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

英国补考|统计推断代写Statistical inference代考|Detectors and their risks

Let $\Omega$ be an observation space, and $\mathcal{P}{\chi}, \chi=1,2$, be two families of probability distributions on $\Omega$. By definition, a detector associated with $\Omega$ is a real-valued function $\phi(\omega)$ of $\Omega$. We associate with a detector $\phi$ and families $\mathcal{P}{\chi}, \chi=1,2$, risks defined as follows:
(a) Risk $_{-}\left[\phi \mid \mathcal{P}{1}\right]=\sup {P \in \mathcal{P}{1}} \int{\Omega} \exp {-\phi(\omega)} P(d \omega)$
(b) $\operatorname{Risk}{+}\left[\phi \mid \mathcal{P}{2}\right]=\sup {P \in \mathcal{P}{2}} \int_{\Omega} \exp {\phi(\omega)} P(d \omega)$
(c) $\operatorname{Risk}\left[\phi \mid \mathcal{P}{1}, \mathcal{P}{2}\right]=\max \left[\operatorname{Risk}{-}\left[\phi \mid \mathcal{P}{1}\right]\right.$, Risk $\left.{+}\left[\phi \mid \mathcal{P}{2}\right]\right]$
Given a detector $\phi$, we can associate with it a simple test $\mathcal{T}{\phi}$ deciding via observation $\omega \sim P$ on the hypotheses $$ H{1}: P \in \mathcal{P}{1}, H{2}: P \in \mathcal{P}{2} . $$ Namely, given observation $\omega \in \Omega$, the test $\mathcal{T}{\phi}$ accepts $H_{1}$ (and rejects $H_{2}$ ) whenever $\phi(\omega) \geq 0$, and accepts $H_{2}$ and rejects $H_{1}$ otherwise.
Let us make the following immediate observation:
Proposition 2.14. Let $\Omega$ be an observation space, $\mathcal{P}{\chi}, \chi=1,2$, be two families of probability distributions on $\Omega$, and $\phi$ be a detector. The risks of the test $\mathcal{T}{\phi}$ associated with this detector satisfy
$$
\begin{aligned}
\operatorname{Risk}{1}\left(\mathcal{T}{\phi} \mid H_{1}, H_{2}\right) & \leq \text { Risk }{-}\left[\phi \mid \mathcal{P}{1}\right] \
\operatorname{Risk}{2}\left(\mathcal{T}{\phi} \mid H_{1}, H_{2}\right) & \leq \text { Risk }{+}\left[\phi \mid \mathcal{P}{2}\right]
\end{aligned}
$$
Proof. Let $\omega \sim P \in \mathcal{P}{1}$. Then the $P$-probability of the event ${\omega: \phi(\omega)<0}$ does not exceed Risk $\left[\phi \mid \mathcal{P}{1}\right]$, since on the set ${\omega: \phi(\omega)<0}$ the integrand in $(2.45 . a)$ is $>1$, and this integrand is nonnegative everywhere, so that the integral in $(2.45 . a)$ is $\geq P{\omega: \phi(\omega)<0}$. Recalling what $\mathcal{T}{\phi}$ is, we see that the $P$-probability to reject $H_{1}$ is at most Risk $\left[\phi \mid \mathcal{P}{1}\right]$, implying the first relation in (2.47). By a similar argument, with $(2.45 . b)$ in the role of $(2.45 . a)$, when $\omega \sim P \in \mathcal{P}{2}$, the $P$-probability of the event ${\omega: \phi(\omega) \geq 0}$ is upper-bounded by Risk R $_{+}\left[\phi \mid \mathcal{P}_{2}\right]$, implying the second relation in (2.47).

英国补考|统计推断代写Statistical inference代考|Simple observation schemes—Motivation

A natural conclusion one can extract from the previous section is that it makes sense, to say the least, to learn how to build detector-based tests with minimal risk. Thus, we arrive at the following design problem:
Given an observation space $\Omega$ and two families, $\mathcal{P}{1}$ and $\mathcal{P}{2}$, of probability distributions on $\Omega$, solve the optimization problem
$$
\text { Opt }=\min {\phi \Omega \Omega \rightarrow \mathbf{R}} \max [\underbrace{\sup {P \in \mathcal{P}{1}} \int{\Omega} \mathrm{e}^{-\phi(\omega)} P(d \omega)}{F[\phi]}, \underbrace{\sup {P \in \mathcal{P}{2}} \int{\Omega} \mathrm{e}^{\phi(\omega)} P(d \omega)}{G[\phi]}] . $$ While being convex, problem (2.53) is typically computationally intractable. First, it is infinite-dimensional – candidate solutions are multivariate functions; how do we represent them on a computer, not to mention, how do we optimize over them? Besides, the objective to be optimized is expressed in terms of suprema of infinitely many (provided $\mathcal{P}{1}$ and/or $\mathcal{P}_{2}$ are infinite) expectations, and computing just a single expectation can be a difficult task …. We are about to consider “favorable” cases – simple observation schemes – where (2.53) is efficiently solvable.

