如果你也在 怎样代写贝叶斯统计Bayesian Statistics CASMA578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|THE PURPOSE OF STATISTICAL INFERENCE
How much does a particular drug affect a patient’s condition? What can an average student earn after obtaining a college education? Will the Democrats win the next US presidential election? In life, we develop theories and use these to make predictions, but testing those theories is not easy. Life is complicated, and it is often impossible to exactly isolate the parts of a system which we want to examine. The outcome of history is determined by a complex nexus of interacting elements, each of which contributes to the reality that we witness. In the case of a drug trial, we may not be able to control the diets of participants and are certainly unable to control for their idiosyncratic metabolisms, both of which could impact the results we observe. There are a range of factors which affect the wage that an individual ultimately earns, of which education is only one. The outcome of the next US presidential election depends on party politics, the performance of the incumbent government and the media’s portrayal of the candidates.
In life, noise obfuscates the signal. What we see often appears as an incoherent mess that lacks any appearance of logic. This is why it is difficult to make predictions and test theories about the world. It is like trying to listen to a classical orchestra which is playing on the side of a busy motorway, while we fly overhead in a plane. Statistical inference allows us to focus on the music by separating the signal from the noise. We will hear ‘Nessun Dorma’ played!
Statistical inference is the logical framework which we can use to trial our beliefs about the noisy world against data. We formalise our beliefs in models of probability. The models are probabilistic because we are ignorant of many of the interacting parts of a system, meaning we cannot say with certainty whether something will, or will not, occur. Suppose that we are evaluating the efficacy of a drug in a trial. Before we carry out the trial, we might believe that the drug will cure $10 \%$ of people with a particular ailment. We cannot say which $10 \%$ of people will be cured because we do not know enough about the disease or individual patient biology to say exactly whom. Statistical inference allows us to test this belief against the data we obtain in a clinical trial.
There are two predominant schools of thought for carrying out this process of inference: Frequentist and Bayesian. Although this book is devoted to the latter, we will now spend some time comparing the two approaches so that the reader is aware of the different paths taken to their shared goal.
统计代写|贝叶斯统计代写Bayesian Statistics代考|THE WORLD ACCORDING TO FREQUENTISTS
In Frequentist (or Classical) statistics, we suppose that our sample of data is the result of one of an infinite number of exactly repeated experiments. The sample we see in this context is assumed to be the outcome of some probabilistic process. Any conclusions we draw from this approach are based on the supposition that events occur with probabilities, which represent the long-run frequencies with which those events occur in an infinite series of experimental repetitions. For example, if we flip a coin, we take the proportion of heads observed in an infinite number of throws as defining the probability of obtaining heads. Frequentists suppose that this probability actually exists, and is fixed for each set of coin throws that we carry out. The sample of coin flips we obtain for a fixed and finite number of throws is generated as if it were part of a longer (that is, infinite) series of repeated coin flips (see the left-hand panel of Figure 2.1).
In Frequentist statistics the data are assumed to be random and results from sampling from a fixed and defined population distribution. For a Frequentist the noise that obscures the true signal of the real population process is attributable to sampling variation – the fact that each sample we pick is slightly different and not exactly representative of the population.
We may flip our coin 10 times, obtaining 7 heads even if the long-run proportion of heads is $\frac{1}{2}$. To a Frequentist, this is because we have picked a slightly odd sample from the population of infinitely many repeated throws. If we flip the coin another 10 times, we will likely get a different result because we then pick a different sample.
贝叶斯统计代写
统计代写|贝叶斯统计代写Bayesian Statistics代考|THE PURPOSE OF STATISTICAL INFERENCE
一种特定的药物对患者的病情有多大影响？普通学生在获得大学教育后可以获得什么？民主党会赢得下届美国总统大选吗？在生活中，我们发展理论并使用这些理论进行预测，但检验这些理论并不容易。生活是复杂的，通常不可能准确地隔离我们想要检查的系统的各个部分。历史的结果是由相互作用的元素的复杂关系决定的，每一个元素都有助于我们目睹的现实。在药物试验的情况下，我们可能无法控制参与者的饮食，当然也无法控制他们的特殊代谢，这两者都可能影响我们观察到的结果。有一系列因素会影响个人最终获得的工资，其中教育只是其中之一。下一届美国总统大选的结果取决于政党政治、现任政府的表现以及媒体对候选人的描绘。
在生活中，噪音会混淆信号。我们所看到的通常表现为缺乏逻辑外观的不连贯的混乱。这就是为什么很难对世界做出预测和检验理论的原因。这就像我们在飞机上飞过头顶时，试图聆听在繁忙的高速公路边上演奏的古典管弦乐队。统计推断使我们能够通过将信号与噪声分离来专注于音乐。我们会听到“Nessun Dorma”的演奏！
统计推断是一个逻辑框架，我们可以用它来对照数据来检验我们对嘈杂世界的信念。我们将我们对概率模型的信念形式化。这些模型是概率性的，因为我们对系统的许多交互部分一无所知，这意味着我们无法确定某件事是否会发生。假设我们正在评估一种药物在试验中的功效。在我们进行试验之前，我们可能会相信药物会治愈10%患有特定疾病的人。我们不能说哪个10%的人将被治愈，因为我们对疾病或个体患者生物学的了解不足，无法准确地说出谁。统计推断使我们能够根据我们在临床试验中获得的数据来检验这种信念。
执行这种推理过程有两种主要的思想流派：频率学派和贝叶斯学派。尽管本书专注于后者，但我们现在将花一些时间比较这两种方法，以便读者了解实现共同目标的不同路径。
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在频率论（或经典）统计中，我们假设我们的数据样本是无数次完全重复实验之一的结果。我们在这种情况下看到的样本被假定为某个概率过程的结果。我们从这种方法中得出的任何结论都是基于事件以概率发生的假设，这些概率代表了这些事件在无限系列的实验重复中发生的长期频率。例如，如果我们掷硬币，我们将在无限次投掷中观察到正面的比例定义为获得正面的概率。频率论者假设这个概率确实存在，并且对于我们进行的每一组硬币投掷都是固定的。
在频率统计中，假设数据是随机的，并且是从固定和定义的人口分布中抽样的结果。对于频率论者来说，掩盖真实人口过程真实信号的噪声可归因于抽样变化——事实上，我们选择的每个样本都略有不同，并不完全代表人口。
即使长期正面的比例是12. 对于频率论者来说，这是因为我们从无限多次重复投掷的总体中挑选了一个稍微奇怪的样本。如果我们再掷硬币 10 次，我们可能会得到不同的结果，因为我们随后选择了不同的样本。
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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。