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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• (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

## 商科代写|计量经济学代写Econometrics代考|LOGIT ESTIMATION

The linear probability model has been shown to be inconsistent in that the fitted values can often fall outside the range of theoretically feasible values. However, the principle of interpreting the regression results as giving estimates of probabilities remains a promising approach. What we need is to find an alternative formulation which does not suffer from the inconsistencies of the linear probability framework. Fortunately, there are several possible solutions to this problem which we will now consider.

Our problem is one in which we wish to model the effects of a variable $X$ on the probability that a binary variable $Y$ takes the value 1 . Let us begin by assuming that this function takes the form $g\left(X_{i}\right)=P\left(Y_{i}=1 \mid X_{i}\right)$. Note that it immediately follows that $P\left(Y_{i}=0 \mid X_{i}\right)=1-g\left(X_{i}\right)$. This function should have the following properties:

1. The probability should always lic between the values 0 and 1 for any value of $X$.
2. The probability that $Y=1$ should approach 0 for very small values of $X$.
3. The probability that $Y=1$ should approach 1 for very large values of $X$.

## 商科代写|计量经济学代写Econometrics代考|GOODNESS OF FIT IN LIMITED DEPENDENT

The assessment of goodness of fit is difficult in models with binary dependent variables. For example, how do we compare a fitted value from such a regression with the actual values which can only take on the values 0 or 1 ? One method of calculating goodness of fit is to compare the value of the loglikelihood when the parameter $\beta$ is fixed at 0 with that obtained when $\beta$ is a free parameter. These values are then used to define a measure of goodness of fit known as McFadden’s $R^{2}$. This is calculated as one minus the ratio of these two likelihoods.
McFadden $R^{2}=1-\frac{L L(\alpha, \beta)}{L L(a \mid \beta=0)}$
Example: For the BA share price model, we have $L L(a \mid \beta=0)=-946.8156$ and $L L(a, \beta)=-770.4887$
McFadden $R^{2}=1-\frac{770.4487}{946.8156}=0.1863$

# 计量经济学代考

## 商科代写|计量经济学代写Econometrics代考|LOGIT ESTIMATION

1. 对于任何值，概率应始络介于值 0 和 1 之间 $X$.
2. 的概率 $Y=1$ 对于非常小的值，应该接近 $0 X$.
3. 的概率 $Y=1$ 对于非常大的值，应该接近 $1 X$.

## 有限元方法代写

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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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