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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统计作业代写Statistics代考|brief overview
In a multiple LRM context, several diagnostic methods are useful for unearthing influential observations. A number of books and articles cover these in detail. ${ }^{5}$ The following is a brief overview of some of the more frequently
utilized techniques. We begin with some numeric methods and then discuss graphical methods.
Assuming an LRM has multiple explanatory variables, assessing leverage points requires an evaluation of the spatial patterning among the set of $x$ values. If one observation is considerably discrepant from the others, it should show up as far from the others in a measure of spatial distribution. To understand how to develop a numeric approach for gauging the distances of observations, recall that we may represent multiple LRMs using matrix notation (see Chapter 4). The $X$ matrix in Equation $14.2$ depicts the explanatory variables with the entries representing specific observations.
$$
\begin{gathered}
\mathbf{X}=\left[\begin{array}{cccc}
x_{11} & x_{12} & \ldots & x_{1 k} \
x_{21} & x_{22} & \ldots & x_{2 k} \
\vdots & \vdots & \ldots & \vdots \
x_{n 1} & x_{n 2} & \ldots & x_{n k}
\end{array}\right] \
\mathbf{H}=\mathbf{X}\left(\mathbf{X}^{\prime} \mathbf{X}\right)^{-1} \mathbf{X}^{\prime}=h_{i j}
\end{gathered}
$$
The hat matrix based on the $X$ matrix is defined in Equation 14.3. Recall that the matrix $X^{\prime}$ is the transpose of $X$, whereas $X^{-1}$ is the inverse of $X$ (see Chapter 4). $H$ is called the hat matrix because $\hat{\mathbf{Y}}=\mathrm{HY}$ : the predicted values of $y$ are derived from the vector of $y$ values premultiplied by $H$. The diagonals of the hat matrix $\left(h_{i i}\right)$ lie between zero and one. We may compute the mean of these values to come up with an overall mean for the set of $x$ values used in a multiple LRM. The points off the diagonals represent distance measures from this ioint mean.
统计作业代写STATISTICS代考|Statisticians
The $\hat{\varepsilon}{i}$ value is the unstandardized residual and the $h{i}$ value is from the hat matrix. Recall that deleted residuals are computed based on LRMs that remove observations one at a time, each time re-estimating the model on the when a particular observation is removed. The residual is called studentized because it follows Student’s $t$ distribution, which, like standardized variables, have a mean of zero and, in large samples, a standard deviation of one. We thus expect about $5 \%$ of these residuals to fall two or more units from zero. To detect outliers, look for studentized deleted residuals that are substantially greater than two or substantially less than negative two. Recall that we may request these residuals after an LRM with R’s rstudent function.
Statisticians have also developed a number of measures designed to identify influential observations by combining information about residuals and leverage values. The two most prominent are Cook’s $D$ or Distance ${ }^{6}$ and DFFITS. ${ }^{7}$ Equation $14.5$ shows how to compute Cook’s $D$ values.
$$
D_{i}=\frac{\left(y_{i}-\hat{y}{i}\right)^{2}}{(k+1) \times \mathrm{MSE}} \times \frac{h{i}}{\left(1-h_{i}\right)^{2}}
$$
$k$ : number of explanatory variables
Larger values of Cook’s $D$ indicate more influence on the regression results. Two recommended criteria for Cook’s $D$ are (a) $D \geq 1.0$ and (b) $D \geq 4 /(n-k-$ 1). Data points that meet or exceed these thresholds should be scrutinized as influential observations. In a model with three explanatory variables and a sample size of 50 , for example, any data point with a Cook’s $D$ value greater than or equal to $4 /(50-3-1)=0.09$ should be inspected.
