如果你也在 怎样代写统计Statistics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。统计Statistics是数学的一个分支，涉及到矢量空间和线性映射。它包括对线、面和子空间的研究，也涉及所有向量空间的一般属性。
统计学Statistics是一门关于发展和研究收集、分析、解释和展示经验数据的方法的科学。统计Statistics是一个高度跨学科的领域；统计Statistics的研究几乎适用于所有的科学领域，各科学领域的研究问题促使新的统计方法和理论的发展。在开发方法和研究支撑这些方法的理论时，统计学家利用了各种数学和计算工具。
统计Statistics领域的两个基本概念是不确定性和突变。我们在科学（或更广泛的生活）中遇到的许多情况，其结果是不确定的。在某些情况下，不确定性是因为有关的结果尚未确定（例如，我们可能不知道明天是否会下雨），而在其他情况下，不确定性是因为虽然结果已经确定，但我们并不知道（例如，我们可能不知道我们是否通过了某项考试）。
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- Microeconomic statistics 微观统计学
- Logistic regression 逻辑回归
- linear regression 线性回归
统计作业代写Statistics代考|General Estimating Equation (GEE) Model with AR(1) Pattern
R code ${ }^{15}$
library (gee)
LRM8. $7<-$ gee (esteem $\sim$ cohesion $+$ stress, id = newid,
data $=$ Esteem, corstr $=” A R-M “, ~ M v=1$ )
summary (LRM8 . 7)
R output (abbreviated)
Coefficients:
$\begin{array}{ccc}\text { Estimate Naive S.E. Naive } & \text { Na } \ 0.000 & 0.144 & 0 . \ 0.202 & 0.009 & 21 . \ -0.071 & 0.015 & -4 \ \text { Scale Parameter: } 40.339\end{array}$
$\begin{array}{lll}\text { (Intercept) } & 0.000 & 0 . \ \text { cohesion } & 0.202 & 0 \ \text { stress } & -0.071 & 0.0 \text { Paramet } \ \text { Estimated Scale Parations: } 4\end{array}$
Number of Iterations: 4
${ }^{14}$ For information about how to interpret population-average compared to similar models,
see Josephy C. Gardiner, Zhehui Luo, and Lee Anne Roman (2009), “Fixed Effects, Random
Effects and GEE: What Are the Differences?” Statistics in Medicine 28(2): 221-239.
${ }^{15} \mathrm{R}$ ‘s gee function does not provide $p$-values by default. But they are simple to compute with
R’s pnorm function. For instance, what is the $p$-value associated with the coefficient that
gauges the stress-esteem association in LRM8.7? In R: 2 * pnorm $(-\mathrm{abs}(-4.20))$, where $-4.20$
is the robust $z$-value from the output. R returns $2.67 \mathrm{e}-05$, which equates to $p \cong 0.00003$. We
could take a similar approach to compute confidence intervals, though some complications
might be present that fall beyond the scope of this presentation.
统计作业代写Statistics代考|General Estimating Equation (GEE) Model with Unstructured Pattern
R code
LRM8. $8<-$ gee (formula $=$ esteem $\sim$ cohesion + stress, id
= newid, data=Esteem, corstr =
“unstructured”)
summary (LRM8 . 8)
$R$ output (abbreviated)
Coefficients:
Estimate NaiveS.E. Naive z Rob.SE Rob z
$\begin{array}{llllll}\text { (Intercept) } & 5.117 \mathrm{e}-06 & 0.163 & 3.131 \mathrm{e}-05 & 0.161 & 3.183 \mathrm{e}-09 \ \text { cohes } & 0.197 & 0.009 & 21.770 & 0.012 & 16.184 \ \text { stress } & -0.077 & 0.015 & -4.596 & 0.017 & -4.021\end{array}$
Estimated Scale Parameter: $40.424$
Number of Iterations: 5
${ }^{16} \mathrm{R}$ also outputs a Working Correlation that provides the presumed correlation matrix of the residuals. Can you work out the $\mathrm{AR}(1)$ structure from these correlations?
The first thing to notice is the minimal differences between the $\mathrm{AR}(1)$ model and the unstructured model. The assumption of an AR(1) pattern among the residuals might therefore be reasonable. Examine the Working Correlation output provided by $\mathrm{R}$ to determine the correlation patterns from the model. But also keep in mind that if we do not take into consideration the longitudinal nature of the data, we overestimate the association between family cohesion and self-esteem and between stressful life events and self-esteem (compare the slope coefficients from each model).
