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贝叶斯统计学是一个使用概率的数学语言来描述认识论的不确定性的系统。在 “贝叶斯范式 “中,对自然状态的相信程度是明确的;这些程度是非负的,而对所有自然状态的总相信是固定的。

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统计代写|贝叶斯统计代写Bayesian statistics代考|STAT206

统计代写|贝叶斯统计代写Bayesian statistics代考|LAWLIKENESS

In Professor Goodman’s view, as I understand it, the Hempelian (satisfaction) criterion of confirmation is sound, provided that it is restricted to lawlike hypotheses. ${ }^3$ While, informally, one might characterize as ‘law-like’ those hypotheses which are confirmed by their Hempelian instances, an independent criterion must be provided. Roughly, Goodman proposes to measure lawlikeness by the entrenchment of the predicates involved. Entrenchment reflects the frequency with which the extension of a predicate has been projected or has figured in ‘successful’ inductions. (It is in this form, Goodman holds, that our past inductive experience bears on our present practice.) I must assume in what follows that at least the main outlines of Goodman’s entrenchment theory are familiar to the reader. ${ }^4$

My own view is that entrenchment per se has but little to do with confirmability or lawlikeness. What matters is, not that the predicates of an hypothesis have figured in successful laws or theories, but that there be theoretically grounded relations between the predicates which the hypothesis links. And that is only to say the residual background theory provides some prior presumption in favor of the hypothesis.

Whatever else it is intended to do, the entrenchment theory is aimed at driving a wedge between the grue hypothesis and its presumably nonpathological counterpart, ‘All emeralds are green’. While ‘green’ and other ordinary color terms have figured in many a good empirical law, ‘grue’ has not. Yet, it is not hard to cook up cases, given the right sort of background knowledge, where a gruelike hypothesis is both more confirmable and enjoys higher prior probability.

Consider a twofold classification of chips in an um: they are circles or squares, black or white. ‘Blite’ applies to black squares or white circles. Assume all $2^{2 N}$ states of the population of $N$ chips equiprobable. Then I claim the hypothesis $K$ that all chips are blite is more confirmable than the hypothesis $H$ that all circular chips are black. Here ‘more confirmable’ means ‘better confirmed by a conforming outcome’. Suppose that a random sample of one yields a black square, an outcome which conforms to both hypotheses. It can be shown this outcome is more probable on $K$ than on $H$, and hence,better confirms $K$. The case $N=2$ is shown in Figure 1. Let $X$ be the outcome in question (drawing a black square). We have $P(X / K)=$ $(1+1 / 2+1 / 2+0) / 4=1 / 2$, while $P(X / H)=(1+1 / 2+1 / 2+1 / 2+1 / 2+0+0$ $+0+0) / 9=1 / 3$, there being 9 states in which $H$ holds $(6-10,13-16)$ and just 4 in which $K$ holds ( $1-3,6$ in Figure 1 ).

统计代写|贝叶斯统计代写Bayesian statistics代考|CONCLUSION

Professor Hempel has insisted from the start that his definition of confirmation in terms of satisfaction applies only to ‘theoretically barren’ contexts where background knowledge is lacking. If that proviso is respected, we can no longer claim, for example, that finding white crows actually disconfirms the raven hypothesis, for there we were appealing to the knowledge that crows and ravens are biologically related species. On the other hand, if we suppressed our belief that emeralds in all parts of space-time are the same color, it would be hard to see what is paradoxical about the alleged confirmation of the grue hypothesis by green emeralds. Be that as it may, let us consider Hempel’s restriction.

It can be shown ${ }^7$ that if all compositions of a doubly dichotomized population are equiprobable, then all three of the conforming types, $A B$ ‘s, non- $A B$ ‘s, and non- $A$ non- $B$ ‘s, afford ‘All $A$ are $B$ ‘ equal confirmation (in a probability sense). For then, as is evident from symmetry, all three types are equiprobable conditional on the hypothesis in question. If we equate then a ‘barren’ context with a uniform distribution over worlds (state descriptions), we can affirm a strong form of Hempel’s claim that, appearances notwithstanding, non- $A$ ‘s are genuinely confirmatory instances of ‘All $A$ are $B$ ‘. Without some such condition, however, we cannot even affirm that $A B$ ‘s are confirmatory.

On the other hand, if by a ‘barren’ context is meant one in which no pertinent background knowledge at all is available, I would be inclined to doubt whether such contexts exist. The very structure of human perceptual systems, with their built-in tendencies to group objects, select given features, or reidentify features, may already be tantamount to background knowledge. Certainly the use of terms which denote natural kinds already presupposes a good deal. Even if a clear meaning could be given to the conception of inductive inference in a theoretical vacuum, I do not see how anything could be concluded about confirmation. In short, the real issue between Hempel and the Bayesians, as I see it, is whether anything at all can be inferred about confirmation on the basis of the semantical relation of satisfaction alone, beyond what I have already noted: that conformable stoogian observations are confirming. The significance of these reflections for the traditional problem of ‘justifying induction’ will be taken up next.

