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广义线性模型Generalized linear model普通线性回归将给定未知量(响应变量，随机变量)的期望值预测为一组观测值(预测因子)的线性组合。这意味着预测器的恒定变化会导致响应变量的恒定变化(即线性响应模型)。当响应变量可以在任意一个方向上以良好的近似值无限变化时，或者更一般地适用于与预测变量(例如人类身高)的变化相比仅变化相对较小的任何数量时，这是适当的。

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统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Derivation of the Bernoulli model

The binary or Bernoulli response probability distribution is simplified from the binomial distribution. The binomial denominator $k$ is equal to 1 , and the outcomes $y$ are constrained to the values ${0,1}$. Again, $y$ may initially be represented in your dataset as 1 or 2 , or some other alternative set. If so, you must change your data to the above description.

However, some programs use the opposite default behavior: they use 0 to denote a success and 1 to denote a failure. Transferring data unchanged between Stata and a package that uses this other codification will result in fitted models with reversed signs on the estimated coefficients.
The Bernoulli response probability function is
$$
f(y ; p)=p^y(1-p)^{1-y}
$$
The binomial normalization (combination) term has disappeared, which makes the function comparatively simple.
In canonical (exponential) form, the Bernoulli distribution is written
$$
f(y ; p)=\exp \left{y \ln \left(\frac{p}{1-p}\right)+\ln (1-p)\right}
$$
Below you will find the various functions and relationships that are required to complete the Bernoulli algorithm in canonical form. Because the canonical form is commonly referred to as the logit model, these functions can be thought of as those of the binary logit or logistic regression algorithm.
$$
\begin{aligned}
\theta & =\ln \left(\frac{p}{1-p}\right)=\eta=g(\mu)=\ln \left(\frac{\mu}{1-\mu}\right) \
g^{-1}(\theta) & =\frac{1}{1+\exp (-\eta)}=\frac{\exp (\eta)}{1+\exp (\eta)} \
b(\theta) & =-\ln (1-p)=-\ln (1-\mu) \
b^{\prime}(\theta) & =p=\mu \
b^{\prime \prime}(\theta) & =p(1-p)=\mu(1-\mu) \
g^{\prime}(\mu) & =\frac{1}{\mu(1-\mu)}
\end{aligned}
$$
The Bernoulli log-likelihood and deviance functions are
$$
\begin{aligned}
\mathcal{L}(\mu ; y) & =\sum_{i=1}^n\left{y_i \ln \left(\frac{\mu_i}{1-\mu_i}\right)+\ln \left(1-\mu_i\right)\right} \
D & =2 \sum_{i=1}^n\left{y_i \ln \left(\frac{y_i}{\mu_i}\right)+\left(1-y_i\right) \ln \left(\frac{1-y_i}{1-\mu_i}\right)\right}
\end{aligned}
$$

统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|The binomial regression algorithm

The canonical binomial algorithm is commonly referred to as logistic or logit regression. Traditionally, binomial models have three commonly used links: logit, probit, and complementary log-log (clog-log). There are other links that we will discuss. However, statisticians typically refer to a GLM-based regression by its link function, hence the still-used reference to probit or clog-log regression. For the same reason, statisticians generally referred to the canonical form as logit regression. This terminology is still used.

Over time, some researchers began referring to logit regression as logistic regression. They made a distinction based on the type of predictors in the model. A logit model comprised factor variables. The logistic model, on the other hand, had at least one continuous variable as a predictor. Although this distinction has now been largely discarded, we still find reference to it in older sources. Logit and logistic refer to the same basic model.

In the previous section, we provided all the functions required to construct the binomial algorithm. Because this is the canonical form, it is also the algorithm for logistic regression. We first give the grouped-response form because it encompasses the simpler model.

广义线性模型代写

统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Derivation of the Bernoulli model

二元或伯努利响应概率分布由二项分布简化而成。二项式分母$k$等于1，结果$y$被约束为值${0,1}$。同样，$y$最初可能在数据集中表示为1或2，或其他替代集。如果是这样，您必须将您的数据更改为上述描述。

然而，有些程序使用相反的默认行为:它们使用0表示成功，使用1表示失败。在Stata和使用其他编码的软件包之间传输数据时不加更改，将导致拟合模型在估计系数上带有相反的符号。
伯努利响应概率函数为
$$
f(y ; p)=p^y(1-p)^{1-y}
$$
二项归一化(组合)项消失，使函数相对简单。
在正则(指数)形式下，伯努利分布是这样写的
$$
f(y ; p)=\exp \left{y \ln \left(\frac{p}{1-p}\right)+\ln (1-p)\right}
$$
下面你会发现在规范形式下完成伯努利算法所需要的各种函数和关系。因为规范形式通常被称为logit模型，所以这些函数可以被认为是二元logit或逻辑回归算法的函数。
$$
\begin{aligned}
\theta & =\ln \left(\frac{p}{1-p}\right)=\eta=g(\mu)=\ln \left(\frac{\mu}{1-\mu}\right) \
g^{-1}(\theta) & =\frac{1}{1+\exp (-\eta)}=\frac{\exp (\eta)}{1+\exp (\eta)} \
b(\theta) & =-\ln (1-p)=-\ln (1-\mu) \
b^{\prime}(\theta) & =p=\mu \
b^{\prime \prime}(\theta) & =p(1-p)=\mu(1-\mu) \
g^{\prime}(\mu) & =\frac{1}{\mu(1-\mu)}
\end{aligned}
$$
伯努利对数似然函数和偏差函数是
$$
\begin{aligned}
\mathcal{L}(\mu ; y) & =\sum_{i=1}^n\left{y_i \ln \left(\frac{\mu_i}{1-\mu_i}\right)+\ln \left(1-\mu_i\right)\right} \
D & =2 \sum_{i=1}^n\left{y_i \ln \left(\frac{y_i}{\mu_i}\right)+\left(1-y_i\right) \ln \left(\frac{1-y_i}{1-\mu_i}\right)\right}
\end{aligned}
$$

统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|The binomial regression algorithm

典型二项算法通常被称为逻辑或逻辑回归。传统上，二项模型有三个常用的链接:logit、probit和互补的log-log (log-log)。我们还将讨论其他的联系。然而，统计学家通常通过链接函数来引用基于glm的回归，因此仍然使用probit或log-log回归。出于同样的原因，统计学家通常将规范形式称为logit回归。这个术语现在仍在使用。

随着时间的推移，一些研究人员开始将逻辑回归称为逻辑回归。他们根据模型中预测因子的类型进行了区分。一个包含因子变量的logit模型。另一方面，逻辑模型至少有一个连续变量作为预测因子。虽然这种区别现在已经被很大程度上抛弃了，但我们仍然可以在旧的资料中找到它的参考资料。Logit和logistic指的是相同的基本模型。

在前一节中，我们提供了构造二项式算法所需的所有函数。因为这是标准形式，它也是逻辑回归的算法。我们首先给出分组响应形式，因为它包含了更简单的模型。

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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广义线性模型Generalized linear model普通线性回归将给定未知量(响应变量，随机变量)的期望值预测为一组观测值(预测因子)的线性组合。这意味着预测器的恒定变化会导致响应变量的恒定变化(即线性响应模型)。当响应变量可以在任意一个方向上以良好的近似值无限变化时，或者更一般地适用于与预测变量(例如人类身高)的变化相比仅变化相对较小的任何数量时，这是适当的。

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统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Example: The canonical inverse Gaussian

As mentioned earlier, the inverse Gaussian has found limited use in certain reliability studies. In particular, it is most appropriate when modeling a nonnegative response having a high initial peak, rapid drop, and long right tail. If a discrete response has many different values together with the same properties, then the inverse Gaussian may be appropriate for this type of data as well. A variety of other shapes can also be modeled using inverse Gaussian regression.
We can create a synthetic inverse Gaussian dataset using tools available in Stata. This will allow us to observe some of the properties and relationships we have discussed thus far.
Shown below, we create a dataset of 25,000 cases with two random halfnormal predictors having coefficients of 0.5 and 0.25 , respectively, and a constant of 1 . We used Stata’s rigaussian ( ) function to generate outcomes with inverse Gaussian distributed conditional variances and specified mean. We also specified a shape parameter of the inverse Gaussian distribution of $1 / 0.25$. We set the random-number seed to allow re-creation of these results.
. clear
. set seed 12345
. set obs 25000
number of observations (_N) was 0, now 25,000

• generate $x 1=\operatorname{abs}(\operatorname{rnormal}())$
• generate $\times 2=\operatorname{abs}(\operatorname{rnormal}())$
  . generate eta $=1+.5 * \times 1+.25 * \times 2$
• generate $\mathrm{mu}=1 / \operatorname{sqrt}($ eta $)$
• generate $x i g=$ rigaussian (mu, 1/0.25)