To arrive at the notion of a simple observation scheme, consider the case when all distributions from $\mathcal{P}{1}, \mathcal{P}{2}$ admit densities taken w.r.t. some reference measure $\Pi$ on $\Omega$, and these densities are parameterized by a “parameter” $\mu$ running through some parameter space $\mathcal{M}$. In other words, $\mathcal{P}{1}$ is comprised of all distributions with densities $p{\mu}(\cdot)$ and $\mu$ belonging to some subset $M_{1}$ of $\mathcal{M}$, while $\mathcal{P}{2}$ is comprised of distributions with densities $p{\mu}(\cdot)$ and $\mu$ belonging to another subset, $M_{2}$, of $\mathcal{M}$. To save words, we shall identify distributions with their densities taken w.r.t. П, so that
$$
\mathcal{P}{\chi}=\left{p{\mu}: \mu \in M_{\chi}\right}, \chi=1,2,
$$
where $\left{p_{\mu}(\cdot): \mu \in \mathcal{M}\right}$ is a given “parametric” family of probability densities. The quotation marks in “parametric” reflect the fact that at this point in time, the “parameter” $\mu$ can be infinite-dimensional (e.g, we can parameterize a density by itself), so that assuming “parametric” representation of the distributions from $\mathcal{P}{1}$, $\mathcal{P}{2}$ in fact does not restrict the generality.

Our first observation is that in our “parametric” setup, we can rewrite problem (2.53) equivalently as
$$
\ln (\text { Opt })=\min {\phi: \Omega \rightarrow \mathrm{R}{\mu \in M_{1}, \nu \in M_{2}}} \underbrace{\frac{1}{2}\left[\ln \left(\int_{\Omega} \mathrm{e}^{-\phi(\omega)} p_{\mu}(\omega) \Pi(d \omega)\right)+\ln \left(\int_{\Omega} \mathrm{e}^{\phi(\omega)} p_{\nu}(\omega) \Pi(d \omega)\right)\right]}_{\Phi(\phi ; \mu, \nu)} .
$$

统计推断代考

英国补考|统计推断代写Statistical inference代考|Detectors and their risks

让 $\Omega$ 是一个观䕓空间，并且 $\mathcal{P} \chi, \chi=1,2$, 是两个概率分布族 $\Omega$. 根据定义，检测器与 $\Omega$ 是一个实值函数 $\phi(\omega)$ 的 $\Omega$. 我们与检测器相关联 $\phi$ 和家人 $\mathcal{P} \chi, \chi=1,2$, 风险 定义如下:
(a) 风险- $[\phi \mid \mathcal{P} 1]=\sup P \in \mathcal{P} 1 \int \Omega \exp -\phi(\omega) P(d \omega)$
(二)Risk $+[\phi \mid \mathcal{P} 2]=\sup P \in \mathcal{P} 2 \int_{\Omega} \exp \phi(\omega) P(d \omega)$
(C) $\operatorname{Risk}[\phi \mid \mathcal{P} 1, \mathcal{P} 2]=\max [\operatorname{Risk}-[\phi \mid \mathcal{P} 1]$ ， 风险 $+[\phi \mid \mathcal{P} 2]]$
络定一个检测器 $\phi$ ，我们可以把它关联一个简单的测试 $\mathcal{T} \phi$ 观察决定 $\omega \sim P$ 关于假设
$$
H 1: P \in \mathcal{P} 1, H 2: P \in \mathcal{P} 2 \text {. }
$$
即，给定观察 $\omega \in \Omega$ ，考试 $\mathcal{T} \phi$ 接受 $H_{1}$ (并拒绝 $\left.H_{2}\right)$ 每当 $\phi(\omega) \geq 0$ ，并接受 $H_{2}$ 并拒绝 $H_{1}$ 否则。
让我们立即进行以下观察:
命题 2.14。让 $\Omega$ 成为观察空间， $\mathcal{P} \chi, \chi=1,2$, 是两个概率分布族 $\Omega$ ，和 $\phi$ 做一个探测器。测试的风险 $\mathcal{T} \phi$ 与此检测器相关的满足
$$
\operatorname{Risk} 1\left(\mathcal{T} \phi \mid H_{1}, H_{2}\right) \leq \text { Risk }-[\phi \mid \mathcal{P} 1] \operatorname{Risk} 2\left(\mathcal{T} \phi \mid H_{1}, H_{2}\right) \quad \leq \text { Risk }+[\phi \mid \mathcal{P} 2]
$$
证明。让 $\omega \sim P \in \mathcal{P}$ 1. 然后 $P$ – 事件的概率 $\omega: \phi(\omega)<0$ 不超过风险 $[\phi \mid \mathcal{P} 1]$ ， 因为在集合 $\omega: \phi(\omega)<0$ 被积函数 $(2.45 . a)$ 是 $>1$ ，并且这个被积函数处处是非负 的，所以(2.45.a) 是 $\geq P \omega: \phi(\omega)<0$. 回忆什么 $\mathcal{T} \phi$ 是，我们看到 $P$ – 拒绝的可能性 $H_{1}$ 最多是风险 $[\phi \mid \mathcal{P} 1]$ ，暗示 (2.47) 中的第一个关系。通过类似的论证，与 (2.45.b)在角色中(2.45. $a)$ ，什么时候 $\omega \sim P \in \mathcal{P} 2$ ，这 $P$ – 事件的概率 $\omega: \phi(\omega) \geq 0$ 上限为风险 $\mathrm{R}{+}\left[\phi \mid \mathcal{P}{2}\right]$ ，暗示 (2.47) 中的第二个关系。

