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数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|PCS810

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复杂网络Complex Network大多数社会、生物和技术网络显示出实质性的非微观拓扑特征，其元素之间的连接模式既不是纯粹的规则也不是纯粹的随机。这些特征包括学位分布的重尾、高聚类系数、顶点之间的同态性或异态性、社区结构和层次结构。在有向网络的情况下，这些特征还包括互惠性、三联体重要性概况和其他特征。相比之下，过去研究的许多网络的数学模型，如格子和随机图，并没有显示这些特征。最复杂的结构可以由具有中等数量相互作用的网络实现。这与中等概率获得最大信息含量（熵）的事实相对应。

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数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|PCS810

数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Graph Partitioning Using the Cavity Method

The statistical mechanics formulation of the q-partitioning problem is done via the following ferromagnetic Potts Hamiltonian:
$$
\mathcal{H}F({\sigma})=-\sum{i \neq j} J_{i j} \delta\left(\sigma_i, \sigma_j\right),
$$
where $J_{i j}$ is the ${0,1}$ adjacency matrix of the graph and $\sigma_i$ denotes the Potts spin variable with $\sigma_i \in{1,2, \ldots, q}$. Once one finds the ground state under the constraint $\sum_i \delta\left(\sigma_i, \tau\right)=N / q$ for all $\tau \in{1,2, \ldots, q}$, one can write the total number of cut edges $C$ in the system using the ground state energy $E_g$ of the above Hamiltonian (6.1):
$$
C_q=M+E_g=M\left(\frac{q-1}{q}-Q_q\right) .
$$
Note the difference to (5.5). Also note that the modularity of the q-partition $Q_q$ can be expressed via Hamiltonian (6.1) as
$$
Q_q=-\frac{\mathcal{H}_F}{M}-\frac{1}{q} .
$$
This expression is only valid for magnetization zero, i.e., an exact q-partition.

数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Cavity Method at Zero Temperature

The ground state energy of (6.1) can be calculated by applying the cavity method at zero temperature following the approach presented by Mezard and Parisi [8] in the formulation for a Potts model as presented by Braunstein et al. $[9,10]$ for coloring random graphs. The energy of a system of $N$ spins is written as dependent on a “cavity spin” $\sigma_1$ via the “cavity field” $\boldsymbol{h}1$ : $$ E^N\left(\sigma_1\right)=A-\sum{\tau=1}^q h_1^\tau \delta\left(\tau, \sigma_1\right)
$$
Note that $h_1^\tau$ takes only integer values, if $J_{i j}$ is composed of only ${0,1}$. The components of the cavity field $\boldsymbol{h}i$ denote the change in energy of the system with a change in spin $i$. In general, these are different from the “effective fields” $\sum_j J{i j} \sigma_j$ acting on spin $\sigma_i$, which are used to calculate the magnetization. Adding a new spin $\sigma_0$ connected to $\sigma_1$, the energy of the now $N+1$ spin system is a function of both $\sigma_1$ and $\sigma_0$ :
$$
E^{N+1}\left(\sigma_1, \sigma_0\right)=A-\sum_{\tau=1}^q h_1^\tau \delta\left(\tau, \sigma_1\right)-J_{10} \delta\left(\sigma_1, \sigma_0\right) .
$$
One can now write this expression in such a way that it only depends on the newly added cavity spin $\sigma_0$ :
$$
E^{N+1}\left(\sigma_0\right)=\min {\sigma_1} E^{N+1}\left(\sigma_1, \sigma_0\right) \equiv A-w\left(\boldsymbol{h}_1\right)-\sum{\tau=1}^q \hat{u}^\tau\left(J_{10}, \boldsymbol{h}_1\right) \delta\left(\tau, \sigma_0\right) .
$$
The functions $w$ and $\hat{u}$ take the following form:
$$
\begin{aligned}
w(\boldsymbol{h}) & =\max \left(h^1, \ldots, h^q\right), \
\hat{u}^\tau(J, \boldsymbol{h}) & =\max \left(h^1, \ldots, h^\tau+J, \ldots, h^q\right)-w(\boldsymbol{h}) .
\end{aligned}
$$
From (6.8) one sees that $\hat{u}^\tau(\boldsymbol{h})$ is one, whenever the $\tau$ th component of $\boldsymbol{h}$ is maximal with respect to all other components in $\boldsymbol{h}$ and zero otherwise. Due to possible degeneracy in the components of $\boldsymbol{h}$, the vector $\hat{u}(\boldsymbol{h})$ may have more than one non-zero entry and is never completely zero.


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复杂网络代写

数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Graph Partitioning Using the Cavity Method

q划分问题的统计力学公式是通过以下铁磁波茨哈密顿量来完成的:
$$
\mathcal{H}F({\sigma})=-\sum{i \neq j} J_{i j} \delta\left(\sigma_i, \sigma_j\right),
$$
其中$J_{i j}$为图形的${0,1}$邻接矩阵，$\sigma_i$为Potts自旋变量$\sigma_i \in{1,2, \ldots, q}$。一旦找到所有$\tau \in{1,2, \ldots, q}$在约束$\sum_i \delta\left(\sigma_i, \tau\right)=N / q$下的基态，就可以利用上述哈密顿量(6.1)的基态能量$E_g$写出系统中切割边的总数$C$:
$$
C_q=M+E_g=M\left(\frac{q-1}{q}-Q_q\right) .
$$
请注意与(5.5)的区别。还要注意，q分区$Q_q$的模块化可以通过哈密顿量(6.1)表示为
$$
Q_q=-\frac{\mathcal{H}_F}{M}-\frac{1}{q} .
$$
这个表达式只适用于磁化强度为零的情况，即精确的q划分。

数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Cavity Method at Zero Temperature

(6.1)的基态能量可以按照Mezard和Parisi[8]在Braunstein等人$[9,10]$为随机图上色提出的Potts模型公式中提出的方法，在零温度下应用空腔法计算。一个$N$自旋系统的能量被写成依赖于“腔自旋”$\sigma_1$通过“腔场”$\boldsymbol{h}1$: $$ E^N\left(\sigma_1\right)=A-\sum{\tau=1}^q h_1^\tau \delta\left(\tau, \sigma_1\right)
$$
注意，如果$J_{i j}$只由${0,1}$组成，那么$h_1^\tau$只接受整数值。腔场的分量$\boldsymbol{h}i$表示系统的能量随自旋$i$的变化。一般来说，这些不同于作用于自旋$\sigma_i$的“有效场”$\sum_j J{i j} \sigma_j$，用于计算磁化强度。加入一个新的自旋$\sigma_0$连接到$\sigma_1$，现在的$N+1$自旋系统的能量是$\sigma_1$和$\sigma_0$的函数:
$$
E^{N+1}\left(\sigma_1, \sigma_0\right)=A-\sum_{\tau=1}^q h_1^\tau \delta\left(\tau, \sigma_1\right)-J_{10} \delta\left(\sigma_1, \sigma_0\right) .
$$
现在我们可以这样写这个表达式，它只依赖于新增加的腔自旋$\sigma_0$:
$$
E^{N+1}\left(\sigma_0\right)=\min {\sigma_1} E^{N+1}\left(\sigma_1, \sigma_0\right) \equiv A-w\left(\boldsymbol{h}1\right)-\sum{\tau=1}^q \hat{u}^\tau\left(J{10}, \boldsymbol{h}_1\right) \delta\left(\tau, \sigma_0\right) .
$$
$w$和$\hat{u}$函数的形式如下:
$$
\begin{aligned}
w(\boldsymbol{h}) & =\max \left(h^1, \ldots, h^q\right), \
\hat{u}^\tau(J, \boldsymbol{h}) & =\max \left(h^1, \ldots, h^\tau+J, \ldots, h^q\right)-w(\boldsymbol{h}) .
\end{aligned}
$$
从式(6.8)中可以看出，当$\boldsymbol{h}$的第$\tau$个分量相对于$\boldsymbol{h}$中的所有其他分量最大时，$\hat{u}^\tau(\boldsymbol{h})$为1，否则为零。由于$\boldsymbol{h}$的分量可能存在简并性，向量$\hat{u}(\boldsymbol{h})$可能有多个非零项，并且永远不会完全为零。

数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考

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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。

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数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Theoretical Limits of Community Detection

With the results of the last section it is now possible to start explaining Fig. 4.5 and to give a limit to which extent a designed community structure in a network can be recovered. As was shown, for any random network one can find an assignment of spins into communities that leads to a modularity $Q>0$. For the computer-generated test networks with $\langle k\rangle=16$ one has a value of $p=\langle k\rangle /(N-1)=0.126$ and expects a value of $Q=0.227$ according to (4.15) and $Q=0.262$ according to (4.22). The modularity of the community structure built in by design is given by
$$
Q\left(\left\langle k_{i n}\right\rangle\right)=\frac{\left\langle k_{i n}\right\rangle}{\langle k\rangle}-\frac{1}{4}
$$
for a network of four equal sized groups of 32 nodes. Hence, below $\left\langle k_{i n}\right\rangle=8$, one has a designed modularity that is smaller than what can be expected from a random network of the same connectivity! This means that the minimum in the energy landscape corresponding to the community structure that was designed is shallower than those that one can find in the energy landscape defined by any network. It must be understood that in the search for the builtin community structure, one is competing with those community structures that arise from the fact that one is optimizing for a particular quantity in a very large search space. In other words, any network possesses a community structure that exhibits a modularity at least as large as that of a completely random network. If a community structure is to be recovered reliably, it must be sufficiently pronounced in order to win the comparison with the structures arising in random networks. In the case of the test networks employed here, there must be more than $\approx 8$ intra-community links per node. Figure 4.12 again exemplifies this. Observe that random networks with $\langle k\rangle=16$ are expected to show a ratio of internal and external links $k_{\text {in }} / k_{\text {out }} \approx 1$. Networks which are considerably sparser have a higher ratio while denser networks have a much smaller ratio. This means that in dense networks one can recover designed community structure down to relatively smaller $\left\langle k_{i n}\right\rangle$. Consider for example large test networks with $\langle k\rangle=100$ with four built-in communities. For such networks one expects a modularity of $Q \approx 0.1$ and hence the critical value of intra-community links to which the community structure could reliably be estimated would be $\left\langle k_{i n}\right\rangle_c=35$ which is much smaller in relative comparison to the average degree in the network.

数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Analytical Developments

Let us recall the modularity Hamiltonian:
$$
\mathcal{H}=-\sum_{i<j}\left(A_{i j}-\gamma p_{i j}\right) \delta\left(\sigma_i, \sigma_j\right) .
$$
For convenience, instead of a Potts model with $q$ different spin states, the discussion is limited to only two spin states as in the Ising model, namely $S_i \in-1,1$. The delta function in (5.1) can be expressed as
$$
\delta\left(S_i, S_j\right)=\frac{1}{2} S_i S_j+\frac{1}{2},
$$
which leads to the new Hamiltonian
$$
\mathcal{H}=-\sum_{i<j}\left(A_{i j}-\gamma p_{i j}\right) S_i S_j .
$$
Note that (5.3) differs from (5.1) only by an irrelevant constant which even vanishes for $\gamma=1$ due to the normalization of $p_{i j}$. Because of the factor $1 / 2$ in (5.2), the modularity of the partition into two communities is now and for the remainder of this chapter
$$
Q_2=-\frac{\mathcal{H}}{2 M},
$$
where $\mathcal{H}$ now denotes the Hamiltonian (5.3). For the number of cut edges of the partition one can write
$$
\mathcal{C}=\frac{1}{2}\left(M+E_g\right)=\frac{M}{2}\left(1-2 Q_2\right),
$$
with $E_g$ denoting the ground state energy of (5.3) and it is clear that $Q_2$ measures the improvement of the partition over a random assignment into groups.