统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Noncanonical links

The log and identity links are the primary noncanonical links associated with the inverse Gaussian distribution. This is similar to the gamma model.
We usually do not refer to a link function with full ML. The log-likelihood function is simply adjusted such that the inverse link, parameterized in terms of $x \boldsymbol{\beta}$, is substituted for each instance of $\mu$ in the log-likelihood function. Hence, for the log-inverse Gaussian, we have
$$
\mathcal{L}=\sum_{i=1}^n\left[\frac{y_i /\left{2 \exp \left(x_i \boldsymbol{\beta}\right)^2\right}-1 / \exp \left(x_i \boldsymbol{\beta}\right)}{-\sigma^2}+\frac{1}{-2 y_i \sigma^2}-\frac{1}{2} \ln \left(2 \pi y_i^3 \sigma^2\right)\right]
$$
Using the IRLS approach, we can shape the canonical form of the inverse Gaussian to the log link by making the following substitutions:
$\begin{array}{lcc} & \text { Canonical } & \text { Substitution } \ \text { link } & -1 /\left(2 \mu^2\right) & \ln (\mu) \ \text { inverse link } & (-2 \eta)^{-1 / 2} & \exp (\eta) \ g^{\prime}(\mu) & 1 / \mu^3 & 1 / \mu\end{array}$
All other aspects of the algorithm remain the same.
If we wish to amend the basic IRLS algorithm so that the observed information matrix is used-hence, making it similar to ML output – then another adjustment must be made. This has to do with a modification of the weight function, $w$. The log-inverse Gaussian algorithm, implementing a modified Newton-Raphson approach, appears as

Listing 7.2: IRLS algorithm for log-inverse Gaussian models using OIM
$$
\begin{array}{ll}
1 & \mu={y-\operatorname{mean}(y)} / 2 \
2 & \eta=\ln (\mu) \
3 & \text { WHILE (abs }(\Delta \text { Dev ) > tolerance) }{ \
4 & \left.W=1 / \mu^3(1 / \mu)^2\right}=1 / \mu \
5 & z=\eta+(y-\mu) \mu \
6 & W_0=W+2(y-\mu) \mu^2
\end{array}
$$
$\beta=\left(X^{\mathrm{T}} W_0 X\right)^{-1} X^{\mathrm{T}} W_0 z$
$\eta=X \beta$
$\mu=1 / \exp (\eta)$
oldDev $=$ Dev
Dev $=\sum(y-\mu)^2 /\left(y \sigma^2 \mu^2\right)$
$\Delta$ Dev $=$ Dev – OldDev
})
$14 \quad \chi^2=\sum(y-\mu)^2 / \mu^3$

广义线性模型代写

统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Example: The canonical inverse Gaussian

如前所述，逆高斯分布在某些可靠性研究中应用有限。特别是，当建模具有高初始峰值、快速下降和长右尾的非负响应时，它是最合适的。如果一个离散响应有许多不同的值和相同的性质，那么逆高斯函数可能也适用于这种类型的数据。各种其他形状也可以使用逆高斯回归建模。
我们可以使用Stata中提供的工具创建一个合成的逆高斯数据集。这将使我们能够观察到目前为止讨论过的一些性质和关系。
如下所示，我们创建了一个包含25,000个案例的数据集，其中两个随机半正态预测因子的系数分别为0.5和0.25，常数为1。我们使用Stata的rigaussian()函数来生成具有反高斯分布条件方差和指定平均值的结果。我们还指定了$1 / 0.25$的反高斯分布的形状参数。我们设置随机数种子以允许重新创建这些结果。
． 清楚
． 设置种子12345
． 设置obs 25000
观测数(＿N)从0变为25000

产生 $x 1=\operatorname{abs}(\operatorname{rnormal}())$

生成$\times 2=\operatorname{abs}(\operatorname{rnormal}())$
． 生成eta $=1+.5 * \times 1+.25 * \times 2$

生成$\mathrm{mu}=1 / \operatorname{sqrt}($ eta $)$

生成$x i g=$ rigaussian (mu, 1/0.25)

统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Noncanonical links

对数和单位链接是与逆高斯分布相关的主要非规范链接。这和伽马模型很相似。
我们通常不使用完整的ML来引用链接函数。对数似然函数被简单地调整，以便用$x \boldsymbol{\beta}$参数化的逆链接替换对数似然函数中的每个$\mu$实例。因此，对于对数逆高斯函数，我们有
$$
\mathcal{L}=\sum_{i=1}^n\left[\frac{y_i /\left{2 \exp \left(x_i \boldsymbol{\beta}\right)^2\right}-1 / \exp \left(x_i \boldsymbol{\beta}\right)}{-\sigma^2}+\frac{1}{-2 y_i \sigma^2}-\frac{1}{2} \ln \left(2 \pi y_i^3 \sigma^2\right)\right]
$$
使用IRLS方法，我们可以通过以下替换来塑造逆高斯到日志链接的标准形式:
$\begin{array}{lcc} & \text { Canonical } & \text { Substitution } \ \text { link } & -1 /\left(2 \mu^2\right) & \ln (\mu) \ \text { inverse link } & (-2 \eta)^{-1 / 2} & \exp (\eta) \ g^{\prime}(\mu) & 1 / \mu^3 & 1 / \mu\end{array}$
该算法的所有其他方面保持不变。
如果我们希望修改基本的IRLS算法，以便使用观察到的信息矩阵——因此，使其与ML输出相似——那么必须进行另一次调整。这与权重函数的修改有关，$w$。对数逆高斯算法，实现了一种改进的牛顿-拉夫森方法，如图所示

清单7.2:使用OIM的对数逆高斯模型的IRLS算法
$$
\begin{array}{ll}
1 & \mu={y-\operatorname{mean}(y)} / 2 \
2 & \eta=\ln (\mu) \
3 & \text { WHILE (abs }(\Delta \text { Dev ) > tolerance) }{ \
4 & \left.W=1 / \mu^3(1 / \mu)^2\right}=1 / \mu \
5 & z=\eta+(y-\mu) \mu \
6 & W_0=W+2(y-\mu) \mu^2
\end{array}
$$
$\beta=\left(X^{\mathrm{T}} W_0 X\right)^{-1} X^{\mathrm{T}} W_0 z$
$\eta=X \beta$
$\mu=1 / \exp (\eta)$
oldDev $=$ Dev
Dev $=\sum(y-\mu)^2 /\left(y \sigma^2 \mu^2\right)$
$\Delta$ Dev $=$ Dev – OldDev
｝）
$14 \quad \chi^2=\sum(y-\mu)^2 / \mu^3$

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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|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Using the gamma model for survival analysis

We mentioned earlier that exponential regression may be modeled using a loglinked gamma regression. Using the default ML version of glm provides the necessary means by which the observed information matrix (OIM) is used to calculate standard errors. This is the same method used by typical ML implementations of exponential regression. See the documentation for Stata’s streg command in Stata Survival Analysis Reference Manual for a summary of the exponential regression model.

Why are the exponential regression results the same as the log-gamma model results? The similarity can be seen in the likelihood functions. The exponential probability distribution has the form
$$
f\left(\frac{y}{\mu}\right)=\frac{1}{\mu} \exp \left(-\frac{y}{\mu}\right)
$$
where $\mu$ is parameterized as
$$
\mu=\exp (x \beta)
$$
such that the function appears as
$$
f\left(\frac{y}{x \boldsymbol{\beta}}\right)=\frac{1}{\exp (x \boldsymbol{\beta})} \exp \left{-\frac{y}{\exp (x \boldsymbol{\beta})}\right}
$$
The exponential log likelihood is thus
$$
\mathcal{L}(\boldsymbol{\beta} ; y)=\sum_{i=1}^n\left{-x_i \boldsymbol{\beta}-\frac{y_i}{\exp \left(x_i \boldsymbol{\beta}\right)}\right}
$$

统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Derivation of the inverse Gaussian model

The inverse Gaussian probability distribution is a continuous distribution having two parameters given by
$$
f\left(y ; \mu, \sigma^2\right)=\frac{1}{\sqrt{2 \pi y^3 \sigma^2}} \exp \left{-\frac{(y-\mu)^2}{2(\mu \sigma)^2 y}\right}
$$
In exponential form, the inverse Gaussian distribution is given by
$$
\begin{aligned}
f\left(y ; \mu, \sigma^2\right) & =\exp \left{-\frac{(y-\mu)^2}{2 y(\mu \sigma)^2}-\frac{1}{2} \ln \left(2 \pi y^3 \sigma^2\right)\right} \
& =\exp \left{\frac{y / \mu^2-2 / \mu}{-2 \sigma^2}+\frac{1 / y}{-2 \sigma^2}+\frac{\sigma^2}{-2 \sigma^2} \ln \left(2 \pi y^3 \sigma^2\right)\right}
\end{aligned}
$$
The log-likelihood function may be written in exponential-family form by dropping the exponential and its associated braces.
$$
\mathcal{L}=\sum_{i=1}^n\left{\frac{y_i /\left(2 \mu_i^2\right)-1 / \mu_i}{-\sigma^2}+\frac{1}{-2 y_i \sigma^2}-\frac{1}{2} \ln \left(2 \pi y_i^3 \sigma^2\right)\right}
$$
GLM theory provides that, in canonical form, the link and cumulant functions are
$$
\begin{aligned}
\theta & =\frac{1}{2 \mu^2}=\frac{1}{2} \mu^{-2} \
b(\theta) & =\frac{1}{\mu} \
a(\phi) & =-\sigma^2
\end{aligned}
$$
The sign and coefficient value are typically dropped from the inverse Gaussian link function when inserted into the GLM algorithm. It is normally given the value of $1 / \mu^2$, and the inverse link function is normally given the value of $1 / \sqrt{\eta}$.

