如果你也在 怎样代写贝叶斯分析Bayesian 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。贝叶斯分析Bayesian Analysis一种统计推断方法（以英国数学家托马斯-贝叶斯命名），它允许人们将关于人口参数的先验信息与样本中包含的信息证据相结合，以指导统计推断过程。首先指定一个感兴趣的参数的先验概率分布。然后通过应用贝叶斯定理获得并结合证据，为参数提供一个后验概率分布。后验分布为有关该参数的统计推断提供了基础。

贝叶斯分析Bayesian Analysis自1763年以来，我们现在所知道的贝叶斯统计学并没有一个明确的运行。尽管贝叶斯的方法被拉普拉斯和当时其他领先的概率论者热情地接受，但在19世纪却陷入了不光彩的境地，因为他们还不知道如何正确处理先验概率。20世纪上半叶，一种完全不同的理论得到了发展，现在称为频繁主义统计学。但贝叶斯思想的火焰被少数思想家保持着，如意大利的布鲁诺-德-菲内蒂和英国的哈罗德-杰弗里斯。现代贝叶斯运动开始于20世纪下半叶，由美国的Jimmy Savage和英国的Dennis Lindley带头，但贝叶斯推断仍然极难实现，直到20世纪80年代末和90年代初，强大的计算机开始广泛使用，新的计算方法被开发出来。随后，人们对贝叶斯统计的兴趣大增，不仅导致了贝叶斯方法论的广泛研究，也导致了使用贝叶斯方法来解决天体物理学、天气预报、医疗保健政策和刑事司法等不同应用领域的迫切问题。

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统计代写|贝叶斯分析代考Bayesian Analysis代写|Example of probability assignment: football point spreads

As an example of how probabilities might be assigned using empirical data and plausible substantive assumptions, we consider methods of estimating the probabilities of certain outcomes in professional (American) football games. This is an example only of probability assignment, not of Bayesian inference. A number of approaches to assigning probabilities for football game outcomes are illustrated: making subjective assessments, using empirical probabilities based on observed data, and constructing a parametric probability model.

Football point spreads and game outcomes
Football experts provide a point spread for every football game as a measure of the difference in ability between the two teams. For example, team A might be a 3.5-point favorite to defeat team B. The implication of this point spread is that the proposition that team A, the favorite, defeats team $B$, the underdog, by 4 or more points is considered a fair bet; in other words, the probability that A wins by more than 3.5 points is $\frac{1}{2}$. If the point spread is an integer, then the implication is that team $\mathrm{A}$ is as likely to win by more points than the point spread as it is to win by fewer points than the point spread (or to lose); there is positive probability that A will win by exactly the point spread, in which case neither side is paid off. The assignment of point spreads is itself an interesting exercise in probabilistic reasoning; one interpretation is that the point spread is the median of the distribution of the gambling population’s beliefs about the possible outcomes of the game. For the rest of this example, we treat point spreads as given and do not worry about how they were derived.

The point spread and actual game outcome for 672 professional football games played during the 1981, 1983, and 1984 seasons are graphed in Figure 1.1. (Much of the 1982 season was canceled due to a labor dispute.) Each point in the scatterplot displays the point spread, $x$, and the actual outcome (favorite’s score minus underdog’s score), $y$. (In games with a point spread of zero, the labels ‘favorite’ and ‘underdog’ were assigned at random.) A small random jitter is added to the $x$ and $y$ coordinate of each point on the graph so that multiple points do not fall exactly on top of each other.

统计代写|贝叶斯分析代考Bayesian Analysis代写|Assigning probabilities based on observed frequencies

It is of interest to assign probabilities to particular events: $\operatorname{Pr}$ (favorite wins), $\operatorname{Pr}$ (favorite wins $\mid$ point spread is 3.5 points), $\operatorname{Pr}$ (favorite wins by more than the point spread), $\operatorname{Pr}$ (favorite wins by more than the point spread | point spread is 3.5 points), and so forth. We might report a subjective probability based on informal experience gathered by reading the newspaper and watching football games. The probability that the favored team wins a game should certainly be greater than 0.5 , perhaps between 0.6 and 0.75 ? More complex events require more intuition or knowledge on our part. A more systematic approach is to assign probabilities based on the data in Figure 1.1. Counting a tied game as one-half win and one-half loss, and ignoring games for which the point spread is zero (and thus there is no favorite), we obtain empirical estimates such as:

