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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The next situation we’ll address involves LRMs that include both indicator and continuous explanatory variables. As mentioned earlier, the well-known ANCOVA model is the analog to this type of regression model. ANCOVA models serve several useful purposes. Their main benefit is that we may compare groups regarding an outcome variable after adjusting for their associations with a set of continuous variables.
In the last chapter we discussed briefly the issue of confounding variables. Here’s another example of this phenomenon. Suppose we are studying rates of colon cancer among cities in the U.S. We draw a sample of cities and find that those in Florida, Arizona, and Texas have higher rates of colon cancer than cities in the Northeast, Midwest, and Northwest areas of the country (perhaps we have set up a series of indicator variables that indicate region of the country). Are there unique environmental hazards in warm weather cities that affect the risk of colon cancer? We cannot tell without much more information about the environmental conditions in these cities. Nevertheless, we have not yet considered a key confounding variable that affects analyses called sunshine states such as Florida and Arizona-have an older age structure than cities in colder climates. Age is also associated with colon cancer: it tends to be more common among older adults than among young people. ${ }^{10}$ Age is thus associated with both colon cancer rates and region of the country. ${ }^{11}$ ANCOVA models are designed to adjust for continuous variables, such as age, that act as confounders.
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a glorified calculator). Choosing, for example, males, Equation $7.6$ indicates that adjusting for the association with education reduces the predicted difference in family income by about $90 \%$.
$$
\begin{aligned}
{\left[\frac{(11.20-10.91)-(10.77-10.74)}{(11.20-10.91)}\right] \times 100 } &=\left[\frac{0.29-0.03}{0.29}\right] \times 100 \
&=90 \%
\end{aligned}
$$
In other words, the average difference in family income between fundamentalist and non-fundamentalist males decreases by about $90 \%$ once the means are adjusted for education. The main reason that family income differences appear between the two groups is because fundamentalist Christians tend to experience, on average, less formal education than others. ${ }^{15}$
Let’s examine one more LRM with indicator variables. This time, we’ll consider marital status and family income. Married people are likely to have higher incomes, on average, than single people, whether never married, divorced, or widowed. Families with a married couple have at least the potential to earn two incomes; in fact, about half of married couple families in the U.S. have two wage earners. ${ }^{16}$ Therefore, let’s estimate an LRM to assess the association between marital status and family income. Marital status in the GSS2018 dataset is measured by the numeric variable marital, which includes four codes-1, 2, 3, and 4 -that we’ll represent with the following categories: married, widowed, div.sep (divorced or separated), and never. marr (never married). After creating a factor variable with marital, R uses married as the reference category. ${ }^{17}$
The regression coefficients in LRM7.5 support the hypothesis that married people report, on average, higher family income than others $(\bar{x}=11.67)$, although the model fit is poor, with an $\mathrm{R}^{2}$ of $0.07$. The average differences suggest that never married people report the lowest family incomes $(\bar{x}=11.67-1.4=10.27)$.
统计作业代写STATISTICS代考|ANCOVA
我们将要解决的下一个情况涉及包含指示变量和连续解释变量的 LRM。如前所述，众所周知的 ANCOVA 模型是此类回归模型的模拟。ANCOVA 模型有几个有用的用途。它们的主要好处是，我们可以在调整组与一组连续变量的关联后比较组的结果变量。
在上一章中，我们简要讨论了混杂变量的问题。这是这种现象的另一个例子。假设我们正在研究美国城市的结肠癌发病率 我们抽取了一个城市样本，发现佛罗里达州、亚利桑那州和德克萨斯州的结肠癌发病率高于该国东北部、中西部和西北地区的城市（也许我们已经设置了一系列指示该国家地区的指标变量）。气候温暖的城市是否存在影响结肠癌风险的独特环境危害？如果没有更多关于这些城市环境状况的信息，我们无法判断。尽管如此，我们尚未考虑影响分析的关键混杂变量，称为阳光州，例如佛罗里达州和亚利桑那州，其年龄结构比气候较冷的城市年龄结构要大。年龄也与结肠癌有关：它在老年人中比在年轻人中更常见。10因此，年龄与结肠癌发病率和国家地区有关。11ANCOVA 模型旨在调整作为混杂因素的连续变量，例如年龄。
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一个美化的计算器）。选择，例如，男性，方程式7.6表明调整与教育的关联将家庭收入的预测差异减少了大约90%.
[(11.20−10.91)−(10.77−10.74)(11.20−10.91)]×100=[0.29−0.030.29]×100 =90%
换句话说，原教旨主义和非原教旨主义男性之间的家庭收入平均差异减少了大约90%一旦对教育手段进行了调整。两个群体之间出现家庭收入差异的主要原因是，原教旨主义基督徒平均而言，接受的正规教育往往比其他人少。15
让我们再看一个带有指示变量的 LRM。这一次，我们将考虑婚姻状况和家庭收入。平均而言，已婚人士的收入可能高于单身人士，无论是未婚、离婚还是丧偶。已婚夫妇的家庭至少有可能获得两份收入；事实上，美国大约一半的已婚夫妇家庭有两个打工者。16因此，让我们估计一个 LRM 来评估婚姻状况和家庭收入之间的关联。GSS2018 数据集中的婚姻状况由数字变量 marital 衡量，其中包括四个代码 1、2、3 和 4，我们将用以下类别表示：已婚、丧偶、div.sep（离婚或分居） ， 绝不。马尔（从未结婚）。在使用 marital 创建因子变量后，R 使用已婚作为参考类别。17
LRM7.5 中的回归系数支持已婚人士报告的平均家庭收入高于其他人的假设(X¯=11.67)，虽然模型拟合很差，但R2的0.07. 平均差异表明，未婚者的家庭收入最低(X¯=11.67−1.4=10.27).
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