广义线性模型代写

统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Using the gamma model for survival analysis

我们前面提到，指数回归可以使用对数链接的伽马回归建模。使用缺省的ML版本的glm提供了必要的方法，通过这种方法可以使用观察到的信息矩阵(OIM)来计算标准误差。这与指数回归的典型ML实现使用的方法相同。请参阅Stata生存分析参考手册中的Stata的streg命令文档，以获取指数回归模型的摘要。

为什么指数回归的结果和对数模型的结果是一样的?相似性可以从似然函数中看出。指数概率分布的形式是
$$
f\left(\frac{y}{\mu}\right)=\frac{1}{\mu} \exp \left(-\frac{y}{\mu}\right)
$$
其中$\mu$参数化为
$$
\mu=\exp (x \beta)
$$
使得函数表现为
$$
f\left(\frac{y}{x \boldsymbol{\beta}}\right)=\frac{1}{\exp (x \boldsymbol{\beta})} \exp \left{-\frac{y}{\exp (x \boldsymbol{\beta})}\right}
$$
指数对数似然是这样的
$$
\mathcal{L}(\boldsymbol{\beta} ; y)=\sum_{i=1}^n\left{-x_i \boldsymbol{\beta}-\frac{y_i}{\exp \left(x_i \boldsymbol{\beta}\right)}\right}
$$

统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Derivation of the inverse Gaussian model

逆高斯概率分布是具有两个参数的连续分布，由
$$
f\left(y ; \mu, \sigma^2\right)=\frac{1}{\sqrt{2 \pi y^3 \sigma^2}} \exp \left{-\frac{(y-\mu)^2}{2(\mu \sigma)^2 y}\right}
$$
在指数形式下，高斯反分布由
$$
\begin{aligned}
f\left(y ; \mu, \sigma^2\right) & =\exp \left{-\frac{(y-\mu)^2}{2 y(\mu \sigma)^2}-\frac{1}{2} \ln \left(2 \pi y^3 \sigma^2\right)\right} \
& =\exp \left{\frac{y / \mu^2-2 / \mu}{-2 \sigma^2}+\frac{1 / y}{-2 \sigma^2}+\frac{\sigma^2}{-2 \sigma^2} \ln \left(2 \pi y^3 \sigma^2\right)\right}
\end{aligned}
$$
对数似然函数可以通过去掉指数和它的括号写成指数族形式。
$$
\mathcal{L}=\sum_{i=1}^n\left{\frac{y_i /\left(2 \mu_i^2\right)-1 / \mu_i}{-\sigma^2}+\frac{1}{-2 y_i \sigma^2}-\frac{1}{2} \ln \left(2 \pi y_i^3 \sigma^2\right)\right}
$$
GLM理论认为，在规范形式下，链接函数和累积函数为
$$
\begin{aligned}
\theta & =\frac{1}{2 \mu^2}=\frac{1}{2} \mu^{-2} \
b(\theta) & =\frac{1}{\mu} \
a(\phi) & =-\sigma^2
\end{aligned}
$$
当插入到GLM算法中时，通常会从逆高斯链接函数中删除符号和系数值。它的值通常为$1 / \mu^2$，逆链接函数的值通常为$1 / \sqrt{\eta}$。

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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。

如果你也在 怎样代写广义线性模型Generalized linear model这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。广义线性模型Generalized linear model在统计学中，是普通线性回归的灵活概括。广义线性模型通过允许线性模型通过一个链接函数与响应变量相关，并允许每个测量值的方差大小是其预测值的函数，从而概括了线性回归。

广义线性模型Generalized linear model是由John Nelder和Robert Wedderburn提出的，作为统一其他各种统计模型的一种方式，包括线性回归、逻辑回归和泊松回归。他们提出了一种迭代加权的最小二乘法，用于模型参数的最大似然估计。最大似然估计仍然很流行，是许多统计计算软件包的默认方法。其他方法，包括贝叶斯方法和最小二乘法对方差稳定反应的拟合，已经被开发出来。

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统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|ML estimation

ML estimation of the canonical-link Gaussian model requires specifying the Gaussian log likelihood in terms of $x \boldsymbol{\beta}$. Parameterized in terms of $x \boldsymbol{\beta}$, the Gaussian density function is given by
$$
f\left(y ; \boldsymbol{\beta}, \sigma^2\right)=\frac{1}{\sqrt{2 \pi \sigma^2}} \exp \left{-\frac{1}{2 \sigma^2}(y-x \boldsymbol{\beta})^2\right}
$$
After we express the joint density in exponential family form, the log likelihood becomes
$$
\mathcal{L}\left(\mu, \sigma^2 ; y\right)=\sum_{i=1}^n\left{\frac{y_i x_i \boldsymbol{\beta}-\left(x_i \boldsymbol{\beta}\right)^2 / 2}{\sigma^2}-\frac{y_i^2}{2 \sigma^2}-\frac{1}{2} \ln \left(2 \pi \sigma^2\right)\right}
$$
This result implies that
$$
\begin{aligned}
\theta & =x \boldsymbol{\beta} \
b(\theta) & =(x \boldsymbol{\beta})^2 / 2=\theta^2 / 2 \
b^{\prime}(\theta) & =x \boldsymbol{\beta} \
b^{\prime \prime}(\theta) & =1 \
a(\phi) & =\sigma^2
\end{aligned}
$$
The ML algorithm estimates $\sigma^2$ in addition to standard parameters and linear predictor estimates. The estimated value of $\sigma^2$ should be identical to the dispersion values, but ML provides a standard error and confidence interval. The estimates differ from the usual ols estimates, which specify estimators for the regression model without assuming normality. The oLs estimate of $\sigma^2$ uses $n-p$ in the denominator, whereas the ML and GLM estimates use $n$; the numerator is the sum of the squared residuals. This slight difference (which makes no difference asymptotically and makes no difference in the estimated regression coefficients) is most noticeable in the estimated standard errors for models based on small samples.

统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|GLM log-Gaussian models

An important and perhaps the foremost reason for using GLM as a framework for model construction is the ability to easily adjust models to fit particular response data situations. The canonical-link Gaussian model assumes a normally distributed response. Although the normal model is robust to moderate deviations from this assumption, it is nevertheless the case that many data situations are not amenable to or appropriate for normal models.
Unfortunately, many researchers have used the canonical-link Gaussian for data situations that do not meet the assumptions on which the Gaussian model is based. Until recently, few software packages allowed users to model data by means other than the normal model; granted, many researchers had little training in nonnormal modeling. Most popular software packages now have GLM capabilities or at least implement many of the most widely used GLM procedures, including logistic, probit, and Poisson regression.

The log-Gaussian model is based on the Gaussian distribution. It uses the log rather than the (canonical) identity link . The log link is generally used for response data that can take only positive values on the continuous scale, or values greater than 0 . The data must be such that nonpositive values are not only absent but also theoretically precluded.

Before GLM, researchers usually modeled positive-only data with the normal model. However, they first took the natural log of the response prior to modeling. In so doing, they explicitly acknowledged the need to normalize the response relative to the predictors, thus accommodating one of the assumptions of the Gaussian model. The problem with this method is one of interpretation. Fitted values, as well as parameter estimates, are in terms of the log response. This obstacle often proves to be inconvenient.

