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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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- 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|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Why Relying on Data Alone Is Insufficient for Risk Assessment
The last decade has seen an explosion of interest in “big data” and sophisticated algorithms for analysing such data. The popular belief is Athat, with sufficiently “big” data and increasingly powerful “machine learning” algorithms it should be possible, by using purely automated methods applied to the data, to discover all of the properties and relationships of interest for both improved prediction and decision-making. For example, such methods have been applied to large databases of supermarket customers to understand and predict the buying patterns of customers and to determine the optimal time to release new products. In areas such as healthcare the hope is that, given large patient databases, such methods can be used to understand both the causes of particular diseases and the optimum treatments. Unfortunately, in most areas of critical decision making there is limited relevant data (e.g. in medicine doctors do not always record what they do), while in other areas even very large databases will never provide the required answers. Nor does “big data” necessarily mean good quality data.
For example, a popular and important area for such machine learning is the use of “credit scoring” by banks to determine the risk associated with making loans to customers. The kind of database used by banks for this purpose is shown in Table 2.16, where each record (i.e. row) corresponds to a customer who was previously granted a loan.
Since too many people “default” on loans, the bank wants to use machine learning techniques on this database to help decide whether or not to offer credit to new applicants. In other words they expect to “learn” when to refuse loans on the basis that the customer profile is too “risky.”
统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Uncertain Information
Consider the following assertions:
- Oliver Cromwell spoke more than 3,000 words on 23 April $1654 .$
- O.J. Simpson murdered his wife.
- You (the reader) have an as-yet undiagnosed form of cancer.
- England will win the next World Cup.
The events in assertions 1 and 2 either happened or did not. Nobody currently knows whether the assertion in statement 1 happened. Only O.J. Simpson knows for certain whether assertion 2 happened. Assertion 3 describes a fact that is either true or false. Assertion 4 is different because it describes the outcome of an event that has not yet happened.
While all four assertions are very different what that all have in common is that our knowledge about them is uncertain (unless we happen to be O.J. Simpson). In this book the way we reason about such uncertainty is the same whether the events have happened or not and whether they are unknown or not. Unfortunately, many influential people do not accept the validity of this approach. We have an obligation to demonstrate why those influential people are wrong. To do this we will consider the simple scenario in Box $2.5$ that captures the key differences between uncertain information and incomplete information.
贝叶斯分析代考
统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Why Relying on Data Alone Is Insufficient for Risk Assessment
在过去的十年中，人们对“大数据”和分析此类数据的复杂算法的兴趣激增。普遍的看法是，有了足够“大”的数据和越来越强大的“机器学习”算法，应该有可能通过使用应用于数据的纯自动化方法来发现所有感兴趣的属性和关系，以改进预测和做决定。例如，此类方法已应用于大型超市客户数据库，以了解和预测客户的购买模式，并确定发布新产品的最佳时间。在医疗保健等领域，希望在给定大量患者数据库的情况下，此类方法可用于了解特定疾病的原因和最佳治疗方法。很遗憾，在大多数关键决策领域，相关数据有限（例如，在医学领域，医生并不总是记录他们所做的事情），而在其他领域，即使是非常大的数据库也永远无法提供所需的答案。“大数据”也不一定意味着高质量的数据。
例如，此类机器学习的一个流行且重要的领域是银行使用“信用评分”来确定与向客户提供贷款相关的风险。银行为此目的使用的数据库类型如表 2.16 所示，其中每条记录（即行）对应于先前获得贷款的客户。
由于太多人“拖欠”贷款，该银行希望在该数据库上使用机器学习技术来帮助决定是否向新申请人提供信贷。换句话说，他们希望“了解”何时根据客户资料太“风险”而拒绝贷款。
统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Uncertain Information
考虑以下断言：
- 奥利弗·克伦威尔在 4 月 23 日发表了超过 3,000 字的演讲1654.
- OJ辛普森谋杀了他的妻子。
- 您（读者）患有一种尚未确诊的癌症。
- 英格兰将赢得下一届世界杯。
断言 1 和 2 中的事件要么发生，要么没有。目前没有人知道声明 1 中的断言是否发生。只有 OJ Simpson 确切地知道断言 2 是否发生。断言 3 描述了一个对或错的事实。断言 4 不同，因为它描述了尚未发生的事件的结果。
虽然所有四个断言都非常不同，但它们的共同点是我们对它们的了解是不确定的（除非我们碰巧是 OJ Simpson）。在本书中，我们推理这种不确定性的方式是相同的，无论事件发生与否，以及它们是否未知。不幸的是，许多有影响力的人不接受这种方法的有效性。我们有义务证明为什么那些有影响力的人是错的。为此，我们将考虑 Box 中的简单场景2.5这抓住了不确定信息和不完整信息之间的关键区别。
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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。
| 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 |
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| SPSS代写 | 计量经济学代写 |
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