Formally, (5.3) corresponds to a Sherrington-Kirkpatrick (SK) model of a spin glass [3]
$$
\mathcal{H}=-\sum_{i<j} J_{i j} S_i S_j,
$$
with couplings of the form
$$
J_{i j}=\left(A_{i j}-\gamma p_{i j}\right) .
$$


Technology and creativity process theme lineart vector illustration. Eps8. All design elements are layered and grouped.

复杂网络代写

数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Theoretical Limits of Community Detection

根据上一节的结果，现在可以开始解释图4.5，并给出网络中设计的社区结构可以恢复的程度的限制。如所示，对于任何随机网络，都可以找到将自旋分配到导致模块化$Q>0$的社区。对于具有$\langle k\rangle=16$的计算机生成的测试网络，one的值为$p=\langle k\rangle /(N-1)=0.126$，根据(4.15)和(4.22)期望的值分别为$Q=0.227$和$Q=0.262$。设计中内置的社区结构的模块化是由
$$
Q\left(\left\langle k_{i n}\right\rangle\right)=\frac{\left\langle k_{i n}\right\rangle}{\langle k\rangle}-\frac{1}{4}
$$
对于一个由四个相同大小的32个节点组成的网络。因此，在$\left\langle k_{i n}\right\rangle=8$下面，一个设计的模块化比相同连接的随机网络所期望的要小!这意味着与所设计的社区结构相对应的能量景观中的最小值比任何网络定义的能量景观中的最小值都要浅。必须理解的是，在搜索内置社区结构时，人们正在与那些社区结构竞争，这些社区结构是由于在非常大的搜索空间中对特定数量进行优化而产生的。换句话说，任何网络都具有社区结构，其模块化程度至少与完全随机网络一样大。如果要可靠地恢复社区结构，它必须足够明显，以便与随机网络中产生的结构进行比较。在这里使用的测试网络的情况下，每个节点必须有超过$\approx 8$的社区内链接。图4.12再次说明了这一点。观察到，具有$\langle k\rangle=16$的随机网络预计会显示内部和外部链接$k_{\text {in }} / k_{\text {out }} \approx 1$的比例。相对稀疏的网络具有更高的比率，而密集的网络具有更小的比率。这意味着在密集的网络中，人们可以将设计的社区结构恢复到相对较小的$\left\langle k_{i n}\right\rangle$。例如，考虑带有$\langle k\rangle=100$和四个内置社区的大型测试网络。对于这样的网络，人们期望模块化为$Q \approx 0.1$，因此社区内链接的临界值可以可靠地估计社区结构将是$\left\langle k_{i n}\right\rangle_c=35$，这与网络中的平均程度相比要小得多。

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让我们回顾一下模性哈密顿量:
$$
\mathcal{H}=-\sum_{i<j}\left(A_{i j}-\gamma p_{i j}\right) \delta\left(\sigma_i, \sigma_j\right) .
$$
为方便起见，我们不再使用具有$q$不同自旋状态的Potts模型，而是像Ising模型一样，只讨论两个自旋状态，即$S_i \in-1,1$。式(5.1)中的函数可表示为
$$
\delta\left(S_i, S_j\right)=\frac{1}{2} S_i S_j+\frac{1}{2},
$$
这就引出了新的汉密尔顿式
$$
\mathcal{H}=-\sum_{i<j}\left(A_{i j}-\gamma p_{i j}\right) S_i S_j .
$$
请注意，(5.3)与(5.1)的区别仅在于一个不相关的常数，由于$p_{i j}$的规范化，该常数甚至在$\gamma=1$中消失。由于(5.2)中的因子$1 / 2$，现在和本章的其余部分将划分为两个社区的模块化
$$
Q_2=-\frac{\mathcal{H}}{2 M},
$$
其中$\mathcal{H}$现在表示哈密顿量(5.3)。对于可以写入的分区切割边的数量
$$
\mathcal{C}=\frac{1}{2}\left(M+E_g\right)=\frac{M}{2}\left(1-2 Q_2\right),
$$
$E_g$表示(5.3)的基态能量，很明显，$Q_2$测量了随机分配到组上的分区的改进。

形式上，(5.3)对应于自旋玻璃的谢林顿-柯克帕特里克(SK)模型[3]
$$
\mathcal{H}=-\sum_{i<j} J_{i j} S_i S_j,
$$
有这种形式的联轴器
$$
J_{i j}=\left(A_{i j}-\gamma p_{i j}\right) .
$$

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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 。

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数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|CS60078

如果你也在 怎样代写复杂网络Complex Network 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。复杂网络Complex Network在网络理论的背景下，复杂网络是指具有非微观拓扑特征的图（网络）–这些特征在简单的网络（如格子或随机图）中不会出现，但在代表真实系统的网络中经常出现。复杂网络的研究是一个年轻而活跃的科学研究领域（自2000年以来），主要受到现实世界网络的经验发现的启发，如计算机网络、生物网络、技术网络、大脑网络、气候网络和社会网络。

复杂网络Complex Network大多数社会、生物和技术网络显示出实质性的非微观拓扑特征，其元素之间的连接模式既不是纯粹的规则也不是纯粹的随机。这些特征包括学位分布的重尾、高聚类系数、顶点之间的同态性或异态性、社区结构和层次结构。在有向网络的情况下，这些特征还包括互惠性、三联体重要性概况和其他特征。相比之下，过去研究的许多网络的数学模型，如格子和随机图，并没有显示这些特征。最复杂的结构可以由具有中等数量相互作用的网络实现。这与中等概率获得最大信息含量（熵）的事实相对应。

复杂网络Complex Network代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。最高质量的复杂网络Complex Network作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此复杂网络Complex Network作业代写的价格不固定。通常在专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。

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数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Positions, Roles and Equivalences

数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|A New Error Function

We already said that we would like to use a statistical mechanics approach. The problem of finding a block structure which reflects the network as good as possible is then mapped onto finding the solution of a combinatorial optimization problem. Trying to approximate the adjacency matrix $\mathbf{A}$ of rank $r$ by a matrix $\mathbf{B}$ of rank $q<r$ means approximating $\mathbf{A}$ with a block model of only full and zero blocks. Formally, we can write this as $\mathbf{B}_{i j}=B\left(\sigma_i, \sigma_j\right)$ where $B(r, s)$ is a ${0,1}^{q \times q}$ matrix and $\sigma_i \in{1, \ldots, q}$ is the assignment of node $i$ from A into one of the $q$ blocks. We can view $B(r, s)$ as the adjacency matrix of the blocks in the network or as the image graph discussed in the previous chapter and its nodes represent the different equivalence classes into which the vertices of $\mathbf{A}$ may be grouped. From Table 3.1, we see that our error function can have only four different contributions. They should

reward the matching of edges in $\mathbf{A}$ to edges in $\mathbf{B}$,

penalize the matching of missing edges (non-links) in $\mathbf{A}$ to edges in $\mathbf{B}$,

penalize the matching of edges in $\mathbf{A}$ to missing edges in $\mathbf{B}$ and

reward the matching of missing edges in $\mathbf{A}$ to edges in $\mathbf{B}$

数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Fitting Networks to Image Graphs

The above-defined quality and error functions in principle consist of two parts. On one hand, there is the image graph $\mathbf{B}$ and on the other hand, there is the mapping of nodes of the network to nodes in the image graph, i.e., the assignment of nodes into blocks, which both determine the fit. Given a network $\mathbf{A}$ and an image graph $\mathbf{B}$, we could now proceed to optimize the assignment of nodes into groups ${\sigma}$ as to optimize (3.6) or any of the derived forms. This would correspond to “fitting” the network to the given image graph. This allows us to compare how well a particular network may be represented by a given image graph. We will see later that the search for cohesive subgroups is exactly of this type of analysis: If our image graph is made of isolated vertices which only connect to themselves, then we are searching for an assignment of nodes into groups such that nodes in the same group are as densely connected as possible and nodes in different groups as sparsely as possible. However, ultimately, we are interested also in the image graph which best fits to the network among all possible image graphs B. In principle, we could try out every possible image graph, optimize the assignment of nodes into blocks ${\sigma}$ and compare these fit scores. This quickly becomes impractical for even moderately large image graphs. In order to solve this problem, it is useful to consider the properties of the optimally fitting image graph $\mathbf{B}$ if we are given the networks plus the assignment of nodes into groups ${\sigma}$.

We have already seen that the two terms of (3.7) are extremized by the same $B\left(\sigma_i, \sigma_j\right)$. It is instructive to introduce the abbreviations
$$
\begin{aligned}
m_{r s} & =\sum_{i j} w_{i j} A_{i j} \delta\left(\sigma_i, r\right) \delta\left(\sigma_j, s\right) \text { and } \
{\left[m_{r s}\right]{p{i j}} } & =\sum_{i j} p_{i j} \delta\left(\sigma_i, r\right) \delta\left(\sigma_j, s\right),
\end{aligned}
$$
and write two equivalent formulations for our quality function:
$$
\begin{aligned}
& Q^1({\sigma}, \mathbf{B})=\sum_{r, s}\left(m_{r s}-\gamma\left[m_{r s}\right]{p{i j}}\right) B(r, s) \text { and } \
& Q^0({\sigma}, \mathbf{B})=-\sum_{r, s}\left(m_{r s}-\gamma\left[m_{r s}\right]{p{i j}}\right)(1-B(r, s)) .
\end{aligned}
$$


数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|CS60078

复杂网络代写

数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|A New Error Function

我们已经说过，我们想用统计力学的方法。然后，将寻找尽可能好地反映网络的块结构的问题映射到寻找组合优化问题的解。试图用秩为$q<r$的矩阵$\mathbf{B}$来近似秩为$r$的邻接矩阵$\mathbf{A}$意味着用只有满块和零块的块模型来近似$\mathbf{A}$。形式上，我们可以将其写成$\mathbf{B}_{i j}=B\left(\sigma_i, \sigma_j\right)$，其中$B(r, s)$是一个${0,1}^{q \times q}$矩阵，$\sigma_i \in{1, \ldots, q}$是节点$i$从a分配到$q$块中的一个。我们可以将$B(r, s)$视为网络中块的邻接矩阵，或者将其视为上一章中讨论的图像图，其节点表示$\mathbf{A}$的顶点可能分组的不同等价类。从表3.1中可以看到，误差函数只能有四种不同的贡献。他们应该

奖励$\mathbf{A}$中的边与$\mathbf{B}$中的边的匹配，

惩罚$\mathbf{A}$中缺失的边(非链接)与$\mathbf{B}$中的边的匹配，

惩罚$\mathbf{A}$中的边与$\mathbf{B}$和中的缺边的匹配

奖励$\mathbf{A}$中缺失的边与in中的边的匹配 $\mathbf{B}$

数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考|Fitting Networks to Image Graphs

上述定义的质量和误差函数原则上由两部分组成。一方面是图像图$\mathbf{B}$，另一方面是网络节点到图像图中节点的映射，即将节点分配到块中，两者都决定了拟合。给定一个网络$\mathbf{A}$和一个图像图形$\mathbf{B}$，我们现在可以继续优化将节点分配到组${\sigma}$中，以优化(3.6)或任何派生形式。这将对应于将网络“拟合”到给定的图像图。这使我们能够比较给定图像图如何很好地表示特定网络。稍后我们将看到，搜索内聚子组正是这种类型的分析:如果我们的图像图是由孤立的顶点组成的，这些顶点只连接到它们自己，那么我们将搜索节点分配到组中，使同一组中的节点尽可能紧密连接，而不同组中的节点尽可能稀疏连接。然而，最终，我们也对所有可能的图像图b中最适合网络的图像图感兴趣。原则上，我们可以尝试每个可能的图像图，优化节点分配到块${\sigma}$并比较这些匹配分数。即使对于中等大小的图像图形，这也很快变得不切实际。为了解决这个问题，考虑最优拟合图像图$\mathbf{B}$的属性是有用的，如果我们给定网络加上节点分配到组${\sigma}$。