广义线性模型代写

统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|ML estimation

经典链接高斯模型的ML估计需要根据$x \boldsymbol{\beta}$指定高斯对数似然。参数化为$x \boldsymbol{\beta}$，高斯密度函数由
$$
f\left(y ; \boldsymbol{\beta}, \sigma^2\right)=\frac{1}{\sqrt{2 \pi \sigma^2}} \exp \left{-\frac{1}{2 \sigma^2}(y-x \boldsymbol{\beta})^2\right}
$$
将关节密度表示为指数族形式后，对数似然变为
$$
\mathcal{L}\left(\mu, \sigma^2 ; y\right)=\sum_{i=1}^n\left{\frac{y_i x_i \boldsymbol{\beta}-\left(x_i \boldsymbol{\beta}\right)^2 / 2}{\sigma^2}-\frac{y_i^2}{2 \sigma^2}-\frac{1}{2} \ln \left(2 \pi \sigma^2\right)\right}
$$
这个结果表明
$$
\begin{aligned}
\theta & =x \boldsymbol{\beta} \
b(\theta) & =(x \boldsymbol{\beta})^2 / 2=\theta^2 / 2 \
b^{\prime}(\theta) & =x \boldsymbol{\beta} \
b^{\prime \prime}(\theta) & =1 \
a(\phi) & =\sigma^2
\end{aligned}
$$
除了标准参数和线性预测器估计外，ML算法估计$\sigma^2$。$\sigma^2$的估计值应该与离散值相同，但是ML提供了一个标准误差和置信区间。估计与通常的ols估计不同，后者指定回归模型的估计量，而不假设正态性。$\sigma^2$的oLs估计使用$n-p$作为分母，而ML和GLM估计使用$n$;分子是残差平方和。这种微小的差异(在估计的回归系数中没有渐近差异，也没有差异)在基于小样本的模型的估计标准误差中最为明显。

统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|GLM log-Gaussian models

使用GLM作为模型构建框架的一个重要的，也许是最重要的原因是能够轻松地调整模型以适应特定的响应数据情况。标准链接高斯模型假设响应为正态分布。尽管正态模型对于适度偏离这一假设具有鲁棒性，但许多数据情况不适合或不适合正态模型。
不幸的是，许多研究人员在不符合高斯模型所基于的假设的数据情况下使用了标准链接高斯。直到最近，很少有软件包允许用户使用正常模型以外的方法对数据进行建模;诚然，许多研究人员在非正常建模方面几乎没有受过训练。大多数流行的软件包现在都具有GLM功能，或者至少实现了许多最广泛使用的GLM过程，包括逻辑、probit和泊松回归。

对数高斯模型是基于高斯分布的。它使用日志而不是(规范的)标识链接。日志链路通常用于响应数据在连续尺度上只能取正值或大于0的响应数据。数据必须是这样的，即非正值不仅不存在，而且在理论上也被排除在外。

在GLM之前，研究人员通常使用正常模型对纯正数据进行建模。然而，在建模之前，他们首先取了响应的自然对数。在这样做的过程中，他们明确承认需要对相对于预测者的响应进行标准化，从而适应高斯模型的一个假设。这种方法的问题是解释问题。拟合值和参数估计都是根据测井响应来计算的。这一障碍往往被证明是不方便的。

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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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广义线性模型Generalized linear model是由John Nelder和Robert Wedderburn提出的，作为统一其他各种统计模型的一种方式，包括线性回归、逻辑回归和泊松回归。他们提出了一种迭代加权的最小二乘法，用于模型参数的最大似然估计。最大似然估计仍然很流行，是许多统计计算软件包的默认方法。其他方法，包括贝叶斯方法和最小二乘法对方差稳定反应的拟合，已经被开发出来。

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统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Criterion measures

In the following definitions,
$$
\begin{aligned}
p & =\text { number of predictors } \
n & =\text { number of observations } \
L\left(M_k\right) & =\text { likelihood for model } k \
\mathcal{L}\left(M_k\right) & =\text { log likelihood for model } k \
D\left(M_k\right) & =\text { deviance of model } k \
G^2\left(M_k\right) & =\text { likelihood-ratio test of model } k
\end{aligned}
$$
Next, we provide the formulas for two criterion measures useful for model comparison. They include terms based on the log likelihood along with a penalty term based on the number of parameters in the model. In this way, the criterion measures seek to balance our competing desires for finding the best model (in terms of maximizing the likelihood) with model parsimony (including only those terms that significantly contribute to the model).
We introduce the two main model selection criterion measures below; also see Hilbe (1994, 2011) for more considerations.
AIC
The Akaike ( $\underline{1973})$ information criterion may be used to compare competing nested or nonnested models. The information criterion is a measure of the information lost in using the associated model. The goal is to find the model that has the lowest loss of information. In that sense, lower values of the criterion are indicative of a preferable model. Furthermore, a difference of greater than 2 indicates a marked preference for the model with the smaller criterion measure. When the measure is defined without scaling by the sample size, marked preference is called when there is a difference greater than two. The (scaled) formula is given by
$$
\mathrm{AIC}=-2 \mathcal{L}\left(M_k\right)+2 p
$$

统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|The interpretation of $R_2$ in linear regression

One of the most prevalent model measures is $R^2$. This statistic is usually discussed in introductory linear regression along with various ad hoc rules on its interpretation. A fortunate student is taught that there are many ways to interpret this statistic and that these interpretations have been generalized to areas outside linear regression.
For the linear regression model, we can define the $R^2$ measure in the following ways:
$$
\begin{aligned}
n & =\text { number of observations } \
p & =\text { number of predictors } \
M_\alpha & =\text { model with only an intercept } \
M_\beta & =\text { model with intercept and predictors }
\end{aligned}
$$
Percentage variance explained
The most popular interpretation is the percentage variance explained, where it can be shown that the $R^2$ statistic is equal to the ratio of the variance of the fitted values and to the total variance of the fitted values.
$$
\begin{aligned}
\text { RSS } & =\text { residual sum of squares }=\sum_{i=1}^n\left(y_i-\widehat{y}i\right)^2 \ \text { TSS } & =\text { total sum of squares }=\sum{i=1}^n\left(y_i-\bar{y}\right)^2 \
R^2 & =\frac{\text { TSS }- \text { RSS }}{\text { TSS }}=1-\frac{\text { RSS }}{\text { TSS }}=1-\frac{\sum_{i=1}^n\left(y_i-\widehat{y}i\right)^2}{\sum{i=1}^n\left(y_i-\bar{y}\right)^2}
\end{aligned}
$$

广义线性模型代写

统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Criterion measures

在以下定义中，
$$
\begin{aligned}
p & =\text { number of predictors } \
n & =\text { number of observations } \
L\left(M_k\right) & =\text { likelihood for model } k \
\mathcal{L}\left(M_k\right) & =\text { log likelihood for model } k \
D\left(M_k\right) & =\text { deviance of model } k \
G^2\left(M_k\right) & =\text { likelihood-ratio test of model } k
\end{aligned}
$$
接下来，我们提供了用于模型比较的两个标准度量的公式。它们包括基于对数似然的项，以及基于模型中参数数量的惩罚项。通过这种方式，标准度量试图平衡我们寻找最佳模型(就可能性最大化而言)和模型简约性(仅包括那些对模型有重要贡献的术语)的竞争欲望。
我们在下面介绍两种主要的模型选择标准措施;详见Hilbe(1994, 2011)。
aic
Akaike ($\underline{1973})$)信息标准可用于比较相互竞争的嵌套模型或非嵌套模型。信息标准是对使用相关模型时丢失的信息的度量。目标是找到信息损失最小的模型。从这个意义上说，较低的标准值表示较好的模型。此外，大于2的差异表明对具有较小标准度量的模型有明显的偏好。当测量的定义没有按样本大小进行缩放时，当差异大于2时，称为标记偏好。(缩放后的)公式由
$$
\mathrm{AIC}=-2 \mathcal{L}\left(M_k\right)+2 p
$$

统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|The interpretation of $R_2$ in linear regression

最流行的模型测量方法之一是$R^2$。这一统计量通常在介绍性线性回归中讨论，并附带解释它的各种特殊规则。一个幸运的学生被教导有很多方法来解释这个统计数据，这些解释已经推广到线性回归以外的领域。
对于线性回归模型，我们可以用以下方式定义$R^2$测度:
$$
\begin{aligned}
n & =\text { number of observations } \
p & =\text { number of predictors } \
M_\alpha & =\text { model with only an intercept } \
M_\beta & =\text { model with intercept and predictors }
\end{aligned}
$$
百分比方差解释
最流行的解释是解释的百分比方差，其中可以表明$R^2$统计量等于拟合值的方差与拟合值的总方差之比。
$$
\begin{aligned}
\text { RSS } & =\text { residual sum of squares }=\sum_{i=1}^n\left(y_i-\widehat{y}i\right)^2 \ \text { TSS } & =\text { total sum of squares }=\sum{i=1}^n\left(y_i-\bar{y}\right)^2 \
R^2 & =\frac{\text { TSS }- \text { RSS }}{\text { TSS }}=1-\frac{\text { RSS }}{\text { TSS }}=1-\frac{\sum_{i=1}^n\left(y_i-\widehat{y}i\right)^2}{\sum{i=1}^n\left(y_i-\bar{y}\right)^2}
\end{aligned}
$$

统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。

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。

如果你也在 怎样代写广义线性模型Generalized linear model这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。广义线性模型Generalized linear model在统计学中，是普通线性回归的灵活概括。广义线性模型通过允许线性模型通过一个链接函数与响应变量相关，并允许每个测量值的方差大小是其预测值的函数，从而概括了线性回归。

