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回归分析是一种强大的统计方法，允许你检查两个或多个感兴趣的变量之间的关系。虽然有许多类型的回归分析，但它们的核心都是考察一个或多个自变量对因变量的影响。

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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等楖率论
• 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

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The p-Value

In the example above, the thresholds to determine which real $T$ values are explainable by chance alone are the numbers that put $95 \%$ of the $T$ values that are explained by chance alone between them; these are $-1.9845$ and $+1.9845$ in the case of the $T_{98}$ distribution. If the observed $T$ statistic falls outside that range, then we can say that the difference between $\hat{\beta}_{1}$ and 0 is not easily explained by chance alone.

See Figure $3.7$ again. Notice that there is $5 \%$ total probability outside the $\pm 1.9845$ range, simply because there is $95 \%$ probability inside the range. Now, if the $T$ statistic falls inside the $95 \%$ range, then there has to be more than $5 \%$ total probability outside the $\pm T$ range. See Figure $3.7$ again, and suppose $T=1.7$, which is inside the range. Then there has to be more than $5 \%$ probability outside the $\pm 1.7$ range, right? See Figure $3.7$ again, and locate $\pm 1.7$ on the graph. Make sure you understand this; it is not hard at all. Do not just read the words, because then you will not understand. Instead, look at Figure 3.7, put your finger on the graph at $1.7$, and think about the area outside the $\pm 1.7$ range. It is more than $0.05$, do you see?

Now, suppose $T=2.5$, and look at Figure $3.7$ again. Then there has to be less than $5 \%$ probability outside the $\pm 2.5$ range, right? See Figure $3.7$ again, and locate $\pm 2.5$ on the graph. Make sure you understand this; it is not hard at all. Look at the graph! Do not just read the words! Instead, put your finger on the graph at $2.5$ and think about the area outside the $\pm 2.5$ range. It is less than $0.05$, do you see?

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Evaluating Assumptions

As shown in Chapter 1 , the linearity assumption in regression is almost always false, to one degree or another, when there are more than two levels of the $X$ variable. The constant variance assumption and normality assumptions are also almost always false, to one degree or another. Independence is often violated as well. When violated, these assumptions can make the results of the analyses dubious: The model does not represent reality very well, estimates are biased, and confidence intervals, prediction intervals, and $p$-values do not behave as expected.

Nevertheless, the goal of evaluating model assumptions in statistics is not to prove that the assumptions of the model are true. You may as well try to prove that $1+1=3$ ! Rather, the goal is to assess degree of violation of the assumptions. If the assumptions of your chosen model are not too badly violated, then your model represents reality reasonably well, it is usable for making predictions, and the inferential techniques behave approximately as expected (e.g., $\approx 95 \%$ confidence, $\approx 5 \%$ significance level). If the assumptions of your chosen model are badly violated, then you should choose a different model. You can most easily answer the question, “how badly violated must the assumptions be before I must choose a different model?” by using simulation, where you simulate data with violated assumptions, and see how well the estimates and inferences work when you use different models.
To answer the question, “How badly violated are the assumptions for my study?”, you should first and foremost consider the assumptions without using your data set. You can do this by using your subject matter knowledge about the data-generating process. Only then can you analyze graphs and summary statistics of your data appropriately. The data values cannot tell you everything about the violations of the assumptions-they can incorrectly suggest that assumptions are badly violated when the assumptions are reasonable, and they can incorrectly suggest that the assumptions are reasonable when they are badly violated. The assumptions do not refer to the data; they refer to the processes that generated your data. Thus, your diagnosis of the assumptions should always involve subject matter, in addition to data analysis.

Since researchers often think that assumptions refer to the data, let us be clear and emphatic.

回归分析代写

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The p-Value

在上面的示例中，确定哪个真实的阈值吨值仅凭偶然性就可以解释是放置的数字95%的吨仅由它们之间偶然解释的值；这些是−1.9845和+1.9845在这种情况下吨98分配。如果观察到吨统计量超出该范围，那么我们可以说之间的差异b^1而 0 仅凭偶然性是不容易解释的。

见图3.7再次。注意有5%外的总概率±1.9845范围，仅仅因为有95%范围内的概率。现在，如果吨统计量落在95%范围，那么必须有超过5%外的总概率±吨范围。见图3.7再次，并假设吨=1.7，在范围内。那么必须有超过5%以外的概率±1.7范围，对吧？见图3.7再次，并找到±1.7图上。确保你明白这一点；这一点都不难。不要只看文字，因为那样你就不会明白。相反，请看图 3.7，将手指放在图表上1.7，并考虑外面的区域±1.7范围。它超过0.05， 你有看到？

现在，假设吨=2.5，然后看图3.7再次。那么必须小于5%以外的概率±2.5范围，对吧？见图3.7再次，并找到±2.5图上。确保你明白这一点；这一点都不难。看图表！不要只看单词！相反，将您的手指放在图表上2.5想想外面的区域±2.5范围。它小于0.05， 你有看到？

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Evaluating Assumptions

如第 1 章所示，当回归的水平有两个以上时，回归中的线性假设几乎总是在某种程度上是错误的。X多变的。在某种程度上，恒定方差假设和正态假设也几乎总是错误的。独立性也经常受到侵犯。当违反这些假设时，这些假设会使分析结果变得可疑：模型不能很好地代表现实，估计有偏差，置信区间、预测区间和p-values 的行为不符合预期。

然而，在统计学中评估模型假设的目标并不是证明模型的假设是正确的。你不妨试着证明1+1=3！相反，目标是评估违反假设的程度。如果您选择的模型的假设没有被严重违反，那么您的模型可以很好地代表现实，它可用于进行预测，并且推理技术的行为与预期大致相同（例如，≈95%信心，≈5%显着性水平）。如果您选择的模型的假设被严重违反，那么您应该选择不同的模型。你可以很容易地回答这个问题，“在我必须选择不同的模型之前，假设的违反程度有多严重？” 通过使用模拟，您可以在违反假设的情况下模拟数据，并查看使用不同模型时估计和推论的效果如何。
要回答“我的研究假设违反了多严重？”这个问题，您应该首先考虑假设而不使用您的数据集。您可以通过使用有关数据生成过程的主题知识来做到这一点。只有这样，您才能适当地分析数据的图表和汇总统计信息。数据值不能告诉你所有违反假设的情况——当假设合理时，它们可能错误地暗示假设被严重违反，而当假设严重违反时，它们可能错误地暗示假设是合理的。假设不参考数据；它们指的是生成数据的过程。因此，除了数据分析之外，您对假设的诊断应始终涉及主题。

由于研究人员经常认为假设是指数据，所以让我们明确和强调。

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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。

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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。