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|Theoretical results
Definition $4.19$ and definition 4.20, as well as the result from theorem $4.21$, use the concept of ‘ $\sigma$-finite measures’ from mathematical analysis. A measure $\mu$ on $S$ assigns a ‘size’ $\mu(A)$ to subsets $A \subseteq S$. In order to avoid technical complications, we do not give the formal definition of a ‘ $\sigma$-finite measure’ here but instead give a few examples:
- If $S=\mathbb{R}^{d}$, then the $d$-dimensional volume, that is $\mu(A)=|A|$ for all $A \subseteq S$, is a $\sigma$-finite measure on $S$.
- If $S$ is finite or countable, the number of elements in a subset, that is $\mu(A)=# A$ for all $A \subseteq S$, is a $\sigma$-finite measure on $S$.
- Every probability measure is a $\sigma$-finite measure on $S$, that is if $X$ is a random variable we can use $\mu(A)=P(X \in A)$. In particular, the stationary distribution $\pi$ of a Markov chain $X$ is a $\sigma$-finite measure.
数学代写|统计计算作业代写STATISTICAL COMPUTING代考|Practical considerations
In the previous section we have seen that the Markov chain constructed for an MCMC method must be irreducible in order for the MCMC estimate to converge to the correct value $\mathbb{E}(f(X))$. In this section we will discuss different aspects of the speed of this convergence. As before, we consider the mean squared error
$$
\operatorname{MSE}\left(Z_{N}^{\mathrm{MCMC}}\right)=\operatorname{Var}\left(Z_{N}^{\mathrm{MCMC}}\right)+\operatorname{bias}\left(Z_{N}^{\mathrm{MCMC}}\right)^{2}
$$
where the estimator $Z_{N}^{\mathrm{MCMC}}$ is given by equation (4.11) and we use lemma $3.12$ to get the representation (4.13) for the mean squared error.
数学代写|统计计算作业代写STATISTICAL COMPUTING代考|THEORETICAL RESULTS
定义4.19和定义4.20，以及定理的结果4.21, 使用 ‘ 的概念σ- 来自数学分析的有限度量。一种方法μ在小号分配一个“大小”μ(一种)到子集一种⊆小号. 为了避免技术上的复杂性，我们没有给出 a 的正式定义σ-finite measure’ 但举几个例子：
- 如果小号=Rd，那么d维体积，即μ(一种)=|一种|对所有人一种⊆小号, 是一个σ- 有限测量小号.
- 如果小号是有限的或可数的，子集中元素的数量，即\mu(A)=# A\mu(A)=# A对所有人一种⊆小号, 是一个σ- 有限测量小号.
- 每个概率测度都是σ- 有限测量小号，也就是说，如果X是我们可以使用的随机变量μ(一种)=磷(X∈一种). 特别是，平稳分布圆周率马尔可夫链X是一个σ- 有限的措施。
数学代写|统计计算作业代写STATISTICAL COMPUTING代考|PRACTICAL CONSIDERATIONS
在上一节中，我们已经看到为 MCMC 方法构建的马尔可夫链必须是不可约的，以便 MCMC 估计收敛到正确的值和(F(X)). 在本节中，我们将讨论这种收敛速度的不同方面。和以前一样，我们考虑均方误差
MSE(和ñ米C米C)=在哪里(和ñ米C米C)+偏见(和ñ米C米C)2
估计器在哪里和ñ米C米C由等式给出4.11我们使用引理3.12得到代表4.13对于均方误差。
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