广义线性模型Generalized linear model是由John Nelder和Robert Wedderburn提出的，作为统一其他各种统计模型的一种方式，包括线性回归、逻辑回归和泊松回归。他们提出了一种迭代加权的最小二乘法，用于模型参数的最大似然估计。最大似然估计仍然很流行，是许多统计计算软件包的默认方法。其他方法，包括贝叶斯方法和最小二乘法对方差稳定反应的拟合，已经被开发出来。

广义线性模型Generalized linear model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。最高质量的广义线性模型Generalized linear model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，因此广义线性模型Generalized linear model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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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。

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统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Overdispersion

Overdispersion is a phenomenon that occurs when fitting data to discrete distributions, such as the binomial, Poisson, or negative binomial distribution. If the estimated dispersion after fitting is not near the assumed value, then the data may be overdispersed if the value is greater than expected or underdispersed if the value is less than expected. Overdispersion is far more common. For overdispersion, the simplest remedy is to assume a multiplicative factor in the usual implied variance. As such, the resulting covariance matrix will be inflated through multiplication by the estimated scale parameter. Care should be exercised because an inflated, estimated dispersion parameter may result from model misspecification rather than overdispersion, indicating that the model should be assessed for appropriateness by the researcher. Smith and Heitjan (1993) discuss testing and adjusting for departures from the nominal dispersion, Breslow (1990) discusses Poisson regression as well as other quasilikelihood models, and $\operatorname{Cox}(\underline{1983})$ gives a general overview of overdispersion. This topic is discussed in chapter 11.
Hilbe (2009) devotes an entire chapter to binomial overdispersion, and Hilbe (2011) devotes a chapter to extradispersed count models. Ganio and Schafer (1992), Lambert and Roeder (1995), and Dean and Lawless (1989) discuss diagnostics for overdispersion in GLMs.
A score test effectively compares the residuals with their expectation under the model. A test for overdispersion of the Poisson model, which compares its variance with the variance of a negative binomial, is given by
$$
T_1^2=\frac{\left[\sum_{i=1}^n\left{\left(y_i-\widehat{\mu}i\right)^2-\left(1-\widehat{h}_i\right) \widehat{\mu}_i\right}\right]^2}{2 \sum{i=1}^n \widehat{\mu}_i^2} \sim \chi_1^2
$$

统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Assessing the link function

We may wish to investigate whether the link function is appropriate. For example, in Poisson regression, we may wish to examine whether the usual loglink (multiplicative effects) is appropriate compared with an identity link (additive effects). For binomial regression, we may wish to compare the logit link (symmetric about one half) with the complementary log-log link (asymmetric about one half).

Pregibon (1980) advocates the comparison of two link functions by embedding them in a parametric family of link functions. The Box-Cox family of power transforms
$$
g(\mu ; \lambda)=\frac{\mu^\lambda-1}{\lambda}
$$
and yields the log-link at $\lim {\lambda \rightarrow 0} g(\mu ; \lambda)$ and the identity link at $\lambda=1$. Likewise, the family $$ g(\mu ; \lambda)=\ln \left{\frac{(1-\mu)^{-\lambda}-1}{\lambda}\right} $$ gives the logit link at $\lambda=1$ and the complementary log-log link at $\lim {\lambda \rightarrow 0} g(\mu ; \lambda)$.

广义线性模型代写

统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Overdispersion

过度分散是将数据拟合到离散分布(如二项分布、泊松分布或负二项分布)时发生的一种现象。如果拟合后的估计离散度不接近假设值，那么如果该值大于预期，则数据可能是过分散的，如果该值小于预期，则数据可能是欠分散的。过度分散更为常见。对于过度分散，最简单的补救办法是在通常的隐含方差中假定一个乘法因子。因此，得到的协方差矩阵将通过乘以估计的尺度参数而膨胀。应该小心，因为一个膨胀的，估计的分散参数可能是由于模型的错误说明，而不是过度分散，表明应该由研究人员评估模型的适当性。Smith和Heitjan(1993)讨论了偏离名义色散的检验和调整，Breslow(1990)讨论了泊松回归以及其他准似然模型，$\operatorname{Cox}(\underline{1983})$给出了过度色散的总体概述。这个主题将在第11章讨论。
Hilbe(2009)用了整整一章来讨论二项过分散，Hilbe(2011)用了一章来讨论外分散计数模型。Ganio和Schafer (1992)， Lambert和Roeder (1995)， Dean和Lawless(1989)讨论了glm中过度分散的诊断。
在模型下，分数检验有效地将残差与其期望进行比较。将泊松模型的方差与负二项的方差进行比较，给出了泊松模型过分散的检验方法
$$
T_1^2=\frac{\left[\sum_{i=1}^n\left{\left(y_i-\widehat{\mu}i\right)^2-\left(1-\widehat{h}_i\right) \widehat{\mu}_i\right}\right]^2}{2 \sum{i=1}^n \widehat{\mu}_i^2} \sim \chi_1^2
$$

统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Assessing the link function

我们不妨研究一下链接函数是否合适。例如，在泊松回归中，我们可能希望检查通常的链接(乘法效应)与身份链接(加性效应)相比是否合适。对于二项回归，我们可能希望将logit链接(约一半对称)与互补的log-log链接(约一半不对称)进行比较。

Pregibon(1980)主张通过将两个链接函数嵌入一个参数链接函数族来比较它们。Box-Cox家族的权力转换
$$
g(\mu ; \lambda)=\frac{\mu^\lambda-1}{\lambda}
$$
并产生位于$\lim {\lambda \rightarrow 0} g(\mu ; \lambda)$的日志链接和位于$\lambda=1$的标识链接。同样，$$ g(\mu ; \lambda)=\ln \left{\frac{(1-\mu)^{-\lambda}-1}{\lambda}\right} $$家族提供了logit链接$\lambda=1$和互补的log-log链接$\lim {\lambda \rightarrow 0} g(\mu ; \lambda)$。

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微观经济学代写

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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。

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 。

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什么是计量经济学？
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广义线性模型Generalized linear model是由John Nelder和Robert Wedderburn提出的，作为统一其他各种统计模型的一种方式，包括线性回归、逻辑回归和泊松回归。他们提出了一种迭代加权的最小二乘法，用于模型参数的最大似然估计。最大似然估计仍然很流行，是许多统计计算软件包的默认方法。其他方法，包括贝叶斯方法和最小二乘法对方差稳定反应的拟合，已经被开发出来。

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统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Modified sandwich

If observations are grouped because they are correlated (perhaps because the data are really panel data), then the sandwich estimate is calculated, where $n_i$ refers to the observations for each panel $i$ and $x_{i j}$ refers to the row of the matrix $X$ associated with the $j$ th observation for subject $i$, using
$$
\widehat{B}{\mathrm{MS}}=\sum{i=1}^n\left{\sum_{j=1}^{n_i} x_{i j}^T \frac{y_{i j}-\widehat{\mu}{i j}}{v\left(\widehat{\mu}{i j}\right)}\left(\frac{\partial \mu}{\partial \eta}\right){i j} \widehat{\phi}\right}\left{\sum{j=1}^{n_i} \frac{y_{i j}-\widehat{\mu}{i j}}{v\left(\widehat{\mu}{i j}\right)}\left(\frac{\partial \mu}{\partial \eta}\right){i j} \widehat{\phi} x{i j}\right}
$$
as the modified (summed or partial) scores.
In either case, the calculation of $\widehat{V}H$ is the same and the modified sandwich estimate of variance is then $$ \widehat{V}{\mathrm{MS}}=\widehat{V}H^{-1} \widehat{B}{\mathrm{MS}} \widehat{V}_H^{-1}
$$
The problem with referring to the sandwich estimate of variance as “robust” and the modified sandwich estimate of variance as “robust cluster” is that it implies that robust standard errors are bigger than usual (Hessian) standard errors and that robust cluster standard errors are bigger still. This is a false conclusion. See Carroll et al. (1998) for a lucid comparison of usual and robust standard errors. A comparison of the sandwich estimate of variance and the modified sandwich estimate of variance depends on the within-panel correlation of the score terms. If the within-panel correlation is negative, then the panel score sums of residuals will be small, and the panel score sums will have less variability than the variability of the individual scores. This will lead to the modified sandwich standard errors being smaller than the sandwich standard errors.

