如果你也在 怎样代写统计推断Statistical inference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。
统计推断是指从数据中得出关于种群或科学真理的结论的过程。进行推断的模式有很多，包括统计建模、面向数据的策略以及在分析中明确使用设计和随机化。
assignmentutor-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写统计推断Statistical inference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。我们的专家在代写统计推断Statistical inference代写方面经验极为丰富，各种代写统计推断Statistical inference相关的作业也就用不着说。
我们提供的统计推断Statistical inference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
统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|HYPOTHESIS TESTING VIA EUCLIDEAN SEPARATION
In this section, we will be interested in testing hypotheses
$$
H_{\ell}: P \in \mathcal{P}{\ell}, \ell=1, \ldots, L $$ on the probability distribution of a random observation $\omega$ in the situation where the families of distributions $\mathcal{P}{\ell}$ are obtained from a given family $\mathcal{P}$ of probability distributions by shifts. Specifically, we are given
- a family $\mathcal{P}$ of probability distributions on $\Omega=\mathbf{R}^{d}$ such that all distributions from $\mathcal{P}$ possess densities with respect to the Lebesgue measure on $\mathbf{R}^{n}$, and these densities are even functions on $\mathbf{R}^{d} ;{ }^{2}$
- a collection $X_{1}, \ldots, X_{L}$ of nonempty closed and convex subsets of $\mathbf{R}^{d}$, with at most one of the sets unbounded.
These data specify $L$ families $\mathcal{P}{\ell}$ of distributions on $\mathbf{R}^{d} ; \mathcal{P}{\ell}$ is comprised of distributions of random vectors of the form $x+\xi$, where $x \in X_{\ell}$ is deterministic, and $\xi$ is random with distribution from $\mathcal{P}$. Note that with this setup, deciding upon hypotheses (2.6) via observation $\omega \sim P$ is exactly the same as deciding, given observation
$$
\omega=x+\xi,
$$ where $x$ is a deterministic “signal” and $\xi$ is random noise with distribution $P$ known to belong to $\mathcal{P}$, on the “position” of $x$ w.r.t. $X_{1}, \ldots, X_{L}$, the $\ell$-th hypothesis $H_{\ell}$ saying that $x \in X_{\ell}$. The latter allows us to write down the $\ell$-th hypothesis as $H_{\ell}: x \in X_{\ell}$ (of course, this shorthand makes sense only within the scope of our current “signal plus noise” setup).
统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Testing Multiple Hypotheses via Euclidean separation
Situation. We are given $L$ nonempty and closed convex sets $X_{\ell} \subset \Omega=\mathbf{R}^{d}, 1 \leq \ell \leq$ $L$, with at least $L-1$ of the sets being bounded, and a spherical family of probability distributions $\mathcal{P}{\gamma}^{d}$. These data define $L$ families $\mathcal{P}{\ell}$ of probability distributions on $\mathbf{R}^{d}$, the family $\mathcal{P}{\ell}, 1 \leq \ell \leq L$, comprised of probability distributions of all random vectors of the form $x+\xi$, where deterministic $x$ (“signal”) belongs to $X{\ell}$, and $\xi$ is random noise with distribution from $\mathcal{P}{\gamma}^{d}$. Given positive integer $K$, we can speak about $L$ hypotheses on the distribution $P^{K}$ of $K$-repeated observation $\omega^{K}=$ $\left(\omega{1}, \ldots, \omega_{K}\right)$, with $\mathcal{H}{\ell}$ stating that $\omega^{K}$ is a quasi-stationary $K$-repeated observation associated with $\mathcal{P}{\ell}$. In other words $\mathcal{H}{\ell}=H{\ell}^{\otimes, K}$; see Section 2.1.3.3. Finally, we are given a closeness $\mathcal{C}$.
