如果你也在 怎样统计计算Statistical Computing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。统计计算Statistical Computing是统计学和计算机科学之间的纽带。它意味着通过使用计算方法来实现的统计方法。它是统计学的数学科学所特有的计算科学（或科学计算）的领域。这一领域也在迅速发展，导致人们呼吁应将更广泛的计算概念作为普通统计教育的一部分。与传统统计学一样，其目标是将原始数据转化为知识，[2]但重点在于计算机密集型统计方法，例如具有非常大的样本量和非同质数据集的情况。
许多统计建模和数据分析技术可能难以掌握和应用，因此往往需要使用计算机软件来帮助实施大型数据集并获得有用的结果。S-Plus是公认的最强大和最灵活的统计软件包之一，它使用户能够应用许多统计方法，从简单的回归到时间序列或多变量分析。该文本广泛涵盖了许多基本的和更高级的统计方法，集中于图形检查，并具有逐步说明的特点，以帮助非统计学家充分理解方法。
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统计代写
数学代写|统计计算作业代写Statistical Computing代考|observation underlying
When studying statistical models, analytical calculations often are only possible under assumptions such as independence of samples, normality of samples or large sample size. For this reason, many problems occurring in ‘real life’ situations are only approximately covered by the available analytical results. This chapter presents an alternative approach to such problems, based on estimates derived from computer simulations instead of analytical calculations.
The fundamental observation underlying the methods discussed in this and the following chapters is the following: if we can simulate a statistical model on a computer, then we can generate a large set of samples from the model and then we can learn about the behaviour of the model by studying the computer-generated set of samples instead of the model itself. We give three examples for this approach:
- As a consequence of the law of large numbers (see theorem A.8), the expected value of a random variable can be approximated by generating a large number of samples of the random variable and then considering the average value.
- The probability of an event can be approximated by generating a large number of samples and then considering the proportion of samples where the event occurs.
- The quality of a method for statistical inference can be assessed by repeatedly generating synthetic data with a known distribution and then analysing how well the inference method recovers the (known) properties of the underlying distribution from the synthetic data sets.
数学代写|统计计算作业代写STATISTICAL COMPUTING代考|Poisson distribution
Since many interesting questions can be reduced to computing the expectation of some random variable, we will mostly restrict our attention to the problem of computing expectations of the form $\mathbb{E}(f(X))$ where $X$ is a random sample from the system under consideration and $f$ is a real-valued function, determining some quantity of interest in the system. There are several different methods to compute such an expectation:
(a) Sometimes we can find the answer analytically. For example, if the distribution of $X$ has a density $\varphi$, we can use the relation
$$
\mathbb{E}(f(X))=\int f(x) \varphi(x) d x
$$
to obtain the value of the expectation (see Section A.3). This method only works if we can solve the resulting integral.
(b) If the integral in (3.1) cannot be solved analytically, we can try to use numerical integration to get an approximation to the value of the integral. When $X$ takes values in a low-dimensional space, this method often works well, but for higher dimensional spaces numerical approximation can become very expensive and the resulting method may no longer be efficient. Since numerical integration is outside the topic of statistical computing, we will not follow this approach here.
(c) The approach we will study in this chapter is called Monte Carlo estimation or Monte Carlo integration. This technique is based on the strong law of large numbers: if $\left(X_{j}\right){j \in \mathbb{N}}$ is a sequence of i.i.d. random variables with the same distribution as $X$, then $$ \mathbb{E}(f(X))=\lim {N \rightarrow \infty} \frac{1}{N} \sum_{j=1}^{N} f\left(X_{j}\right)
$$
with probability $1 .$
Our aim for this chapter is to study approximations for $\mathbb{E}(f(X))$ based on Equation (3.2). While the exact equality in (3.2) holds only in the limit $N \rightarrow \infty$, we can use the approximation with fixed, large $N$ to get the following approximation method.
数学代写|统计计算作业代写STATISTICAL COMPUTING代考|OBSERVATION UNDERLYING
在研究统计模型时，分析计算通常只能在样本独立性、样本正态性或大样本量等假设下进行。出于这个原因，在“现实生活”情况下发生的许多问题只能被可用的分析结果大致覆盖。本章介绍了解决此类问题的另一种方法，该方法基于从计算机模拟而不是分析计算得出的估计。
本章和后续章节讨论的方法背后的基本观察如下：如果我们可以在计算机上模拟统计模型，那么我们可以从模型中生成大量样本，然后我们可以了解模型的行为。通过研究计算机生成的样本集而不是模型本身来建立模型。我们为这种方法举了三个例子：
- 由于大数定律s和和吨H和○r和米一种.8，随机变量的期望值可以通过生成大量随机变量的样本然后考虑平均值来近似。
- 一个事件的概率可以通过生成大量样本然后考虑事件发生的样本的比例来近似。
- 统计推断方法的质量可以通过重复生成具有已知分布的合成数据，然后分析推断方法恢复数据的能力来评估。到n○在n来自合成数据集的基础分布的属性。
数学代写|统计计算作业代写STATISTICAL COMPUTING代考|POISSON DISTRIBUTION
由于许多有趣的问题可以归结为计算某个随机变量的期望，我们将主要关注计算形式期望的问题和(F(X))在哪里X是来自所考虑系统的随机样本，并且F是一个实值函数，它决定了系统中一些感兴趣的数量。有几种不同的方法来计算这样的期望：
一种有时我们可以通过分析找到答案。例如，如果分布X有密度披，我们可以使用关系
和(F(X))=∫F(X)披(X)dX
获得期望值s和和小号和C吨一世○n一种.3. 这种方法只有在我们能够求解得到的积分时才有效。
b如果积分在3.1无法解析求解，我们可以尝试使用数值积分来获得积分值的近似值。什么时候X在低维空间中取值，这种方法通常效果很好，但对于高维空间，数值逼近可能变得非常昂贵，并且得到的方法可能不再有效。由于数值积分超出了统计计算的主题，因此我们不会在这里采用这种方法。
C我们将在本章中研究的方法称为蒙特卡洛估计或蒙特卡洛积分。该技术基于强数定律：如果 \mathbb{E}(f(X))=\lim {N \rightarrow \infty} \frac{1}{N} \sum{j=1}^{N} f\left(X_{j}\right)
概率1.
我们本章的目的是研究和(F(X))基于方程3.2. 虽然确切的平等3.2只存在于极限ñ→∞，我们可以使用固定的近似值，大ñ得到以下近似方法。
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