations.
AIC
The Akaike ( $\underline{1973})$ information criterion may be used to compare competing nested or nonnested models. The information criterion is a measure of the information lost in using the associated model. The goal is to find the model that has the lowest loss of information. In that sense, lower values of the criterion are indicative of a preferable model. Furthermore, a difference of greater than 2 indicates a marked preference for the model with the smaller criterion measure. When the measure is defined without scaling by the sample size, marked preference is called when there is a difference greater than two. The (scaled) formula is given by
$$
\mathrm{AIC}=-2 \mathcal{L}\left(M_k\right)+2 p
$$
统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|The interpretation of $R_2$ in linear regression
One of the most prevalent model measures is $R^2$. This statistic is usually discussed in introductory linear regression along with various ad hoc rules on its interpretation. A fortunate student is taught that there are many ways to interpret this statistic and that these interpretations have been generalized to areas outside linear regression.
For the linear regression model, we can define the $R^2$ measure in the following ways:
$$
\begin{aligned}
n & =\text { number of observations } \
p & =\text { number of predictors } \
M_\alpha & =\text { model with only an intercept } \
M_\beta & =\text { model with intercept and predictors }
\end{aligned}
$$
Percentage variance explained
The most popular interpretation is the percentage variance explained, where it can be shown that the $R^2$ statistic is equal to the ratio of the variance of the fitted values and to the total variance of the fitted values.
$$
\begin{aligned}
\text { RSS } & =\text { residual sum of squares }=\sum_{i=1}^n\left(y_i-\widehat{y}i\right)^2 \ \text { TSS } & =\text { total sum of squares }=\sum{i=1}^n\left(y_i-\bar{y}\right)^2 \
R^2 & =\frac{\text { TSS }- \text { RSS }}{\text { TSS }}=1-\frac{\text { RSS }}{\text { TSS }}=1-\frac{\sum_{i=1}^n\left(y_i-\widehat{y}i\right)^2}{\sum{i=1}^n\left(y_i-\bar{y}\right)^2}
\end{aligned}
$$
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|Criterion measures
在以下定义中，
$$
\begin{aligned}
p & =\text { number of predictors } \
n & =\text { number of observations } \
L\left(M_k\right) & =\text { likelihood for model } k \
\mathcal{L}\left(M_k\right) & =\text { log likelihood for model } k \
D\left(M_k\right) & =\text { deviance of model } k \
G^2\left(M_k\right) & =\text { likelihood-ratio test of model } k
\end{aligned}
$$
接下来，我们提供了用于模型比较的两个标准度量的公式。它们包括基于对数似然的项，以及基于模型中参数数量的惩罚项。通过这种方式，标准度量试图平衡我们寻找最佳模型(就可能性最大化而言)和模型简约性(仅包括那些对模型有重要贡献的术语)的竞争欲望。
我们在下面介绍两种主要的模型选择标准措施;详见Hilbe(1994, 2011)。
aic
Akaike ($\underline{1973})$)信息标准可用于比较相互竞争的嵌套模型或非嵌套模型。信息标准是对使用相关模型时丢失的信息的度量。目标是找到信息损失最小的模型。从这个意义上说，较低的标准值表示较好的模型。此外，大于2的差异表明对具有较小标准度量的模型有明显的偏好。当测量的定义没有按样本大小进行缩放时，当差异大于2时，称为标记偏好。(缩放后的)公式由
$$
\mathrm{AIC}=-2 \mathcal{L}\left(M_k\right)+2 p
$$
统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|The interpretation of $R_2$ in linear regression
最流行的模型测量方法之一是$R^2$。这一统计量通常在介绍性线性回归中讨论，并附带解释它的各种特殊规则。一个幸运的学生被教导有很多方法来解释这个统计数据，这些解释已经推广到线性回归以外的领域。
对于线性回归模型，我们可以用以下方式定义$R^2$测度:
$$
\begin{aligned}
n & =\text { number of observations } \
p & =\text { number of predictors } \
M_\alpha & =\text { model with only an intercept } \
M_\beta & =\text { model with intercept and predictors }
\end{aligned}
$$
百分比方差解释
最流行的解释是解释的百分比方差，其中可以表明$R^2$统计量等于拟合值的方差与拟合值的总方差之比。
$$
\begin{aligned}
\text { RSS } & =\text { residual sum of squares }=\sum_{i=1}^n\left(y_i-\widehat{y}i\right)^2 \ \text { TSS } & =\text { total sum of squares }=\sum{i=1}^n\left(y_i-\bar{y}\right)^2 \
R^2 & =\frac{\text { TSS }- \text { RSS }}{\text { TSS }}=1-\frac{\text { RSS }}{\text { TSS }}=1-\frac{\sum_{i=1}^n\left(y_i-\widehat{y}i\right)^2}{\sum{i=1}^n\left(y_i-\bar{y}\right)^2}
\end{aligned}
$$
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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。