如果你也在 怎样代写假设检验hypothesis testing这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。假设检验hypothesis testing是假设检验是统计学中的一种行为,分析者据此检验有关人口参数的假设。分析师采用的方法取决于所用数据的性质和分析的原因。假设检验是通过使用样本数据来评估假设的合理性。

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  • 采样理论 sampling theory
统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|BSTA611

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|Finding the area under the normal curve

The area under the standard normal curve can be computed using the standard score. The Z score provides information on the position of a value compared to the average value using the distance to express the position by how many standard deviations the value falls above or below the average. The steps for finding the area under the standard normal curve require describing the standard normal table and then follow a few steps to extract the area from the table.

We use Table A in the Appendix to extract the area under the curve for $\mathrm{Z}$ values from 0 to 3 . The value of $Z$ should be divided into two parts, the first part of the $Z$ value in Table A is represented in the left-hand (first) column, the values of $\mathrm{Z}$ in the table start from 0 to 3 (nearest tenth), while the first (upper) row provides the second part of the $\mathrm{Z}$ value (second decimal place). We can use the same table to find the area under the curve for negative $Z$ values because of the symmetrical property of normal distribution.

Example 2.1: Compute the area to the left of a $\mathrm{Z}$ value: Compute the area under the standard normal curve to the left of a positive $\mathrm{Z}$ value of $2.13$.

Finding the area to the left of a positive $\mathrm{Z}$ value of $2.13$ requires using Table $\mathrm{A}$ in the Appendix for the standard normal. The value ” $2.13$ ” should be divided into two pieces, the first piece is “2.1” and the second is “0.03.” The exact area to the left of $2.13$ can be computed employing the steps below.

  • The first step is to search for the position of ” $2.1$ ” in the first vertical column of Table $2.1$ labeled $\mathrm{Z}$ to specify the first piece “2.1” of the number $2.13$ (highlighted row) [Table $2.1$ is a portion of the standard normal table in the Appendix (Table A)].
  • The second step in finding the area is to move on the row of ” $2.1$ ” to the column labeled “0.03” (highlighted column), the point of intersection represents the required value which is $\mathbf{0 . 9 8 3 4}$ as shown in Table $2.1$ (bold value).
    The exact area to the left of $2.13$ is shown in Fig. $2.3$ (shaded area).

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

Consider a large sample of size $n(n \geq 30)$ 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 can be tested employing Z-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 Z-test is presented in Eq. (2.4).
$$
Z=\frac{\bar{Y}-\mu_0}{\sigma / \sqrt{n}}
$$
where,
$\bar{Y}$ represents the sample mean,
$\mu_0$ represents the claimed value (hypothesized mean),
$\sigma$ represents the population standard deviation, and
$n$ represents the sample size used.
The computed test statistic value obtained from the sample data (2.4) is usually used to make a decision to reject or not to reject the null hypothesis regarding the mean value of the variable of interest. The procedure of making a decision is to compare the test statistic value with the theoretical value (critical value) of the normal distribution or using a normal distribution curve.

Example 2.5: The concentration of cadmium of surface water: A professor at an environmental section wanted to verify the claim that the mean concentration of cadmium (Cd) of surface water in Juru River is $1.4(\mathrm{mg} / \mathrm{L})$. He selected 35 samples and tested for the cadmium concentration. The collected data showed that the mean concentration of cadmium is $1.6$ and the standard deviation of the population is $0.4$. A significance level of $\alpha=0.01$ is chosen to test the claim. Assume that the population is normally distributed.

Ihe general procedure for conducting hypothesis testing can be used to make the decision regarding the mean concentration of cadmium of surface water in Juru River.
Step 1: Specify the null and alternative hypotheses
The mean concentration of cadmium of surface water in Juru River $(\mu)$ is $1.4$, this claim should be under the null hypothesis because the claim represents equality $(=)$. If the mean concentration of cadmium of surface water in Juru River is not equal to $1.4$, then two directions should be considered, the first direction could be the mean concentration of cadmium is greater than $1.4$ and the second direction could be the mean concentration of cadmium is less than 1.4. The two directions (greater than and less than) can be represented mathematically as $\neq$. Thus we can write the two hypotheses (null and alternative) as presented in Eq. (2.5).