Our goal is to decide on the hypotheses $\mathcal{H}{1}, \ldots, \mathcal{H}{L}$ up to closeness $\mathcal{C}$ via $K$ repeated observation $\omega^{K}$. Note that this is a natural extension of the case $\mathbf{Q S}$ of pairwise testing from repeated observations considered in Section $2.2 .3$ (there $L=2$ and $\mathcal{C}$ is the only meaningful closeness on a two-hypotheses set: $\left(\ell, \ell^{\prime}\right) \in \mathcal{C}$ if and only if $\ell=\ell^{\prime}$ ).
The Standing Assumption which we assume to hold by default everywhere in this section is:
Whenever $\ell, \ell^{\prime}$ are not $\mathcal{C}$-close: $\left(\ell, \ell^{\prime}\right) \notin \mathcal{C}$, the sets $X_{\ell}, X_{\ell^{\prime}}$ do not intersect.
Strategy: We intend to attack the above testing problem by assembling pairwise Euclidean separation Majority tests via the construction from Section 2.2.4.3.
Building blocks to be assembled are Euclidean separation $K$-observation pairwise Majority tests constructed for the pairs $\mathcal{H}{\ell}, \mathcal{H}{\ell^{\prime}}$ of hypotheses with $\ell$ and $\ell^{\prime}$ not close to each other, that is, with $\left(\ell, \ell^{\prime}\right) \notin \mathcal{C}$. These tests are built as explained in Section 2.2.3.2; for the reader’s convenience, here is the construction. For a pair $\left(\ell, \ell^{\prime}\right) \notin \mathcal{C}$, we
- Find the optimal value $\mathrm{Opt}{\ell \ell^{\prime}}$ and an optimal solution $\left(u{\ell f \prime}, v_{\ell f^{\prime}}\right)$ to the convex optimization problem
$$
\mathrm{Opt}{\ell \ell^{\prime}}=\min {u \in X_{\ell, v \in X_{\ell^{\prime}}}} \frac{1}{2}|u-v|_{2} .
$$
统计推断代考
统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|HYPOTHESIS TESTING VIA EUCLIDEAN SEPARATION
在本节中，我们将对检验假设感兴趣
$$
H_{\ell}: P \in \mathcal{P} \ell, \ell=1, \ldots, L
$$
关于随机观察的概率分布 $\omega$ 在分布族的情况下 $\mathcal{P} \ell$ 从特定家庭获得 $\mathcal{P}$ 概率分布的变化。具体来说，我们给出
- 一个家庭 $\mathcal{P}$ 的概率分布 $\Omega=\mathbf{R}^{d}$ 这样所有的分布 $\mathcal{P}$ 具有关于 Lebesgue 测度的密度 $\mathbf{R}^{n}$ ，这些密度甚至是函数 $\mathbf{R}^{d} ;{ }^{2}$
- 一个集合 $X_{1}, \ldots, X_{L}$ 的非空闭凸子集 $\mathbf{R}^{d}$ ，至多有一组无界。
这些数据说明 $L$ 家庭 $\mathcal{P} \ell$ 分布在 $\mathbf{R}^{d} ; \mathcal{P} \ell$ 由以下形式的随机向量的分布组成 $x+\xi$ ，在哪里 $x \in X_{\ell}$ 是确定性的，并且 $\xi$ 是随机的，分布来自 $\mathcal{P}$. 请注意，使用此设置， 通过观䕓决定假设 (2.6) $\omega \sim P$ 与决定完全相同，给定观䕓
