如果你也在 怎样代写统计推断Statistical Inference MS-C1620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。统计推断Statistical Inference是利用数据分析来推断概率基础分布的属性的过程。推断性统计分析推断人口的属性，例如通过测试假设和得出估计值。假设观察到的数据集是从一个更大的群体中抽出的。

统计推断Statistical Inference（可以与描述性统计进行对比。描述性统计只关注观察到的数据的属性，它并不依赖于数据来自一个更大的群体的假设。在机器学习中，推理一词有时被用来代替 “通过评估一个已经训练好的模型来进行预测”；在这种情况下，推断模型的属性被称为训练或学习（而不是推理），而使用模型进行预测被称为推理（而不是预测）；另见预测推理。

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统计代写|统计推断代考Statistical Inference代写|Confdence Intervals

Historically, confidence intervals have tended to appear as Neyman and Pearson’s answer to fiducial probability. Though the appearance is not grievously wrong, in fact the original ideas, according to Neyman, were his own, developed while he was in Poland, and before he had any knowledge of Fisher’s work on fiducial probability. “The term ‘confidence interval’ is a translation of the original Polish ‘przedzial ufności'” (Neyman, 1941, p. 128). The first presentation of the ideas in English was in an appendix to Neyman’s (1934) paper “On the Two Different Aspects of the Representative Method” and an article by Clopper and Pearson (1934), which appeared at the same time in Biometrika, entitled “The Use of Confidence or Fiducial Limits Illustrated in the Case of the Binomial.” As the text and the title of the latter article itself make clear, the authors initially took confidence coefficients and fiducial probabilities to be the same thing, and introduced the new term (Neyman’s) only because they saw trouble in Fisher’s notion of a fiducial probability distribution. Neyman and Pearson manipulated the same inequality that Fisher did to obtain their confidence interval, but their approach was distinguished right from the start by their insistence that the random variable was the interval itself rather than the parameter being estimated.

统计代写|统计推断代考Statistical Inference代写|Differences Between the Fisher and Neyman-Pearson Theories

The Neyman-Pearson theory differs from Fisher’s in several respects, some of which have already been indicated.

There is first of all a difference in terminology: The term “null hypothesis” was introduced by Fisher (1935a, pp. 18-20), and was not used by Neyman and Pearson. Fisher used the term to designate the hypothesis tested. He is usually interpreted as having meant it in the sense of the hypothesis to be nullified; others (e.g., Lindquist, 1940) have taken it as the specification of a zero value for a parameter. Fisher argued, in any case, that the important point was that the null hypothesis specify some exact value of a parameter. If that condition was met, then the investigator could designate any hypothesis as the null; but in most research, the alternative to a “null” value was only a diffuse range, which could not be used as the basis of a probability distribution.

Neyman and Pearson, in contrast to Fisher, argued for the symmetry of the hypothesis tested and its denial, and contended that designation of some value as the hypothesis tested is in principle arbitrary, to be determined practically by the nature of the problem.

统计推断代写

统计代写|统计推断代考Statistical Inference代写|Confdence Intervals

从历史上看，置信区间往往表现为 Neyman 和 Pearson 对基准概率的回答。虽然表面上并没有严重错误，但实际上，根据内曼的说法，最初的想法是他自己的，是在他在波兰时发展起来的，在他对费舍尔关于基准概率的工作有任何了解之前。“‘置信区间’这个词是波兰原文‘przedzial ufności’的翻译”（Neyman, 1941, p. 128）。第一次用英语介绍这些想法是在 Neyman（1934 年）论文“代表方法的两个不同方面”的附录和 Clopper 和 Pearson（1934 年）的一篇文章中，该文章同时出现在 Biometrika 上，题为“以二项式为例说明了置信度或基准限制的使用。” 正如后一篇文章的文字和标题本身所表明的那样，作者最初将置信系数和基准概率视为同一事物，并引入新术语 (Neyman’s) 只是因为他们在 Fisher 的基准概率分布概念中看到了问题。Neyman 和 Pearson 操纵了与 Fisher 获得置信区间相同的不等式，但他们的方法从一开始就与众不同，因为他们坚持认为随机变量是区间本身而不是被估计的参数。

统计代写|统计推断代考Statistical Inference代写|Differences Between the Fisher and Neyman-Pearson Theories

Neyman-Pearson 理论在几个方面与 Fisher 的不同，其中一些已经被指出。

首先在术语上有所不同：“零假设”一词是由 Fisher (1935a, pp. 18-20) 引入的，而 Neyman 和 Pearson 没有使用。费舍尔使用该术语来指定检验的假设。他通常被解释为在假设无效的意义上意味着它；其他人（例如，Lindquist，1940）已将其作为参数零值的规范。费舍尔认为，无论如何，重要的一点是零假设指定了某个参数的精确值。如果满足该条件，则调查人员可以将任何假设指定为无效；但在大多数研究中，“空”值的替代方案只是一个扩散范围，不能用作概率分布的基础。

与费舍尔相反，内曼和皮尔森主张检验假设的对称性及其否定性，并认为将某些值指定为检验假设原则上是任意的，实际上由问题的性质决定。

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微观经济学代写

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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。