统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Unbiased sandwich

The sandwich estimate of variance has been applied in many cases and is becoming more common in statistical software. One area of current research concerns the small-sample properties of this variance estimate. There are two main modifications to the sandwich estimate of variance in constructing confidence intervals. The first is a degrees-of-freedom correction (scale factor), and the second is the use of a more conservative distribution (“heavier-tailed” than the normal).
Acknowledging that the usual sandwich estimate is biased, we may calculate an unbiased sandwich estimate of variance with improved small-sample performance in coverage probability. This modification is a scale factor multiplier motivated by the knowledge that the variance of the estimated residuals are biased on terms of the $i$ th diagonal element of the hat matrix, $h_i$, defined in $(\underline{4.5})$ :
$$
V\left(\widehat{\epsilon}_i\right)=\sigma^2\left(1-h_i\right)
$$

We can adjust for the bias of the contribution from the scores, where $x_i$ refers to the $i$ th row of the matrix $X$, using
$$
\widehat{B}{\mathrm{US}}=\sum{i=1}^n x_i^T\left{\frac{y_i-\widehat{\mu}i}{v\left(\widehat{\mu}_i\right)}\left(\frac{\partial \mu}{\partial \eta}\right)_i \widehat{\phi}\right}^2 \frac{x_i}{1-\widehat{h}_i} $$ where the (unbiased) sandwich estimate of variance is then $$ \widehat{V}{\mathrm{US}}=\widehat{V}H^{-1} \widehat{B}{\mathrm{US}} \widehat{V}_H^{-1}
$$

广义线性模型代写

统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Modified sandwich

如果观测值因为相关而分组(可能是因为数据实际上是面板数据)，则计算三明治估计，其中$n_i$指每个面板的观测值$i$, $x_{i j}$指与主题$i$的$j$次观测值相关联的矩阵$X$行，使用
$$
\widehat{B}{\mathrm{MS}}=\sum{i=1}^n\left{\sum_{j=1}^{n_i} x_{i j}^T \frac{y_{i j}-\widehat{\mu}{i j}}{v\left(\widehat{\mu}{i j}\right)}\left(\frac{\partial \mu}{\partial \eta}\right){i j} \widehat{\phi}\right}\left{\sum{j=1}^{n_i} \frac{y_{i j}-\widehat{\mu}{i j}}{v\left(\widehat{\mu}{i j}\right)}\left(\frac{\partial \mu}{\partial \eta}\right){i j} \widehat{\phi} x{i j}\right}
$$
作为修改后的(总和或部分)分数。
在任何一种情况下，$\widehat{V}H$的计算都是相同的，然后修改的三明治方差估计为$$ \widehat{V}{\mathrm{MS}}=\widehat{V}H^{-1} \widehat{B}{\mathrm{MS}} \widehat{V}_H^{-1}
$$
将夹心方差估计称为“稳健”，将改进的夹心方差估计称为“稳健聚类”的问题在于，这意味着稳健标准误差大于通常的(Hessian)标准误差，并且稳健聚类标准误差更大。这是一个错误的结论。参见Carroll等人(1998)对通常标准误差和稳健标准误差的清晰比较。三明治方差估计和修正三明治方差估计的比较取决于得分项的面板内相关性。如果面板内相关性为负，则残差的面板得分和较小，并且面板得分和的变异性小于个体得分的变异性。这将导致修改后的三明治标准误差小于三明治标准误差。

统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Unbiased sandwich

方差的夹心估计已经在许多情况下得到了应用，并且在统计软件中变得越来越普遍。当前研究的一个领域涉及这种方差估计的小样本性质。在构造置信区间时，对夹心方差估计有两种主要的修正。第一种是自由度校正(比例因子)，第二种是使用更保守的分布(比正态分布“重尾”)。
承认通常的三明治估计是有偏的，我们可以计算一个无偏的三明治方差估计，在覆盖概率上提高小样本性能。这种修正是一个尺度因子乘数，其动机是知道估计残差的方差偏倚于帽子矩阵$h_i$的$i$第th对角线元素，定义在$(\underline{4.5})$:
$$
V\left(\widehat{\epsilon}_i\right)=\sigma^2\left(1-h_i\right)
$$

我们可以从分数中调整贡献的偏差，其中$x_i$指的是$i$矩阵$X$的第一行，使用
$$
\widehat{B}{\mathrm{US}}=\sum{i=1}^n x_i^T\left{\frac{y_i-\widehat{\mu}i}{v\left(\widehat{\mu}_i\right)}\left(\frac{\partial \mu}{\partial \eta}\right)_i \widehat{\phi}\right}^2 \frac{x_i}{1-\widehat{h}_i} $$其中(无偏的)夹心方差估计为 $$ \widehat{V}{\mathrm{US}}=\widehat{V}H^{-1} \widehat{B}{\mathrm{US}} \widehat{V}_H^{-1}
$$

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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 。

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MATLAB代写

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广义线性模型Generalized linear model是由John Nelder和Robert Wedderburn提出的，作为统一其他各种统计模型的一种方式，包括线性回归、逻辑回归和泊松回归。他们提出了一种迭代加权的最小二乘法，用于模型参数的最大似然估计。最大似然估计仍然很流行，是许多统计计算软件包的默认方法。其他方法，包括贝叶斯方法和最小二乘法对方差稳定反应的拟合，已经被开发出来。

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统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Starting values for Newton–Raphson

To implement an algorithm for obtaining estimates of $\boldsymbol{\beta}$, we must have an initial guess for the parameters. There is no global mechanism for good starting values, but there is a reasonable solution for obtaining starting values when there is a constant in the model.
If the model includes a constant, then a common practice is to find the estimates for a constant-only model. For ML, this is a part of the model of interest, and knowing the likelihood for a constant-only model then allows a likelihood-ratio test for the parameters of the model of interest.
Often, the ML estimate for the constant-only model may be found analytically. For example, in chapter 12 we introduce the Poisson model. That model has a log likelihood given by
$$
\mathcal{L}=\sum_{i=1}^n\left{y_i\left(x_i \boldsymbol{\beta}\right)-\exp \left(x_i \boldsymbol{\beta}\right)-\ln \Gamma\left(y_i+1\right)\right}
$$
If we assume that there is only a constant term in the model, then the log likelihood may be written
$$
\mathcal{L}=\sum_{i=1}^n\left{y_i \beta_0-\exp \left(\beta_0\right)-\ln \Gamma\left(y_i+1\right)\right}
$$

统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|IRLS (using the expected Hessian)

Here we discuss the estimation algorithm known as IRLS. We begin by rewriting the (usual) updating formula from the Taylor series expansion presented in $(3.24)$ as
$$
\Delta \beta^{(r-1)}=-\left{\frac{\partial^2 \mathcal{L}}{\partial\left(\boldsymbol{\beta}^{(r-1)}\right)^T \partial \boldsymbol{\beta}^{(r-1)}}\right}^{-1} \frac{\partial \mathcal{L}}{\partial \boldsymbol{\beta}^{(r-1)}}
$$
and we replace the calculation of the observed Hessian (second derivatives) with its expectation. This substitution is known as the method of Fisher scoring. Because we know that $E\left{\left(y_i-\mu_i\right)^2\right}=v\left(\mu_i\right) a(\phi)$, we may write
$$
\begin{aligned}
-E\left(\frac{\partial^2 \mathcal{L}}{\partial \beta_j \partial \beta_k}\right) & =E\left(\frac{\partial \mathcal{L}}{\partial \beta_j} \frac{\partial \mathcal{L}}{\partial \beta_k}\right) \
& =\sum_{i=1}^n\left(\frac{\partial \mu}{\partial \eta}\right)i^2 \frac{1}{v\left(\mu_i\right) a(\phi)} x{j i} x_{k i}
\end{aligned}
$$
Substituting ( $\underline{3.40)}$ and $(\underline{3.20})$ into $\left(\underline{3.38)}\right.$ and rearranging, we see that $\delta \boldsymbol{\beta}^{(r-1)}$ is the solution to
$$
\left{\sum_{i=1}^n \frac{1}{v\left(\mu_i\right) a(\phi)}\left(\frac{\partial \mu}{\partial \eta}\right)i^2 x{j i} x_{k i}\right} \Delta \boldsymbol{\beta}^{(r-1)}=\sum_{i=1}^n \frac{y_i-\mu_i}{v\left(\mu_i\right) a(\phi)}\left(\frac{\partial \mu}{\partial \eta}\right)i x_i^T $$ Using the $(r-1)$ superscript to emphasize calculation with $\boldsymbol{\beta}^{(r-1)}$, we may refer to the linear predictor as $$ \eta_i^{(r-1)}-\text { offset }_i=\sum{k=1}^p x_{k i} \beta_k^{(r-1)}
$$

广义线性模型代写

统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Starting values for Newton–Raphson

为了实现获得$\boldsymbol{\beta}$估计的算法，我们必须对参数有一个初始猜测。对于良好的起始值，没有全局机制，但是当模型中存在常量时，有一个合理的解决方案来获得起始值。
如果模型包含一个常数，那么通常的做法是找到一个只有常数的模型的估计。对于ML来说，这是感兴趣的模型的一部分，知道一个只有常量的模型的可能性之后，就可以对感兴趣的模型的参数进行似然比测试。
通常，只有常量的模型的ML估计可以通过分析得到。例如，在第12章我们介绍了泊松模型。该模型的对数似然由
$$
\mathcal{L}=\sum_{i=1}^n\left{y_i\left(x_i \boldsymbol{\beta}\right)-\exp \left(x_i \boldsymbol{\beta}\right)-\ln \Gamma\left(y_i+1\right)\right}
$$
如果我们假设模型中只有一个常数项，那么就可以写出对数似然
$$
\mathcal{L}=\sum_{i=1}^n\left{y_i \beta_0-\exp \left(\beta_0\right)-\ln \Gamma\left(y_i+1\right)\right}
$$

