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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 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|Exact Inferences: Prediction Intervals for Y X=x

Notice that the range of the confidence interval, $1,303.753$ and $1,560.912$, is around 250 Cost units, much narrower than the range shown by the vertical bar in Figure 3.5, which is around 1,000 Cost units. Why? Is this yet another approximation? No. The reason for the big difference is that the mean of all potentially observable values of the Cost variable for jobs with any fixed number of widgets, is very much different than a single potentially observable value of the Cost variable.

It makes sense, intuitively and by the Law of Large Numbers, that you can estimate a mean value more and more precisely, with a margin of error tending towards 0 , when you increase your sample size. However, you cannot estimate a single value with such precision, no matter how large is your sample size.

To understand the distinction between a single value of $Y$ and the mean value of the potentially observable $Y^{\prime}$ s, suppose you have a model for how stock returns behave:
(Return on Company A’s stock $)=\beta_{0}+\beta_{1}($ Return on the $S \& P 500$ index $)+\varepsilon$.
Suppose also that you have lots of historical data (maybe your $n$ is in the tens of thousands) with which you can estimate $\beta_{0}$ and $\beta_{1}$. Suppose you have used these data to estimate this model as
$($ Return on Company A’s stock $)=0.0032+0.67$ (Return on the $S \& P 500$ index) $+e$
Now, suppose we tell you that the return on the SEP 500 index was $0.005(0.5 \%)$ yesterday. What can you tell us about the return on Company A’s stock? Was it exactly $0.0032+0.67(0.005)=0.00655(0.655 \%)$ ? We hope you can see that the answer is no, it was not $0.655 \%$. In all likelihood, it was not even very close to $0.655 \%$. It might even have been a negative number-it is quite common that individual stock prices move in a direction counter to the market. You cannot predict the actual value of company A’s stock return with precision using this model, because company A’s stock return is not a deterministic function of the $S \& P 00$ return. There are unique features of Company A that make it differ from the market, sometimes substantially, on any given day.

Having a large sample size here means that the estimate of the mean of all potentially obseroable returns of Company A’s stock, given the SEPP 500 market return is $0.005$, is very close to $0.0032+0.67(0.005)=0.00655$. However, the mean of all potentially observable returns is very different from a single potentially observable return: The individual return differs from the conditional mean (which is approximately $0.00655$ ), by the random error term $e$. This error term can be quite large, leading possibly to a negative Company A return when the $S \mathcal{E} P S 00$ return is positive.

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Hypothesis Testing and $p$-Values: Is the Observed

Some researchers will do nearly anything to get a publication. The incentives are great: Fame, tenure, promotion, annual salary, raises, prime class assignments, and clout in one’s department are a function of quality and quantity of publications.

Historically, statistical results were required to be “statistically significant” to be publishable. In terms of confidence intervals, this means that the interval for the effect (e.g., the $\beta$ ) in question must exclude 0 so that you can confidently state the direction of the effect (positive or negative) of the given $X$ variable on $Y$.

Researchers used the $p$-values that are reported routinely by regression software to determine “statistical significance.” But $p$-values are easily manipulated, and unscrupulous researchers can analyze data “creatively” to get nearly any $p$-value they would like to see. This has led to an unfortunate practice known as $p$-hacking, where researchers try analyses many different ways until they get a $p$-value that is statistically significant, and then try to publish the results. Because of their potential for misuse, there is a strong movement in the scientific community away from use of $p$-values, as well as the phrase “statistical significance,” in favor of other statistics and characterizations.

When interpreted correctly and not misused, the $p$-value does provide interesting and somewhat useful information. Thus, we insist that you understand p-values very well, so that you can use them correctly and effectively, and so that you will not become a “p-hacker.”

To interpret the $p$-value correctly, you must consider the question, “Is the estimate of the effect of $X$ on $Y$ explainable by chance alone?” But to answer that question, you must first understand what it means for an estimated effect to be explained by chance alone. The following example explains this concept.

回归分析代写

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Exact Inferences: Prediction Intervals for Y X=x

注意置信区间的范围，1,303.753和1,560.912，大约是 250 个成本单位，比图 3.5 中竖线所示的范围（大约 1,000 个成本单位）要窄得多。为什么？这是另一个近似值吗？不。差异很大的原因是，对于具有任何固定数量的小部件的作业，成本变量的所有潜在可观察值的平均值与成本变量的单个潜在可观察值有很大不同。

直觉上，根据大数定律，当您增加样本量时，您可以越来越精确地估计平均值，误差范围趋向于 0 ，这是有道理的。但是，无论您的样本量有多大，您都无法以如此精确的方式估计单个值。

了解单个值之间的区别是和潜在可观察的平均值是′s，假设您有一个股票收益如何表现的模型：
（A 公司股票的收益)=b0+b1(返回上小号&磷500指数)+e.
假设你有很多历史数据（也许你的n是数万），您可以用它来估计b0和b1. 假设您已经使用这些数据来估计这个模型
(A公司股票的回报)=0.0032+0.67（返回小号&磷500指数）+和
现在，假设我们告诉你 SEP 500 指数的回报是0.005(0.5%)昨天。关于 A 公司股票的回报率，您能告诉我们什么？是不是真的0.0032+0.67(0.005)=0.00655(0.655%)? 我们希望你能看到答案是否定的，它不是0.655%. 很可能，它甚至不是很接近0.655%. 它甚至可能是一个负数——个别股票价格的走势与市场相反是很常见的。您无法使用此模型准确预测 A 公司股票收益的实际价值，因为 A 公司的股票收益不是小号&磷00返回。A 公司的独特之处使其在任何一天都与市场不同，有时甚至大不相同。

这里有一个大样本量意味着在给定 SEPP 500 市场回报的情况下，对 A 公司股票所有潜在可观察回报的平均值的估计是0.005, 非常接近0.0032+0.67(0.005)=0.00655. 但是，所有潜在可观察回报的平均值与单个潜在可观察回报有很大不同：单个回报不同于条件平均值（大约0.00655)，由随机误差项和. 这个误差项可能非常大，可能导致 A 公司的负回报，当小号和磷小号00回报是积极的。

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Hypothesis Testing and p-值：是观察到的

一些研究人员几乎会不惜一切代价获得出版物。激励措施是巨大的：名望、任期、晋升、年薪、加薪、一流的任务和在一个部门的影响力是出版物质量和数量的函数。

从历史上看，统计结果必须具有“统计意义”才能发布。就置信区间而言，这意味着效果的区间（例如，b) 必须排除 0，以便您可以自信地说明给定的效果（正面或负面）的方向X变量开启是.

研究人员使用p-回归软件定期报告以确定“统计显着性”的值。但p-值很容易被操纵，不道德的研究人员可以“创造性地”分析数据以获取几乎任何p-他们希望看到的价值。这导致了一种不幸的做法，称为p-黑客，研究人员尝试分析许多不同的方法，直到他们得到一个p- 具有统计显着性的值，然后尝试发布结果。由于它们可能被滥用，科学界强烈反对使用p-values，以及短语“统计意义”，有利于其他统计数据和表征。

当解释正确且未被误用时，p-value 确实提供了有趣且有些有用的信息。因此，我们坚持你要非常了解 p 值，这样你才能正确有效地使用它们，这样你就不会成为“p-hacker”。

解释p-值正确，你必须考虑这个问题，“是X上是只能靠偶然来解释？” 但要回答这个问题，您必须首先了解仅凭偶然性来解释估计效应意味着什么。下面的例子解释了这个概念。

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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。