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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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统计作业代写Statistics代考|studentized
Let’s utilize the StateData2018.csv dataset to explore a few predictors of the percent of state residents living in poverty (PerPoverty) and then examine some post-model diagnostics to identify influential observations. The LRM includes the following explanatory variables: median household income (MedHHIncome), the unemployment rate (UnemployRate), and gross state product (GSP; GrossStateProduct). Median household income and GSP are re-scaled to make their slope coefficients easier to interpret. After estimating the model in LRM14.1, we’ll ask $R$ to compute the following diagnostic measures: studentized deleted residuals, leverage values, Cook’s Ds, and DFFITS.
统计作业代写STATISTICS代考|Coefficients
R output (abbreviated)
Residuals :
$$
\begin{array}{ccccc}
\text { Min } & 1 Q & \text { Median } & 3 Q & \text { Max } \
-2.2279 & -0.7015 & -0.2631 & 0.7093 & 3.0265
\end{array}
$$
Coefficients :
Signif. codes: 0 ‘ $* \star \prime 0.001$ ‘*‘ $0.01$ ‘‘ $0.05$ ‘. $0.1$
Residual standard error: $1.21$ on 46 degrees of freedom Multiple R-squared: $0.8361$, Adjusted R-squared: $0.8254$ F-statistic: $78.22$ on 3 and 46 DF, p-value: $<2.2 \mathrm{e}-16$
$\begin{array}{lrr}\text { [CIs] } & 2.5 \% & 97.5 \% \ \text { (Intercept) } & 18.900 & 24.685 \ \text { MedHHInc } & -0.271 & -0.198 \ \text { UnemployRate } & 0.907 & 1.791 \ \text { GSP } & 0.017 & 0.162\end{array}$
The results suggest that all three explanatory variables are associated with poverty, though the lower bound of the GSP’s coefficient’s $95 \% \mathrm{CI}$ is close to zero. The model accounts for about $84 \%$ of the variability in the percent living in poverty. But are there any influential observations that might affect the model inordinately? ${ }^{8}$ The first step is to compute the threshold levels for each influence measure, which are furnished in Table 14.1.
统计作业代写STATISTICS代考|STUDENTIZED
让我们利用 StateData2018.csv 数据集来探索一些州内贫困人口百分比 (PerPoverty) 的预测因子，然后检查一些模型后诊断以识别有影响力的观察结果。LRM 包括以下解释变量：家庭收入中位数 (MedHHIncome)、失业率 (UnemployRate) 和州生产总值 (GSP; GrossStateProduct)。家庭收入中位数和 GSP 被重新调整以使其斜率系数更易于解释。在 LRM14.1 中估计模型后，我们会问R计算以下诊断措施：学生化删除残差、杠杆值、Cook’s Ds 和 DFFITS。
统计作业代写STATISTICS代考|COEFFICIENTS
R输出（缩写）
残差：
敏 1问 中位数 3问 最大限度 −2.2279−0.7015−0.26310.70933.0265
系数：
Signif。代码：0’∗⋆′0.001 ‘*‘ 0.01 ‘‘ 0.05‘.0.1
残差标准误：1.21在 46 个自由度的多个 R 平方上：0.8361, 调整后的 R 平方：0.8254F 统计量：78.22在 3 和 46 DF 上，p 值：<2.2和−16
[CI] 2.5%97.5% （截距） 18.90024.685 医疗保健公司 −0.271−0.198 失业率 0.9071.791 普惠制 0.0170.162
结果表明，所有三个解释变量都与贫困有关，尽管 GSP 系数的下限95%C一世接近于零。该模型约占84%生活在贫困中的百分比的可变性。但是是否有任何有影响力的观察结果可能会过度影响模型？8第一步是计算每个影响度量的阈值水平，如表 14.1 所示。
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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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