$$
\omega=x+\xi,
$$
在哪里 $x$ 是一个确定性的”信号”，并且 $\xi$ 是具有分布的随机橾声 $P$ 已知属于 $\mathcal{P}$ ，关于”位置”的 $x$ 写 $X_{1}, \ldots, X_{L}$ ，这 $\ell$-第假设 $H_{\ell}$ 这么说 $x \in X_{\ell}$. 后者允许我们写下缆弜 假设为 $H_{\ell}: x \in X_{\ell}$ (当然，这种简写只在我们当前的”信号加噪声“设置范围内才有意义）。
统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Testing Multiple Hypotheses via Euclidean separation
情况。我们被给予 $L$ 非空和闭凸集 $X_{\ell} \subset \Omega=\mathbf{R}^{d}, 1 \leq \ell \leq L$, 至少 $L-1$ 有界的集合，以及概率分布的球形族 $\mathcal{P} \gamma^{d}$. 这些数据定义 $L$ 家庭 $\mathcal{P} \ell$ 的概率分布 $\mathbf{R}^{d}$ ，家庭 $\mathcal{P} \ell, 1 \leq \ell \leq L$ ，由以下形式的所有随机向量的概率分布组成 $x+\xi$, 其中确定性 $x$ (“信号”) 属于 $X \ell$ ，和 $\xi$ 是随机橾声，分布从 $\mathcal{P} \gamma^{d}$. 给定正整数 $K$ ，我们可以谈论 $L$ 分布假设 $P^{K}$ 的 $K$ – 反复观䕓 $\omega^{K}=\left(\omega 1, \ldots, \omega_{K}\right)$ ，和 $\mathcal{H} \ell$ 说明 $\omega^{K}$ 是一个准平稳的 $K$ – 与相关的重复观䕓 $\mathcal{P} \ell$. 换句话说 $\mathcal{H} \ell=H \ell^{\otimes, K}$; 见第 $2.1 .3 .3$ 节。最后，我们 被赋予了亲密感 $\mathcal{C}$.
我们的目标是确定假设 $\mathcal{H} 1, \ldots, \mathcal{H} L$ 直到亲密C通过 $K$ 反复观察 $\omega^{K}$. 请注意，这是案例的自然延伸QS节中考虑的重复观察的成对测试 $2.2 .3$ (那里 $L=2$ 和 $\mathcal{C}$ 是两 个假设集上唯一有意义的接近: $\left(\ell, \ell^{\prime}\right) \in \mathcal{C}$ 当且仅当 $\left.\ell=\ell^{\prime}\right)$.
我们假设在本节中所有地方默认持有的常设假设是:
无论何时 $\ell, \ell^{\prime}$ 不是 $\mathcal{C}$-关: $\left(\ell, \ell^{\prime}\right) \notin \mathcal{C}$ ，集合 $X_{\ell}, X_{\ell}$ 不要相交。
策略: 我们打算通过第 $2.2 .4 .3$ 节的构造组装成对的欧几里德分离多数测试来解决上述测试问题。
要组装的积木是欧几里得分离 $K$ – 观䕓成对为成对构造的多数检验 $\mathcal{H} \ell, \mathcal{H} \ell^{\prime}$ 的假设 $\ell$ 和 $\ell^{\prime}$ 彼此不接近，即与 $\left(\ell, \ell^{\prime}\right) \notin \mathcal{C}$. 这些测试按照第 $2.2 .3 .2$ 节中的说明构建; 为 了方便读者，这里是构造。对于一对 $\left(\ell, \ell^{\prime}\right) \notin \mathcal{C}$ ，我们
- 找到最优值 $\mathrm{Opt} \ell \ell^{\prime}$ 和最优解 $\left(u \ell f \prime, v_{\ell f^{\prime}}\right)^{\text {到凸优化问题 }}$
$$
\operatorname{Opt} \ell \ell^{\prime}=\min u \in X_{\ell, v \in X_{\ell}} \frac{1}{2}|u-v|_{2} .
$$
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。
assignmentutor™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。
| R语言代写 | 问卷设计与分析代写 |
| PYTHON代写 | 回归分析与线性模型代写 |
| MATLAB代写 | 方差分析与试验设计代写 |
| STATA代写 | 机器学习/统计学习代写 |
| SPSS代写 | 计量经济学代写 |
| EVIEWS代写 | 时间序列分析代写 |
| EXCEL代写 | 深度学习代写 |
| SQL代写 | 各种数据建模与可视化代写 |
