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广义线性模型（GLiM，或GLM）是John Nelder和Robert Wedderburn在1972年制定的一种高级统计建模技术。它是一个包含许多其他模型的总称，它允许响应变量y具有除正态分布以外的误差分布。
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- 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|广义线性模型代写generalized linear model代考|Change from baseline
Let $C F B_{k i j}$ denote the change from baseline at time $j$ for the $i$ th subject in the $k$ th treatment group; then we have
$$
C \hat{F} B_{k i j}=y_{k i j}-y_{k i 0}=\left(\hat{\beta}j-\hat{\beta}_0\right)+\left(\hat{\gamma}{k j}-\hat{\gamma}{k 0}\right) . $$ Namely, the mean change from baseline at time $j$ in the $k$ th treatment group is $$ \frac{1}{n_k} \sum{i=1}^{n_k} C F B_{k i j}=\bar{y}{k+j}-\bar{y}{k+0}=\left(\hat{\beta}j-\hat{\beta}_0\right)+\left(\hat{\gamma}{k j}-\hat{\gamma}{k 0}\right) . $$ Therefore, the difference in mean changes from baseline at time $j$ of the $k$ th treatment group compared with the $m$ th treatment group is expressed as $$ \begin{aligned} \hat{\tau}{k m}^{(j)} &=\left(\frac{1}{n_k} \sum_{i=1}^{n_k} C F B_{k i j}-\frac{1}{n_m} \sum_{i=1}^{n_m} C F B_{m i j}\right) \
&=\left(\hat{\gamma}{k j}-\hat{\gamma}{k 0}\right)-\left(\hat{\gamma}{m j}-\hat{\gamma}{m 0}\right)=\hat{\gamma}{k j}-\hat{\gamma}{m j} .
\end{aligned}
$$
When the trial consists of two treatment groups, the experimental group and the control group, the difference in mean changes from baseline at time $j$ of the experimental group $(k=2)$ compared with the control group $(k=1)$ is
$$
\hat{\tau}{21}^{(j)}=\hat{\gamma}{2 j}-\hat{\gamma}{1 j}=\hat{\gamma}{2 j}(j=1, \ldots, T) .
$$
Namely, $\hat{\gamma}{k j}-\hat{\gamma}{m j}$ denotes the estimate of the effect size of the $k$ th treatment compared with the $m$ th treatment at time $j$.
The overall estimate of the relative effect size of the $k$ th treatment compared with the $m$ th treatment over the measurement period $(1 \leq j \leq T)$ is
$$
\begin{aligned}
\hat{\tau}{k m} &=\frac{1}{T} \sum{j=1}^T \hat{\tau}{k m}^{(j)} \ &=\frac{1}{T} \sum{j=1}^T\left(\frac{1}{n_k} \sum_{i=1}^{n_k} C F B_{k i j}-\frac{1}{n_m} \sum_{i=1}^{n_m} C F B_{m i j}\right) \
&=\frac{1}{T} \sum_{j=1}^T\left{\left(\hat{\gamma}{k j}-\hat{\gamma}{k 0}\right)-\left(\hat{\gamma}{m j}-\hat{\gamma}{m 0}\right)\right}
\end{aligned}
$$
统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Split-plot design
The principle of the split-plot design is as follows. Let us consider some agricultural field experiment where the field is divided into $N=G n$ “main plots” to compare the levels of one factor A such as the addition of different ameliorants by allocating them at random to the main plots. Then, each main plot is divided into $T+1$ “subplots” to compare the levels of the other factor, B, such as, the addition of different dressing, by allocating them at random to subplots within a main plot. A naive ANOVA model for this design will be
$$
\begin{aligned}
y_{k i j}=& \mu+\alpha_k+\beta_j+\gamma_{k j}+\epsilon_{k i j}, \
& \epsilon_{k i j} \sim N\left(0, \sigma_E^2\right) \
& k=1, \ldots, G ; i=1, \ldots, n ; j=0,1,2, \ldots, T,
\end{aligned}
$$
where $y_{k i j}$ denotes the yield of the $j$ th level of factor $\mathrm{B}$ within the $i$ th main plot allocated to the $k$ th level of factor $\mathrm{A}, \alpha_k$ denotes the fixed effects of the $k$ th level of factor $\mathrm{A}, \beta_j$ denotes the fixed effects of the $j$ th level of factor $\mathrm{B}$, $\gamma_{k j}$ denotes the fixed effects of the interaction between the $k$ th level of factor A and the $j$ th level of factor $B$, and $\epsilon_{k i j}$ is an random error assumed to be distributed with normal distribution with mean 0 and variance $\sigma_E^2$. It should be noted that the subscript $j$ starts from 0 , not from 1 , because the split-plot design is due to extend to the repeated measures design.
