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统计代写|Generalized linear model代考广义线性模型代写|General linear hypotheses

如果你也在 怎样代写广义线性模型Generalized linear model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。广义线性模型Generalized linear model在统计学中,是普通线性回归的灵活概括。广义线性模型通过允许线性模型通过一个链接函数与响应变量相关,并允许每个测量值的方差大小是其预测值的函数,从而概括了线性回归。

广义线性模型Generalized linear model是由John Nelder和Robert Wedderburn提出的,作为统一其他各种统计模型的一种方式,包括线性回归、逻辑回归和泊松回归。 他们提出了一种迭代加权的最小二乘法,用于模型参数的最大似然估计。最大似然估计仍然很流行,是许多统计计算软件包的默认方法。其他方法,包括贝叶斯方法和最小二乘法对方差稳定反应的拟合,已经被开发出来。

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我们提供的广义线性模型Generalized linear model及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

统计代写|Generalized linear model代考广义线性模型代写|General linear hypotheses

统计代写|Generalized linear model代考广义线性模型代写|Derivation of and motivation for the F-test

We develop a statistic based on the $F$-distribution to test the (testable) null hypothesis $H: \mathbf{C}^{\prime} \beta=\mathbf{d}$. We first define testable hypotheses.

Consider the normal general linear model $\mathbf{y}=\mathbf{X} \beta+\varepsilon$, where $r(\mathbf{X})=r<p$. A hypothesis $H: \mathbf{C}^{\prime} \beta=\mathbf{d}$ is testable if the $s$ rows of $\mathbf{C}^{\prime}$ are linearly dependent on the rows of $\mathbf{X}$; i.e., $\mathbf{c}{i}^{\prime}=\mathbf{t}{i}^{\prime} \mathbf{X}$, or equivalently, if there exists an $N \times s$ matrix $\mathbf{T}$ such that $\mathbf{C}^{\prime}=\mathbf{T}^{\prime} \mathbf{X}$. Equivalently, a hypothesis $H: \mathbf{C}^{\prime} \beta=\mathbf{d}$ is testable if and only if $\mathbf{C}^{\prime} \mathbf{H}=\mathbf{C}^{\prime}$.

统计代写|Generalized linear model代考广义线性模型代写|Power of the F-test

By definition, the power of the $F$-test for the general linear hypothesis H is
$$
\begin{aligned}
P(\text { Reject } H \mid H \text { is false }) &=P\left[\frac{\left(S S E_{H}-S S E\right) / s}{S S E /(N-r)}>F_{s, N-r, \alpha} \mid H \text { is false }\right] \
&=\int_{F_{s, N-r, \alpha}}^{\infty} g(\xi) d \xi
\end{aligned}
$$
where the random variable
$$
\begin{aligned}
\xi &=\left{\left(S S E_{H}-S S E\right) / s\right} /{S S E /(N-r)} \
&=\left{\left(S S E_{H}-S S E\right) /\left(s \sigma^{2}\right)\right} /\left{S S E /(N-r) \sigma^{2}\right}
\end{aligned}
$$
has pdf $g(\xi)$, which we know has a noncentral $F(s, N-r, \lambda)$ distribution (see Chapter 5). We may derive an explicit expression for $g(\xi \mid s, N-r, \lambda)$ using the distribution of $\left(S S E_{H}-S S E\right)$ and $S S E$, and transforming to $\xi$ (see Kendall and Stuart, 1963 for details). In order to evaluate the integral involved in the power calculation, we may use Tang’s tables (1938), which are given in terms of a random variable $E^{2}=s \xi /(N-r+s \xi)$; see Pearson and Hartley (1970) for charts of the power function.

It is clear that an evaluation of the power function requires an estimate of the noncentrality parameter $\lambda$. If $U \sim \chi^{2}(k, \lambda)$, it is easy to see that $(U-k) / 2$ is an unbiased estimator of $\lambda$. However, since it may assume negative values, it is not a useful estimator, and we prefer to use $(U-k)^{+} / 2$. The MLE of $\lambda$ does not have a closed form and must be solved numerically Saxena and Alam, 1982

统计代写|Generalized linear model代考广义线性模型代写|General linear hypotheses

广义线性模型代写

统计代写|GENERALIZED LINEAR MODEL代考广义线性模型代写|DERIVATION OF AND MOTIVATION FOR THE F-TEST

我们根据F- 分发测试吨和s吨一种bl和零假设H:C′b=d. 我们首先定义可检验的假设。

考虑正常的一般线性模型是=Xb+e, 在哪里r(X)=r<p. 一个假设H:C′b=d是可测试的,如果s行C′线性依赖于X; 即 $\mathbf{y}=\mathbf{X} \beta+\varepsilon$, where $r(\mathbf{X})=r<p$. A hypothesis $H: \mathbf{C}^{\prime} \beta=\mathbf{d}$ is testable if the $s$ rows of $\mathbf{C}^{\prime}$ are linearly dependent on the rows of $\mathbf{X}$; i.e., $\mathbf{c}{i}^{\prime}=\mathbf{t}{i}^{\prime} \mathbf{X}$, or equivalently, if there exists an $N \times s$ matrix $\mathbf{T}$ such that $\mathbf{C}^{\prime}=\mathbf{T}^{\prime} \mathbf{X}$. Equivalently, a hypothesis $H: \mathbf{C}^{\prime} \beta=\mathbf{d}$ is testable if and only if $\mathbf{C}^{\prime} \mathbf{H}=\mathbf{C}^{\prime}$.

统计代写|GENERALIZED LINEAR MODEL代考广义线性模型代写|POWER OF THE F-TEST

根据定义,权力F- 检验一般线性假设 H 是
磷( 拒绝 H∣H 是假的 )=磷[(小号小号和H−小号小号和)/s小号小号和/(ñ−r)>Fs,ñ−r,一种∣H 是假的 ] =∫Fs,ñ−r,一种∞G(X)dX
其中随机变量
\begin{aligned} \xi &=\left{\left(S S E_{H}-S S E\right) / s\right} /{S S E /(Nr)} \ &=\left{\left(S S E_{ H}-S S E\right) /\left(s \sigma^{2}\right)\right} /\left{S S E /(Nr) \sigma^{2}\right} \end{aligned}\begin{aligned} \xi &=\left{\left(S S E_{H}-S S E\right) / s\right} /{S S E /(Nr)} \ &=\left{\left(S S E_{ H}-S S E\right) /\left(s \sigma^{2}\right)\right} /\left{S S E /(Nr) \sigma^{2}\right} \end{aligned}
有pdfG(X),我们知道它有一个非中心的F(s,ñ−r,λ)分配s和和CH一种p吨和r5. 我们可以推导出一个明确的表达式G(X∣s,ñ−r,λ)使用分布(小号小号和H−小号小号和)和小号小号和, 并转换为X s和和ķ和nd一种ll一种nd小号吨在一种r吨,1963F这rd和吨一种一世ls. 为了评估功率计算中涉及的积分,我们可以使用唐的表格1938, 以随机变量的形式给出和2=sX/(ñ−r+sX); 见皮尔逊和哈特利1970用于幂函数的图表。

很明显,幂函数的评估需要估计非中心性参数λ. 如果在∼χ2(ķ,λ),不难看出(在−ķ)/2是一个无偏估计量λ. 然而,由于它可能假设负值,它不是一个有用的估计量,我们更喜欢使用(在−ķ)+/2. MLEλ没有封闭形式,必须用数值​​求解 Saxena 和 Alam,1982

统计代写|Generalized linear model代考广义线性模型代写

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支,研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

Matlab代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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