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• 时间序列分析Time-Series Analysis
• 马尔科夫过程 Markov process
• 随机最优控制stochastic optimal control
• 粒子滤波 Particle Filter
• 采样理论 sampling theory

## 统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Finding the t critical values

Critical values are usually used to make a decision regarding a hypothesis. Getting $\mathrm{t}$ critical values requires providing information about the degrees of freedom $(d . f)$ and the level of significance $(\alpha)$ then using the $\mathrm{t}$ table for critical values. The $\mathrm{t}$ critical values are provided in Table B in the Appendix. The first column on the left represents the degrees of freedom $(d . f)$ from 1 to $\infty$, while the first upper row represents the level of significance $(\alpha)$.

Example 3.1: Finding the critical value for a right-tailed t-test: Use a significance level of $0.01(\alpha=0.01)$ and degrees of freedom of $11(d . f=11)$ to obtain the $\mathrm{t}$ critical value for the right-tailed test.

We can obtain the $t$ critical value for a right-tailed test as long as two values are provided, the two values are the degrees of freedom ” $d . f=11$ ” and significance level ” $\alpha=0.01 . “$

• The first step in extracting the $\mathrm{t}$ critical value is to specify the location of ” $d \cdot f=11$ ” in the first column of Table 3.1, labeled d.f (highlighted row 11). Table $3.1$ is a portion of Table B in the Appendix.
• The second step is to specify the location of $\alpha=0.01$ in the first upper row and then move on the column (highlighted column 0.01) to the row labeled $d . f=11$; the value that represents the point of intersection between $d \cdot f=11$ and $\alpha=0.01$ is the $t$ critical value. One can observe that the $\mathrm{t}$ critical value is $\mathbf{2 . 7 1 8}$ as shown in Table $3.1$ (bold value).

## 统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Hypothesis testing for a one-sample mean

Consider a sample of size $n$ that is selected from a normally distributed population and $Y$ represents a random variable of interest. A claim regarding the mean value of the variable of interest when the variance of the population $\left(\sigma^2\right)$ is unknown and the sample size is small $(n<30)$ can be tested employing a t-test for one sample mean to make a decision regarding the mean value. The mathematical formula for computing the test statistic value for one sample mean when the variance of the population $\left(\sigma^2\right)$ is unknown and the sample size is small $(n<30)$ employing the t-test is presented in Eq. (3.1).
$$t=\frac{\bar{Y}-\mu_0}{S / \sqrt{n}}$$
Follow t distribution with $(n-1)$ degrees of freedom, where $\bar{Y}$ represents the sample mean, $\mu_0$ represents the claimed value (hypothesized mean), $S$ represents the sample standard deviation, and $n$ represents the sample size used.

The computed test statistic value obtained from the sample data (3.1) is used to make a decision to reject or fail to reject the null hypothesis regarding the mean value of the variable of interest. The procedure to make a decision is to compare the test statistic value with the theoretical value (critical value) of the t distribution or using $t$ distribution curve.

# 假设检验代写

## 统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Finding the t critical values

• 第一步 提取临界值是指定”的位置 $d \cdot f=11^{\prime \prime}$ 在表 $3.1$ 的第一列中，标记为 $\mathrm{df}$ (突出显示的第 11 行)。桌子 $3.1$ 是附录中表 $\mathrm{B}$ 的一部分。
• 第二步，指定位置 $\alpha=0.01$ 在第一行中，然后在列（突出显示的列 0.01）上移动到标记为的行 $d . f=11$; 表示两者之间的交点的值 $d \cdot f=11$ 和 $\alpha=0.01$ 是个临界值。可以观察到 $\mathrm{t} / \mathrm{l} \mathrm{⿳}^{\mathrm{m}}$ 界值为 $2.718$ 如表所示 $3.1$ (粗体值) 。

## 统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Hypothesis testing for a one-sample mean

$$t=\frac{\bar{Y}-\mu_0}{S / \sqrt{n}}$$

## 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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