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回归分析是一种强大的统计方法,允许你检查两个或多个感兴趣的变量之间的关系。虽然有许多类型的回归分析,但它们的核心都是考察一个或多个自变量对因变量的影响。

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统计代写|线性回归分析代写linear regression analysis代考|AH7722

统计代写|线性回归分析代写linear regression analysis代考|STATISTICAL INDEPENDENCE

For any pair of random variables, independence implies that the pair are uncorrelated. For the normal distribution the converse is also true, as we now show.

THEOREM 2.4 Let $\mathbf{Y} \sim N_n(\boldsymbol{\mu}, \mathbf{\Sigma})$ and partition $\mathbf{Y}, \boldsymbol{\mu}$ and $\mathbf{\Sigma}$ as in Example 2.7. Then $\mathrm{Y}1$ and $\mathbf{Y}_2$ are independent if and only if $\mathbf{\Sigma}{12}=0$.

Proof. The m.g.f. of $\mathbf{Y}$ is $\exp \left(\mathbf{t}^{\prime} \boldsymbol{\mu}+\frac{1}{2} \mathbf{t}^{\prime} \mathbf{\Sigma} \mathbf{t}\right)$. Partition $\mathbf{t}$ conformably with $\mathbf{Y}$. Then the exponent in the m.g.f. above is
$$
\mathbf{t}1^{\prime} \mu_1+\mathbf{t}_2^{\prime} \mu_2+\frac{1}{2} \mathbf{t}_1^{\prime} \Sigma{11} \mathbf{t}1+\frac{1}{2} \mathbf{t}_2^{\prime} \Sigma{22} \mathbf{t}2+\mathbf{t}_1^{\prime} \Sigma{12} \mathbf{t}_2 .
$$

If $\Sigma_{12}=0$, the exponent can be written as a function of just $t_1$ plus a function of just $t_2$, so the m.g.f. factorizes into a term in $t_1$ alone times a term in $t_2$ alone. This implies that $\mathbf{Y}1$ and $\mathbf{Y}_2$ are independent. Conversely, if $\mathbf{Y}_1$ and $\mathbf{Y}_2$ are independent, then $$ M\left(\mathrm{t}_1, \mathbf{0}\right) M\left(\mathbf{0}, \mathrm{t}_2\right)=M\left(\mathrm{t}_1, \mathrm{t}_2\right), $$ where $M$ is the m.g.f. of $\mathbf{Y}$. By (2.7) this implies that $\mathbf{t}_1^{\prime} \boldsymbol{\Sigma}{12} \mathbf{t}2=0$ for all $t_1$ and $t_2$, which in turn implies that $\Sigma{12}=0$. [This follows by setting $\mathbf{t}_1=(1,0, \ldots, 0)^{\prime}$, etc. $]$
We use this theorem to prove our next result.
THEOREM $2.5$ Let $\mathbf{Y} \sim N_n(\boldsymbol{\mu}, \mathbf{\Sigma})$ and define $\mathbf{U}=\mathbf{A Y}, \mathbf{V}=\mathbf{B Y}$. Then $\mathrm{U}$ and $\mathbf{V}$ are independent if and only if $\operatorname{Cov}[\mathbf{U}, \mathbf{V}]=\mathbf{A} \mathbf{\Sigma} \mathbf{B}^{\prime}=\mathbf{0}$.
Proof. Consider
$$
\mathbf{W}=\left(\begin{array}{l}
\mathbf{U} \
\mathbf{V}
\end{array}\right)=\left(\begin{array}{l}
\mathbf{A} \
\mathbf{B}
\end{array}\right) \mathbf{Y}
$$
Then, by Theorem $2.2$, the random vector $\mathbf{W}$ is multivariate normal with variancc-covariance matrix
$$
\operatorname{Var}[\mathbf{W}]=\left(\begin{array}{c}
\mathbf{A} \
\mathbf{B}
\end{array}\right) \operatorname{Var}[\mathbf{Y}]\left(\mathbf{A}^{\prime}, \mathbf{B}^{\prime}\right)=\left(\begin{array}{ll}
\mathbf{A} \mathbf{\Sigma} \mathbf{A}^{\prime} & \mathbf{A} \mathbf{\Sigma} \mathbf{B}^{\prime} \
\mathbf{B} \mathbf{\Sigma} \mathbf{A}^{\prime} & \mathbf{B} \mathbf{\Sigma} \mathbf{B}^{\prime}
\end{array}\right)
$$
Thus, by Theorem $2.4, \mathbf{U}$ and $\mathbf{V}$ are independent if and only if $\mathbf{A} \mathbf{\Sigma} \mathbf{B}^{\prime}=\mathbf{0}$.

统计代写|线性回归分析代写linear regression analysis代考|DISTRIBUTION OF QUADRATIC FORMS

Quadratic forms in normal variables arise frequently in the theory of regression in connection with various tests of hypotheses. In this section we prove some simple results concerning the distribution of such quadratic forms.