我们已经看到式(3.7)的两项被同一个$B\left(\sigma_i, \sigma_j\right)$所极值。介绍这些缩略语是有指导意义的
$$
\begin{aligned}
m_{r s} & =\sum_{i j} w_{i j} A_{i j} \delta\left(\sigma_i, r\right) \delta\left(\sigma_j, s\right) \text { and } \
{\left[m_{r s}\right]{p{i j}} } & =\sum_{i j} p_{i j} \delta\left(\sigma_i, r\right) \delta\left(\sigma_j, s\right),
\end{aligned}
$$
写出质量函数的两个等价表达式:
$$
\begin{aligned}
& Q^1({\sigma}, \mathbf{B})=\sum_{r, s}\left(m_{r s}-\gamma\left[m_{r s}\right]{p{i j}}\right) B(r, s) \text { and } \
& Q^0({\sigma}, \mathbf{B})=-\sum_{r, s}\left(m_{r s}-\gamma\left[m_{r s}\right]{p{i j}}\right)(1-B(r, s)) .
\end{aligned}
$$

数据科学代写|复杂网络代写Complex Network代考

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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。

Posted on Categories:Linear Regression, 数据科学代写, 线性回归, 统计代写, 统计代考

统计代写|线性回归代写Linear Regression代考|EM6613

如果你也在 怎样代写线性回归Linear Regression 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。线性回归Linear Regression在统计学中，是对标量响应和一个或多个解释变量（也称为因变量和自变量）之间的关系进行建模的一种线性方法。一个解释变量的情况被称为简单线性回归；对于一个以上的解释变量，这一过程被称为多元线性回归。这一术语不同于多元线性回归，在多元线性回归中，预测的是多个相关的因变量，而不是一个标量变量。

线性回归Linear Regression在线性回归中，关系是用线性预测函数建模的，其未知的模型参数是根据数据估计的。最常见的是，假设给定解释变量（或预测因子）值的响应的条件平均值是这些值的仿生函数；不太常见的是，使用条件中位数或其他一些量化指标。像所有形式的回归分析一样，线性回归关注的是给定预测因子值的反应的条件概率分布，而不是所有这些变量的联合概率分布，这是多元分析的领域。

线性回归Linear Regression代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。最高质量的线性回归Linear Regression作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此线性回归Linear Regression作业代写的价格不固定。通常在专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。

avatest™帮您通过考试

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在不断发展的过程中，avatest™如今已经成长为论文代写，留学生作业代写服务行业的翘楚和国际领先的教育集团。全体成员以诚信为圆心，以专业为半径，以贴心的服务时刻陪伴着您， 用专业的力量帮助国外学子取得学业上的成功。

•最快12小时交付 

•200+ 英语母语导师 

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想知道您作业确定的价格吗? 免费下单以相关学科的专家能了解具体的要求之后在1-3个小时就提出价格。专家的 报价比上列的价格能便宜好几倍。

我们在统计Statistics代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在线性回归Linear Regression代写方面经验极为丰富，各种线性回归Linear Regression相关的作业也就用不着说。

统计代写|线性回归代写Linear Regression代考|EM6613

统计代写|线性回归代写Linear Regression代考|Properties of the Estimates

Additional properties of the ols estimates are derived in Appendix A.8 and are only summarized here. Assuming that $\mathrm{E}(\mathbf{e} \mid X)=\mathbf{0}$ and $\operatorname{Var}(\mathbf{e} \mid X)=\sigma^2 \mathbf{I}_n$, then $\hat{\boldsymbol{\beta}}$ is unbiased, $\mathrm{E}(\hat{\boldsymbol{\beta}} \mid X)=\boldsymbol{\beta}$, and
$$
\operatorname{Var}(\hat{\boldsymbol{\beta}} \mid X)=\sigma^2\left(\mathbf{X}^{\prime} \mathbf{X}\right)^{-1}
$$
Excluding the intercept regressor,
$$
\operatorname{Var}\left(\hat{\boldsymbol{\beta}}^* \mid X\right)=\sigma^2\left(\mathcal{X}^{\prime} \mathcal{X}\right)^{-1}
$$
and so $\left(\mathcal{X}^{\prime} \mathcal{X}\right)^{-1}$ is all but the first row and column of $\left(\mathbf{X}^{\prime} \mathbf{X}\right)^{-1}$. An estimate of $\sigma^2$ is given by
$$
\hat{\sigma}^2=\frac{\mathrm{RSS}}{n-(p+1)}
$$
If $\mathbf{e}$ is normally distributed, then the residual sum of squares has a chi-squared distribution,
$$
\frac{n-(p+1) \hat{\sigma}^2}{\sigma^2} \sim \chi^2(n-(p+1))
$$
By substituting $\hat{\sigma}^2$ for $\sigma^2$ in (3.14), we find the estimated variance of $\hat{\boldsymbol{\beta}}$ to be
$$
\widehat{\operatorname{Var}}(\hat{\boldsymbol{\beta}} \mid X)=\hat{\sigma}^2\left(\mathbf{X}^{\prime} \mathbf{X}\right)^{-1}
$$

统计代写|线性回归代写Linear Regression代考|Simple Regression in Matrix Notation

For simple regression, $\mathbf{X}$ and $\mathbf{Y}$ are given by
$$
\mathbf{X}=\left(\begin{array}{cc}
1 & x_1 \
1 & x_2 \
\vdots & \vdots \
1 & x_n
\end{array}\right) \quad \mathbf{Y}=\left(\begin{array}{c}
y_1 \
y_2 \
\vdots \
y_n
\end{array}\right)
$$
and thus
$$
\left(\mathbf{X}^{\prime} \mathbf{X}\right)=\left(\begin{array}{rr}
n & \sum x_i \
\sum x_i & \sum x_i^2
\end{array}\right) \quad \mathbf{X}^{\prime} \mathbf{Y}=\left(\begin{array}{r}
\sum y_i \
\sum x_i y_i
\end{array}\right)
$$
By direct multiplication, $\left(\mathbf{X}^{\prime} \mathbf{X}\right)^{-1}$ can be shown to be
$$
\left(\mathbf{X}^{\prime} \mathbf{X}\right)^{-1}=\frac{1}{\operatorname{SXX}}\left(\begin{array}{rr}
\sum x_i^2 / n & -\bar{x} \
-\bar{x} & 1
\end{array}\right)
$$
so that
$$
\begin{aligned}
\hat{\boldsymbol{\beta}} & =\left(\begin{array}{c}
\hat{\beta}_0 \
\hat{\beta}_1
\end{array}\right)=\left(\mathbf{X}^{\prime} \mathbf{X}\right)^{-1} \mathbf{X}^{\prime} \mathbf{Y}=\frac{1}{\mathrm{SXX}}\left(\begin{array}{rr}
x_i^2 / n & -\bar{x} \
-\bar{x} & 1
\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}
\sum y_i \
\sum x_i y_i
\end{array}\right) \
& =\left(\begin{array}{c}
\bar{y}-\hat{\beta}_1 \bar{x} \
\text { SXY } / \mathrm{SXX}
\end{array}\right)
\end{aligned}
$$
as found previously. Also, since $\sum x_i^2 /(n \mathrm{SXX})=1 / n+\bar{x}^2 / \mathrm{SXX}$, the variances and covariances for $\hat{\beta}_0$ and $\hat{\beta}_1$ found in Chapter 2 are identical to those given by $\sigma^2\left(\mathbf{X}^{\prime} \mathbf{X}\right)^{-1}$

统计代写|线性回归代写Linear Regression代考|STAT108

线性回归代写

统计代写|线性回归代写Linear Regression代考|Properties of the Estimates

ols估计数的其他性质载于附录A.8，在此仅作概述。假设$\mathrm{E}(\mathbf{e} \mid X)=\mathbf{0}$和$\operatorname{Var}(\mathbf{e} \mid X)=\sigma^2 \mathbf{I}_n$，那么$\hat{\boldsymbol{\beta}}$是无偏的，$\mathrm{E}(\hat{\boldsymbol{\beta}} \mid X)=\boldsymbol{\beta}$，和
$$
\operatorname{Var}(\hat{\boldsymbol{\beta}} \mid X)=\sigma^2\left(\mathbf{X}^{\prime} \mathbf{X}\right)^{-1}
$$
排除截距回归量，
$$
\operatorname{Var}\left(\hat{\boldsymbol{\beta}}^* \mid X\right)=\sigma^2\left(\mathcal{X}^{\prime} \mathcal{X}\right)^{-1}
$$
所以$\left(\mathcal{X}^{\prime} \mathcal{X}\right)^{-1}$是除了$\left(\mathbf{X}^{\prime} \mathbf{X}\right)^{-1}$的第一行和第一列之外的所有内容。对$\sigma^2$的估计由
$$
\hat{\sigma}^2=\frac{\mathrm{RSS}}{n-(p+1)}
$$
如果$\mathbf{e}$为正态分布，则残差平方和为卡方分布;
$$
\frac{n-(p+1) \hat{\sigma}^2}{\sigma^2} \sim \chi^2(n-(p+1))
$$
通过将(3.14)中的$\sigma^2$代入$\hat{\sigma}^2$，我们发现$\hat{\boldsymbol{\beta}}$的估计方差为
$$
\widehat{\operatorname{Var}}(\hat{\boldsymbol{\beta}} \mid X)=\hat{\sigma}^2\left(\mathbf{X}^{\prime} \mathbf{X}\right)^{-1}
$$

统计代写|线性回归代写Linear Regression代考|Simple Regression in Matrix Notation

对于简单回归，$\mathbf{X}$和$\mathbf{Y}$由
$$
\mathbf{X}=\left(\begin{array}{cc}
1 & x_1 \
1 & x_2 \
\vdots & \vdots \
1 & x_n
\end{array}\right) \quad \mathbf{Y}=\left(\begin{array}{c}
y_1 \
y_2 \
\vdots \
y_n
\end{array}\right)
$$
因此
$$
\left(\mathbf{X}^{\prime} \mathbf{X}\right)=\left(\begin{array}{rr}
n & \sum x_i \
\sum x_i & \sum x_i^2
\end{array}\right) \quad \mathbf{X}^{\prime} \mathbf{Y}=\left(\begin{array}{r}
\sum y_i \
\sum x_i y_i
\end{array}\right)
$$
通过直接乘法，$\left(\mathbf{X}^{\prime} \mathbf{X}\right)^{-1}$可以表示为
$$
\left(\mathbf{X}^{\prime} \mathbf{X}\right)^{-1}=\frac{1}{\operatorname{SXX}}\left(\begin{array}{rr}
\sum x_i^2 / n & -\bar{x} \
-\bar{x} & 1
\end{array}\right)
$$
如此……以至于……
$$
\begin{aligned}
\hat{\boldsymbol{\beta}} & =\left(\begin{array}{c}
\hat{\beta}_0 \
\hat{\beta}_1
\end{array}\right)=\left(\mathbf{X}^{\prime} \mathbf{X}\right)^{-1} \mathbf{X}^{\prime} \mathbf{Y}=\frac{1}{\mathrm{SXX}}\left(\begin{array}{rr}
x_i^2 / n & -\bar{x} \
-\bar{x} & 1
\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}
\sum y_i \
\sum x_i y_i
\end{array}\right) \
& =\left(\begin{array}{c}
\bar{y}-\hat{\beta}_1 \bar{x} \
\text { SXY } / \mathrm{SXX}
\end{array}\right)
\end{aligned}
$$
如前所述。此外，由于$\sum x_i^2 /(n \mathrm{SXX})=1 / n+\bar{x}^2 / \mathrm{SXX}$，在第2章中发现的$\hat{\beta}_0$和$\hat{\beta}_1$的方差和协方差与由 $\sigma^2\left(\mathbf{X}^{\prime} \mathbf{X}\right)^{-1}$

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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。

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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。

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线性回归Linear Regression在线性回归中，关系是用线性预测函数建模的，其未知的模型参数是根据数据估计的。最常见的是，假设给定解释变量（或预测因子）值的响应的条件平均值是这些值的仿生函数；不太常见的是，使用条件中位数或其他一些量化指标。像所有形式的回归分析一样，线性回归关注的是给定预测因子值的反应的条件概率分布，而不是所有这些变量的联合概率分布，这是多元分析的领域。

