澳洲代写|统计计算代写Statistical Computing代写|PHCM9517

如果你也在 怎样代写统计计算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来教授 。

统计计算Statistical Computing与传统统计学一样,其目标是将原始数据转化为知识,但重点在于计算机密集型的统计方法,例如具有非常大的样本量和非同质数据集的情况 。计算统计 “和 “统计计算 “这两个词经常被交替使用,尽管卡罗-劳罗(国际统计计算协会的前主席)提议作出区分,将 “统计计算 “定义为 “计算机科学在统计学中的应用”,而将 “计算统计 “定义为 “旨在设计在计算机上实现统计方法的算法,包括那些在计算机时代之前无法想象的方法(例如自举法、模拟),以及应对分析上难以解决的问题”。

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澳洲代写|统计计算代写Statistical Computing代写|Extreme Learning Machine

ELM is an algorithm of SLFNs randomly chooses $W$ and analytically determines $\beta$. Taking $\mathrm{K}$ hidden nodes SLFNs as an example, using activation function $f(x)=$ $\left(f_{1}(x), f_{2}(x), \ldots, f_{k}(x)\right)$ to learn $\mathrm{N}$ samples $\left(X_{i}, Y_{i}\right)$, where $X_{i}=\left[x_{i 1}, x_{i 2}, \ldots, x_{i n}\right]^{T} \in R_{n}$ and $Y_{i}=\left[y_{i 1}, y_{i 2}, \ldots, y_{i n}\right]^{T} \in R_{m}$. The ideal approximation of the SLFNs to these samples is zero error, which turns out that
$$
\sum_{j=1}^{N}\left|\hat{Y}{j}-Y{j}\right|=0
$$
where $\hat{Y}$ is the actual output value of SLFNs. Taking the weights $W, \beta$ and bias $b$ into consideration, we have
$$
\sum_{i=1}^{K} \beta \cdot f_{i}\left(W_{i} \cdot X_{j}+b_{i}\right)=Y_{j}, j=1, \ldots, N
$$
where $W_{i}=\left[w_{i 1}, w_{i 2}, \ldots, w_{i m}\right]^{T}$ and $\beta_{i}=\left[\beta_{i 1}, \beta_{i 2}, \ldots, \beta_{i m}\right]^{T}, i=1, \ldots K$ are the weight vector for inputs and activated nodes respectively. $b_{i}$ is the threshold of $i_{\text {th }}$ hidden node. The compact expression of Eq. (3) terms of vectorization could be
$$
H \beta=Y
$$

澳洲代写|统计计算代写Statistical Computing代写|Support Vector Machine

Compared with neural networks, SVR assures more generalization on the foundation of structural risk minimization, and generally performs better with less training samples. When we have training data $\left(x_{l}, y_{l}\right), \ldots,\left(x_{l}, y_{l}\right) \subset \mathbb{R}^{n} \times \mathbb{R}$ for the SVR model, the targeted function $g(x)$ should be as plat as possible and has $\varepsilon$ deviation in maximum from the actual targets yi for all the training data in the form of:
$$
g(x)=+b ; \quad w \in \mathbb{R}^{n}, b \in \mathbb{R}
$$
where $x$ is the n-dimensional input vectors, $w$ is the weight vector and $b$ is the bias term. Flatness in (9) means small $w$, and the way achieving it is recommended to minimize the Euclidean norm, i.e. $\frac{1}{2}|w|^{2}[23]$, which turns out to a convex optimization problem:
$$
\begin{gathered}
\text { minimize } \frac{1}{2}|w|^{2} \
\text { subject to }\left{\begin{array}{l}
y_{i}–b \leq \varepsilon \
+b-y_{i} \leq \varepsilon
\end{array}\right.
\end{gathered}
$$

澳洲代写|统计计算代写STATISTICAL COMPUTING代写|Random Forest

RF is an ensemble-learning algorithm depending on the bagging method that combines multiple independently-constructed decision tree predictors to classify or predict certain variables [16]. In RF, successive trees do not rely on earlier trees; they are independently using a bootstrap sample of the dataset, and therefore a simple unweighted average over the collection of grown trees $h\left(x, \Theta_{k}\right)$ would be taken for prediction in the end.
$$
\bar{h}(X)+\frac{1}{K} \sum_{k=1}^{K} h\left(X, \Theta_{k}\right)
$$
where $k=1, \ldots, K$ is the number of trees, $x$ represents the observed input vector, $\Theta$ is an independent identically distributed random vector that the tree predictor takes on numerical values. RF algorithm starts from randomly drawing ntree bootstrap samples from the original data with replacement. And then grow the certain number of regression trees in accordance with the bootstrap samples. In each node of regression tree, a number of the best split (mtry) randomly selected from all variables are considered for binary partitioning. The selection of the feature for node splitting from a random set of features decreases the correlation between different trees and thus the average prediction of multiple regression trees is expected to have lower variance than individual regression trees [26]. Regression tree hierarchically gives specific restriction or condition and it grows from the root node to the leaf node by splitting the data into partitions or branches according to the lowest Gini index:
$$
I_{G}\left(t_{X\left(X_{i}\right)}\right)=1-\sum_{J=1}^{M} f\left(t_{X\left(X_{i}\right)}, j\right)^{2}
$$
where $f\left(t_{X\left(X_{i}\right)}, j\right)$ is the proportion of samples with the value $x_{i}$ belonging to leaf $j$ as node $t$ [27]. In present study, MRF developed by Raziur Rahman et al. [5] was employed with an optimal topology of three parameters in terms of ntree, minleaf and mtry.

