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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• (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|广义线性模型代写generalized linear model代考|Modified unbiased sandwich

If observations may be grouped because they are correlated (perhaps because the data are really panel data), then the unbiased sandwich estimate is calculated, where $n_{i}$ refers to the observations for each panel $i$ and $x_{i j}$ refers to the row of the matrix $X$ associated with the $j$ th observation for subject $i$, using \begin{aligned} \widehat{B}{\mathrm{MUS}}=\sum{i=1}^{n}\left[\left{\sum_{j=1}^{n_{i}} x_{i j}^{T} \frac{y_{i j}-\widehat{\mu}{i j}}{v\left(\hat{\mu}{i j}\right)}\left(\frac{\partial \mu}{\partial \eta}\right){i j} \frac{\widehat{\phi}}{\sqrt{1-\widehat{h}{i j}}}\right}\right.\ \times &\left.\left{\sum_{j=1}^{n_{i}} \frac{y_{i j}-\widehat{\mu}{i j}}{v\left(\widehat{\mu}{i j}\right)}\left(\frac{\partial \mu}{\partial \eta}\right){i j} \frac{\widehat{\phi}}{\sqrt{1-\widehat{h}{i j}}} x_{i j}\right}\right] \end{aligned}
as the modified (summed or partial) scores. This is the same adjustment as was made for the modified sandwich estimate of variance. Here $h_{i j}$ is the $i j$ th diagonal element of the hat matrix described in (4.5). The modified unbiased sandwich estimate of variance is then
$$\widehat{V}{\mathrm{MUS}}=\widehat{V}{H}^{-1} \widehat{B}{\mathrm{MUS}} \widehat{V}{H}^{-1}$$

## 统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Weighted sandwich: Newey–West

These variance estimators are referred to as HAC variance estimators because they are heteroskedasticity- and autocorrelation-consistent estimates of the variances (of parameter estimators). A weighted sandwich estimate of variance calculates a (possibly) different middle of the sandwich. Instead of using only the usual score contributions, a weighted sandwich estimate of variance calculates a weighted mean of score contributions and lagged score contributions.
Newey and West (1987) discuss a general method for combining the contributions for each considered lag. The specific implementation then assigns a weight to each lagged score contribution. In related sections, we present various weight functions for use with this general approach.
In the following, let $n$ be the number of observations, $p$ be the number of predictors, $G$ be the maximum lag, $C$ be an overall scale factor, and $q$ be the prespecified bandwidth (number of lags for which the correlation is nonzero). The overall scale factor is usually defined as one but could be defined as $n /(n-p)$ to serve as a small sample scale factor adjustment.

# 广义线性模型代考

## 统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Weighted sandwich: Newey–West

Newey 和 West (1987) 讨论了一种通用方法，用于组合每个考虑的滞后的贡献。然后，具体实现为每个滞后分数贡献分配一个权重。在相关部分中，我们介绍了用于这种通用方法的各种权重函数。

## 有限元方法代写

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## 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。

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