Let $\mathbf{Y} \sim N_n(\mu, \boldsymbol{\Sigma})$, where $\boldsymbol{\Sigma}$ is positive-definite. We are interested in the distribution of random variables of the form $\mathbf{Y}^{\prime} \mathbf{A Y}=\sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^n a_{i j} Y_i Y_j$. Note that we can always assume that the matrix $\mathbf{A}$ is symmetric, since if not we can replace $a_{i j}$ with $\frac{1}{2}\left(a_{i j}+a_{j i}\right)$ without changing the value of the quadratic form. Since $\mathbf{A}$ is symmetric, we can diagonalize it with an orthogonal transformation; that is, there is an orthogonal matrix $\mathbf{T}$ and a diagonal matrix D with
$$
\mathbf{T}^{\prime} \mathbf{A T}=\mathbf{D}=\operatorname{diag}\left(d_1, \ldots, d_n\right) .
$$
The diagonal elements $d_i$ are the eigenvalues of $\mathbf{A}$ and can be any real numbers.

We begin by assuming that the random vector in the quadratic form has a $N_n\left(\mathbf{0}, \mathbf{I}n\right)$ distribution. The general case can be reduced to this through the usual transformations. By Example 2.3, if $\mathbf{T}$ is an orthogonal matrix and $\mathbf{Y}$ has an $N_n\left(\mathbf{0}, \mathbf{I}_n\right)$ distribution, so does $\mathbf{Z}=\mathbf{T}^{\prime} \mathbf{Y}$. Thus we can write $$ \mathbf{Y}^{\prime} \mathbf{A Y}=\mathbf{Y}^{\prime} \mathbf{T} \mathbf{D} \mathbf{T}^{\prime} \mathbf{Y}=\mathbf{Z}^{\prime} \mathbf{D} \mathbf{Z}=\sum{i=1}^n d_i Z_i^2,
$$
so the distribution of $\mathbf{Y}^{\prime} \mathbf{A Y}$ is a linear combination of independent $\chi_1^2$ random variables. Given the values of $d_i$, it is possible to calculate the distribution, at least numerically. Farebrother [1990] describes algorithms for this.

There is an important special case that allows us to derive the distribution of the quadratic form exactly, without recourse to numerical methods. If $r$ of the eigenvalues $d_i$ are 1 and the remaining $n-r$ zero, then the distribution is the sum of $r$ independent $\chi_1^2$ ‘s, which is $\chi_r^2$. We can recognize when the eigenvalues are zero or 1 using the following theorem.

THEOREM 2.6 Let $\mathbf{A}$ be a symmetric matrix. Then $\mathbf{A}$ has $r$ eigenvalues equal to 1 and the rest zero if and only if $\mathbf{A}^2=\mathbf{A}$ and rank $\mathbf{A}=r$.

统计代写|线性回归分析代写linear regression analysis代考|AH7722

线性回归分析代写

统计代写|线性回归分析代写linear regression analysis代考|STATISTICAL INDEPENDENCE

对于任何一对随机变量,独立性意味着这对随机变量是不相关的。正如我们现在所展示的,对于正态分布,反之亦然。
定理 $2.4$ 让 $\mathbf{Y} \sim N_n(\boldsymbol{\mu}, \boldsymbol{\Sigma})$ 和分区 $\mathbf{Y}, \boldsymbol{\mu}$ 和 $\boldsymbol{\Sigma}$ 如例 $2.7$ 所示。然后 $\mathrm{Y} 1$ 和 $\mathbf{Y}2$ 是独立的当且仅当 $\boldsymbol{\Sigma} 12=0$. 证明。的 $m g f \mathbf{Y}$ 是 $\exp \left(\mathbf{t}^{\prime} \boldsymbol{\mu}+\frac{1}{2} \mathbf{t}^{\prime} \boldsymbol{\Sigma} \mathbf{t}\right)$. 分割 $\mathbf{t}$ 符合 $\mathbf{Y}$. 那么上面 $\mathrm{mgf}$ 中的指数是 $$ \mathbf{t} 1^{\prime} \mu_1+\mathbf{t}_2^{\prime} \mu_2+\frac{1}{2} \mathbf{t}_1^{\prime} \Sigma 11 \mathbf{t} 1+\frac{1}{2} \mathbf{t}_2^{\prime} \Sigma 22 \mathbf{t} 2+\mathbf{t}_1^{\prime} \Sigma 12 \mathbf{t}_2 . $$ 如果 $\Sigma{12}=0$ ,指数可以写成 $t_1$ 加上一个函数 $t_2$ 所以 $\mathrm{mgf}$ 分解为一个项 $t_1$ 单独乘以一个术语 $t_2$ 独自的。这意味着 $\mathbf{Y} 1$ 和 $\mathbf{Y}_2$ 是独立的。相反,如果 $\mathbf{Y}_1$ 和 $\mathbf{Y}_2$ 是独立 的,那么
$$
M\left(\mathrm{t}_1, \mathbf{0}\right) M\left(\mathbf{0}, \mathrm{t}_2\right)=M\left(\mathrm{t}_1, \mathrm{t}_2\right),
$$
在哪里 $M$ 是 $\mathbf{Y}$. 通过 (2.7) 这意味着 $\mathbf{t}_1^{\prime} \boldsymbol{\Sigma} 12 \mathbf{t} 2=0$ 对所有人 $t_1$ 和 $t_2$ 。 这反过来意味着 $\Sigma 12=0$. [这通过设置 $\mathbf{t}_1=(1,0, \ldots, 0)^{\prime} , E T C_0$ ] 我们使用这个定理来证明我们的下一个结果。
定理2.5让 $\mathbf{Y} \sim N_n(\boldsymbol{\mu}, \boldsymbol{\Sigma})$ 并定义 $\mathbf{U}=\mathbf{A Y}, \mathbf{V}=\mathbf{B Y}$. 然后 $\mathrm{U}$ 和 $\mathbf{V}$ 是独立的当且仅当 $\operatorname{Cov}[\mathbf{U}, \mathbf{V}]=\mathbf{A} \boldsymbol{\Sigma} \mathbf{B}^{\prime}=\mathbf{0}$. 证明。考虑
$$
\mathbf{W}=(\mathbf{U} \mathbf{V})=(\mathbf{A} \mathbf{B}) \mathbf{Y}
$$
然后,由定理 $2.2$ ,随机向量 $\mathbf{W}$ 是具有variancc-协方差矩阵的多元正态
因此,由定理 $2.4, \mathbf{U}$ 和 $\mathbf{V}$ 是独立的当且仅当 $\mathbf{A} \boldsymbol{\Sigma} \mathbf{B}^{\prime}=\mathbf{0}$.

