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数据科学是一个领域。大数据是一种收集、维护和处理巨大信息的技术。它是关于在各种操作中收集、处理、分析和利用数据。它更具有概念性。

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  • 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|数据科学、大数据和数据多样性代写Data Science, Big Data and Data Variety代考|MIS671

统计代写|数据科学、大数据和数据多样性代写Data Science, Big Data and Data Variety代考|Question Wording

Although applications demonstrating the potential of machine learning for questionnaire design (or developing question wording in the more traditional sense) have been developed successfully, users may not know that many of these tools rely on MLMs.

The free online application Survey Quality Predictor (SQP) $2.0$ (http://sqp.upf .edu/) is one such example. SQP allows researchers to assess the quality of their questions, including suggestions for improvements, either prior to data collection or if this assessment is done after data collection, to allow researchers to quantify (and correct for) potentially biasing impact of measurement error (Oberski and DeCastellarnau 2019). For this assessment to work, researchers first have to code their question along several different dimensions including topic, wording, response scale, and administration mode (using the coding system developed by Saris and Gallhofer 2007, 2014). The second step is that the system then predicts the quality of said question, or more specifically, two indicators of measurement error: the reliability and the validity of the survey question. ${ }^1$ This prediction task is where machine learning comes in: while SQP $1.0$ relied on linear regression modeling, SQP $2.0$ uses random forests consisting of 1500 individual regression trees to account for possible multicollinearity of question characteristics, nonlinear relationships, and interaction effects (Saris and Gallhofer 2007, 2014; Oberski, Gruner, and Saris 2011; Oberski and DeCastellarnau 2019). ${ }^2$ These random forests explain a much higher portion of the variance, namely $65 \%$ of the variance in reliability and $84 \%$ of validity across the questions in the test sample, compared to the linear regression used in the first version of SQP (reliability: 47\%; validity: 61\%) (Saris and Gallhofer 2014; Oberski 2016). SQP also provides researchers with an importance measure, that is prioritization, as to which question characteristic is the most influential and how changing a particular question feature, say a 5-point response scale to an 11-point response scale would alter the predicted reliability and validity. Another tool with a slightly different approach is QUAID (question-understanding-aid) (Graesser et al. 2000; Graesser et al. 2006).

统计代写|数据科学、大数据和数据多样性代写Data Science, Big Data and Data Variety代考|Evaluation and Testing

In addition to the tools and applications targeted to improve question wording, researchers have used machine learning in question evaluation and testing. The insights from these studies, e.g. which questions contribute to interviewer misreading and which operations in reporting cause respondent reporting errors, can be used to redesign and improve existing questionnaires, serve as a tool to assess interviewer performance and to target interviewers for retraining, and potentially help identify the type of respondent to include for testing.

For example, Timbrook and Eck $(2018$, 2019) investigated the respondentinterviewer interaction or more specifically interviewer reading behaviors – that is, whether a question was read with or without changes and whether those changes were minor or major. The traditional approach to measure interviewer reading behaviors is behavior coding, which can be very time-consuming and expensive. Timbrook and Eck (2018, 2019) demonstrated that it is possible to partially automate the measurement of these interviewer question reading behaviors using machine learning. The authors compared string comparisons, RNNs, and human coding. Unlike string comparisons that only differentiate between reading with and without changes, RNNs like human coders should be able to reliably differRNNs to string matching (read with change vs. without), the authors showed that exact string comparisons based on preprocessed text were comparable to the other methods. Preprocessing text, however, is resource intensive. If the text was left unprocessed, they showed that the exact string comparisons were less reliable than any other method. In contrast, RNNs can differentiate between different degrees of deviations in question reading. The authors showed that RNNs trained on unprocessed text are comparable to manual, human coding if there is a high prevalence of deviations from exact reading and that the RNNs perform much worse when there is a low prevalence of deviations. Regardless of this prevalence, RNNs performed slightly worse identifying minor changes in question wording. McCarthy and Earp (2009) retrospectively analyzed data from the 2002 Census of Agriculture using classification trees to identify respondents with higher rates of reporting errors in surveys (more specifically, when reporting land size land use).

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数据科学、大数据和数据多样性代考

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尽管已经成功开发了展示机器学习在问卷设计(或开发更传统意义上的问题措辞)方面潜力的应用程序,但用户可能不知道其中许多工具都依赖于传销。

免费的在线应用程序调查质量预测器 (SQP)2.0(http://sqp.upf.edu/) 就是这样一个例子。SQP 允许研究人员在数据收集之前或如果在数据收集之后进行此评估,则可以评估其问题的质量,包括改进建议,以使研究人员能够量化(并纠正)测量误差的潜在偏差影响(Oberski 和德卡斯泰拉瑙 2019)。为了使这种评估发挥作用,研究人员首先必须按照几个不同的维度对他们的问题进行编码,包括主题、措辞、响应量表和管理模式(使用由 Saris 和 Gallhofer 2007、2014 开发的编码系统)。第二步是系统预测所述问题的质量,或者更具体地说,预测测量误差的两个指标:调查问题的可靠性和有效性。1这个预测任务是机器学习的用武之地:而 SQP1.0依赖线性回归模型,SQP2.0使用由 1500 个独立回归树组成的随机森林来解释问题特征、非线性关系和交互效应可能存在的多重共线性(Saris 和 Gallhofer 2007、2014;Oberski、Gruner 和 Saris 2011;Oberski 和 DeCastellarnau 2019)。2这些随机森林解释了更高部分的方差,即65%可靠性的差异和84%与第一版 SQP 中使用的线性回归相比,测试样本中问题的有效性(可靠性:47%;有效性:61%)(Saris 和 Gallhofer 2014;Oberski 2016)。SQP 还为研究人员提供了一个重要性度量,即优先级,关于哪个问题特征最具影响力以及如何改变特定问题特征,例如从 5 点响应量表到 11 点响应量表会改变预测的可靠性和有效性。另一个方法略有不同的工具是 QUAID(问题-理解-辅助)(Graesser 等人 2000;Graesser 等人 2006)。

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除了旨在改进问题措辞的工具和应用程序之外,研究人员还在问题评估和测试中使用了机器学习。这些研究的见解,例如哪些问题导致访调员误读,哪些报告操作导致受访者报告错误,可用于重新设计和改进现有问卷,作为评估访调员绩效的工具,并针对访调员进行再培训,并可能帮助确定要纳入测试的受访者类型。

例如,蒂姆布鲁克和埃克(2018, 2019) 调查了受访者的访问者互动或更具体的访问者阅读行为——即阅读问题时是否有变化,以及这些变化是次要的还是主要的。衡量面试官阅读行为的传统方法是行为编码,这可能非常耗时且昂贵。Timbrook 和 Eck (2018, 2019) 证明,使用机器学习可以部分自动化测量这些面试官的问题阅读行为。作者比较了字符串比较、RNN 和人工编码。与仅区分读取有无变化的字符串比较不同,像人类编码员这样的 RNN 应该能够可靠地将 RNN 区分为字符串匹配(有变化与无变化读取),作者表明,基于预处理文本的精确字符串比较与其他方法具有可比性。然而,预处理文本是资源密集型的。如果文本未处理,他们表明精确的字符串比较不如任何其他方法可靠。相比之下,RNN 可以区分问题阅读中不同程度的偏差。作者表明,在未处理文本上训练的 RNN 与手动、人工编码相比,如果与精确阅读的偏差发生率很高,而当偏差发生率较低时,RNN 的表现要差得多。不管这种流行程度如何,RNN 在识别问题措辞的细微变化时表现稍差。

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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
EVIEWS代写时间序列分析代写
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