如果你也在 怎样代写贝叶斯统计Bayesian Statistics CHS717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。贝叶斯统计Bayesian Statistics是统计学领域的一种理论，基于对概率的贝叶斯解释，其中概率表达了对某一事件的相信程度。相信的程度可以基于关于该事件的先验知识，如以前的实验结果，或基于个人对该事件的信念。这与其他一些对概率的解释不同，例如频繁主义的解释将概率视为一个事件在多次试验后的相对频率的极限。
贝叶斯统计Bayesian Statistics方法使用贝叶斯定理来计算和更新获得新数据后的概率。贝叶斯定理描述了基于数据以及关于该事件或与该事件相关的条件的先验信息或信念的事件的条件概率。例如，在贝叶斯推理中，贝叶斯定理可用于估计概率分布或统计模型的参数。由于贝叶斯统计学将概率视为信仰的程度，所以贝叶斯定理可以直接将量化信仰的概率分布分配给参数或参数集。
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统计代写|贝叶斯统计代写Bayesian Statistics代考|Radio control towers
In a hypothetical war, two radio control workers, Mr Pearson (from the county of Frequentland) and Mr Laplace (from the county of Bayesdom), sit side by side and are tasked with finding an enemy plane that has been spotted over the country’s borders. They will each feed this information to the nearest air force base(s), which will respond by sending up planes of their own. There are, however, two different air forces – one for each county. Although the air forces of Frequentland and Bayesdom share airbases, they are distinct, and only respond to Mr Pearson’s and Mr Laplace’s advice, respectively. The ongoing war, though short, has been costly to both allies, and they each want to avoid needless expenditure while still defending their territory.
Mr Pearson starts by inputting the plane’s radar information into a computer program that uses a model of a plane’s position which has been calibrated against historical enemy plane data. The result comes out instantly:
The plane is most likely 5 miles North of the town of Tunbridge Wells.
Without another moment’s thought, Mr Pearson radios the base of Tunbridge Wells, telling them to scramble all 10 available Frequentist fighter jets immediately. He then gets up and makes himself a well-earned coffee.
Mr Laplace knows from experience that the enemy has used three different flight paths to attack in the past. Accordingly, he gives these regions a high probability density in his prior for the plane’s current location and feeds this into the same computer program used by Mr Pearson. The output this time is different. By using the optional input, the program now outputs a map with the most likely regions indicated, rather than a single location. The highest posterior density is over the region near Tunbridge Wells, where Mr Pearson radioed, although the map suggests there are two other towns which might also be victims of the plane’s bombing. Accordingly, Mr Laplace radios to Tunbridge Wells, asking them to send up four jets, and to the other two towns, asking them to send up two jets each. At the end of all this, Mr Laplace remains seated, tired but contented that he has done his best for his own.
The enemy bomber turned out to be approaching Berkstad, one of the towns which Mr Laplace radioed. The Bayesdom jets intercept the encroaching plane and escort it out of allied airspace. Mr Laplace is awarded a medal in honour of his efforts. Pearson looks on jealously.
统计代写|贝叶斯统计代写Bayesian Statistics代考|BAYESIAN INFERENCE VIA BAYES’ RULE
Bayes’ rule tells us how to update our prior beliefs in order to derive better, more informed, beliefs about a situation in light of new data. In Bayesian inference, we test hypotheses about the real world using these posterior beliefs. As part of this process, we estimate characteristics that interest us, which we call parameters, that are then used to test such hypotheses. From this point onwards we will use $\theta$ to represent the unknown parameter(s) which we want to estimate.
The Bayesian inference process uses Bayes’ rule to estimate a probability distribution for those unknown parameters after we observe the data. (Don’t worry if you don’t know what is meant by a probability distribution since we shall devote the entirety of Chapter 3 to this purpose.) However, it is sufficient for now to think of probability distributions as a way to represent uncertainty for unknown quantities.