英国补考|统计推断代写Statistical inference代考|Simple observation schemes—Motivation

从上一节中可以得出的一个自然结论是，至少可以说，学习如何以最小的风险构建基于检侧器的测试是有意义的。因此，我们得出以下设计问题:
和定一个观䕓空间 $\Omega$ 和两个家庭， $\mathcal{P} 1$ 和 $\mathcal{P} 2$, 上的概率分布 $\Omega$ ，解决优化问题
$$
\text { Opt }=\min \phi \Omega \Omega \rightarrow \mathbf{R} \max [\underbrace{\sup P \in \mathcal{P} 1 \int \Omega \mathrm{e}^{-\phi(\omega)} P(d \omega)} F[\phi], \underbrace{\sup P \in \mathcal{P} 2 \int \Omega \mathrm{e}^{\phi(\omega)} P(d \omega)} G[\phi]] .
$$
虽然是凸的，但问题 (2.53) 通常在计算上是难以处理的。首先，它是无限维的一一候选解是多元函数；我们如何在计算机上表示它们，更不用说，我们如何优化 它们? 此外，要优化的目标用无限多的上级表示 (假设 $\mathcal{P} 1$ 和/或 $\mathcal{P}{2}$ 是无限的) 期望，仅计算一个期望可能是一项艰巨的任务…..。我们将考虑“有利”的情况一一简 単的观察方案一一其中 (2.53) 是有效可解的。 为了得出一个简单观察方案的概念，请考虑以下情况：所有分布均来自 $\mathcal{P} 1, \mathcal{P} 2$ 承认一些参考措施采取的密度П上 $\Omega$ ，并且这些密度由“参数“参数化 $\mu$ 通过一些参数 空间运行 $\mathcal{M}$. 换句话说， $\mathcal{P} 1$ 由所有具有密度的分布组成 $p \mu(\cdot)$ 和 $\mu$ 属于某个子集 $M{1}$ 的 $\mathcal{M}$ ，尽管 $\mathcal{P} 2$ 由具有密度的分布组成 $p \mu(\cdot)$ 和 $\mu$ 属于另一个子集， $M_{2}$ ，的 $\mathcal{M}$. 为了节省单词，我们将识别分布，其密度取自 $\Pi$ ，因此
、eft 的分隔符缺失或无法识别
在哪里〈1eft 的分隔符缺失或无法识别 是给定的概率密度“参数“族。“参数“中的引号反映了这样一个事实，即此时，“参数” $\mu$ 可以是无限维的（例 如，我们可以自己参数化密度)，因此假设分布的“参数“表示来自 $\mathcal{P} 1 ， \mathcal{P} 2$ 事实上并不限制一般性。
㧴们的第一个观察结果是，在我们的“参数“设置中，我们可以将问题 (2.53) 等效地重写为
$$
\ln (\mathrm{Opt})=\min \phi: \Omega \rightarrow \mathrm{R} \mu \in M_{1}, \nu \in M_{2} \underbrace{\frac{1}{2}\left[\ln \left(\int_{\Omega} \mathrm{e}^{-\phi(\omega)} p_{\mu}(\omega) \Pi(d \omega)\right)+\ln \left(\int_{\Omega} \mathrm{e}^{\phi(\omega)} p_{\nu}(\omega) \Pi(d \omega)\right)\right]}_{\Phi(\phi ; \mu, \nu)}
$$

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