数学代写|线性代数代写linear algebra代考|MTH 2106

Doug I. Jones

Doug I. Jones

Lorem ipsum dolor sit amet, cons the all tetur adiscing elit

如果你也在 怎样代写线性代数linear algebra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。

线性代数是平坦的微分几何,在流形的切线空间中服务。时空的电磁对称性是由洛伦兹变换表达的,线性代数的大部分历史就是洛伦兹变换的历史。

couryes-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写线性代数linear algebra方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写线性代数linear algebra代写方面经验极为丰富,各种代写线性代数linear algebra相关的作业也就用不着说。

我们提供的线性代数linear algebra及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
  • Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
  • (Generalized) Linear Models 广义线性模型
  • Statistical Machine Learning 统计机器学习
  • Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
  • Foundations of Data Science 数据科学基础
数学代写|线性代数代写linear algebra代考|MTH 2106

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|Confidence Intervals

You may have heard the term “confidence interval,” which often confuses statistics newcomers and students. A confidence interval is a range calculation showing how confidently we believe a sample mean (or other parameter) falls in a range for the population mean.

Based on a sample of 31 golden retrievers with a sample mean of $64.408$ and a sample standard deviation of $2.05$, I am 95\% confident that the population mean lies between $63.686$ and 65.1296. How do I know this? Let me show you, and if you get confused, circle back to this paragraph and remember what we are trying to achieve. I highlighted it for a reason!

I first start out by choosing a level of confidence (LOC), which will contain the desired probability for the population mean range. I want to be $95 \%$ confident that my sample mean falls in the population mean range I will calculate. That’s my LOC. We can leverage the central limit theorem and infer what this range for the population mean is. First, I need the critical $z$-value which is the symmetrical range in a standard normal distribution that gives me $95 \%$ probability in the center as highlighted in Figure 3-14.

How do we calculate this symmetrical range containing 95 of the area? It’s easier to grasp as a concept than as a calculation. You may instinctively want to use the CDF, but then you may realize there are a few more moving parts here.

First you need to leverage the inverse CDF. Logically, to get $95 \%$ of the symmetrical area in the center, we would chop off the tails that have the remaining $5 \%$ of area. Splitting that remaining $5 \%$ area in half would give us $2.5 \%$ area in each tail. Therefore, the areas we want to look up the $\mathrm{x}$-values for are $.025$ and $.975$ as shown in Figure 3-15.

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|Understanding P-Values

When we say something is statistically significant, what do we mean by that? We hear it used loosely and frequently but what does it mean mathematically? Technically, it has to do with something called the p-value, which is a hard concept for many folks to grasp. But I think the concept of p-values makes more sense when you trace it back to its invention. While this is an imperfect example, it gets across some big ideas.
In 1925, mathematician Ronald Fisher was at a party. One of his colleagues Muriel Bristol claimed she could detect when tea was poured before milk simply by tasting it. Intrigued by the claim, Ronald set up an experiment on the spot.

He prepared eight cups of tea. Four had milk poured first; the other four had tea poured first. He then presented them to his connoisseur colleague and asked her to identify the pour order for each. Remarkably, she identified them all correctly, and the probability of this happening by chance is 1 in 70 , or $0.01428571$.

This $1.4 \%$ probability is what we call the p-value, the probability of something occurring by chance rather than because of a hypothesized explanation. Without going down a rabbit hole of combinatorial math, the probability that Muriel completely guessed the cups correctly is $1.4 \%$. What exactly does that tell you?

When we frame an experiment, whether it is determining if organic donuts cause weight gain or living near power lines causes cancer, we always have to entertain the possibility that random luck played a role. Just like there is a $1.4 \%$ chance Muriel identified the cups of tea correctly simply by guessing, there’s always a chance randomness just gave us a good hand like a slot machine. This helps us frame our null hypothesis $\left(H_{0}\right)$, saying that the variable in question had no impact on the experiment and any positive results are just random luck. The alternative hypothesis $\left(H_{1}\right)$ poses that a variable in question (called the controlled variable) is causing a positive result.