统计作业代写STATISTICS代考|BRIEF OVERVIEW
在多 LRM 环境中，有几种诊断方法可用于发掘有影响的观察结果。许多书籍和文章详细介绍了这些内容。5以下是一些比较常见的简要概述
利用的技术。我们从一些数值方法开始，然后讨论图形方法。
假设 LRM 有多个解释变量，评估杠杆点需要评估一组之间的空间模式X价值观。如果一个观察结果与其他观察结果有很大差异，则它应该在空间分布的测量中显示为与其他观察结果相距甚远。为了理解如何开发一种测量观测距离的数值方法，回想一下我们可以使用矩阵表示法来表示多个 LRM（参见第 4 章）。这X方程中的矩阵14.2用代表特定观察的条目来描述解释变量。
X=[X11X12…X1到 X21X22…X2到 ⋮⋮…⋮ Xn1Xn2…Xn到] H=X(X′X)−1X′=H一世j
基于帽子矩阵X矩阵在公式 14.3 中定义。回想一下矩阵X′是转置X， 然而X−1是的倒数X（见第 4 章）。H被称为帽子矩阵，因为和^=H和: 的预测值和是从向量导出的和预乘的值H. 帽子矩阵的对角线(H一世一世)介于零和一之间。我们可以计算这些值的平均值以得出一组的总体平均值X多个 LRM 中使用的值。对角线以外的点表示距此 ioint 均值的距离度量。
统计作业代写STATISTICS代考|STATISTICIANS
$\hat{\varepsilon} {i}v一种一世你和一世s吨H和你ns吨一种nd一种rd一世和和dr和s一世d你一种一世一种nd吨H和h {i}v一种一世你和一世sFr○米吨H和H一种吨米一种吨r一世X.R和C一种一世一世吨H一种吨d和一世和吨和dr和s一世d你一种一世s一种r和C○米p你吨和db一种s和d○n一世R米s吨H一种吨r和米○v和○bs和rv一种吨一世○ns○n和一种吨一种吨一世米和,和一种CH吨一世米和r和−和s吨一世米一种吨一世nG吨H和米○d和一世○n吨H和在H和n一种p一种r吨一世C你一世一种r○bs和rv一种吨一世○n一世sr和米○v和d.吨H和r和s一世d你一种一世一世sC一种一世一世和ds吨你d和n吨一世和和db和C一种你s和一世吨F○一世一世○在s小号吨你d和n吨′s吨d一世s吨r一世b你吨一世○n,在H一世CH,一世一世到和s吨一种nd一种rd一世和和dv一种r一世一种b一世和s,H一种v和一种米和一种n○F和和r○一种nd,一世n一世一种rG和s一种米p一世和s,一种s吨一种nd一种rdd和v一世一种吨一世○n○F○n和.在和吨H你s和Xp和C吨一种b○你吨5 \%$ 这些残差从零下降两个或多个单位。要检测异常值，请查找显着大于 2 或显着小于负 2 的学生化删除残差。回想一下，我们可以在具有 R 的 rstudent 函数的 LRM 之后请求这些残差。
统计学家还制定了许多措施，旨在通过结合残差和杠杆值的信息来识别有影响的观察结果。最突出的两个是库克的D或距离6和 DFFITS。7方程14.5展示了如何计算 Cook 的D价值观。
$$
D_{i}=\frac{\left(y_{i}-\hat{y} {i}\right)^{2}}{(k+1) \times \mathrm{MSE}} \times \frac{h {i}}{\left(1-h_{i}\right)^{2}}
$$
到: 解释变量的数量
Cook’s 的较大值D表示对回归结果的影响更大。库克的两个推荐标准D区域）D≥1.0(b)D≥4/(n−到−1）。达到或超过这些阈值的数据点应作为有影响力的观察结果进行审查。例如，在具有三个解释变量且样本大小为 50 的模型中，任何具有 Cook’s 的数据点D值大于或等于4/(50−3−1)=0.09应检查。
统计作业代写STATISTICS代考|VARIATION
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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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统计代写
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。
同时，它又作为众多学生的噩梦学科，在学科难度榜上居高不下 。大量的统计公式、概念和题目导致了ohysics作业繁杂又麻烦。现在有我们UprivateTA™机构为您提供优质statistics assignment代写服务，帮您解决作业难题！
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