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统计代写|线性回归代写Linear Regression代考|STAT108

统计代写|线性回归代写Linear Regression代考|ADDING A REGRESSOR TO A SIMPLE LINEAR REGRESSION MODEL

We start with a response $Y$ and the simple linear regression mean function
$$
\mathrm{E}\left(Y \mid X_1=x_1\right)=\beta_0+\beta_1 x_1
$$
Now suppose we have a second variable $X_2$ and would like to learn about the simultaneous dependence of $Y$ on $X_1$ and $X_2$. By adding $X_2$ to the problem, we will get a mean function that depends on both the value of $X_1$ and the value of $X_2$,
$$
\mathrm{E}\left(Y \mid X_1=x_1, X_2=x_2\right)=\beta_0+\beta_1 x_1+\beta_2 x_2
$$
The main idea in adding $X_2$ is to explain the part of $Y$ that has not already been explained by $X_1$.
United Nations Data
We will use the United Nations data discussed in Problem 1.1. To the regression with response lifeExpF and regressor $\log (\mathrm{ppgdp}$ ) we consider adding fertility, the average number of children per woman. Interest therefore centers on the distribution of $\log ($ iffeExpF $)$ as $\log (\mathrm{ppgdp})$ and fertility both vary. The data are in the file UN11.
Figure 3.1a is a summary graph for the simple regression of lifeExpF on $\log (\mathrm{ppg} \mathrm{dp})$. This graph can also be called a marginal plot because it ignores all other regressors. The fitted mean function to the marginal plot using oLs is
$$
\hat{\mathrm{E}}(\text { lifeExpF } \mid \log (\mathrm{ppgdp}))=29.815+5.019 \log (\mathrm{ppgdp})
$$
with $R^2=0.596$, so about $60 \%$ of the variability in lifeExpF is explained by $\log (p p g d p)$. Expected lifeExpF increases as $\log (p p g d p)$ increases.
Similarly, Figure $3.1 \mathrm{~b}$ is the marginal plot for the regression of lifeExpF on fertility. This simple regression has fitted mean function
$$
\hat{E}(\text { lifeExpFlfertility })=89.481-6.224 \text { fertility }
$$
with $R^2=0.678$, so fertility explains about $68 \%$ of the variability in lifeExpF. Expected lifeExpF decreases as fertility increases. Thus, from Figure 3.1a, the response lifeExpF is related to the regressor $\log (\mathrm{ppgdp})$ ignoring fertility, and from Figure 3.1b, lifeExpF is related to fertility ignoring $\log (p p g d p)$.

统计代写|线性回归代写Linear Regression代考|Explaining Variability

Given these graphs, what can be said about the proportion of variability in lifeExpF explained jointly by $\log (\mathrm{ppgdp})$ and fertility? The total explained variation must be at least $67.8 \%$, the larger of the variation explained by each variable separately, since using both $\log (\mathrm{ppgdp})$ and fertility must surely be at least as informative as using just one of them. If the regressors were uncorrelated, then the variation explained by them jointly would equal the sum of the variations explained individually. In this example, the sum of the individual variations explained exceeds $100 \%, 59.6 \%+67.8 \%$ $=127.4 \%$. As confirmed by Figure 3.2, the regressors are correlated so this simple addition formula won’t apply. The variation explained by both variables can be smaller than the sum of the individual variation explained if the regressors are in part explaining the same variation. The total can exceed the sum if the variables act jointly so that knowing both gives more information than knowing just one of them. For example, the area of a rectangle may be only poorly determined by either the length or width alone, but if both are considered at the same time, area can be determined exactly. It is precisely this inability to predict the joint relationship from the marginal relationships that makes multiple regression rich and complicated.

To get the effect of adding fertility to the model that already includes $\log (\mathrm{ppgdp})$, we need to examine the part of the response lifeExpF not explained by $\log (p p g d p)$ and the part of the new regressor fertility not explained by $\log (p p g d p)$.

Compute the regression of the response lifeExpF on the first regressor $\log (\mathrm{ppgdp})$, corresponding to the ols line shown in Figure 3.1a. The fitted equation is given at (3.2). Keep the residuals from this regression. These residuals are the part of the response lifeExpF not explained by the regression on $\log (\mathrm{ppg} \mathrm{dp})$.

Compute the regression of fertility on $\log ($ ppgdp), corresponding to Figure 3.2. Keep the residuals from this regression as well. These residuals are the part of the new regressor fertility not explained by $\log ($ ppgdp $)$.

The added-variable plot is of the unexplained part of the response from (1) on the unexplained part of the added regressor from (2).

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线性回归代写

统计代写|线性回归代写Linear Regression代考|ADDING A REGRESSOR TO A SIMPLE LINEAR REGRESSION MODEL

我们从响应$Y$和简单的线性回归均值函数开始
$$
\mathrm{E}\left(Y \mid X_1=x_1\right)=\beta_0+\beta_1 x_1
$$
现在假设我们有第二个变量$X_2$，并且希望了解$Y$对$X_1$和$X_2$的同时依赖性。通过将$X_2$添加到问题中，我们将得到一个同时依赖于$X_1$和$X_2$值的均值函数，
$$
\mathrm{E}\left(Y \mid X_1=x_1, X_2=x_2\right)=\beta_0+\beta_1 x_1+\beta_2 x_2
$$
添加$X_2$的主要目的是解释$Y$中尚未被$X_1$解释的部分。
联合国数据
我们将使用问题1.1中讨论的联合国数据。对于响应lifeExpF和回归因子$\log (\mathrm{ppgdp}$)的回归，我们考虑添加生育率，即每个妇女的平均子女数量。因此，人们的兴趣集中在$\log ($ iffeExpF $)$的分布上，因为$\log (\mathrm{ppgdp})$和生育率都不同。数据在UN11文件中。
图3.1a是lifeExpF在$\log (\mathrm{ppg} \mathrm{dp})$上简单回归的汇总图。这个图也可以称为边际图，因为它忽略了所有其他回归量。利用oLs拟合的边际图均值函数为
$$
\hat{\mathrm{E}}(\text { lifeExpF } \mid \log (\mathrm{ppgdp}))=29.815+5.019 \log (\mathrm{ppgdp})
$$
通过$R^2=0.596$，所以关于$60 \%$的生命指数变化可以通过$\log (p p g d p)$来解释。预期寿命指数随着$\log (p p g d p)$的增加而增加。
同样，图$3.1 \mathrm{~b}$是lifeExpF对生育率回归的边际图。这个简单的回归具有拟合的均值函数
$$
\hat{E}(\text { lifeExpFlfertility })=89.481-6.224 \text { fertility }
$$
$R^2=0.678$，所以生育率解释了$68 \%$生命指数的变化。预期寿命随着生育率的增加而下降。因此，从图3.1a中，响应lifeExpF与忽略生育率的回归量$\log (\mathrm{ppgdp})$相关，从图3.1b中，lifeExpF与忽略生育率$\log (p p g d p)$相关。

统计代写|线性回归代写Linear Regression代考|Explaining Variability

鉴于这些图表，我们对$\log (\mathrm{ppgdp})$和生育率共同解释的寿命指数变化的比例有何看法?总解释的变异必须至少是$67.8 \%$，即每个变量单独解释的变异中较大的那个，因为同时使用$\log (\mathrm{ppgdp})$和生育率肯定至少和只使用其中一个一样有信息量。如果回归量是不相关的，那么由它们共同解释的变异将等于单独解释的变异的总和。在这个例子中，解释的个体变化的总和超过$100 \%, 59.6 \%+67.8 \%$$=127.4 \%$。如图3.2所示，回归量是相关的，所以这个简单的加法公式不适用。如果回归量部分地解释了相同的变化，那么两个变量解释的变化可以小于解释的单个变化的总和。如果两个变量共同作用，那么知道两个变量比只知道其中一个变量提供更多的信息，那么总数就会超过总和。例如，矩形的面积可能仅由长度或宽度来确定，但如果同时考虑两者，则可以精确地确定面积。正是由于不能从边际关系中预测联合关系，使得多元回归丰富而复杂。

为了获得将生育率添加到已经包含$\log (\mathrm{ppgdp})$的模型中的效果，我们需要检查未由$\log (p p g d p)$解释的响应lifeExpF部分和未由$\log (p p g d p)$解释的新回归因子生育率部分。

计算响应lifeExpF在第一个回归量$\log (\mathrm{ppgdp})$上的回归，对应于图3.1a所示的ols行。拟合方程如(3.2)所示。保留这个回归的残差。这些残差是响应lifeExpF的一部分，不能用$\log (\mathrm{ppg} \mathrm{dp})$上的回归来解释。

计算生育率对$\log ($ ppgdp的回归，对应图3.2。也保留这个回归的残差。这些残差是新回归因子生育率的一部分，不能用$\log ($ ppgdp $)$来解释。

添加变量图是(1)中响应的未解释部分与(2)中添加回归量的未解释部分的关系。

统计代写|线性回归代写Linear Regression代考

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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。

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统计代写|线性回归代写Linear Regression代考|STAT501

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统计代写|线性回归代写Linear Regression代考|STAT501

统计代写|线性回归代写Linear Regression代考|ORDINARY LEAST SQUARES ESTIMATION

Many methods have been suggested for obtaining estimates of parameters in a model. The method discussed here is called ordinary least squares, or ols, in which parameter estimates are chosen to minimize a quantity called the residual sum of squares. A formal development of the least squares estimates is given in Appendix A.3.

Parameters are unknown quantities that characterize a model. Estimates of parameters are computable functions of data and are therefore statistics. To keep this distinction clear, parameters are denoted by Greek letters like $\alpha, \beta$, $\gamma$, and $\sigma$, and estimates of parameters are denoted by putting a “hat” over the corresponding Greek letter. For example, $\hat{\beta}_1$ (read “beta one hat”) is the estimator of $\beta_1$, and $\hat{\sigma}^2$ is the estimator of $\sigma^2$. The fitted value for case $i$ is given by $\hat{\mathrm{E}}\left(Y \mid X=x_i\right)$, for which we use the shorthand notation $\hat{y}_i$,
$$
\hat{y}_i=\hat{\mathrm{E}}\left(Y \mid X=x_i\right)=\hat{\beta}_0+\hat{\beta}_1 x_i
$$
Although the $e_i$ are random variables and not parameters, we shall use the same hat notation to specify the residuals: the residual for the $i$ th case, denoted $\hat{e}_i$, is given by the equation
$$
\hat{e}_i=y_i-\hat{\mathrm{E}}\left(Y \mid X=x_i\right)=y_i-\hat{y}_i=y_i-\left(\hat{\beta}_0+\hat{\beta}_1 x_i\right) \quad i=1, \ldots, n
$$
which should be compared with the equation for the statistical errors,
$$
e_i=y_i-\left(\beta_0+\beta_1 x_i\right) \quad i=1, \ldots, n
$$

