如果你也在 怎样代写贝叶斯分析Bayesian Analysis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。
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。
assignmentutor-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写贝叶斯分析Bayesian Analysis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。我们的专家在代写贝叶斯分析Bayesian Analysis代写方面经验极为丰富，各种代写贝叶斯分析Bayesian Analysis相关的作业也就用不着说。
我们提供的贝叶斯分析Bayesian Analysis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|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Conditioning ôn Discrètè Evidèncè
Now that we have a scheme for propagating evidence through a hybrid BN let’s look at a simple example involving a discrete single observation, from which we wish to derive a continuous function conditioned on this observation. This is the simplest form of propagation in a hybrid $\mathrm{BN}$.
Consider a bank that needs to predict the future costs of some loan based on the yearly interest rate charged by another bank to provide this loan. Typically, the bank would expect to be able to afford the loan should interest rates stay at a manageable level. However, should they go beyond some value, specified by the regulator as stressful (because it is unexpected or rare), there is a risk that the interest payment due may be unaffordable and the bank might default on the loan.
Here we have some simple parameters for the model:
- The capital sum, which we will treat as a constant, $\$ 100 \mathrm{M}$.
- A variable percentage monthly interest rate, $X$, and the regulator specifies the stress interest rate threshold as any value above $4 \%$ interest $(X>4)$.
- The number of months of the loan, which we will treat as a constant, say 10. Then, assuming a single interest payment is made at the end of the 10-month loan period, the total interest payable $Y$ is equal to $100\left(1+\frac{X}{100}\right)^{10}-100$.
Let’s assume percentage interest rates follow a LogNormal distribution with mean value $0.05$, and a standard deviation of $0.5$ (don’t worry about the choice of distribution for now; we have simply chosen one that has an interesting shape), so
$$
X \sim \log \operatorname{Normal}(\mu=.05, \sigma=0.5)
$$
and this distribution is shown in Figure 10.19. Notice that the marginal distribution is highly skewed with a long tail of low probability, high interest rate values.
统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Classical versus Bayesian Modeling
Recall that the objective of the induction idiom is to learn the true value of some population parameters (typically the mean or variance statistics) from observations (i.e., samples). The learned values of these parameters can then be used to make future predictions about members of the same population. This is the basis of Bayesian statistical inference (or adaptive updating as it is often called by computer scientists).
We can solve this problem approximately using dynamic discretization by assigning reasonable prior distributions to the parameters of interest and then, for each of the observations we have, create nodes in the BN that depend on these parameters. When we execute the model the algorithm then learns the posterior marginal distributions for the parameters conditioned on the observations we have. To illustrate the solution we use the education department example in the sidebar.
Now we know that the average school success rate prediction of $66.4 \%$ fails to take into account any variability in the data. Indeed, as a prediction it will almost always be wrong since actual values will seldom exactly match it. How then do we represent our uncertainty in this problem and how likely is it that a prospective student would actually attend a school with that successs rate? Let’s first look at how this would be solved using classical frequentist methods and then turn to Bayesian alternatives.
The most accessible classical frequentist approach to this problem involves using the Normal distribution and taking the mean and variance and using these as the parameter estimates. Translating the percentages into proportions (i.e. using $0.88$ instead of $88 \%$ etc), this approach yields estimates for population mean and variance respectively of
$$
\widehat{\mu}p=\bar{p}=\frac{\sum{i=1}^n p_i}{n}=0.664
$$
and
$$
\hat{\sigma}p^2=\frac{\sum{i=1}^n\left(p_t-\bar{p}\right)^2}{n-1}=0.0391
$$
贝叶斯分析代考
统计代写|贝叶斯分析代写贝叶斯分析代考|条件反射ôn Discrètè Evidèncè
现在我们已经有了一个通过混合BN传播证据的方案，让我们来看一个包含离散单观察的简单例子，从这个例子中我们希望得到一个以该观察为条件的连续函数。这是在混合$\mathrm{BN}$ .中传播的最简单形式
假设一家银行需要根据另一家银行提供这项贷款的年利率来预测未来的贷款成本。通常情况下，如果利率保持在可管理的水平上，银行将期望能够偿还贷款。然而，如果利率超过监管机构指定的某个压力值(因为它是意外或罕见的)，就存在到期利息支付可能无法承担的风险，银行可能会违约。这里我们有一些模型的简单参数:
- 资本总额，我们将其视为常数$\$ 100 \mathrm{M}$ .
- 可变百分比月利率$X$，监管机构将压力利率阈值指定为$4 \%$ interest $(X>4)$以上的任何值
- 贷款的月数，我们将其视为常数，例如10。然后，假设在10个月的贷款期结束时支付了一笔利息，则应付的总利息$Y$等于$100\left(1+\frac{X}{100}\right)^{10}-100$。
让我们假设百分比利率遵循对数正态分布，其均值为$0.05$，标准差为$0.5$(现在不要担心分布的选择;我们只是选择了一个有一个有趣的形状)，所以
$$
X \sim \log \operatorname{Normal}(\mu=.05, \sigma=0.5)
$$
，这个分布如图10.19所示。注意，边际分布高度倾斜，长尾为低概率、高利率值
统计代写|贝叶斯分析代写贝叶斯分析代考|经典vs贝叶斯建模
.
回想一下，归纳习语的目的是从观察(例如，样本)中了解一些总体参数(通常是平均值或方差统计)的真实值。这些参数的学习值可以用来对同一种群的成员做出未来的预测。这是贝叶斯统计推断(或计算机科学家常称其为自适应更新)的基础
我们可以使用动态离散化近似地解决这个问题，方法是为感兴趣的参数分配合理的先验分布，然后对我们所得到的每个观察结果，在BN中创建依赖于这些参数的节点。当我们执行模型时，算法就会根据我们已有的观察结果学习参数的后验边际分布。为了说明解决方案，我们使用侧栏中的教育部门示例
现在我们知道，$66.4 \%$的平均学校成功率预测没有考虑到数据中的任何可变性。事实上，作为一种预测，它几乎总是错误的，因为实际值很少与它完全匹配。那么我们如何在这个问题中表示我们的不确定性呢?一个未来的学生有多大可能真正进入一所成功率如此高的学校呢?让我们首先看看如何使用经典频率论方法来解决这个问题，然后转向贝叶斯替代方案。对于这个问题，最容易理解的经典频率主义者方法是使用正态分布，取均值和方差，并使用它们作为参数估计。将百分比转换为比例(即使用$0.88$而不是$88 \%$等)，这种方法分别得到
$$
\widehat{\mu}p=\bar{p}=\frac{\sum{i=1}^n p_i}{n}=0.664
$$
和
$$
\hat{\sigma}p^2=\frac{\sum{i=1}^n\left(p_t-\bar{p}\right)^2}{n-1}=0.0391
$$ 的总体均值和方差的估计
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 |