统计代写|贝叶斯统计代写Bayesian statistics代考|STAT206

假设检验代写

统计代写|贝叶斯统计代写Bayesian statistics代考|LAWLIKENESS

根据我的理解,在古德曼教授的观点中,确认的 Hempelian(满意)标准是合理的,前提是它仅限于符合法律的假设。3虽然,非正式地,人们可能将那些被 Hempelian 实例证实的假设描述为“类法律”,但必须提供一个独立的标准。粗略地说,古德曼建议通过所涉及的谓词的巩固来衡量法律的相似性。壕沟反映了谓词的外延被投射或出现在“成功的”归纳中的频率。(古德曼认为,正是在这种形式下,我们过去的归纳经验对我们现在的实践产生了影响。)我必须在接下来的内容中假设,至少古德曼的壕沟理论的主要轮廓为读者所熟悉。4

我自己的观点是,防御本身与可确认性或合法性几乎没有关系。重要的是,不是假设的谓词已经出现在成功的定律或理论中,而是假设所链接的谓词之间存在理论基础的关系。这只是说剩余背景理论提供了一些支持该假设的先验假设。

不管它打算做什么,壕沟理论的目的是在粗俗的假设与其可能的非病态对应物“所有祖母绿都是绿色的”之间建立一个楔子。虽然“绿色”和其他普通颜色术语在许多良好的经验法则中都有体现,但“绿色”却没有。然而,在有正确的背景知识的情况下,编造案例并不难,其中一个可怕的假设既更可证实,也具有更高的先验概率。

考虑一个 um 中芯片的双重分类:它们是圆形或正方形,黑色或白色。’Blite’ 适用于黑色方块或白色圆圈。假设所有22ñ人口状况ñ筹码等概率。然后我提出假设ķ所有筹码都很脆弱比假设更可靠H所有圆形芯片都是黑色的。这里的“更可确认”是指“通过符合标准的结果更好地确认”。假设一个随机样本产生一个黑色方块,这个结果符合两个假设。可以证明这个结果更有可能发生在ķ比开H,因此,更好地确认ķ. 案子ñ=2如图1所示。让X成为有问题的结果(画一个黑色方块)。我们有磷(X/ķ)= (1+1/2+1/2+0)/4=1/2, 尽管磷(X/H)=(1+1/2+1/2+1/2+1/2+0+0 +0+0)/9=1/3, 有 9 个州H持有(6−10,13−16)只有 4 个ķ持有 (1−3,6在图 1 中)。

统计代写|贝叶斯统计代写Bayesian statistics代考|CONCLUSION

Hempel 教授从一开始就坚持认为,他对满意度的确认定义仅适用于缺乏背景知识的“理论上贫瘠”的环境。如果遵守该附带条件,我们就不能再声称,例如,发现白乌鸦实际上否定了乌鸦的假设,因为在那里我们呼吁乌鸦和乌鸦是生物学相关物种的知识。另一方面,如果我们不相信时空所有部分的祖母绿都是相同颜色的,那么就很难看出所谓的绿祖母绿证实了绿色假设的自相矛盾之处。尽管如此,让我们考虑一下 Hempel 的限制。

可以显示7如果双重二分总体的所有组成都是等概率的,那么所有三种符合类型,一个乙的,不是——一个乙的和非一个非乙’s, 负担得起’所有一个是乙’ 相等的确认(在概率意义上)。因此,从对称性中可以看出,所有三种类型都是等概率的,条件是所讨论的假设。如果我们将“贫瘠”的上下文等同于世界上的均匀分布(状态描述),我们可以肯定 Hempel 主张的一种强有力的形式,即,尽管有表象,但非一个’s 是 ‘All一个是乙’。然而,如果没有这样的条件,我们甚至不能肯定一个乙是确认性的。

另一方面,如果“贫瘠”的语境是指根本没有相关背景知识可用的语境,我会倾向于怀疑这种语境是否存在。人类感知系统的结构本身具有对对象进行分组、选择给定特征或重新识别特征的内在倾向,可能已经等同于背景知识。当然,使用表示自然种类的术语已经预先假定了很多。即使可以在理论真空中为归纳推理的概念赋予明确的含义,我也不知道如何得出关于确认的任何结论。简而言之,在我看来,亨佩尔和贝叶斯主义者之间的真正问题是,仅根据满足的语义关系,是否可以推断出任何关于确认的东西,超出了我已经指出的范围:一致的 stogian 观察结果正在证实。接下来将讨论这些反思对于“证明归纳”这一传统问题的意义。

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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。

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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。

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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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