统计代写|线性回归代写Linear Regression代考|LEAST SQUARES CRITERION

The criterion function for obtaining estimators is based on the residuals, which are the vertical distances between the fitted line and the actual $y$-values, as illustrated in Figure 2.2. The residuals reflect the inherent asymmetry in the roles of the response and the predictor in regression problems.
The ols estimators are those values $\beta_0$ and $\beta_1$ that minimize the function ${ }^2$
$$
\operatorname{RSS}\left(\beta_0, \beta_1\right)=\sum_{i=1}^n\left[y_i-\left(\beta_0+\beta_1 x_i\right)\right]^2
$$
When evaluated at $\left(\hat{\beta}_0, \hat{\beta}_1\right)$, we call the quantity $\operatorname{RSS}\left(\hat{\beta}_0, \hat{\beta}_1\right)$ the residual sum of squares, or just RSS.
The least squares estimates can be derived in many ways, one of which is outlined in Appendix A.3. They are given by the expressions
$$
\begin{aligned}
& \hat{\beta}1=\frac{\mathrm{SXY}}{\mathrm{SXX}}=r{x y} \frac{\mathrm{SD}y}{\mathrm{SD}_x}=r{x y}\left(\frac{\mathrm{SYY}}{\mathrm{SXX}}\right)^{1 / 2} \
& \hat{\beta}_0=\bar{y}-\hat{\beta}_1 \bar{x}
\end{aligned}
$$
The several forms for $\hat{\beta}_1$ are all equivalent.
We emphasize again that ols produces estimates of parameters but not the actual values of the parameters. As a demonstration, the data in Figure 2.2 were created by setting the $x_i$ to be random sample of 20 numbers from a normal distribution with mean 2 and variance 1.5 and then computing $y_i=0.7+0.8 x_i+e_i$, where the errors were sampled from a normal distribution with mean 0 and variance 1 . The graph of the true mean function is shown in Figure 2.2 as a dashed line, and it seems to match the data poorly compared with ols, given by the solid line. Since ols minimizes (2.4), it will always fit at least as well as, and generally better than, the true mean function.
Using Forbes’s data to illustrate computations, we will write $\bar{x}$ to be the sample mean of bp and $\bar{y}$ to be the sample mean of lpres. The quantities needed for computing the least squares estimators are
$$
\begin{array}{lll}
\bar{x}=202.9529 & \mathrm{SXX}=530.7824 & \mathrm{SXY}=475.3122 \
\bar{y}=139.6053 & \mathrm{SYY}=427.7942 &
\end{array}
$$
The quantity SYY, although not yet needed, is given for completeness. In the rare instances that regression calculations are not done using statistical software, intermediate calculations such as these should be done as accurately as possible, and rounding should be done only to final results. We will generally display final results with two or three digits beyond the decimal point. Using (2.6), we find
$$
\begin{aligned}
& \hat{\beta}_1=\frac{S X Y}{S X X}=0.895 \
& \hat{\beta}_0=\bar{y}-\hat{\beta}_1 \bar{x}=-42.138
\end{aligned}
$$

统计代写|线性回归代写Linear Regression代考|STAT501

线性回归代写

统计代写|线性回归代写Linear Regression代考|ORDINARY LEAST SQUARES ESTIMATION

已经提出了许多方法来获得模型中参数的估计。这里讨论的方法称为普通最小二乘法，或ols，其中选择参数估计来最小化称为残差平方和的量。附录A.3给出了最小二乘估计的正式发展。

参数是表征模型的未知量。参数的估计是数据的可计算函数，因此是统计。为了保持这种区别，参数用希腊字母表示，如$\alpha, \beta$、$\gamma$和$\sigma$，参数的估计通过在相应的希腊字母上加上一个“帽子”来表示。例如，$\hat{\beta}_1$(读作“beta one hat”)是$\beta_1$的估计量，$\hat{\sigma}^2$是$\sigma^2$的估计量。情况$i$的拟合值由$\hat{\mathrm{E}}\left(Y \mid X=x_i\right)$给出，对此我们使用速记符号$\hat{y}_i$，
$$
\hat{y}_i=\hat{\mathrm{E}}\left(Y \mid X=x_i\right)=\hat{\beta}_0+\hat{\beta}_1 x_i
$$
虽然$e_i$是随机变量而不是参数，但我们将使用相同的符号来指定残差:第$i$种情况的残差，记为$\hat{e}_i$，由方程给出
$$
\hat{e}_i=y_i-\hat{\mathrm{E}}\left(Y \mid X=x_i\right)=y_i-\hat{y}_i=y_i-\left(\hat{\beta}_0+\hat{\beta}_1 x_i\right) \quad i=1, \ldots, n
$$
应该与统计误差方程进行比较，
$$
e_i=y_i-\left(\beta_0+\beta_1 x_i\right) \quad i=1, \ldots, n
$$

统计代写|线性回归代写Linear Regression代考|LEAST SQUARES CRITERION

获得估计量的准则函数基于残差，残差是拟合线与实际$y$ -值之间的垂直距离，如图2.2所示。残差反映了响应和预测因子在回归问题中的作用的固有不对称性。
ols估计量是那些使函数${ }^2$最小的值$\beta_0$和$\beta_1$
$$
\operatorname{RSS}\left(\beta_0, \beta_1\right)=\sum_{i=1}^n\left[y_i-\left(\beta_0+\beta_1 x_i\right)\right]^2
$$
在$\left(\hat{\beta}_0, \hat{\beta}_1\right)$求值时，我们称这个量$\operatorname{RSS}\left(\hat{\beta}_0, \hat{\beta}_1\right)$为残差平方和，简称RSS。
最小二乘估计可以通过多种方式推导，附录A.3概述了其中一种方法。它们由表达式给出
$$
\begin{aligned}
& \hat{\beta}1=\frac{\mathrm{SXY}}{\mathrm{SXX}}=r{x y} \frac{\mathrm{SD}y}{\mathrm{SD}_x}=r{x y}\left(\frac{\mathrm{SYY}}{\mathrm{SXX}}\right)^{1 / 2} \
& \hat{\beta}_0=\bar{y}-\hat{\beta}_1 \bar{x}
\end{aligned}
$$
$\hat{\beta}_1$的几种形式都是等效的。
我们再次强调，ols产生的是参数的估计值，而不是参数的实际值。作为演示，图2.2中的数据是这样创建的:将$x_i$设置为均值为2，方差为1.5的正态分布中的20个数字的随机样本，然后计算$y_i=0.7+0.8 x_i+e_i$，其中误差是从均值为0，方差为1的正态分布中采样的。真实均值函数的图形如图2.2所示为虚线，与实线给出的ols相比，它似乎与数据匹配得很差。由于ols最小化(2.4)，它总是至少与真实均值函数一样适合，并且通常比真实均值函数更好。
使用福布斯的数据来说明计算，我们将写$\bar{x}$为bp的样本均值，$\bar{y}$为lpres的样本均值。计算最小二乘估计量所需的量是
$$
\begin{array}{lll}
\bar{x}=202.9529 & \mathrm{SXX}=530.7824 & \mathrm{SXY}=475.3122 \
\bar{y}=139.6053 & \mathrm{SYY}=427.7942 &
\end{array}
$$
数量SYY，虽然还不需要，但为了完整起见。在不使用统计软件进行回归计算的极少数情况下，应该尽可能准确地进行诸如此类的中间计算，并且应该只对最终结果进行舍入。我们通常会在小数点后显示两到三位数字的最终结果。使用(2.6)，我们发现
$$
\begin{aligned}
& \hat{\beta}_1=\frac{S X Y}{S X X}=0.895 \
& \hat{\beta}_0=\bar{y}-\hat{\beta}_1 \bar{x}=-42.138
\end{aligned}
$$

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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。

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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。

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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。

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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Regularization methods

如果你也在 怎样代写时间序列分析Time-Series 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。时间序列分析Time-Series Analysis是在数学中，是按时间顺序索引（或列出或绘制）的一系列数据点。最常见的是，一个时间序列是在连续的等距的时间点上的一个序列。因此，它是一个离散时间数据的序列。时间序列的例子有海洋潮汐的高度、太阳黑子的数量和道琼斯工业平均指数的每日收盘值。

时间序列分析Time-Series Analysis分析包括分析时间序列数据的方法，以提取有意义的统计数据和数据的其他特征。时间序列预测是使用一个模型来预测基于先前观察到的值的未来值。虽然经常采用回归分析的方式来测试一个或多个不同时间序列之间的关系，但这种类型的分析通常不被称为 “时间序列分析”，它特别指的是单一序列中不同时间点之间的关系。中断的时间序列分析是用来检测一个时间序列从之前到之后的演变变化，这种变化可能会影响基础变量。

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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Regularization methods

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Regularization methods

Let $\mathbf{Z}t=\left[Z{1, t}, Z_{2, t}, \ldots, Z_{m, t}\right]^{\prime}, t=1,2, \ldots, n$, be a zero-mean $m$-dimensional time series with $n$ observations. It is well known that the least squares method can be used to fit the VAR $(p)$ model by minimizing
$$
\sum_{t=1}^n\left|\mathbf{Z}t-\sum{k=1}^p \mathbf{\Phi}k \mathbf{Z}{t-k}\right|_2,
$$
where ||$_2$ is Euclidean $\left(L^2\right)$ norm of a vector. In practice, more compactly, with data $\mathbf{Z}t=\left[Z{1, t}\right.$, $\left.Z_{2, t}, \ldots, Z_{m, t}\right]^{\prime}, t=1,2, \ldots, n$, we can present the VAR $(p)$ model in Eq. (10.2) in the matrix form,
$$
\underset{n \times m}{\mathbf{Y}}=\underset{(n \times m p)}{\mathbf{X}} \underset{(m p \times m)}{\mathbf{D}}+\underset{(n \times m)}{\boldsymbol{\xi}},
$$
where
$$
\mathbf{Y}=\left[\begin{array}{c}
\mathbf{Z}1^{\prime} \ \mathbf{Z}_2^{\prime} \ \vdots \ \mathbf{Z}_n^{\prime} \end{array}\right], \mathbf{X}=\left[\begin{array}{c} \mathbf{X}_1^{\prime} \ \mathbf{X}_2^{\prime} \ \vdots \ \mathbf{X}_n^{\prime} \end{array}\right], \boldsymbol{\Phi}=\left[\begin{array}{c} \boldsymbol{\Phi}_1^{\prime} \ \boldsymbol{\Phi}_2^{\prime} \ \vdots \ \boldsymbol{\Phi}_p^{\prime} \end{array}\right], \boldsymbol{\xi}=\left[\begin{array}{c} \mathbf{a}_1^{\prime} \ \mathbf{a}_2^{\prime} \ \vdots \ \mathbf{a}_n^{\prime} \end{array}\right], $$ and $$ \mathbf{X}_t^{\prime}=\left[\mathbf{Z}{t-1}^{\prime}, \mathbf{Z}{t-2}^{\prime}, \ldots, \mathbf{Z}{t-p}^{\prime}\right]
$$
So, minimizing Eq. (10.3) is equivalent to
$$
\underset{\boldsymbol{\Phi}}{\operatorname{argmin}}|\mathbf{Y}-\mathbf{X \Phi}|_F
$$
where ||$_F$ is the Frobenius norm of the matrix.
For a VAR model in high-dimensional setting, many regularization methods have been developed, which assume sparse structures on coefficient matrices $\boldsymbol{\Phi}_k$ and use regularization procedure to estimate parameters. These methods include the Lasso (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) method, the lag-weighted lasso method, and the hierarchical vector autoregression method, among others.

