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贝叶斯分析，一种统计推断方法（以英国数学家托马斯-贝叶斯命名），允许人们将关于人口参数的先验信息与样本所含信息的证据相结合，以指导统计推断过程。
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统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Are You More Likely to Die in an Automobile Crash When the Weather Is Good Compared to Bad?
We saw in Chapter 2, Section $2.3$ some data on fatal automobile accidents. The fewest fatal crashes occur when the weather is at its worst and the highways are at their most dangerous. Using the data alone and applying the standard statistical regression techniques to that data we ended up with the simple regression model shown in Figure 3.1.
But there is a grave danger of confusing prediction with risk assessment. For risk assessment and management the regression model is useless, because it provides no explanatory power at all. In fact, from a risk perspective this model would provide irrational, and potentially dangerous, information. It would suggest that if you want to minimize your chances of dying in an automobile crash you should do your driving when the highways are at their most dangerous – in the winter months.
Instead of using just the total number of fatal crashes to determine when it is most risky to drive, it is better to factor in the number of miles traveled so that we can compute the crash rate instead, which is defined as the number of fatal crashes divided by miles traveled. Fortunately we have ready access to this data for the northeastern states of the United States in 2008 on a monthly basis as shown in Table 3.1.
As explained in the sidebar, the crash rate seems to be a more sensible way of estimating when it is most risky to drive.
统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|When Ideology and Causation Collide
One of the first things taught in an introductory statistics course is that correlation is not causation. As we have seen, a significant correlation between two factors $\mathrm{A}$ and $\mathrm{B}$ (where, for example $\mathrm{A}$ is yellow teeth and $\mathrm{B}$ is cancer) could be due to pure coincidence or to a causal mechanism such that:
a. A causes $\mathrm{B}$
b. B causes A
c. Both $\mathrm{A}$ and $\mathrm{B}$ are caused by $\mathrm{C}$ (where in our example $\mathrm{C}$ might be smoking) or some other set of factors.
The difference between these possible mechanisms is crucial in interpreting the data, assessing the risks to the individual and society, and setting policy based on the analysis of these risks. However, in practice causal interpretation can collide with our personal view of the world and the prevailing ideology of the organization and social group, of which we will be a part. Explanations consistent with the ideological viewpoint of the group may be deemed more worthy and valid than others, irrespective of the evidence. Discriminating between possible causal mechanisms $\mathrm{A}, \mathrm{B}$, and $\mathrm{C}$ can only formally be done if we can intervene to test the effects of our actions (normally by experimentation). But we can apply commonsense tests of causal interaction to, at least, reveal alternative explanations for correlations.
Box $3.1$ provides an example of these issues at play in the area of social policy, specifically regarding the provision of prenatal care.
贝叶斯分析代考
统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Are You More Likely to Die in an Automobile Crash When the Weather Is Good Compared to Bad?
我们在第 2 章中看到2.3关于致命车祸的一些数据。当天气最糟糕且高速公路最危险时，发生的致命事故最少。单独使用数据并将标准统计回归技术应用于该数据，我们最终得到了图 3.1 所示的简单回归模型。
但存在将预测与风险评估混淆的严重危险。对于风险评估和管理，回归模型毫无用处，因为它根本没有提供解释力。事实上，从风险的角度来看，该模型将提供不合理且具有潜在危险的信息。它建议如果你想尽量减少死于车祸的机会，你应该在高速公路最危险的时候开车——在冬天的几个月里。
与其仅使用致命事故的总数来确定何时驾驶风险最大，不如将行驶里程数考虑在内，以便我们可以计算事故率，即致命事故的数量除以行驶里程。幸运的是，我们可以按月访问美国东北部各州 2008 年的数据，如表 3.1 所示。
正如边栏中所解释的，碰撞率似乎是一种更明智的估计何时驾驶风险最大的方法。
统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|When Ideology and Causation Collide
在介绍性统计课程中教授的第一件事是相关性不是因果关系。如我们所见，两个因素之间存在显着相关性一个和乙（例如，在哪里一个是黄色的牙齿和乙是癌症）可能是由于纯粹的巧合或因果机制，例如
：一个原因乙
湾。B 导致 A
c。两个都一个和乙是由C（在我们的例子中C可能是吸烟）或其他一些因素。
这些可能的机制之间的差异对于解释数据、评估个人和社会的风险以及根据对这些风险的分析制定政策至关重要。然而，在实践中，因果解释可能会与我们个人的世界观以及我们将参与其中的组织和社会群体的主流意识形态相冲突。与该群体的意识形态观点一致的解释可能被认为比其他人更有价值和有效，无论证据如何。区分可能的因果机制一个,乙， 和C只有当我们可以干预以测试我们行为的效果（通常通过实验）时，才能正式完成。但我们可以应用因果交互的常识测试，至少揭示相关性的替代解释。
盒子3.1提供了这些问题在社会政策领域发挥作用的一个例子，特别是在提供产前护理方面。
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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。
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