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通过允许响应变量具有任意分布(而不是简单的正态分布)，以及响应变量的任意函数(链接函数)随预测器线性变化(而不是假设响应本身必须线性变化)，涵盖了所有这些情况。例如，上面预测海滩出席人数的情况通常会用泊松分布和日志链接来建模，而预测海滩出席率的情况通常会用伯努利分布(或二项分布，取决于问题的确切表达方式)和对数-几率(或logit)链接函数来建模。
广义线性模型Generalized linear model普通线性回归将给定未知量(响应变量，随机变量)的期望值预测为一组观测值(预测因子)的线性组合。这意味着预测器的恒定变化会导致响应变量的恒定变化(即线性响应模型)。当响应变量可以在任意一个方向上以良好的近似值无限变化时，或者更一般地适用于与预测变量(例如人类身高)的变化相比仅变化相对较小的任何数量时，这是适当的。
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统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Derivation of the Bernoulli model
The binary or Bernoulli response probability distribution is simplified from the binomial distribution. The binomial denominator $k$ is equal to 1 , and the outcomes $y$ are constrained to the values ${0,1}$. Again, $y$ may initially be represented in your dataset as 1 or 2 , or some other alternative set. If so, you must change your data to the above description.
However, some programs use the opposite default behavior: they use 0 to denote a success and 1 to denote a failure. Transferring data unchanged between Stata and a package that uses this other codification will result in fitted models with reversed signs on the estimated coefficients.
The Bernoulli response probability function is
$$
f(y ; p)=p^y(1-p)^{1-y}
$$
The binomial normalization (combination) term has disappeared, which makes the function comparatively simple.
In canonical (exponential) form, the Bernoulli distribution is written
$$
f(y ; p)=\exp \left{y \ln \left(\frac{p}{1-p}\right)+\ln (1-p)\right}
$$
Below you will find the various functions and relationships that are required to complete the Bernoulli algorithm in canonical form. Because the canonical form is commonly referred to as the logit model, these functions can be thought of as those of the binary logit or logistic regression algorithm.
$$
\begin{aligned}
\theta & =\ln \left(\frac{p}{1-p}\right)=\eta=g(\mu)=\ln \left(\frac{\mu}{1-\mu}\right) \
g^{-1}(\theta) & =\frac{1}{1+\exp (-\eta)}=\frac{\exp (\eta)}{1+\exp (\eta)} \
b(\theta) & =-\ln (1-p)=-\ln (1-\mu) \
b^{\prime}(\theta) & =p=\mu \
b^{\prime \prime}(\theta) & =p(1-p)=\mu(1-\mu) \
g^{\prime}(\mu) & =\frac{1}{\mu(1-\mu)}
\end{aligned}
$$
The Bernoulli log-likelihood and deviance functions are
$$
\begin{aligned}
\mathcal{L}(\mu ; y) & =\sum_{i=1}^n\left{y_i \ln \left(\frac{\mu_i}{1-\mu_i}\right)+\ln \left(1-\mu_i\right)\right} \
D & =2 \sum_{i=1}^n\left{y_i \ln \left(\frac{y_i}{\mu_i}\right)+\left(1-y_i\right) \ln \left(\frac{1-y_i}{1-\mu_i}\right)\right}
\end{aligned}
$$
统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|The binomial regression algorithm
The canonical binomial algorithm is commonly referred to as logistic or logit regression. Traditionally, binomial models have three commonly used links: logit, probit, and complementary log-log (clog-log). There are other links that we will discuss. However, statisticians typically refer to a GLM-based regression by its link function, hence the still-used reference to probit or clog-log regression. For the same reason, statisticians generally referred to the canonical form as logit regression. This terminology is still used.
Over time, some researchers began referring to logit regression as logistic regression. They made a distinction based on the type of predictors in the model. A logit model comprised factor variables. The logistic model, on the other hand, had at least one continuous variable as a predictor. Although this distinction has now been largely discarded, we still find reference to it in older sources. Logit and logistic refer to the same basic model.
In the previous section, we provided all the functions required to construct the binomial algorithm. Because this is the canonical form, it is also the algorithm for logistic regression. We first give the grouped-response form because it encompasses the simpler model.
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|Derivation of the Bernoulli model
二元或伯努利响应概率分布由二项分布简化而成。二项式分母$k$等于1，结果$y$被约束为值${0,1}$。同样，$y$最初可能在数据集中表示为1或2，或其他替代集。如果是这样，您必须将您的数据更改为上述描述。
然而，有些程序使用相反的默认行为:它们使用0表示成功，使用1表示失败。在Stata和使用其他编码的软件包之间传输数据时不加更改，将导致拟合模型在估计系数上带有相反的符号。
伯努利响应概率函数为
$$
f(y ; p)=p^y(1-p)^{1-y}
$$
二项归一化(组合)项消失，使函数相对简单。
在正则(指数)形式下，伯努利分布是这样写的
$$
f(y ; p)=\exp \left{y \ln \left(\frac{p}{1-p}\right)+\ln (1-p)\right}
$$
下面你会发现在规范形式下完成伯努利算法所需要的各种函数和关系。因为规范形式通常被称为logit模型，所以这些函数可以被认为是二元logit或逻辑回归算法的函数。
$$
\begin{aligned}
\theta & =\ln \left(\frac{p}{1-p}\right)=\eta=g(\mu)=\ln \left(\frac{\mu}{1-\mu}\right) \
g^{-1}(\theta) & =\frac{1}{1+\exp (-\eta)}=\frac{\exp (\eta)}{1+\exp (\eta)} \
b(\theta) & =-\ln (1-p)=-\ln (1-\mu) \
b^{\prime}(\theta) & =p=\mu \
b^{\prime \prime}(\theta) & =p(1-p)=\mu(1-\mu) \
g^{\prime}(\mu) & =\frac{1}{\mu(1-\mu)}
\end{aligned}
$$
伯努利对数似然函数和偏差函数是
$$
\begin{aligned}
\mathcal{L}(\mu ; y) & =\sum_{i=1}^n\left{y_i \ln \left(\frac{\mu_i}{1-\mu_i}\right)+\ln \left(1-\mu_i\right)\right} \
D & =2 \sum_{i=1}^n\left{y_i \ln \left(\frac{y_i}{\mu_i}\right)+\left(1-y_i\right) \ln \left(\frac{1-y_i}{1-\mu_i}\right)\right}
\end{aligned}
$$
统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|The binomial regression algorithm
典型二项算法通常被称为逻辑或逻辑回归。传统上，二项模型有三个常用的链接:logit、probit和互补的log-log (log-log)。我们还将讨论其他的联系。然而，统计学家通常通过链接函数来引用基于glm的回归，因此仍然使用probit或log-log回归。出于同样的原因，统计学家通常将规范形式称为logit回归。这个术语现在仍在使用。
随着时间的推移，一些研究人员开始将逻辑回归称为逻辑回归。他们根据模型中预测因子的类型进行了区分。一个包含因子变量的logit模型。另一方面，逻辑模型至少有一个连续变量作为预测因子。虽然这种区别现在已经被很大程度上抛弃了，但我们仍然可以在旧的资料中找到它的参考资料。Logit和logistic指的是相同的基本模型。
在前一节中，我们提供了构造二项式算法所需的所有函数。因为这是标准形式，它也是逻辑回归的算法。我们首先给出分组响应形式，因为它包含了更简单的模型。
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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。