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|MTH 2106

线性代数代考

数学代写|线性代数代写linear algebra代考| Confidence Intervals

您可能听说过“置信区间”一词,它经常混淆统计新手和学生。置信区间是一种范围计算,显示我们认为样本均值(或其他参数)落在总体均值范围内的置信度。

基于 31 只金毛猎犬的样本,样本均值为64.408和样本标准偏差2.05,我有 95\% 的置信度,即人口均值介于63.686和 65.1296。我如何知道这一点?让我向你展示,如果你感到困惑,回到这一段,记住我们正在努力实现的目标。我强调它是有原因的!

我首先选择一个置信水平(LOC),它将包含总体平均范围的所需概率。我想成为95%确信我的样本均值落在我将计算的总体均值范围内。这是我的 LOC。我们可以利用中心极限定理并推断出这个范围对总体意味着什么。首先,我需要关键跟-值,它是标准正态分布中的对称范围,它给了我95%中心的概率如图3-14所示。

我们如何计算这个包含95个面积的对称范围?它作为一个概念比作为一个计算更容易掌握。您可能本能地想要使用CDF,但随后您可能会意识到这里还有一些移动部分。

首先,您需要利用反向 CDF。从逻辑上讲,要获得95%在中心的对称区域中,我们将砍掉具有剩余部分的尾巴5%面积。拆分剩余部分5%面积在一半会给我们2.5%每个尾巴的面积。因此,我们要查找的区域x-的值是.025和.975如图3-15所示。

数学代写|线性代数代写linear algebra代考| Understanding P-Values

当我们说某件事在统计上是显著的时,我们这是什么意思?我们听到它被松散而频繁地使用,但它在数学上意味着什么?从技术上讲,它与称为p值的东西有关,这对许多人来说是一个很难理解的概念。但我认为,当你将p值的概念追溯到它的发明时,它更有意义。虽然这是一个不完美的例子,但它遇到了一些伟大的想法。
1925年,数学家罗纳德·费舍尔(Ronald Fisher)参加了一个聚会。他的一位同事穆里尔·布里斯托尔(Muriel Bristol)声称,她只需品尝一下,就可以察觉到什么时候在牛奶之前倒茶。罗纳德对这种说法很感兴趣,于是在现场做了一个实验。

他准备了八杯茶。四人先倒了牛奶;其他四个人先倒了茶。然后,他把它们交给他的鉴赏家同事,并要求她确定每个的浇注顺序。值得注意的是,她正确地识别了它们,并且这种情况偶然发生的概率是1/70,或者0.01428571.

这1.4%概率就是我们所说的p值,是偶然发生的概率,而不是因为假设的解释。在不深入研究组合数学的兔子洞的情况下,穆里尔完全猜对杯子的概率是1.4%.这到底告诉了你什么?

当我们构建一个实验时,无论是确定有机甜甜圈是否会导致体重增加,还是生活在电线附近会导致癌症,我们总是要考虑随机运气发挥作用的可能性。就像有一个1.4%穆里尔通过猜测就能正确地识别出茶杯的机会,总有一种随机性给我们一只像老虎机一样的好手的机会。这有助于我们构建零假设(H0),说所讨论的变量对实验没有影响,任何积极的结果都只是随机运气。另一种假设(H1)表示有问题的变量(称为受控变量)正在导致阳性结果。

数学代写|线性代数代写linear algebra代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题,以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型(GLM)归属统计学领域,是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型(GLM)通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归,以及方差分析和方差分析(仅含固定效应)。

有限元方法代写

有限元方法(FEM)是一种流行的方法,用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法,用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程(即一些边界值问题)。为了解决一个问题,有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分,称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的,它是通过构建对象的网格来实现的:用于求解的数值域,它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统,以模拟整个问题。然后,有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支,对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程,是依赖于参数的一组随机变量的全体,参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现,其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值(如1秒,5分钟,12小时,7天,1年),因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中,往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录,以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进(Multiple Regression Analysis Asymptotics)属于计量经济学领域,主要是一种数学上的统计分析方法,可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系,在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

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。

Days
Hours
Minutes
Seconds

hurry up

15% OFF

On All Tickets

Don’t hesitate and buy tickets today – All tickets are at a special price until 15.08.2021. Hope to see you there :)