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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|Covariates in time-to-event models

We identify two key mechanisms by which the impact of covariates on life length is modelled. These are referred to as accelerated-life and proportional-hazard models.
Accelerated-life models
In an accelerated-life model, the log life length is taken to be a linear function of the covariates,
$$
\log \left(Y_i\right)=\boldsymbol{X}i \boldsymbol{\beta}+\sigma \varepsilon_i $$ Exponentiating both sides of (6.20) yields $$ Y_i=\exp \left(\boldsymbol{X}_i \boldsymbol{\beta}\right) U_i $$ where $U_i=\exp \left(\sigma \varepsilon_i\right)$. In order to get a clearer idea of the impact of the covariates in this model, consider the conditional survival function, $$ \begin{aligned} S{Y_i \mid \boldsymbol{X}_i}\left(y \mid \boldsymbol{x}_i\right) & =P\left(Y_i>y \mid \boldsymbol{x}_i=\boldsymbol{x}_i\right) \
& =P\left(\exp \left(\boldsymbol{x}_i \boldsymbol{\beta}\right) U_i>y \mid \boldsymbol{x}_i=\boldsymbol{x}_i\right)=S_U\left(y / \exp \left(\boldsymbol{x}_i \boldsymbol{\beta}\right)\right)
\end{aligned}
$$

统计代写|统计推断代考Statistical Inference代写|Time series models

The simplest definition of a time series is a collection of observations taken over time. In time series analysis, we usually assume that observations are made at regular intervals, for example, every day or every month. Weekly maximum temperature readings at a weather station, daily closing prices for a stock exchange, and monthly passenger volume data at a particular airport are all examples of time series data (Figure 6.3).

In general, what happens today is dependent on what happened yesterday. Thus, a random sample is not usually a good model for time series data. The central importance of dependence between sample members is what characterises time series analysis. In this section we describe some simple time series models and use them to illustrate basic model properties that frequently arise in time series analysis.

A good time series model should be able to generate accurate predictions of future values. Time series models formalise our intuition that the future is more like the recent past than the distant past. It is often reasonable to suppose that recent values are more relevant in making inferences about what will happen next. A very simple model that captures this idea is the random walk,
$$
Y_t=Y_{t-1}+\varepsilon_t, \quad\left{\varepsilon_t\right} \sim \operatorname{IID}\left(0, \sigma_{\varepsilon}^2\right) .
$$

统计推断代写

统计代写|统计推断代考Statistical Inference代写|Covariates in timeto-event models

我们确定了两个关键机制，通过它们对协变量对寿命的影响进行建模。这些被称为加速寿命和比例风险模型。
加速寿命模型
在加速寿命模型中，对数寿命长度被视为协变量的线性函数，
$$
\log \left(Y_i\right)=\boldsymbol{X} i \boldsymbol{\beta}+\sigma \varepsilon_i
$$
对 (6.20) 的两边取幂得到
$$
Y_i=\exp \left(\boldsymbol{X}_i \boldsymbol{\beta}\right) U_i
$$
在哪里 $U_i=\exp \left(\sigma \varepsilon_i\right)$. 为了更清楚地了解协变量在此模型中的影响，请考虑条件生存函数，
$$
S Y_i \mid \boldsymbol{X}_i\left(y \mid \boldsymbol{x}_i\right)=P\left(Y_i>y \mid \boldsymbol{x}_i=\boldsymbol{x}_i\right) \quad=P\left(\exp \left(\boldsymbol{x}_i \boldsymbol{\beta}\right) U_i>y \mid \boldsymbol{x}_i=\boldsymbol{x}_i\right)=S_U\left(y / \exp \left(\boldsymbol{x}_i \boldsymbol{\beta}\right)\right)
$$

统计代写|统计推断代考Statistical Inference代写|Time series models

时间序列最简单的定义是随时间推移观察的集合。在时间序列分析中，我们通常假设观察是定期进行的，例如每天或每月。气象站的每周最高温度读数、证券交易所的每日收盘价以及特定机场的每月客运量数据都是时间序列数据的示例（图 6.3）。

一般来说，今天发生的事情取决于昨天发生的事情。因此，随机样本通常不是时间序列数据的好模型。样本成员之间依赖性的核心重要性是时间序列分析的特征。在本节中，我们将描述一些简单的时间序列模型，并使用它们来说明时间序列分析中经常出现的基本模型属性。

一个好的时间序列模型应该能够生成对未来值的准确预测。时间序列模型将我们的直觉形式化，即未来更像是最近的过去，而不是遥远的过去。假设最近的值与推断接下来会发生什么更相关通常是合理的。抓住这个想法的一个非常简单的模型是随机游走，

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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|统计推断代考Statistical Inference代写|Multivariate transformations