统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|IRLS (using the expected Hessian)

这里我们讨论被称为IRLS的估计算法。我们首先从$(3.24)$ as中给出的泰勒级数展开重写(通常的)更新公式
$$
\Delta \beta^{(r-1)}=-\left{\frac{\partial^2 \mathcal{L}}{\partial\left(\boldsymbol{\beta}^{(r-1)}\right)^T \partial \boldsymbol{\beta}^{(r-1)}}\right}^{-1} \frac{\partial \mathcal{L}}{\partial \boldsymbol{\beta}^{(r-1)}}
$$
我们用观测到的黑森(二阶导数)的期望来代替它的计算。这种替换被称为费雪得分法。因为我们知道$E\left{\left(y_i-\mu_i\right)^2\right}=v\left(\mu_i\right) a(\phi)$，我们可以写
$$
\begin{aligned}
-E\left(\frac{\partial^2 \mathcal{L}}{\partial \beta_j \partial \beta_k}\right) & =E\left(\frac{\partial \mathcal{L}}{\partial \beta_j} \frac{\partial \mathcal{L}}{\partial \beta_k}\right) \
& =\sum_{i=1}^n\left(\frac{\partial \mu}{\partial \eta}\right)i^2 \frac{1}{v\left(\mu_i\right) a(\phi)} x{j i} x_{k i}
\end{aligned}
$$
将($\underline{3.40)}$和$(\underline{3.20})$)代入$\left(\underline{3.38)}\right.$并重新排列，我们看到$\delta \boldsymbol{\beta}^{(r-1)}$是
$$
\left{\sum_{i=1}^n \frac{1}{v\left(\mu_i\right) a(\phi)}\left(\frac{\partial \mu}{\partial \eta}\right)i^2 x{j i} x_{k i}\right} \Delta \boldsymbol{\beta}^{(r-1)}=\sum_{i=1}^n \frac{y_i-\mu_i}{v\left(\mu_i\right) a(\phi)}\left(\frac{\partial \mu}{\partial \eta}\right)i x_i^T $$使用$(r-1)$上标来强调$\boldsymbol{\beta}^{(r-1)}$的计算，我们可以将线性预测器称为 $$ \eta_i^{(r-1)}-\text { offset }i=\sum{k=1}^p x{k i} \beta_k^{(r-1)}
$$

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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。

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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广义线性模型Generalized linear model是由John Nelder和Robert Wedderburn提出的，作为统一其他各种统计模型的一种方式，包括线性回归、逻辑回归和泊松回归。他们提出了一种迭代加权的最小二乘法，用于模型参数的最大似然估计。最大似然估计仍然很流行，是许多统计计算软件包的默认方法。其他方法，包括贝叶斯方法和最小二乘法对方差稳定反应的拟合，已经被开发出来。

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统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Components

Cited in various places such as Hilbe (1993b) and Francis, Green, and Payne (1993), GLMs are characterized by an expanded itemized list given by the following:
A random component for the response, $y$, which has the characteristic variance of a distribution that belongs to the exponential family.
A linear systematic component relating the linear predictor, $\eta=X \boldsymbol{\beta}$, to the product of the design matrix $X$ and the parameters $\boldsymbol{\beta}$.
A known monotonic, one-to-one, differentiable link function $g(\cdot)$ relating the linear predictor to the fitted values. Because the function is one-to-one, there is an inverse function relating the mean expected response, $E(y)=\mu$, to the linear predictor such that $\mu=g^{-1}(\eta)=E(y)$.
The variance may change with the covariates only as a function of the mean.
There is one IRLS algorithm that suffices to fit all members of the class.
Item 5 is of special interest. The traditional formulation of the theory certainly supposed that there was one algorithm that could fit all GLMs. We will see later how this was implemented. However, there have been extensions to this traditional viewpoint. Adjustments to the weight function have been added to match the usual Newton-Raphson algorithms more closely and so that more appropriate standard errors may be calculated for noncanonical link models. Such features as scaling and robust variance estimators have also been added to the basic algorithm. More importantly, sometimes a traditional GLM must be restructured and fit using a model-specific Newton-Raphson algorithm. Of course, one may simply define a GLM as a model requiring only the standard approach but doing so would severely limit the range of possible models. We prefer to think of a GLM as a model that is ultimately based on the probability function belonging to the exponential family of distributions, but with the proviso that this criterion may be relaxed to include quasilikelihood models as well as certain types of multinomial, truncated , censored , and inflated models. Most of the latter tvpe require a Newton-Raphson approach rather than the traditional IRLS algorithm.

统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Assumptions

The link function relates the mean $\mu=E(y)$ to the linear predictor $X \boldsymbol{\beta}$, and the variance function relates the variance as a function of the mean $V(y)=a(\phi) v(\mu)$, where $a(\phi)$ is the scale factor. For the Poisson, binomial, and negative binomial variance models, $a(\phi)=1$.
Breslow (1996) points out that the critical assumptions in the GLM framework may be stated as follows:
Statistical independence of the $n$ observations.
The variance function $v(\mu)$ is correctly specified.
$a(\phi)$ is correctly specified (1 for Poisson, binomial, and negative binomial).
The link function is correctly specified.
Explanatory variables are of the correct form.
There is no undue influence of the individual observations on the fit.
As a simple illustration, in table 2.1 we demonstrate the effect of the assumed variance function on the model and fitted values of a simple GLM.
Note: The models are all fit using the identity link, and the data consist of three observations $(y, x)={(1,1),(2,2),(9,3)}$. The fitted models are included in the last column.

广义线性模型代写

统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Components

在Hilbe (1993b)和Francis, Green, and Payne(1993)等许多地方都有引用，glm的特点是扩大了逐项列表，如下所示:
响应的随机分量$y$，它具有属于指数族的分布的特征方差。
线性预测器$\eta=X \boldsymbol{\beta}$与设计矩阵$X$和参数$\boldsymbol{\beta}$的乘积相关的线性系统组件。
一个已知的单调的，一对一的，可微的链接函数$g(\cdot)$将线性预测器与拟合值联系起来。因为函数是一对一的，所以有一个逆函数将平均期望响应$E(y)=\mu$与线性预测器联系起来，使得$\mu=g^{-1}(\eta)=E(y)$。
方差只能作为均值的函数随协变量变化。
有一种IRLS算法足以适合类的所有成员。
第5项特别值得关注。该理论的传统表述当然假设存在一种算法可以适用于所有glm。稍后我们将看到这是如何实现的。然而，这一传统观点得到了扩展。增加了对权重函数的调整，以更紧密地匹配通常的牛顿-拉夫森算法，从而可以为非规范链接模型计算更合适的标准误差。诸如尺度和稳健方差估计等特征也被添加到基本算法中。更重要的是，有时传统的GLM必须使用特定于模型的Newton-Raphson算法进行重构和拟合。当然，人们可以简单地将GLM定义为只需要标准方法的模型，但这样做会严重限制可能模型的范围。我们更倾向于将GLM视为最终基于属于指数分布族的概率函数的模型，但附带条件是，该标准可以放宽，以包括准概率模型以及某些类型的多项式、截断、删减和膨胀模型。后一种类型的大多数需要牛顿-拉夫森方法，而不是传统的IRLS算法。

统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Assumptions

链接函数将均值$\mu=E(y)$与线性预测器$X \boldsymbol{\beta}$联系起来，方差函数将方差作为均值的函数$V(y)=a(\phi) v(\mu)$联系起来，其中$a(\phi)$是比例因子。对于泊松，二项和负二项方差模型，$a(\phi)=1$。
Breslow(1996)指出，GLM框架中的关键假设可以表述如下:
$n$观测值的统计独立性。
正确指定了方差函数$v(\mu)$。
正确指定$a(\phi)$(泊松、二项和负二项为1)。
正确配置链路功能。
解释变量的形式是正确的。
个别观察结果对拟合没有不当影响。
作为一个简单的例子，在表2.1中，我们展示了假设的方差函数对简单GLM的模型和拟合值的影响。
注:所有模型都使用身份链接进行拟合，数据由三个观测值组成$(y, x)={(1,1),(2,2),(9,3)}$。拟合的模型包括在最后一列。

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微观经济学代写

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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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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 。

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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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广义线性模型Generalized linear model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。最高质量的广义线性模型Generalized linear model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，因此广义线性模型Generalized linear model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|广义线性模型代写Generalized linear model代考|More Empirical Demonstration