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统计计算代写

澳洲代写|统计计算代写STATISTICAL COMPUTING代写|EXTREME LEARNING MACHINE

ELM 是一种 SLFN 随机选择的算法在并分析确定b. 服用ķ以隐藏节点 SLFNs 为例,使用激活函数F(X)= (F1(X),F2(X),…,Fķ(X))学习ñ样品(X一世,是一世), 在哪里X一世=[X一世1,X一世2,…,X一世n]吨∈Rn和是一世=[是一世1,是一世2,…,是一世n]吨∈R米. SLFN 对这些样本的理想近似是零误差,结果表明
$$
\sum_{j=1}^{N}\left|\hat{Y}{j}-Y{j}\right|=0
$$
where $\hat{Y}$ is the actual output value of SLFNs. Taking the weights $W, \beta$ and bias $b$ into consideration, we have
$$
\sum_{i=1}^{K} \beta \cdot f_{i}\left(W_{i} \cdot X_{j}+b_{i}\right)=Y_{j}, j=1, \ldots, N
$$
where $W_{i}=\left[w_{i 1}, w_{i 2}, \ldots, w_{i m}\right]^{T}$ and $\beta_{i}=\left[\beta_{i 1}, \beta_{i 2}, \ldots, \beta_{i m}\right]^{T}, i=1, \ldots K$ are the weight vector for inputs and activated nodes respectively. $b_{i}$ is the threshold of $i_{\text {th }}$ hidden node. The compact expression of Eq. (3) terms of vectorization could be
$$
H \beta=Y
$$

澳洲代写|统计计算代写STATISTICAL COMPUTING代写|SUPPORT VECTOR MACHINE

与神经网络相比,SVR 在结构风险最小化的基础上保证了更多的泛化,并且通常在训练样本较少的情况下表现更好。当我们有训练数据时(Xl,是l),…,(Xl,是l)⊂Rn×R对于 SVR 模型,目标函数G(X)应该尽可能平坦并且有e所有训练数据与实际目标 yi 的最大偏差,形式为:
$$
g(x)=+b ; \quad w \in \mathbb{R}^{n}, b \in \mathbb{R}
$$
where $x$ is the n-dimensional input vectors, $w$ is the weight vector and $b$ is the bias term. Flatness in (9) means small $w$, and the way achieving it is recommended to minimize the Euclidean norm, i.e. $\frac{1}{2}|w|^{2}[23]$, which turns out to a convex optimization problem:
$$
\begin{gathered}
\text { minimize } \frac{1}{2}|w|^{2} \
\text { subject to }\left{\begin{array}{l}
y_{i}–b \leq \varepsilon \
+b-y_{i} \leq \varepsilon
\end{array}\right.
\end{gathered}
$$

澳洲代写|统计计算代写STATISTICAL COMPUTING代写|RANDOM FOREST

RF 是一种集成学习算法,它依赖于 bagging 方法,它结合了多个独立构建的决策树预测器来对某些变量进行分类或预测16. 在 RF 中,连续的树不依赖于较早的树;他们独立使用数据集的引导样本,因此对生长的树木集合进行简单的未加权平均H(X,θķ)最终将被用于预测。
H¯(X)+1ķ∑ķ=1ķH(X,θķ)
在哪里ķ=1,…,ķ是树的数量,X表示观察到的输入向量,θ是树预测器采用数值的独立同分布随机向量。RF 算法从原始数据中随机抽取 ntree bootstrap 样本开始,并进行替换。然后根据bootstrap样本生长一定数量的回归树。在回归树的每个节点中,最好的分裂数米吨r是考虑从所有变量中随机选择进行二进制分区。从一组随机特征中选择用于节点分裂的特征会降低不同树之间的相关性,因此预计多个回归树的平均预测比单个回归树的方差更低26. 回归树分层给出特定的限制或条件,它通过根据最低基尼指数将数据拆分为分区或分支,从根节点向叶节点增长:
我G(吨X(X一世))=1−∑Ĵ=1米F(吨X(X一世),j)2
在哪里F(吨X(X一世),j)是具有值的样本的比例X一世属于叶j作为节点吨27. 在目前的研究中,由 Raziur Ra​​hman 等人开发的 MRF。5在 ntree、minleaf 和 mtry 方面采用三个参数的最佳拓扑。

澳洲代写|统计计算代写STATISTICAL COMPUTING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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