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|The lasso method

One of the most commonly used regularization methods is the lasso method proposed by Tibshirani (1996) and extended to the vector time series setting by Hsu et al. (2008). Formally, the estimation procedure for the VAR model is through
$$
\underset{\boldsymbol{\Phi}}{\operatorname{argmin}}\left{|\mathbf{Y}-\mathbf{X} \boldsymbol{\Phi}|_F+\lambda|\operatorname{vec}(\boldsymbol{\Phi})|_1\right},
$$
where the second term is the regularization through $L_1$ penalty with $\lambda$ being its control parameter. $\lambda$ can be determined by cross-validation. The lasso method does not impose any special assumption on the relationship of lag orders and tends to over select the lag order $p$ of the VAR model. This leads us to the development of some modified methods.
The lag-weighted lasso method
Song and Bickel (2011) proposed a method that incorporates the lag-weighted lasso (lasso and group lasso structures) approach for the high-dimensional VAR model. They placed group lasso penalties introduced by Yuan and Lin (2006) on the off-diagonal terms and lasso penalties on the diagonal terms. More specifically, if we denote $\boldsymbol{\Phi}(j,-j)$ as the vector composed of offdiagonal elements $\left{\phi_{j, i}\right}_{i \neq j}$, and $\boldsymbol{\Phi}k(j, j)$ as the $j$ thdiagonal element of $\boldsymbol{\Phi}_k$, then the regularization for $\boldsymbol{\Phi}_k$ is $$ \sum{j=1}^m\left|\boldsymbol{\Phi}k(j,-j) \mathbf{W}(-j)\right|_2+\lambda \sum{j=1}^m w_j\left|\boldsymbol{\Phi}k(j, j)\right|, $$ where $\mathbf{W}(-j)=\operatorname{diag}\left(w_1, \ldots, w{j-1}, w_{j+1}, \ldots, w_m\right)$, an $(m-1) \times(m-1)$ diagonal matrix with $w_j$ being the positive real-valued weight associated with the $j$ th variable for $1 \leq j \leq m$, which is chosen to be the standard deviation of $Z_{j, t} . \lambda$ is the control parameter that controls the extent to which other lags are less informative than its own lags. The first term of Eq. (10.7) is the group lasso penalty, the second term is the lasso penalty, and they impose regularization on other lags and its own lags, respectively. Let $0<\alpha<1$ and $(k)^\alpha$ be the other control parameter for different regularization for different lags; the estimation procedure is based on
$$
\underset{\boldsymbol{\Phi}1, \ldots, \boldsymbol{\Phi}_p}{\arg \min _k}\left{|\mathbf{Y}-\mathbf{X} \boldsymbol{\Phi}|_F+\sum{k=1}^p k^\alpha\left[\sum_{j=1}^m\left|\boldsymbol{\Phi}k(j,-j) \mathbf{W}(-j)\right|_2+\lambda \sum{j=1}^m w_j\left|\boldsymbol{\Phi}_k(j, j)\right|_1\right]\right}
$$

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时间序列代写

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Regularization methods

设$\mathbf{Z}t=\left[Z{1, t}, Z_{2, t}, \ldots, Z_{m, t}\right]^{\prime}, t=1,2, \ldots, n$为具有$n$观测值的零均值$m$维时间序列。众所周知，最小二乘法可以通过最小化来拟合VAR $(p)$模型
$$
\sum_{t=1}^n\left|\mathbf{Z}t-\sum{k=1}^p \mathbf{\Phi}k \mathbf{Z}{t-k}\right|2, $$ 其中|| $_2$为向量的欧几里得$\left(L^2\right)$范数。在实践中，更简洁地说，对于数据$\mathbf{Z}t=\left[Z{1, t}\right.$, $\left.Z{2, t}, \ldots, Z_{m, t}\right]^{\prime}, t=1,2, \ldots, n$，我们可以将Eq.(10.2)中的VAR $(p)$模型以矩阵形式表示，
$$
\underset{n \times m}{\mathbf{Y}}=\underset{(n \times m p)}{\mathbf{X}} \underset{(m p \times m)}{\mathbf{D}}+\underset{(n \times m)}{\boldsymbol{\xi}},
$$
在哪里
$$
\mathbf{Y}=\left[\begin{array}{c}
\mathbf{Z}1^{\prime} \ \mathbf{Z}_2^{\prime} \ \vdots \ \mathbf{Z}_n^{\prime} \end{array}\right], \mathbf{X}=\left[\begin{array}{c} \mathbf{X}_1^{\prime} \ \mathbf{X}_2^{\prime} \ \vdots \ \mathbf{X}_n^{\prime} \end{array}\right], \boldsymbol{\Phi}=\left[\begin{array}{c} \boldsymbol{\Phi}_1^{\prime} \ \boldsymbol{\Phi}_2^{\prime} \ \vdots \ \boldsymbol{\Phi}_p^{\prime} \end{array}\right], \boldsymbol{\xi}=\left[\begin{array}{c} \mathbf{a}_1^{\prime} \ \mathbf{a}_2^{\prime} \ \vdots \ \mathbf{a}_n^{\prime} \end{array}\right], $$和$$ \mathbf{X}_t^{\prime}=\left[\mathbf{Z}{t-1}^{\prime}, \mathbf{Z}{t-2}^{\prime}, \ldots, \mathbf{Z}{t-p}^{\prime}\right]
$$
最小化式(10.3)就等于
$$
\underset{\boldsymbol{\Phi}}{\operatorname{argmin}}|\mathbf{Y}-\mathbf{X \Phi}|_F
$$
其中|| $_F$为矩阵的Frobenius范数。
对于高维环境下的VAR模型，人们发展了许多正则化方法，这些方法在系数矩阵$\boldsymbol{\Phi}_k$上假设稀疏结构，并使用正则化过程来估计参数。这些方法包括Lasso(最小绝对收缩和选择算子)方法、滞后加权Lasso方法和分层向量自回归方法等。

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|The lasso method

最常用的正则化方法之一是Tibshirani(1996)提出的lasso方法，Hsu等人(2008)将其扩展到向量时间序列设置。形式上，VAR模型的估计过程是通过的
$$
\underset{\boldsymbol{\Phi}}{\operatorname{argmin}}\left{|\mathbf{Y}-\mathbf{X} \boldsymbol{\Phi}|F+\lambda|\operatorname{vec}(\boldsymbol{\Phi})|_1\right}, $$ 其中第二项是通过$L_1$惩罚进行正则化，$\lambda$是其控制参数。$\lambda$可以通过交叉验证来确定。lasso方法没有对滞后阶数之间的关系作任何特殊的假设，并倾向于过度选择VAR模型的滞后阶数$p$。这导致我们发展了一些改进的方法。 滞后加权套索法 Song和Bickel(2011)提出了一种将滞后加权套索(套索和组套索结构)方法纳入高维VAR模型的方法。他们将Yuan和Lin(2006)引入的套索罚放在非对角线项上，套索罚放在对角线项上。更具体地说，如果我们将$\boldsymbol{\Phi}(j,-j)$表示为由非对角元素$\left{\phi{j, i}\right}{i \neq j}$组成的向量，将$\boldsymbol{\Phi}k(j, j)$表示为$\boldsymbol{\Phi}_k$的$j$的th对角元素，则$\boldsymbol{\Phi}_k$的正则化为$$ \sum{j=1}^m\left|\boldsymbol{\Phi}k(j,-j) \mathbf{W}(-j)\right|_2+\lambda \sum{j=1}^m w_j\left|\boldsymbol{\Phi}k(j, j)\right|, $$，其中$\mathbf{W}(-j)=\operatorname{diag}\left(w_1, \ldots, w{j-1}, w{j+1}, \ldots, w_m\right)$是$(m-1) \times(m-1)$对角矩阵，$w_j$是$1 \leq j \leq m$的变量与$j$相关联的正实值权，选择为$Z_{j, t} . \lambda$的标准差是控制参数，它控制其他滞后比自身滞后信息量少的程度。Eq.(10.7)的第一项是group lasso penalty，第二项是group lasso penalty，它们分别对其他lag和自身lag进行正则化。设$0<\alpha<1$和$(k)^\alpha$为针对不同滞后的不同正则化的另一个控制参数;估计过程是基于
$$
\underset{\boldsymbol{\Phi}1, \ldots, \boldsymbol{\Phi}p}{\arg \min _k}\left{|\mathbf{Y}-\mathbf{X} \boldsymbol{\Phi}|_F+\sum{k=1}^p k^\alpha\left[\sum{j=1}^m\left|\boldsymbol{\Phi}k(j,-j) \mathbf{W}(-j)\right|_2+\lambda \sum{j=1}^m w_j\left|\boldsymbol{\Phi}_k(j, j)\right|_1\right]\right}
$$

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考

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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？
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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Spectrum analysis of a nonstationary vector time series

如果你也在 怎样代写时间序列分析Time-Series 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。时间序列分析Time-Series Analysis是在数学中，是按时间顺序索引（或列出或绘制）的一系列数据点。最常见的是，一个时间序列是在连续的等距的时间点上的一个序列。因此，它是一个离散时间数据的序列。时间序列的例子有海洋潮汐的高度、太阳黑子的数量和道琼斯工业平均指数的每日收盘值。

时间序列分析Time-Series Analysis分析包括分析时间序列数据的方法，以提取有意义的统计数据和数据的其他特征。时间序列预测是使用一个模型来预测基于先前观察到的值的未来值。虽然经常采用回归分析的方式来测试一个或多个不同时间序列之间的关系，但这种类型的分析通常不被称为 “时间序列分析”，它特别指的是单一序列中不同时间点之间的关系。中断的时间序列分析是用来检测一个时间序列从之前到之后的演变变化，这种变化可能会影响基础变量。

时间序列分析Time-Series Analysis代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。最高质量的时间序列分析Time-Series Analysis作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此时间序列分析Time-Series Analysis作业代写的价格不固定。通常在专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。

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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Spectrum analysis of a nonstationary vector time series

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Spectrum analysis of a nonstationary vector time series

For a nonstationary time series, we normally use some transformation like variance stabilization and/or differencing to reduce it to stationary before performing its spectral matrix estimation. However, there are many kinds of nonstationary time series that cannot be reduced to stationary by these transformations. Let us first consider a univariate case. There are many univariate nonstationary processes $Z_t$, which cannot be represented by $Z_t=\int_{-\pi}^\pi e^{i \omega t} d U(\omega)$ given in Eq. $(9.1)$, because the function $\phi(\omega)=e^{i \omega t}$ as a sine and cosine waves is stationary. Priestley $\left(1965,1966\right.$, and 1967) has pointed out that in this case, instead of using $\phi(\omega)=e^{i \omega t}$, we need to consider an oscillatory function, which is a generalized Fourier transform,
$$
\phi(t, \omega)=A(t, \omega) e^{i \omega t},
$$
so that
$$
Z_t=\int_{-\pi}^\pi A(t, \omega) e^{i \omega t} d U(\omega)
$$
where $A(t, \omega)$ is a time-varying modulating or transfer function with absolute maximum at zero frequency. In other words, $Z_t$ is an oscillatory process with an evolutionary spectrum, which has the same type of physical interpretation as the spectrum of a stationary process. The main difference is that while the spectrum of a stationary process describes the power distribution across frequencies over all time, the evolutionary spectrum describes power distribution over frequency at instantaneous time. However, within this framework, letting the length of series $n \rightarrow \infty$ does not increase our knowledge about local behavior of spectrum since the pattern of the forthcoming series is different. As a result, the formulation does not allow the development of rigorous asymptotic theory of statistical inference. To overcome this problem, Dahlhaus (1996, 2000) introduced locally stationary time series that allows theoretical asymptotic analysis of the evolutionary spectrum for a univariate case, and further extended it to the multivariate case.

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Spectrum representations of a nonstationary multivariate process

Let $\left{\mathbf{Z}t: t=1, \ldots, n\right}$ be a $m$-dimensional time series. The idea of locally stationary process is to rescale the transfer function to unit time scale, such that $$ \mathbf{Z}{t, n}=\int_{-\pi}^\pi \mathbf{A}(t / n, \omega) e^{(i \omega t)} d \mathbf{U}(\omega)
$$
More rigorously, we have following definition.
Definition 9.1 The $m$-dimensional zero-mean time series $\left{\mathbf{Z}t: t=1, \ldots, n\right}$ is called locally stationary with an $(m \times m)$ matrix-valued transfer function $\mathbf{A}^0=\left[A{i, j}^0(t / n, \omega)\right]$ and mean function vector $\boldsymbol{\mu}$ if there exists a representation
$$
\mathbf{Z}t=\boldsymbol{\mu}(t / n)+\int{-\pi}^\pi \mathbf{A}^0(t / n, \omega) \exp (i \omega t) d \mathbf{U}(\omega),
$$
with the following properties:

$\mathbf{U}(\omega)$ is a complex-valued zero-mean vector process with $E\left{d \mathbf{U}(\omega) d \mathbf{U}^*(\zeta)\right}$ being the identity matrix if $\omega=\zeta$ and zero otherwise.