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|BSTA611

假设检验代写

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|寻找normal-curve下的面积

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标准法向曲线下的面积可以用标准评分计算。Z评分提供了一个值相对于平均值位置的信息,使用距离来表示该值高于或低于平均值多少个标准差。寻找标准法向曲线下面积的步骤需要先描述标准法向曲线表,然后再按照几个步骤从表中提取面积


我们使用附录中的表A来提取$\mathrm{Z}$值从0到3的曲线下的面积。$Z$的值应该分为两部分,表A中$Z$值的第一部分表示在左(第一)列中,表中$\mathrm{Z}$的值从0到3(最近的十分位)开始,而第一行(上)提供$\mathrm{Z}$值的第二部分(小数点后第二位)。由于正态分布的对称性质,我们可以使用相同的表来找出负$Z$值的曲线下的面积


例2.1:计算$\mathrm{Z}$值左侧的面积:计算标准法向曲线$2.13$的正$\mathrm{Z}$值左侧的面积

要找到$2.13$的正$\mathrm{Z}$值左侧的区域,需要使用附录中的表$\mathrm{A}$作为标准法线。值“$2.13$”应该分为两部分,第一部分是“2.1”,第二部分是“0.03”。$2.13$左侧的确切面积可以通过以下步骤计算

  • 第一步是搜索”的位置 $2.1$ 在表格的第一列 $2.1$ 有标签的 $\mathrm{Z}$ 指定数字的第一个部分“2.1” $2.13$ (突出显示的行)[表 $2.1$ 是附录(表a)中标准正常表的一部分]。求面积的第二步是移动到”的那一行 $2.1$ 对于标记为“0.03”的列(高亮显示的列),交点表示所需值为 $\mathbf{0 . 9 8 3 4}$ 如表所示 $2.1$ (粗体)。
    恰好在…左边的区域 $2.13$ 如图所示。 $2.3$

.(阴影区域)

统计代写|假设检验代写hypothesis -testing代考|一个样本均值的假设检验

考虑一个从正态分布总体中选取的规模为$n(n \geq 30)$的大样本,$Y$代表一个感兴趣的随机变量。关于感兴趣的变量的均值的主张可以用一个样本均值的z检验来检验,以作出关于均值的决定。计算一个样本z检验的检验统计值的数学公式如式(2.4)所示。
$$
Z=\frac{\bar{Y}-\mu_0}{\sigma / \sqrt{n}}
$$
其中,
$\bar{Y}$代表样本均值,
$\mu_0$代表声称值(假设均值),
$\sigma$代表总体标准差,
$n$代表使用的样本量。
从样本数据(2.4)中得到的计算检验统计值通常用于决定是否拒绝关于感兴趣变量的均值的原假设。决策的过程是将检验统计值与正态分布的理论值(临界值)或使用正态分布曲线进行比较 例2.5:地表水中镉的浓度:一位环境科的教授想要验证Juru河地表水中镉(Cd)的平均浓度为$1.4(\mathrm{mg} / \mathrm{L})$的说法。他选取了35个样品进行镉浓度测试。采集的数据显示,镉的平均浓度为$1.6$,人群的标准差为$0.4$。选择显著性水平$\alpha=0.01$来检验该主张。假设总体呈正态分布。


进行假设检验的一般程序可用于确定Juru河地表水镉的平均浓度。
第1步:指定原假设和备假设
Juru河地表水镉的平均浓度$(\mu)$是$1.4$,这个主张应该在原假设下,因为主张代表平等$(=)$。如果Juru河地表水中镉的平均浓度不等于$1.4$,那么应该考虑两个方向,第一个方向可以是镉的平均浓度大于$1.4$,第二个方向可以是镉的平均浓度小于1.4。两个方向(大于和小于)可以用数学表示为$\neq$。因此,我们可以写出如Eq.(2.5)所示的两个假设(null和alternative)

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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。

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