• $\operatorname{Pr}($ favorite wins $)=\frac{410.5}{655}=0.63$
• $\operatorname{Pr}($ favorite wins $\mid x=3.5)=\frac{36}{59}=0.61$
• $\operatorname{Pr}($ favorite wins by more than the point spread $)=\frac{308}{655}=0.47$
• $\operatorname{Pr}($ favorite wins by more than the point spread $\mid x=3.5)=\frac{32}{59}=0.54$.
  These empirical probability assignments all seem sensible in that they match the intuition of knowledgeable football fans. However, such probability assignments are problematic for events with few directly relevant data points. For example, 8.5-point favorites won five out of five times during this three-year period, whereas 9-point favorites won thirteen out of twenty times. However, we realistically expect the probability of winning to be greater for a 9-point favorite than for an 8.5-point favorite. The small sample size with point spread 8.5 leads to imprecise probability assignments. We consider an alternative method using a parametric model.

贝叶斯分析代写

统计代写|贝叶斯分析代考Bayesian Analysis代写|Example of probability assignment: football point spreads

作为一个如何使用经验数据和合理的实质性假设来分配概率的例子，我们考虑了估计职业(美国)橄榄球比赛中某些结果概率的方法。这只是一个概率分配的例子，而不是贝叶斯推理的例子。说明了为足球比赛结果分配概率的一些方法:进行主观评估，使用基于观察数据的经验概率，以及构建参数概率模型。

足球分差和比赛结果
足球专家为每场比赛提供一个分差，作为两队能力差异的衡量标准。例如，A队可能有3.5分的胜率击败b队。这种分差的含义是，最受欢迎的A队以4分或4分以上的优势击败不被看好的$B$队被认为是一个公平的赌注;换句话说，A获胜超过3.5分的概率是$\frac{1}{2}$。如果分差是一个整数，那么这就意味着$\mathrm{A}$队赢的分比分差多的可能性和赢的分比分差少的可能性是一样的(或者输);有正概率A会以积分差获胜，在这种情况下双方都不会得到回报。点分布的分配本身就是概率推理中一个有趣的练习;一种解释是，点差是赌博人群对游戏可能结果的信念分布的中位数。对于这个示例的其余部分，我们将点扩展视为给定的，而不担心它们是如何派生的。

1981、1983和1984赛季的672场职业足球比赛的分差和实际比赛结果如图1.1所示。(由于劳资纠纷，1982年的大部分节目都被取消了。)散点图中的每个点都显示了点差($x$)和实际结果(最受欢迎的比分减去不受欢迎的比分)$y$。(在分差为0的游戏中，“最受欢迎”和“不受欢迎”的标签是随机分配的。)在图上每个点的$x$和$y$坐标上添加一个小的随机抖动，这样多个点就不会完全落在彼此的顶部。

统计代写|贝叶斯分析代考Bayesian Analysis代写|Assigning probabilities based on observed frequencies

将概率分配给特定事件是很有趣的:$\operatorname{Pr}$(夺冠热门)、$\operatorname{Pr}$(夺冠热门$\mid$分差为3.5分)、$\operatorname{Pr}$(夺冠热门领先超过分差)、$\operatorname{Pr}$(夺冠热门领先超过分差|分差为3.5分)，等等。我们可能会根据阅读报纸和观看足球比赛所获得的非正式经验来报告主观概率。被看好的球队赢得比赛的概率应该大于0.5，也许在0.6到0.75之间?更复杂的事件需要我们更多的直觉或知识。更系统的方法是根据图1.1中的数据分配概率。将平局的比赛计算为半胜半负，忽略分差为零的比赛(因此没有最受欢迎的比赛)，我们得到的经验估计如下:

$\operatorname{Pr}($ 热门胜利 $)=\frac{410.5}{655}=0.63$

$\operatorname{Pr}($ 热门胜利 $\mid x=3.5)=\frac{36}{59}=0.61$

$\operatorname{Pr}($ 热门队以超过分差的优势获胜 $)=\frac{308}{655}=0.47$

$\operatorname{Pr}($ 夺冠热门以超过分差$\mid x=3.5)=\frac{32}{59}=0.54$获胜。
这些经验概率分配似乎都是合理的，因为它们符合知识渊博的足球迷的直觉。然而，这种概率分配对于具有很少直接相关数据点的事件是有问题的。例如，在这三年里，8.5分的热门球队在5次中获胜5次，而9分的热门球队在20次中获胜13次。然而，我们现实地预计，9分热门的获胜概率比8.5分热门的获胜概率更大。点间距为8.5的小样本量导致概率分配不精确。我们考虑使用参数模型的替代方法。

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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。