There exists a constant $K$ and a $(m \times m)$ matrix-valued function $\mathbf{A}(u, \omega)=\left[A_{i, j}(u, \omega)\right]$, with $\mathbf{A}(u, \omega)=\mathbf{A}(u,-\omega)^$ and $$ \sup {t, \omega}\left|A{j, k}^0(t / n, \omega)-A_{j, k}(t / n, \omega)\right| \leq K n^{-1}
$$
for all $j, k=1, \ldots, m$. Also, $\mathbf{A}(u, \omega)$ are assumed to be continuous in $u$.
Based on Definition 9.1, the time-varying power spectrum of the process is given by
$$
\mathbf{f}(u, \omega)=\mathbf{A}(u, \omega) \mathbf{A}(u, \omega)^ .
$$

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Spectrum analysis of a nonstationary vector time series

时间序列代写

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Spectrum analysis of a nonstationary vector time series

对于非平稳时间序列，在进行谱矩阵估计之前，我们通常使用方差稳定和/或差分等变换将其降至平稳状态。然而，有许多种类的非平稳时间序列不能通过这些变换降为平稳。让我们首先考虑一个单变量的情况。有许多单变量非平稳过程$Z_t$，不能用公式$(9.1)$中给出的$Z_t=\int_{-\pi}^\pi e^{i \omega t} d U(\omega)$表示，因为函数$\phi(\omega)=e^{i \omega t}$作为正弦波和余弦波是平稳的。Priestley $\left(1965,1966\right.$和1967)指出在这种情况下，我们不需要使用$\phi(\omega)=e^{i \omega t}$，我们需要考虑一个振荡函数，它是一个广义傅里叶变换，
$$
\phi(t, \omega)=A(t, \omega) e^{i \omega t},
$$
如此……以至于……
$$
Z_t=\int_{-\pi}^\pi A(t, \omega) e^{i \omega t} d U(\omega)
$$
其中$A(t, \omega)$为时变调制或传递函数，在零频率处具有绝对最大值。换句话说，$Z_t$是一个具有进化谱的振荡过程，它与平稳过程的谱具有相同类型的物理解释。主要区别在于，平稳过程的频谱描述的是所有时间内跨频率的功率分布，而进化频谱描述的是瞬时频率的功率分布。然而，在这个框架内，让序列的长度$n \rightarrow \infty$并不能增加我们对频谱局部行为的了解，因为即将到来的序列的模式是不同的。因此，该公式不允许发展严格的统计推断渐近理论。为了克服这个问题，Dahlhaus(1996,2000)引入了局部平稳时间序列，允许对单变量情况下的进化谱进行理论渐近分析，并进一步将其扩展到多变量情况。

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Spectrum representations of a nonstationary multivariate process

设$\left{\mathbf{Z}t: t=1, \ldots, n\right}$为$m$维时间序列。局部平稳过程的思想是将传递函数重新调整为单位时间尺度，例如$$ \mathbf{Z}{t, n}=\int_{-\pi}^\pi \mathbf{A}(t / n, \omega) e^{(i \omega t)} d \mathbf{U}(\omega)
$$
更严格地说，我们有以下定义。
9.1如果存在表示形式，则称$m$维零均值时间序列$\left{\mathbf{Z}t: t=1, \ldots, n\right}$具有$(m \times m)$矩阵值传递函数$\mathbf{A}^0=\left[A{i, j}^0(t / n, \omega)\right]$和均值函数向量$\boldsymbol{\mu}$的局部平稳
$$
\mathbf{Z}t=\boldsymbol{\mu}(t / n)+\int{-\pi}^\pi \mathbf{A}^0(t / n, \omega) \exp (i \omega t) d \mathbf{U}(\omega),
$$
具有以下属性:

$\mathbf{U}(\omega)$ 是一个复值零均值向量过程，如果$\omega=\zeta$为单位矩阵$E\left{d \mathbf{U}(\omega) d \mathbf{U}^*(\zeta)\right}$，否则为零。

存在一个常数 $K$ 还有 $(m \times m)$ 矩阵值函数 $\mathbf{A}(u, \omega)=\left[A_{i, j}(u, \omega)\right]$， with $\mathbf{A}(u, \omega)=\mathbf{A}(u,-\omega)^$ 和 $$ \sup {t, \omega}\left|A{j, k}^0(t / n, \omega)-A_{j, k}(t / n, \omega)\right| \leq K n^{-1}
$$
对所有人 $j, k=1, \ldots, m$． 还有， $\mathbf{A}(u, \omega)$ 是连续的 $u$．
根据定义9.1，过程的时变功率谱为
$$
\mathbf{f}(u, \omega)=\mathbf{A}(u, \omega) \mathbf{A}(u, \omega)^ .
$$

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考

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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。

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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|The smoothed spectrum matrix

如果你也在 怎样代写时间序列分析Time-Series 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。时间序列分析Time-Series Analysis是在数学中，是按时间顺序索引（或列出或绘制）的一系列数据点。最常见的是，一个时间序列是在连续的等距的时间点上的一个序列。因此，它是一个离散时间数据的序列。时间序列的例子有海洋潮汐的高度、太阳黑子的数量和道琼斯工业平均指数的每日收盘值。

时间序列分析Time-Series Analysis分析包括分析时间序列数据的方法，以提取有意义的统计数据和数据的其他特征。时间序列预测是使用一个模型来预测基于先前观察到的值的未来值。虽然经常采用回归分析的方式来测试一个或多个不同时间序列之间的关系，但这种类型的分析通常不被称为 “时间序列分析”，它特别指的是单一序列中不同时间点之间的关系。中断的时间序列分析是用来检测一个时间序列从之前到之后的演变变化，这种变化可能会影响基础变量。

时间序列分析Time-Series Analysis代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。最高质量的时间序列分析Time-Series Analysis作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此时间序列分析Time-Series Analysis作业代写的价格不固定。通常在专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。

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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|The smoothed spectrum matrix

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|The smoothed spectrum matrix

Given a zero-mean $m$-dimensional time series, $\mathbf{Z}1, \mathbf{Z}_2, \ldots$, and $\mathbf{Z}_n$, its Fourier transform at the Fourier frequencies $\omega_p=2 \pi p / n,-[(n-1) / 2] \leq p \leq[n / 2]$, is $$ \mathbf{Y}\left(\omega_p\right)=\frac{1}{\sqrt{2 \pi n}} \sum{t=1}^n \mathbf{Z}_t \exp \left(-i \omega_p t\right) .
$$
Then, the $m \times m$ sample spectrum matrix, which is also known as periodogram matrix, is simply the extension of Eqs. (9.9)-(9.11). Thus,

$$
\begin{aligned}
\widetilde{\mathbf{f}}\left(\omega_p\right) & =\mathbf{Y}\left(\omega_p\right) \mathbf{Y}^\left(\omega_p\right)=\left|\mathbf{Y}\left(\omega_p\right)\right|^2=\frac{1}{2 \pi n}\left|\sum_{t=1}^n \mathbf{Z}t \exp \left(-i \omega_p t\right)\right|^2 \ & =\frac{1}{2 \pi n}\left[\sum{t=1}^n \mathbf{Z}t \exp \left(-i \omega_p t\right)\right]\left[\sum{r=1}^n \mathbf{Z}r^{\prime} \exp \left(i \omega_p r\right)\right] \ & =\frac{1}{2 \pi n} \sum{t=1}^n \sum_{r=1}^n \mathbf{Z}t \mathbf{Z}_r^{\prime} e^{-i \omega_p(t-r)} \ & =\frac{1}{2 \pi} \sum{k=-(n-1)}^{(n-1)} \hat{\mathbf{\Gamma}}(k) e^{-i \omega_p k} \
& =\frac{1}{2 \pi}\left[\hat{\mathbf{\Gamma}}(0)+2 \sum_{k=1}^{(n-1)} \hat{\boldsymbol{\Gamma}}(k) e^{-i \omega_p k}\right]=\left[\widetilde{f}{i, j}\left(\omega_p\right)\right], \end{aligned} $$ where $$ \begin{gathered} \hat{\boldsymbol{\Gamma}}(k)=\left[\hat{\gamma}{i, j}(k)\right], \
\tilde{f}{i, j}\left(\omega_p\right)=\frac{1}{2 \pi} \sum{k=-(n-1)}^{(n-1)} \hat{\gamma}{i, j}(k) e^{-i \omega_p k}=y_i\left(\omega_p\right) y_j^\left(\omega_p\right),
\end{gathered}
$$
and
$$
y_i\left(\omega_p\right)=\frac{1}{\sqrt{2 \pi n}} \sum{t=1}^n Z_{i, t} e^{-i \omega_p t} .
$$

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Multitaper smoothing

Developed by Thompson (1982) for univariate processes and extended by Walden (2000) for multivariate processes, multitaper smoothing is another useful way to estimate power spectrum density that balances the bias and variance of nonparametric spectral estimation. The multitaper reduces estimation bias by averaging modified periodograms obtained using a family of mutually orthogonal tapers from the same sample data. Let $h_j(t)$ for $t=1, \ldots, n$ and $j=1, \ldots, n$, be $n$ orthonormal tapers such that
$$
\begin{aligned}
& \sum_{t=1}^n h_j^2(t)=1, \text { and } \
& \sum_{t=1}^n h_i(t) h_j(t)=0,(i \neq j) .
\end{aligned}
$$
From Eq. (9.45), we note that
$$
\begin{aligned}
\widetilde{\mathbf{f}}(\omega) & =\frac{1}{2 \pi} \sum_{k=-(n-1)}^{(n-1)} \hat{\boldsymbol{\Gamma}}(k) e^{-i \omega k} \
& =\frac{1}{\sqrt{2 \pi n}} \sum_{t=1}^n \mathbf{Z}t e^{-i \omega t} \frac{1}{\sqrt{2 \pi n}} \sum{t=1}^n \mathbf{Z}t^{\prime} e^{i \omega t} \ & =\widetilde{\mathbf{Y}}(\omega) \widetilde{\mathbf{Y}}^(\omega), \end{aligned} $$ where $\widetilde{\mathbf{Y}}(\omega)=\frac{1}{\sqrt{2 \pi n}} \sum{t=1}^n \mathbf{Z}t e^{-i \omega t}$ is the discrete Fourier transform of $\mathbf{Z}_t$. The multitaper power spectral estimator at frequency $\omega$ is $$ \hat{\mathbf{f}}_M(\omega)=\frac{1}{K} \sum{j=1}^K \hat{\mathbf{Y}}j(\omega) \hat{\mathbf{Y}}_j^(\omega),
$$
where $K$ is chosen through the method shown below and $\hat{\mathbf{Y}}_j(\omega)$ is the tapered Fourier transform such that
$$
\hat{\mathbf{Y}}_j(\omega)=\frac{1}{\sqrt{2 \pi n}} \sum{t=1}^n h_j(t) \mathbf{Z}_t \exp (-i \omega t) .
$$

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|The smoothed spectrum matrix

时间序列代写

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|The smoothed spectrum matrix

