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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我们提供的假设检验hypothesis testing及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • 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|STAT101

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|What is Binomial distribution

A single experiment with two outcomes can be described by Bernoulli distribution. Suppose there are $n$ trials (experiments) with only two outcomes each, this experiment is called a binomial experiment, and the distribution that describes a binomial experiment is called binomial distribution.
Each binomial experiment should satisfy the following properties:

  1. There are $n$ trials (experiments), each with two outcomes: success and failure.
  2. The trials are independent.
  3. The probability of success remains constant for all experiments.
  4. Suppose there is a binomial experiment consisting of $n$ experiments, then the probability distribution for binomial variable $Y$ is called binomial distribution having the mathematical formula presented in Eq. (4.2).
  5. $$
  6. P(Y)=C_Y^n p^Y q^{n-Y} \quad Y=1,2, \ldots, n
  7. $$
  8. $Y \sim b(Y, n, p)$ represents a variable $Y$ that follows binomial distribution with probability $p$ where, $Y$ represents the number of successes obtained from a binomial experiment. $n$ represents the total number of experiments in a binomial experiment. $p$ represents the probability of success for each experiment. $q$ represents the probability of failure for the experiment, $(q=1-p) . P(Y)$ represents the probability of obtaining exactly $Y$ successes.
  9. The mean and variance of binomial distribution are:
  10. $$
  11. \begin{aligned}
  12. &\mu=n p \
  13. &\sigma^2=n p q
  14. \end{aligned}
  15. $$
  16. A graphical presentation for binomial distribution is given in Fig. 4.1.

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|What is chi-square distribution

A chi-square distribution $\left(\chi^2\right)$ (pronounced “chi” as “kai”) is a statistical distribution that is used in many situations to test various hypotheses such as goodness-offit test, independence test, and hypothesis testing for population variance or standard deviation. This distribution belongs to the same family as $t$ distribution which depends on the concept of degrees of freedom.

Suppose $Y>0$ is a random variable that follows a chi-square distribution with $n$ degrees of freedom $(d . f) ; Y \sim \chi^2(n)$. A chi-square curve for various degrees of freedom $(1,4,7,10,17)$ is presented in Fig. 5.1.
A chi-square distribution has the following properties:

  1. A chi-square variable is always nonnegative, $Y>0$, and the shape of the eurve tends to be skewed to the right.
  2. The mean and variance for a chi-square distribution are $\mu=n$ and $\sigma^2=2 n$, respectively.
  3. The number of degrees of freedom influences the shape of the distribution, the chi-square curve approaches a normal distribution with a large number of degrees of freedom.
统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|STAT101

假设检验代写

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|What is Binomial distribution

一个具有两个结果的单一实验可以用伯努利分布来描述。假设有n每个只有两个结果的试验(实验),这个实验称为二项式实验,描述二项式实验的分布称为二项式分布。
每个二项式实验应满足以下性质:

  1. 有n试验(实验),每次都有两种结果:成功和失败。
  2. 试验是独立的。
  3. 所有实验的成功概率保持不变。
  4. 假设有一个由以下组成的二项式实验n实验,然后是二项式变量的概率分布是被称为二项式分布,其数学公式见方程式。(4.2)。
  5. $$
  6. P(Y)=C_Y^np^Y q^{nY} \quad Y=1,2, \ldots, n
  7. $$
  8. 是∼b(是,n,p)代表一个变量是遵循概率的二项分布p在哪里,是表示从二项式实验获得的成功次数。n表示二项式实验中的实验总数。p表示每个实验的成功概率。q表示实验失败的概率,(q=1−p).磷(是)表示准确获得的概率是成功。
  9. 二项分布的均值和方差为:
  10. $$
  11. \开始{对齐}
  12. &\亩=np\
  13. &\sigma^2=npq
  14. \end{对齐}
  15. $$
  16. 图 4.1 给出了二项分布的图形表示。

统计代写|假设检验代写hypothesis testing代考|What is chi-square distribution

卡方分布(H2)(发音为“chi”为“kai”)是一种统计分布,在许多情况下用于检验各种假设,例如优度检验、独立性检验以及总体方差或标准差的假设检验。这个分布属于同一个家族吨分布取决于自由度的概念。

认为是>0是服从卡方分布的随机变量n自由程度(d.F);是∼H2(n). 不同自由度的卡方曲线(1,4,7,10,17)如图 5.1 所示。
卡方分布具有以下性质:

  1. 卡方变量总是非负的,是>0,并且 eurve 的形状倾向于向右倾斜。
  2. 卡方分布的均值和方差为米=n和p2=2n, 分别。
  3. 自由度的数量影响分布的形状,卡方曲线接近具有大量自由度的正态分布。

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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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