To demonstrate the potential improvement of the new CMMP procedure, another simulation study was carried out. In Jiang et al. (2018), the authors showed that CMMP significantly outperforms the standard regression prediction (RP) method. On the other hand, the authors have not compared CMMP with mixed model prediction, such as the EBLUP (see Sect. 2.3.2), which is known to outperform RP as well. In the current simulation, we consider a case where there is no exact match between the new observation and a group in the training data, a situation that is practical. More specifically, the training data satisfy
$$
y_{i j}=\beta_0+\beta_1 w_i+\alpha_i+\epsilon_{i j}
$$
$i=1, \ldots, m, j=1, \ldots, n_i$, where $w_i$ is an observed, cluster-level covariate, $\alpha_i$ is a cluster-specific random effect, and $\epsilon_{i j}$ is an error. The random effects and errors are independent with $\alpha_i \sim N(0, G)$ and $\epsilon_{i j} \sim N(0, R)$. The new observation, on the other hand, satisfies
$$
y_{\text {new }}=\beta_0+\beta_1 w_1+\alpha_1+\delta+\epsilon_{\text {new }}
$$
where $\delta, \epsilon_{\text {new }}$ are independent with $\delta \sim N(0, D)$ and $\epsilon_{\text {new }} \sim N(0, R)$ and $\left(\delta, \epsilon_{\text {new }}\right)$ are independent with the training data. It is seen that, because of $\delta$, there is no exact match between the new random effect (which is $\alpha_1+\delta$ ) and one of the random effects $\alpha_i$ associated with the training data; however, the value of $D$ is small, $D=10^{-4}$; hence there is an approximate match between the new random effect and $\alpha_1$, the random effect associated with the first group in the training data.

We consider $m=50$. The $n_i$ are chosen according to one of the following four patterns:

1. $n_i=5,1 \leq i \leq m / 2 ; n_i=25, m / 2+1 \leq i \leq m$;
2. $n_i=50,1 \leq i \leq m / 2 ; n_i=250, m / 2+1 \leq i \leq m$;
3. $n_i=25,1 \leq i \leq m / 2 ; n_i=5, m / 2+1 \leq i \leq m$;
4. $n_i=250,1 \leq i \leq m / 2 ; n_i=50, m / 2+1 \leq i \leq m$.

统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Prediction Interval

Prediction intervals are of substantial practical interest. Here, we follow the NER model (2.67), but with the additional assumption that the new error, $\epsilon_{\mathrm{n}, j}$ in (2.58), is distributed as $N(0, R)$, where $R$ is the same variance as that of $\epsilon_{i j}$ in (2.67). Still, it is not necessary to assume that $\alpha_{\text {new }}=\alpha_I$ has the same distribution, or even the same variance, as the $\alpha_i$ in (2.57). This would include both the matched and unmatched cases. Consider the following prediction interval for $\theta=x_{\mathrm{n}}^{\prime} \beta+\alpha_{\text {new }}$ :
$$
\left[\hat{\theta}-z_{a / 2} \sqrt{\frac{\hat{R}}{n_{\text {new }}}}, \hat{\theta}+z_{a / 2} \sqrt{\frac{\hat{R}}{n_{\text {new }}}}\right] \text {, }
$$
where $\hat{\theta}$ is the CMEP of $\theta, \hat{R}$ is the REML estimator of $R$, and $z_a$ is the critical value so that $\mathrm{P}\left(Z>z_a\right)=a$ for $Z \sim N(0,1)$. For a future observation, $y_{\mathrm{f}}$, we assume that it shares the same mixed effects as the observed new observations $y_{\mathrm{n}, j}, 1 \leq j \leq$ $n_{\text {new }}$ in $(2.58)$, that is,
$$
y_{\mathrm{f}}=\theta+\epsilon_{\mathrm{f}}
$$
where $\epsilon_{\mathrm{f}}$ is a new error that is distributed as $N(0, R)$ and independent with all of the $\alpha$ ‘s and other $\epsilon$ ‘s. Consider the following prediction interval for $y_{\mathrm{f}}$ :
$$
\left[\hat{\theta}-z_{a / 2} \sqrt{\left(1+n_{\text {new }}^{-1}\right) \hat{R}}, \hat{\theta}+z_{a / 2} \sqrt{\left(1+n_{\text {new }}^{-1}\right) \hat{R}}\right],
$$
where $\hat{\theta}, \hat{R}$ are the same as in (2.72). Under suitable conditions, it can be shown that the prediction intervals (2.72) and (2.74) have asymptotically the correct coverage probability. Furthermore, empirical results show that the CMMP-based prediction intervals are more accurate than the RP-based prediction intervals. See Jiang et al. (2018) for details.

广义线性模型代写

计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|More Empirical Demonstration

为了证明新的CMMP程序的潜在改进，进行了另一项模拟研究。在Jiang et al.(2018)中，作者表明CMMP显著优于标准回归预测(RP)方法。另一方面，作者没有将CMMP与混合模型预测进行比较，例如EBLUP(见第2.3.2节)，后者也被认为优于RP。在当前的模拟中，我们考虑了一种新的观察值与训练数据中的组之间没有精确匹配的情况，这种情况是实际的。更具体地说，训练数据满足
$$
y_{i j}=\beta_0+\beta_1 w_i+\alpha_i+\epsilon_{i j}
$$
$i=1, \ldots, m, j=1, \ldots, n_i$，其中$w_i$是观察到的集群级协变量，$\alpha_i$是特定于集群的随机效应，$\epsilon_{i j}$是一个误差。随机效应和误差与$\alpha_i \sim N(0, G)$和$\epsilon_{i j} \sim N(0, R)$无关。另一方面，新的观察结果满足了
$$
y_{\text {new }}=\beta_0+\beta_1 w_1+\alpha_1+\delta+\epsilon_{\text {new }}
$$
其中$\delta, \epsilon_{\text {new }}$与$\delta \sim N(0, D)$独立，$\epsilon_{\text {new }} \sim N(0, R)$和$\left(\delta, \epsilon_{\text {new }}\right)$与训练数据独立。可以看出，由于$\delta$的存在，新的随机效应($\alpha_1+\delta$)与与训练数据相关的随机效应$\alpha_i$之间没有精确匹配;但是，$D$的值很小，$D=10^{-4}$;因此，新的随机效应与$\alpha_1$(与训练数据中的第一组相关的随机效应)之间存在近似匹配。

我们考虑$m=50$。根据以下四种模式之一选择$n_i$:

$n_i=5,1 \leq i \leq m / 2 ; n_i=25, m / 2+1 \leq i \leq m$；

$n_i=50,1 \leq i \leq m / 2 ; n_i=250, m / 2+1 \leq i \leq m$；

$n_i=25,1 \leq i \leq m / 2 ; n_i=5, m / 2+1 \leq i \leq m$；

$n_i=250,1 \leq i \leq m / 2 ; n_i=50, m / 2+1 \leq i \leq m$．

统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Prediction Interval

预测区间具有重要的实际意义。在这里，我们遵循NER模型(2.67)，但附加假设新误差$\epsilon_{\mathrm{n}, j}$在(2.58)中分布为$N(0, R)$，其中$R$与(2.67)中$\epsilon_{i j}$的方差相同。但是，没有必要假设$\alpha_{\text {new }}=\alpha_I$与(2.57)中的$\alpha_i$具有相同的分布，甚至具有相同的方差。这将包括匹配和不匹配的情况。考虑以下$\theta=x_{\mathrm{n}}^{\prime} \beta+\alpha_{\text {new }}$的预测区间:
$$
\left[\hat{\theta}-z_{a / 2} \sqrt{\frac{\hat{R}}{n_{\text {new }}}}, \hat{\theta}+z_{a / 2} \sqrt{\frac{\hat{R}}{n_{\text {new }}}}\right] \text {, }
$$
其中$\hat{\theta}$为$\theta, \hat{R}$的CMEP，为$R$的REML估计量，$z_a$为临界值，因此$\mathrm{P}\left(Z>z_a\right)=a$为$Z \sim N(0,1)$。对于未来的观测$y_{\mathrm{f}}$，我们假设它与观测到的新观测$y_{\mathrm{n}, j}, 1 \leq j \leq$$n_{\text {new }}$在$(2.58)$中具有相同的混合效应，即，
$$
y_{\mathrm{f}}=\theta+\epsilon_{\mathrm{f}}
$$
其中$\epsilon_{\mathrm{f}}$是一个新的误差，它以$N(0, R)$的形式分布，并且独立于所有的$\alpha$和其他的$\epsilon$。考虑以下$y_{\mathrm{f}}$的预测区间:
$$
\left[\hat{\theta}-z_{a / 2} \sqrt{\left(1+n_{\text {new }}^{-1}\right) \hat{R}}, \hat{\theta}+z_{a / 2} \sqrt{\left(1+n_{\text {new }}^{-1}\right) \hat{R}}\right],
$$
其中$\hat{\theta}, \hat{R}$与(2.72)中相同。在适当的条件下，可以证明预测区间(2.72)和式(2.74)具有渐近正确的覆盖概率。此外，实证结果表明，基于cmmp的预测区间比基于rp的预测区间更准确。详见Jiang et al.(2018)。

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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。