给定零均值$m$维时间序列$\mathbf{Z}1, \mathbf{Z}_2, \ldots$和$\mathbf{Z}_n$，其傅里叶变换在傅里叶频率$\omega_p=2 \pi p / n,-[(n-1) / 2] \leq p \leq[n / 2]$处为$$ \mathbf{Y}\left(\omega_p\right)=\frac{1}{\sqrt{2 \pi n}} \sum{t=1}^n \mathbf{Z}_t \exp \left(-i \omega_p t\right) .
$$
那么，$m \times m$样本频谱矩阵，又称周期图矩阵，就是方程的扩展。(9.9)-(9.11)。因此，

$$
\begin{aligned}
\widetilde{\mathbf{f}}\left(\omega_p\right) & =\mathbf{Y}\left(\omega_p\right) \mathbf{Y}^\left(\omega_p\right)=\left|\mathbf{Y}\left(\omega_p\right)\right|^2=\frac{1}{2 \pi n}\left|\sum_{t=1}^n \mathbf{Z}t \exp \left(-i \omega_p t\right)\right|^2 \ & =\frac{1}{2 \pi n}\left[\sum{t=1}^n \mathbf{Z}t \exp \left(-i \omega_p t\right)\right]\left[\sum{r=1}^n \mathbf{Z}r^{\prime} \exp \left(i \omega_p r\right)\right] \ & =\frac{1}{2 \pi n} \sum{t=1}^n \sum_{r=1}^n \mathbf{Z}t \mathbf{Z}r^{\prime} e^{-i \omega_p(t-r)} \ & =\frac{1}{2 \pi} \sum{k=-(n-1)}^{(n-1)} \hat{\mathbf{\Gamma}}(k) e^{-i \omega_p k} \ & =\frac{1}{2 \pi}\left[\hat{\mathbf{\Gamma}}(0)+2 \sum{k=1}^{(n-1)} \hat{\boldsymbol{\Gamma}}(k) e^{-i \omega_p k}\right]=\left[\widetilde{f}{i, j}\left(\omega_p\right)\right], \end{aligned} $$ 在哪里$$ \begin{gathered} \hat{\boldsymbol{\Gamma}}(k)=\left[\hat{\gamma}{i, j}(k)\right], \
\tilde{f}{i, j}\left(\omega_p\right)=\frac{1}{2 \pi} \sum{k=-(n-1)}^{(n-1)} \hat{\gamma}{i, j}(k) e^{-i \omega_p k}=y_i\left(\omega_p\right) y_j^\left(\omega_p\right),
\end{gathered}
$$
和
$$
y_i\left(\omega_p\right)=\frac{1}{\sqrt{2 \pi n}} \sum{t=1}^n Z_{i, t} e^{-i \omega_p t} .
$$

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Multitaper smoothing

由Thompson(1982)为单变量过程开发并由Walden(2000)扩展为多变量过程，多锥度平滑是估计功率谱密度的另一种有用方法，可以平衡非参数谱估计的偏差和方差。多锥度通过对来自同一样本数据的一组相互正交的锥度得到的修正周期图进行平均来减少估计偏差。设$h_j(t)$为$t=1, \ldots, n$和$j=1, \ldots, n$，是$n$标准正交的圆锥，这样
$$
\begin{aligned}
& \sum_{t=1}^n h_j^2(t)=1, \text { and } \
& \sum_{t=1}^n h_i(t) h_j(t)=0,(i \neq j) .
\end{aligned}
$$
从式(9.45)中，我们注意到
$$
\begin{aligned}
\widetilde{\mathbf{f}}(\omega) & =\frac{1}{2 \pi} \sum_{k=-(n-1)}^{(n-1)} \hat{\boldsymbol{\Gamma}}(k) e^{-i \omega k} \
& =\frac{1}{\sqrt{2 \pi n}} \sum_{t=1}^n \mathbf{Z}t e^{-i \omega t} \frac{1}{\sqrt{2 \pi n}} \sum{t=1}^n \mathbf{Z}t^{\prime} e^{i \omega t} \ & =\widetilde{\mathbf{Y}}(\omega) \widetilde{\mathbf{Y}}^(\omega), \end{aligned} $$其中$\widetilde{\mathbf{Y}}(\omega)=\frac{1}{\sqrt{2 \pi n}} \sum{t=1}^n \mathbf{Z}t e^{-i \omega t}$是$\mathbf{Z}_t$的离散傅里叶变换。频率$\omega$处的多锥度功率谱估计为$$ \hat{\mathbf{f}}_M(\omega)=\frac{1}{K} \sum{j=1}^K \hat{\mathbf{Y}}j(\omega) \hat{\mathbf{Y}}_j^(\omega),
$$
其中$K$是通过下面的方法选择的$\hat{\mathbf{Y}}_j(\omega)$是这样的锥形傅里叶变换吗
$$
\hat{\mathbf{Y}}_j(\omega)=\frac{1}{\sqrt{2 \pi n}} \sum{t=1}^n h_j(t) \mathbf{Z}_t \exp (-i \omega t) .
$$

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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。

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统计代写|线性回归代写Linear Regression代考|Logarithms

如果你也在 怎样代写线性回归Linear Regression 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。线性回归Linear Regression在统计学中，是对标量响应和一个或多个解释变量（也称为因变量和自变量）之间的关系进行建模的一种线性方法。一个解释变量的情况被称为简单线性回归；对于一个以上的解释变量，这一过程被称为多元线性回归。这一术语不同于多元线性回归，在多元线性回归中，预测的是多个相关的因变量，而不是一个标量变量。

线性回归Linear Regression在线性回归中，关系是用线性预测函数建模的，其未知的模型参数是根据数据估计的。最常见的是，假设给定解释变量（或预测因子）值的响应的条件平均值是这些值的仿生函数；不太常见的是，使用条件中位数或其他一些量化指标。像所有形式的回归分析一样，线性回归关注的是给定预测因子值的反应的条件概率分布，而不是所有这些变量的联合概率分布，这是多元分析的领域。

线性回归Linear Regression代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。最高质量的线性回归Linear Regression作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此线性回归Linear Regression作业代写的价格不固定。通常在专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。

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统计代写|线性回归代写Linear Regression代考|Logarithms

统计代写|线性回归代写Linear Regression代考|Logarithms

If we start with the simple regression mean function,
$$
\mathrm{E}(Y \mid X=x)=\beta_0+\beta_1 x
$$
a useful way to interpret the coefficient $\beta_1$ is as the first derivative of the mean function with respect to $x$,
$$
\frac{d \mathrm{E}(Y \mid X=x)}{d x}=\beta_1
$$
We recall from elementary geometry that the first derivative is the rate of change, or the slope of the tangent to a curve, at a point. Since the mean function for simple regression is a straight line, the slope of the tangent is the same value $\beta_1$ for any value of $x$, and $\beta_1$ completely characterizes the change in the mean when the predictor is changed for any value of $x$.

When the predictor is replaced by $\log (x)$, the mean function as a function of $x$
$$
\mathrm{E}(Y \mid X=x)=\beta_0+\beta_1 \log (x)
$$
is no longer a straight line, but rather it is a curve. The tangent at the point $x>0$ is
$$
\frac{d \mathrm{E}(Y \mid X=x)}{d x}=\frac{\beta_1}{x}
$$
The slope of the tangent is different for each $x$ and the effect of changing $x$ on $\mathrm{E}(Y \mid X=x)$ is largest for small values of $x$ and gets smaller as $x$ is increased.
When the response is in log scale, we can get similar approximate results by exponentiating both sides of the equation:
$$
\begin{gathered}
\mathrm{E}(\log (Y) \mid X=x)=\beta_0+\beta_1 x \
\mathrm{E}(Y \mid X=x) \approx e^{\beta_0} e^{\beta_1 x}
\end{gathered}
$$
Differentiating this second equation gives
$$
\frac{d \mathrm{E}(Y \mid X=x)}{d x}=\beta_1 \mathrm{E}(Y \mid X=x)
$$

统计代写|线性回归代写Linear Regression代考|EXPERIMENTATION VERSUS OBSERVATION

There are fundamentally two types of predictors that are used in a regression analysis, experimental and observational. Experimental predictors have values that are under the control of the experimenter, while for observational predictors, the values are observed rather than set. Consider, for example, a hypothetical study of factors determining the yield of a certain crop. Experimental variables might include the amount and type of fertilizers used, the spacing of plants, and the amount of irrigation, since each of these can be assigned by the investigator to the units, which are plots of land. Observational predictors might include characteristics of the plots in the study, such as drainage, exposure, soil fertility, and weather variables. All of these are beyond the control of the experimenter, yet may have important effects on the observed yields.

The primary difference between experimental and observational predictors is in the inferences we can make. From experimental data, we can often infer causation.

If we assign the level of fertilizer to plots, usually on the basis of a randomization scheme, and observe differences due to levels of fertilizer, we can infer that the fertilizer is causing the differences. Observational predictors allow weaker inferences. We might say that weather variables are associated with yield, but the causal link is not available for variables that are not under the experimenter’s control. Some experimental designs, including those that use randomization, are constructed so that the effects of observational factors can be ignored or used in analysis of covariance (see, e.g., Cox, 1958; Oehlert, 2000).

Purely observational studies that are not under the control of the analyst can only be used to predict or model the events that were observed in the data, as in the fuel consumption example. To apply observational results to predict future values, additional assumptions about the behavior of future values compared to the behavior of the existing data must be made. From a purely observational study, we cannot infer a causal relationship without additional information external to the observational study.

统计代写|线性回归代写Linear Regression代考|Logarithms

线性回归代写

统计代写|线性回归代写Linear Regression代考|Logarithms

如果我们从简单回归均值函数开始，
$$
\mathrm{E}(Y \mid X=x)=\beta_0+\beta_1 x
$$
解释系数$\beta_1$的一种有用的方法是均值函数对$x$的一阶导数，
$$
\frac{d \mathrm{E}(Y \mid X=x)}{d x}=\beta_1
$$
我们回想一下初等几何，一阶导数是变化率，或者是曲线在一点上的切线斜率。由于简单回归的均值函数是一条直线，因此对于$x$的任何值，正切的斜率都是相同的值$\beta_1$，并且$\beta_1$完全表征了当预测器对$x$的任何值发生变化时的均值变化。

当预测器用$\log (x)$代替时，均值函数作为$x$的函数
$$
\mathrm{E}(Y \mid X=x)=\beta_0+\beta_1 \log (x)
$$
不再是一条直线，而是一条曲线。$x>0$点的切线是
$$
\frac{d \mathrm{E}(Y \mid X=x)}{d x}=\frac{\beta_1}{x}
$$
每个$x$的切线斜率是不同的，对于$x$的小值，改变$x$对$\mathrm{E}(Y \mid X=x)$的影响是最大的，并且随着$x$的增加而变小。
当响应为对数尺度时，对方程两边取幂，可以得到类似的近似结果:
$$
\begin{gathered}
\mathrm{E}(\log (Y) \mid X=x)=\beta_0+\beta_1 x \
\mathrm{E}(Y \mid X=x) \approx e^{\beta_0} e^{\beta_1 x}
\end{gathered}
$$
微分第二个方程得到
$$
\frac{d \mathrm{E}(Y \mid X=x)}{d x}=\beta_1 \mathrm{E}(Y \mid X=x)
$$

统计代写|线性回归代写Linear Regression代考|EXPERIMENTATION VERSUS OBSERVATION

在回归分析中基本上有两种类型的预测因子，实验和观察。实验预测因子的值在实验者的控制之下，而观察预测因子的值是观察到的，而不是设定的。例如，考虑一项关于决定某种作物产量的因素的假设研究。实验变量可能包括使用肥料的数量和类型、植物间距和灌溉量，因为这些都可以由调查者分配到单位，即地块。观测预测因子可能包括研究地块的特征，如排水、暴露、土壤肥力和天气变量。所有这些都是实验人员无法控制的，但可能对观察到的产量有重要影响。

实验预测和观察预测之间的主要区别在于我们可以做出的推断。从实验数据中，我们经常可以推断出因果关系。

如果我们通常在随机化方案的基础上为地块分配肥料水平，并观察由于肥料水平而产生的差异，我们可以推断肥料是造成差异的原因。观察预测允许较弱的推论。我们可能会说天气变量与产量有关，但对于不受实验者控制的变量来说，因果关系是不可用的。一些实验设计，包括那些使用随机化的实验设计，是为了忽略观察因素的影响或将其用于协方差分析(例如，参见Cox, 1958;Oehlert, 2000)。

不受分析人员控制的纯观察性研究只能用于预测或模拟数据中观察到的事件，如燃料消耗的例子。为了应用观测结果来预测未来的值，必须对未来值的行为与现有数据的行为进行比较作出额外的假设。从纯粹的观察性研究中，如果没有观察性研究之外的额外信息，我们就不能推断出因果关系。

统计代写|线性回归代写Linear Regression代考

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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。