We now consider transformations of $n$ random variables. We will use the randomvector notation established in section 4.5 . Let $\boldsymbol{X}=\left(X_1, \ldots, X_n\right)^T$ be a continuous random vector and let $g: \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}^n$ be a well-behaved function. In fact, we will assume that, if $D \subseteq \mathbb{R}^n$ is the support of $\boldsymbol{X}$, then $g$ is a one-to-one mapping from $D$ onto the range $R \subseteq \mathbb{R}^n$. As before, we will make extensive use of the inverse transformation $\boldsymbol{h}(\boldsymbol{y})=\boldsymbol{g}^{-1}(\boldsymbol{y})$ and, on occasion, consider individual components of vectors,
$$
\begin{aligned}
\boldsymbol{x} & =\left(x_1, \ldots, x_n\right)^T, \
\boldsymbol{g}(\boldsymbol{x}) & =\left(g_1(\boldsymbol{x}), \ldots, g_n(\boldsymbol{x})\right)^T,
\end{aligned}
$$
and so on. Note here that, for $j=1, \ldots, n$, each $g_j$ is a function of $n$ variables, $g_j: \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}$, so we could write
$$
\boldsymbol{g}(\boldsymbol{x})=\left(g_1\left(x_1, \ldots, x_n\right), \ldots, g_n\left(x_1, \ldots, x_n\right)\right)^T
$$

统计代写|统计推断代考Statistical Inference代写|Sums of random variables

In many practical situations, the natural model for a quantity of interest is a sum of random variables. Consider the following illustrations.

1. Suppose that in a given season $n$ hurricanes develop in the Atlantic Basin. Each has probability $p$ of making landfall, independent of all other hurricanes. If $Y$ is the total number of hurricanes making landfall in the season, we could write $Y=\sum_{j=1}^n X_j$ where $\left{X_j\right}$ is a sequence of independent $\operatorname{Bernoulli}(p)$ random variables.
2. We take measurements of total December rainfall at 5 sites across the UK. If the random variable $X_i$ represents our model for the total December rainfall at site $i$, then the mean total rainfall across locations is $\bar{X}=\frac{1}{5} \sum_{j=1}^5 X_j$. A key component of the calculation of this mean is a sum of random variables.
   We start by considering the sum of a pair of random variables.

统计推断代写

统计代写|统计推断代考Statistical Inference代写|Multivariate transformations

我们现在考虑变换 $n$ 随机变量。我们将使用 4.5 节中建立的随机向量符号。让 $\boldsymbol{X}=\left(X_1, \ldots, X_n\right)^T$ 是一个连 续的随机向量，让 $g: \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}^n$ 是一个行为良好的函数。事实上，我们会假设，如果 $D \subseteq \mathbb{R}^n$ 是支持 $\boldsymbol{X}_{\text {，然 }}$ 后 $g$ 是一对一的映射 $D$ 进入射程 $R \subseteq \mathbb{R}^n$. 和以前一样，我们将广泛使用逆变换 $\boldsymbol{h}(\boldsymbol{y})=\boldsymbol{g}^{-1}(\boldsymbol{y})$ 有时，考虑向 量的各个分量，
$$
\boldsymbol{x}=\left(x_1, \ldots, x_n\right)^T, \boldsymbol{g}(\boldsymbol{x}) \quad=\left(g_1(\boldsymbol{x}), \ldots, g_n(\boldsymbol{x})\right)^T
$$
等等。这里注意，对于 $j=1, \ldots, n$ ，每个 $g_j$ 是一个函数 $n$ 变量， $g_j: \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}$ ，所以我们可以写
$$
\boldsymbol{g}(\boldsymbol{x})=\left(g_1\left(x_1, \ldots, x_n\right), \ldots, g_n\left(x_1, \ldots, x_n\right)\right)^T
$$

统计代写|统计推断代考Statistical Inference代写|Sums of random variables

在许多实际情况下，感兴趣数量的自然模型是随机变量的总和。请考虑以下揷图。

1. 假设在给定的季节 $n$ 飓风在大西洋盆地发展。每个都有概率 $p$ 登陆，独立于所有其他椇风。如果 $Y$ 是这个 季节登陆的㖵风总数，我们可以写成 $Y=\sum_{j=1}^n X_j$ 在哪里
   \left 缺少或无法识别的分隔符 是一个独立的序列 $\operatorname{Bernoulli}(p)$ 随机变量。
2. 我们在英国的 5 个地点测量了 12 月的总降雨量。如果随机变量 $X_i$ 代表我们对现场 12 月总降雨量的模型 $i$ ，则各地点的平均总降雨量为 $\bar{X}=\frac{1}{5} \sum_{j=1}^5 X_j$. 计算此平均值的一个关键絹成部分是随机变量的总 和。
   我们首先考虑一对随机变量的总和。

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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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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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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。