However, the ANOVA model (3.17) assumes that there is no difference in fertilities between the original main plots, which is unlikely in practice. So, to take this variability into account, the following ANOVA model must be considered:
$$
\begin{aligned}
y_{k i j}=& \mu+\alpha_k+\beta_j+\gamma_{k j}+b_{k i}+\epsilon_{k i j} \
& \epsilon_{k i j} \sim N\left(0, \sigma_E^2\right), b_{k i} \sim N\left(0, \sigma_B^2\right) \
& k=1, \ldots, G ; i=1, \ldots, n ; j=0,1,2, \ldots, T
\end{aligned}
$$
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|Change from baseline
让 $C F B_{k i j}$ 表示从基线的变化 $j$ 为了 $i$ 中的主题 $k$ 治疗组；那么我们有
$$
C \hat{F} B_{k i j}=y_{k i j}-y_{k i 0}=\left(\hat{\beta} j-\hat{\beta}0\right)+(\hat{\gamma} k j-\hat{\gamma} k 0) . $$ 即，从基线到时间的平均变化 $j$ 在里面 $k$ 治疗组是 $$ \frac{1}{n_k} \sum i=1^{n_k} C F B{k i j}=\bar{y} k+j-\bar{y} k+0=\left(\hat{\beta} j-\hat{\beta}0\right)+(\hat{\gamma} k j-\hat{\gamma} k 0) . $$ 因此，时间平均变化与基线的差异 $j$ 的 $k$ 治疗组与 $m$ 治疗组表示为 $$ \hat{\tau} k m^{(j)}=\left(\frac{1}{n_k} \sum{i=1}^{n_k} C F B_{k i j}-\frac{1}{n_m} \sum_{i=1}^{n_m} C F B_{m i j}\right) \quad=(\hat{\gamma} k j-\hat{\gamma} k 0)-(\hat{\gamma} m j-\hat{\gamma} m 0)=\hat{\gamma} k j-\hat{\gamma} m j .
$$
当试验由两个治疗组 (实验组和对照组) 组成时，平均值的差异与基线的时间差异 $j$ 实验组的 $(k=2)$ 与对照组相比 $(k=1)$ 是
$$
\hat{\tau} 21^{(j)}=\hat{\gamma} 2 j-\hat{\gamma} 1 j=\hat{\gamma} 2 j(j=1, \ldots, T) .
$$
即， $\hat{\gamma} k j-\hat{\gamma} m j$ 表示效果大小的估计 $k$ 与治疗相比 $m$ 治疗时间 $j$.
相对效应大小的总体估计 $k$ 与治疗相比 $m$ 测量期间的治疗 $(1 \leq j \leq T)$ 是
\left 的分隔符缺失或无法识别
统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|Split-plot design
模型将是
$$
y_{k i j}=\mu+\alpha_k+\beta_j+\gamma_{k j}+\epsilon_{k i j}, \quad \epsilon_{k i j} \sim N\left(0, \sigma_E^2\right) k=1, \ldots, G ; i=1, \ldots, n ; j=0,1,2, \ldots, T,
$$
在哪里 $y_{k i j}$ 表示的产量 $j$ 因子水平 $\mathrm{B}$ 内分配给 $k$ 因子水平 $\mathrm{A}, \alpha_k$ 表示的固定效应 $k$ 因子水平 $\mathrm{A}, \beta_j$ 表示的固定效应 $j$ 因子水平 $\mathrm{B}, \gamma_{k j}$ 表示之间相互作用的固定效应 $k$ 因子 $\mathrm{A}$ 的第 th 水平和 $j$ 因子水平 $B$ ，和 $\epsilon_{k i j}$ 是一个随机误差，假设服从正态分布，均值为 0 ，方差为 $\sigma_E^2$. 需要注意的是，下标 $j$ 从 0 开始，而不是从 1 开始，因为裂区设计 是由于延伸到重复测量设计。
但是，ANOVA 模型 (3.17) 假设原始主图之间的生育率没有差异，这在实践中不太可能。因此，要考虑这种可变性，必须考虑以下 ANOVA 模型：
$$
y_{k i j}=\mu+\alpha_k+\beta_j+\gamma_{k j}+b_{k i}+\epsilon_{k i j} \quad \epsilon_{k i j} \sim N\left(0, \sigma_E^2\right), b_{k i} \sim N\left(0, \sigma_B^2\right) k=1, \ldots, G ; i=1, \ldots, n ; j=0,1,2, \ldots, T
$$
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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。
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