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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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- Logistic regression 逻辑回归
- linear regression 线性回归
统计作业代写Statistics代考|Some researchers prefer
The simplest effect size measure for LRMs utilizes a bivariate correlation matrix and identifies the largest Pearson’s correlation between an explanatory variable and the outcome variable. Inspecting the correlation matrix at the beginning of the chapter, for instance, it appears that child poverty has a larger correlation with violent crimes than median household income $(r=$ $0.49$ vs. $-0.21$ ), so we might view it as a stronger predictor. Using bivariate correlations can be misleading, though, because they don’t account for the associations among the explanatory variables (see Figure 4.4). Once these are considered, the association between the $x$ and $y$ variables might change. For instance, the Pearson’s correlation between median household income and violent crimes is $-0.21$ with a $p$-value of $0.15$. But the partial regression slope coefficient for this variable is $4.99$ with a $p$-value of $0.045$. Not only does the $95 \%$ CI for the slope coefficient not include zero ${0.12,9.87}$ and the $p$-value (0.045) fall below the threshold of $0.05$, but, in contrast to the correlation, the slope is positive.
Some researchers prefer to use standardized slope coefficients as effect sizes to compare associations in LRMs. Their relationship to unstandardized slope coefficients-those provided by R’s summary function-is shown in Equation 4.1.
Standardized slope $\left(\hat{\beta}{k}^{*}\right)=\hat{\beta}{k}\left(\frac{s_{x_{k}}}{s_{y}}\right)$
The term $s_{x k}$ denotes the standard deviation of $x$ for variable $k$. The $s_{y}$ term is the standard deviation of $y$. Based on LRM4.2, the standardized slope coefficient for child poverty is computed in Equation 4.2.
$$
21.18 \times\left(\frac{4.75}{128.82}\right)=0.78
$$
统计作业代写STATISTICS代考|outcome variable
Analysis based on 50 observations
4 Regressors:
PerChildPoverty MedHHInc UnemployRate PercentUninsured
Proportion of variance explained by model: $39.44 \%$
Metrics are not normalized (rela=FALSE).
Relative importance metrics:
$\begin{array}{lclccc} & \text { lmg } & \text { last } & \text { first } & \text { betasq pratt } \ \text { PerchildPov } & 0.155 & 0.092 & 0.242 & 0.324 & 0.280 \ \text { MedHHInc } & 0.039 & 0.044 & 0.043 & 0.130 & -0.075 \ \text { Unemploy } & 0.106 & 0.019 & 0.200 & 0.029 & 0.077 \ \text { Uninsured } & 0.094 & 0.064 & 0.158 & 0.080 & 0.113 \ \text { The metrics are based on decomposing how much of the variance in the }\end{array}$
outcome variable is attributable to the explanatory variables. The metric
first is the least rigorous since it uses simple LRMs to compare the strength
of the associations, similar to comparing Pearson’s correlations. The metric
last examines how much more of the variance in $y$ is accounted for by each
explanatory variable after the others are in an LRM. The metrics lmg and
pratt are based on more complex approaches, whereas betasq is the beta
weight squared (see LRM4.3.beta). ${ }^{11}$
The results favor child poverty as the strongest predictor of violent crimes per 100,000 residents, with the largest value in each of the relative importance metrics. The unemployment rate is the second largest value in two of the metrics (lmg and first), whereas percent uninsured is the second largest in two others (last and pratt). Median household income is the second largest value in the beta-squared (betasq) column, but since it’s the squared value of its beta weight, it has limitations as a comparison tool.
统计作业代写STATISTICS代考|SOME RESEARCHERS PREFER
LRM 最简单的效应大小测量利用双变量相关矩阵，并确定解释变量和结果变量之间的最大 Pearson 相关性。例如，检查本章开头的相关矩阵，与家庭收入中位数相比，儿童贫困与暴力犯罪的相关性似乎更大(r= 0.49对比−0.21)，因此我们可能会将其视为更强的预测器。但是，使用双变量相关可能会产生误导，因为它们没有考虑解释变量之间的关联（见图 4.4）。一旦考虑到这些，X和和变量可能会改变。例如，家庭收入中位数与暴力犯罪之间的皮尔逊相关系数是−0.21与p-的价值0.15. 但是这个变量的偏回归斜率系数是4.99与p-的价值0.045. 不仅95%斜率系数的 CI 不包括零0.12,9.87和p-值（0.045）低于阈值0.05, 但是，与相关性相反，斜率为正。
一些研究人员更喜欢使用标准化斜率系数作为效应大小来比较 LRM 中的关联。它们与非标准化斜率系数（由 R 的汇总函数提供）的关系如公式 4.1 所示。
标准化斜率 $\left(\hat{\beta} {k}^{*}\right)=\hat{\beta} {k}\left(\frac{s_{x_{k}}}{s_{y }}\正确的）吨H和吨和r米s_{xk}d和n○吨和s吨H和s吨一种nd一种rdd和v一世一种吨一世○n○FXF○rv一种r一世一种b一世和到.吨H和s_{y}吨和r米一世s吨H和s吨一种nd一种rdd和v一世一种吨一世○n○F和.乙一种s和d○n一世R米4.2,吨H和s吨一种nd一种rd一世和和ds一世○p和C○和FF一世C一世和n吨F○rCH一世一世dp○v和r吨和一世sC○米p你吨和d一世n和q你一种吨一世○n4.2.21.18×(4.75128.82)=0.78$
统计作业代写STATISTICS代考|OUTCOME VARIABLE
基于 50 个观察值的分析
4 个回归变量：
PerChildPoverty MedHHInc UnemployRate PercentUninsured
模型解释的方差比例：39.44%
指标未标准化（rela=FALSE）。
相对重要性指标：
lmg 最后的 第一的 贝塔斯普拉特 PerchildPov 0.1550.0920.2420.3240.280 医疗保健公司 0.0390.0440.0430.130−0.075 失业 0.1060.0190.2000.0290.077 无保险 0.0940.0640.1580.0800.113 这些指标基于分解有多少方差
结果变量归因于解释变量。首先这个指标
是最不严格的，因为它使用简单的 LRM 来比较
关联的强度，类似于比较 Pearson 的相关性。该指标
最后检查了多少方差和
在其他变量在 LRM 中之后，由每个解释变量解释。度量 lmg 和
pratt 基于更复杂的方法，而 betasq 是 beta
权重的平方（参见 LRM4.3.beta）。11
结果表明，儿童贫困是每 100,000 名居民中暴力犯罪的最强预测因素，在每个相对重要性指标中具有最大值。失业率是两个指标（lmg 和第一个）中的第二大值，而未投保百分比是其他两个指标（last 和 pratt）中的第二大值。家庭收入中位数是 beta 平方 (betasq) 列中的第二大值，但由于它是其 beta 权重的平方值，因此它作为比较工具具有局限性。
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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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