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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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- Macroeconomic statistics 宏观统计学
- 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|frequency equation
The selection variable (or some suitable form of it) is included in an LRM, along with relevant explanatory variables, designed to predict the amount of income reported. Assuming the first model is specified correctly, the selection variable should control for the process that determines who reports zero vs. positive income. Equation $12.6$ depicts the two models, with the selection variable part of the set of $x$ variables in the frequency equation.
$$
\begin{gathered}
s_{i}=\alpha+\gamma z+v_{i} \text { selection equation } \
y_{i}=\alpha+\beta x+\varepsilon_{i} \text { frequency equation } \
s_{i}=\left(\begin{array}{ll}
1 & \text { if } s_{i}^{}>t \ 0 & \text { if } s_{i}^{} \leq t
\end{array}\right) \text { the observed binary variable }
\end{gathered}
$$
Consistent with Figure 12.6, the last part of Equation $12.6$ indicates that income is actually observed only if the probability exceeds the threshold $t$. The $z$ and $x$ denote explanatory variables at each stage, though there is usually some, but not complete, overlap among them. The two errors are assumed to meet the iid assumption (see Chapter $3, \mathrm{fn} .7$ ) and, if the selection process is nonrandom, have a nonzero correlation $\left(\operatorname{cor}\left(v_{i}, \varepsilon_{i}\right) \neq 0\right)$. We also presume that the explanatory variables in each equation are independent of the error terms $\left(\operatorname{cor}\left(\boldsymbol{z}, v_{i}\right)=0 ; \operatorname{cor}\left(\boldsymbol{x}, \varepsilon_{i}\right)=0\right)$.
统计作业代写STATISTICS代考|frequency portion
The regression model that estimates the amount of income (frequency component) may thus take the form shown in Equation 12.7.
$$
\left(y_{i} \mid \boldsymbol{z}, v\right)=\beta \boldsymbol{x}+\left(\varepsilon_{i} \mid v_{i}\right)
$$
You may recognize this equation as representing conditional probabilities: the outcome variable-amount of income-is conditional upon a nonzero amount of personal income reported. The selection portion of the model is estimated with a probit regression model, which is designed for binary outcome variables (see Chapter 16). The frequency portion is estimated with an LRM.
We’ll use the R sampleselection package’s heckit function to estimate a Heckman selection model with variables from the GSS2018.csv dataset. ${ }^{22} \mathrm{~A}$ key decision is what variables to include in the selection portion and in the frequency portion of the model. Specifying the correct selection model is especially important since, if one uses weak predictors, the have a higher degree of bias than in an LRM that ignores selection. In the following example, personal income (pincome) is the outcome variable. Before estimating the model, we must create a binary selection variable that is coded as $0=$ zero income and $1=$ positive income. This variable is labeled anyincome. ${ }^{23}$ The selection variables include age, age ${ }^{2}$, female, and childs (number of children living in the household). The frequency portion includes as explanatory variables educate, female, and attend. The heckit function setup is similar to the lm function, but lists the selection model first, followed by the frequency model (see LRM12.5). The selection variable computed from the first model is called the inverse Mills’s ratio ${ }^{24}$ and is based on a transformation of the predicted values.coefficients can have a higher degree of bias than in an LRM that ignores selection. In the following example, personal income (pincome) is the outcome variable. Before estimating the model, we must create a binary selection variable that is coded as $0=$ zero income and $1=$ positive income. This variable is labeled anyincome. ${ }^{23}$ The selection variables include age, age ${ }^{2}$, female, and childs (number of children living in the household). The frequency portion includes as explanatory variables educate, female, and attend. The heckit function setup is similar to the $1 \mathrm{~m}$ function, but lists the selection model first, followed by the frequency model (see LRM12.5). The selection variable computed from the first model is called the inverse Mills’s ratio ${ }^{24}$ and is based on a transformation of the predicted values.
统计作业代写STATISTICS代考|FREQUENCY EQUATION
选择变量（或某种合适的形式）与相关解释变量一起包含在 LRM 中，旨在预测报告的收入金额。假设第一个模型指定正确，选择变量应该控制确定谁报告零收入与正收入的过程。方程12.6描述了这两个模型，其中选择变量部分是X频率方程中的变量。
$$
\begin{gathered}
s_{i}=\alpha+\gamma z+v_{i} \text { 选择方程 } \
y_{i}=\alpha+\beta x+\varepsilon_{i} \text { 频率方程 } \
s_{i}=\left(\begin{array}{ll}
1 & \text { if } s_{i}^{ }>t \ 0 & \text { if } s_{i}^{ } \leq t
\end{array}\right) \text { 观察到的二进制变量 }
\end{gathered}
$$
与图 12.6 一致，方程的最后一部分12.6表示只有当概率超过阈值时才实际观察到收入吨. 这和和X表示每个阶段的解释变量，尽管它们之间通常有一些但不完全重叠。假设这两个错误满足 iid 假设（见第3,Fn.7) 并且，如果选择过程是非随机的，则具有非零相关性(颜色(v一世,e一世)≠0). 我们还假设每个方程中的解释变量独立于误差项(颜色(和,v一世)=0;颜色(X,e一世)=0).
统计作业代写STATISTICS代考|FREQUENCY PORTION
因此，估计收入金额（频率分量）的回归模型可以采用公式 12.7 中所示的形式。
(和一世∣和,v)=bX+(e一世∣v一世)
您可以将此等式视为表示条件概率：结果变量 – 收入金额 – 取决于报告的非零个人收入金额。模型的选择部分使用概率回归模型进行估计，该模型是为二元结果变量设计的（参见第 16 章）。使用 LRM 估计频率部分。
我们将使用 R sampleselection 包的 heckit 函数来估计带有 GSS2018.csv 数据集变量的 Heckman 选择模型。22 一种关键决定是在模型的选择部分和频率部分中包含哪些变量。指定正确的选择模型尤其重要，因为如果使用弱预测器，则与忽略选择的 LRM 相比，它具有更高程度的偏差。在以下示例中，个人收入 (pincome) 是结果变量。在估计模型之前，我们必须创建一个二进制选择变量，编码为0=零收入和1=正收入。这个变量被标记为anyincome。23选择变量包括年龄、年龄2、女性和儿童（居住在家庭中的儿童人数）。频率部分包括作为解释变量的教育、女性和出席。heckit 函数设置类似于 lm 函数，但首先列出选择模型，然后是频率模型（参见 LRM12.5）。从第一个模型计算的选择变量称为逆米尔斯比24并且基于预测值的转换。与忽略选择的 LRM 相比，系数可能具有更高程度的偏差。在以下示例中，个人收入 (pincome) 是结果变量。在估计模型之前，我们必须创建一个二进制选择变量，编码为0=零收入和1=正收入。这个变量被标记为anyincome。23选择变量包括年龄、年龄2、女性和儿童（居住在家庭中的儿童人数）。频率部分包括作为解释变量的教育、女性和出席。heckit 函数设置类似于1 米功能，但首先列出选择模型，然后是频率模型（参见 LRM12.5）。从第一个模型计算的选择变量称为逆米尔斯比24并且基于预测值的变换。
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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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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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