统计代写|线性回归分析代写linear regression analysis代考|DISTRIBUTION OF QUADRATIC FORMS

正态变量的二次形式经常出现在与各种假设检验相关的回归理论中。在本节中,我们证明了一些关于这种二次型分布的简单结果。
让 $\mathbf{Y} \sim N_n(\mu, \boldsymbol{\Sigma})$ ,在哪里 $\boldsymbol{\Sigma}$ 是正定的。我们对形式的随机变量的分布感兴趣 $\mathbf{Y}^{\prime} \mathbf{A Y}=\sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^n a_{i j} Y_i Y_j$. 请注意,我们总是可以假设矩阵 $\mathbf{A}$ 是对称的,因 为如果不是我们可以替换 $a_{i j}$ 和 $\frac{1}{2}\left(a_{i j}+a_{j i}\right)$ 不改变二次形式的值。自从 $\mathbf{A}$ 是对称的,我们可以用正交变换对其进行对角化; 即有一个正交矩阵 $\mathbf{T}$ 和一个对角矩阵 D
$$
\mathbf{T}^{\prime} \mathbf{A T}=\mathbf{D}=\operatorname{diag}\left(d_1, \ldots, d_n\right)
$$
对角线元素 $d_i$ 是的特征值 $\mathbf{A}$ 并且可以是任何实数。
我们首先假设二次形式的随机向量具有 $N_n(\mathbf{0}, \mathbf{I} n)$ 分配。一般情况可以通过通常的转换简化为这种情况。根据例 2.3,如果 $\mathbf{T}$ 是一个正交矩阵并且 $\mathbf{Y}$ 有一个 $N_n\left(\mathbf{0}, \mathbf{I}_n\right)$ 分布,也一样 $\mathbf{Z}=\mathbf{T}^{\prime} \mathbf{Y}$. 因此我们可以写
$$
\mathbf{Y}^{\prime} \mathbf{A} \mathbf{Y}=\mathbf{Y}^{\prime} \mathbf{T D} \mathbf{T}^{\prime} \mathbf{Y}=\mathbf{Z}^{\prime} \mathbf{D Z}=\sum i=1^n d_i Z_i^2,
$$
所以分布 $\mathbf{Y}^{\prime} \mathbf{A} \mathbf{Y}$ 是独立的线性组合 $\chi_1^2$ 随机变量。给定的值 $d_i$ ,可以计算分布,至少在数字上。Farebrother [1990] 描述了这方面的算法。
有一个重要的特殊情况允许我们准确地推导出二次型的分布,而无需求助于数值方法。如果 $r$ 的特征值 $d_i$ 是 1 和剩余的 $n-r$ 零,那么分布是 $r$ 独立的 $\chi_1^2$ 的,即 $\chi_r^2$ 我们可以使用以下定理识别特征值何时为零或 1 。
定理 $2.6$ 让 $\mathbf{A}$ 是一个对称矩阵。然后 $\mathbf{A}$ 有 $r$ 特征值等于 1 ,其余为零当且仅当 $\mathbf{A}^2=\mathbf{A}$ 和排名 $\mathbf{A}=r$.

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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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