Bayes’ rule as used in statistical inference is of the form:
$$
p(\theta \mid \text { data })=\frac{p(\text { data } \mid \theta) \times p(\theta)}{p(\text { data })},
$$
where we use $p$ to indicate a probability distribution which may represent either probabilities or, more usually, probability densities (see Section 3.3.2 for a description of their distinction). We shall now spend the next few sections describing, in short, the various elements of expression (2.5). This will only be a partial introduction since we spend the entirety of Part II on an extensive discussion of each of the constituent components.
贝叶斯统计代写
统计代写|贝叶斯统计代写Bayesian Statistics代考|Radio control towers
在一场假相的战争中，两名无线电控制人员，皮尔森先生 (来自弗兰特兰县) 和拉普拉斯先生 (来自贝叶斯多姆县) 并排坐着，他 们的任务是寻找一架在该国边境上空被发现的敌机他们每个人都会将此信息提供给最近的空军基地，后者将通过派出他们自己的 飞机来做出回应。然而，有两种不同的空军一-每个县都有一支。尽管常地和贝叶斯多姆的空军共享空军基地，但它们是截然不同 的，并且分别只对皮尔逊先生和拉普拉斯先生的建议作出回应。正在进行的战争虽然短暂，但对两个盟友来说都是代价高昂的，他 们都秶望在保卫领土的同时避免不必要的开支。
皮尔森先生首先将飞机的雷达信息输入到计算机程序中，该程序使用飞机位置模型，该模型已根据历史敌机数据进行校准。结果马 上就出来了:
这架飞机很可能在坦布里奇威尔斯镇以北 5 英里处。
没有多想，皮尔森先生用无线电向坦布里奇威尔斯基地发出了无线电，告诉他们立即对所有 10 架可用的频率派战斗机进行争夺。 然后他起身给自己泡了一杯来之不易的咖啡。
拉普拉斯先生从经验中知道，敌人过去曾使用三种不同的飞行路径进行攻击。因此，他在他的先验中为这些区域提供了飞机当前位 置的高概率密度，并将其输入到皮尔森先生使用的同一计算机程序中。这次的输出不同。通过使用可选输入，程序现在输出一个带 有最可能区域的地图，而不是单个位置。后部密度最高的是皮尔森先生用无浅电广播的 Tunbridge Wells 附近的地区，尽管地图 显示还有另外两个城镇也可能是飞机轰炸的受害者。因此，拉並拉斯先生向滕布里奇韦尔斯发出无线电，要求他们派出四妿喷气式 飞机，然后向其他两个城镇发出无钱电，要求他们各派出两架喷气式飞机。在这一切结束时，拉普拉斯先生仍然坐着，
结果证明，敌方轰炸机正在接近伯克斯塔德，这是拉普拉斯先生用无线电广播的城镇之一。贝叶斯多姆㗅气式飞机拦截侵入的飞机 并将其护送出盟军领空。拉普拉斯先生被授予奖章以表彰他的努力。皮尔逊娭妒地看着。
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贝叶斯规则告诉我们如何更新㧴们先前的信念，以便根据新数据得出关于某种情况的更好、更明智的信念。在贝叶斯推理中，我们 使用这些后验詔念来检验关于现实世界的假设。作为这个过程的一部分，我们估计我们夻兴趣的特征，我们称之为参数，然后用于 检验交些假设。从这一点开始，我们将使用 $\theta$ 来表示我们想要估计的末知参数。
贝叶斯推理过程使用贝叶斯规则在我们观牢数据后估计那些末知参数的概率分布。（如果您不知道概率分布是什么意思，请不要担 心，因为我们将用第 3 章的全部内容来讨论这个目的。）但是，现在将概率分布视为表示不确定性的一种方式就足够了。对于末 知数量。
统计推断中使用的贝叶斯规则具有以下形式:
$$
p(\theta \mid \text { data })=\frac{p(\text { data } \mid \theta) \times p(\theta)}{p(\text { data })}
$$
我们在哪里使用 $p$ 表示一个概率分布，它可以代表概率，或者更常见的是概率蔤度（参见第 3.3.2 节对它们的区别的描述）。我们 现在将在接下来的几节中简单地描述表达式 (2.5) 的各种元羢。这只是部分介绍，因为我们将整个第二部分都用于对每个组成部 分进行广泛讨论。
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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。