Like other regression models, analysts should evaluate GEEs models for fit and assess assumptions such as collinearity, homoscedastic errors, and linearity. For model fit, measures similar to $R^{2}$ are available, but some experts recommend QICs (quasi-information criterions), which are analogous to $\mathrm{AICs} .^{17}$ An R package called MuMIn includes a QIC function. For example, the QICs for LRM8.7 and LRM8.8 are 5,188 and 5,176, which suggest the model with the unstructured correlation pattern fits the data slightly better than the model with the AR(1) correlation pattern.
统计作业代写STATISTICS代考|GENERAL ESTIMATING EQUATION (GEE) MODEL WITH AR(1) PATTERN
R代码15
图书馆（哎呀）
LRM8。7<−给予（尊重∼凝聚+压力，id = 变化，
数据=尊重，corstr=”一种R−米“, 米v=1)
总结 (LRM8 . 7)
R 输出（缩写）
系数：
估计朴素 SE 朴素 在 0.0000.1440. 0.2020.00921. −0.0710.015−4 比例参数： 40.339
（截距） 0.0000. 凝聚 0.2020 压力 −0.0710.0 参数 估计比例： 4
迭代次数：4
14有关与类似模型相比如何解释总体平均数的信息，
请参阅 Josephy C. Gardiner、Zhehui Luo 和 Lee Anne Roman (2009)，“固定效应、随机
效应和 GEE：有什么区别？” 医学统计 28（2）：221-239。
15R的gee功能不提供p-默认值。但它们很容易用
R 的 pnorm 函数计算。例如，什么是p
– 与衡量 LRM8.7 中压力-自尊关联的系数相关的值？在 R 中：2 * pnorm(−一种bs(−4.20))， 在哪里−4.20
是健壮的和- 来自输出的值。R返回2.67和−05，这相当于p≅0.00003. 我们
可以采用类似的方法来计算置信区间，尽管
可能存在一些超出本演示文稿范围的复杂情况。
统计作业代写STATISTICS代考|GENERAL ESTIMATING EQUATION (GEE) MODEL WITH UNSTRUCTURED PATTERN
R 代码
LRM8。8<−啧啧（公式=尊重∼凝聚力 + 压力，id
= newid，data=Esteem，corstr =
“非结构化”）
总结（LRM8 . 8）
R输出（缩写）
系数：
估计 NaiveS.E。Naive z Rob.SE Rob z
（截距） 5.117和−060.1633.131和−050.1613.183和−09 凝聚力 0.1970.00921.7700.01216.184 压力 −0.0770.015−4.5960.017−4.021
估计比例参数：40.424
迭代次数：5
16R还输出提供残差的假定相关矩阵的工作相关性。你能解决吗一种R(1)这些相关性的结构？
首先要注意的是两者之间的最小差异一种R(1)模型和非结构化模型。因此，残差中的 AR(1) 模式的假设可能是合理的。检查由提供的工作相关性输出R从模型中确定相关模式。但也要记住，如果我们不考虑数据的纵向性质，我们就会高估家庭凝聚力与自尊之间以及压力生活事件与自尊之间的关联（比较每个模型的斜率系数）。
与其他回归模型一样，分析师应评估 GEE 模型的拟合度并评估共线性、同方差误差和线性等假设。对于模型拟合，测量类似于R2是可用的，但一些专家建议使用 QIC（准信息标准），它类似于一种一世Cs.17一个名为 MuMIn 的 R 包包含一个 QIC 函数。例如，LRM8.7 和 LRM8.8 的 QIC 分别为 5,188 和 5,176，这表明具有非结构化相关模式的模型比具有 AR(1) 相关模式的模型更适合数据。
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MATLAB是一个编程和数值计算平台，被数百万工程师和科学家用来分析数据、开发算法和创建模型。
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生活中，统计学无处不在。它遍布世界的每一个角落，应用于每一个领域。不管是普通人的生活，还是最高精尖的领域，它都不曾缺席。
自从人类发明统计学这一学科以来，原本复杂多样、无法预测的数据，变成了可预测的、直观的正态分布。
我们的确不可能精准的预测到每一个数据的变化，但是我们可以精准的预测到大部分数据的变化。当然，那些散落在中心之外的数据我们无法把握，可尽管如此，我们也拥有了接近神的能力，打破了神与人的壁垒，这就是统计学的魅力。
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