如果你也在 怎样代写贝叶斯分析Bayesian Analysis MAST90125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。贝叶斯分析Bayesian Analysis自1763年以来，我们现在所知道的贝叶斯统计学并没有一个明确的运行。尽管贝叶斯的方法被拉普拉斯和当时其他领先的概率论者热情地接受，但在19世纪却陷入了不光彩的境地，因为他们还不知道如何正确处理先验概率。20世纪上半叶，一种完全不同的理论得到了发展，现在称为频繁主义统计学。但贝叶斯思想的火焰被少数思想家保持着，如意大利的布鲁诺-德-菲内蒂和英国的哈罗德-杰弗里斯。
贝叶斯分析Bayesian Analysis现代贝叶斯运动开始于20世纪下半叶，由美国的Jimmy Savage和英国的Dennis Lindley带头，但贝叶斯推断仍然极难实现，直到20世纪80年代末和90年代初，强大的计算机开始广泛使用，新的计算方法被开发出来。随后，人们对贝叶斯统计的兴趣大增，不仅导致了贝叶斯方法论的广泛研究，也导致了使用贝叶斯方法来解决天体物理学、天气预报、医疗保健政策和刑事司法等不同应用领域的迫切问题。
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澳洲代考|贝叶斯分析代考Bayesian Analysis 代考|The Shift Point Problem
Shift point models are defined in general, followed by an example involving a univariate normal sequence of normal random variables with one shift where the time when the shift occurs is known. For such a case, the posterior distribution of the parameters of the two sequences is derived, assuming noninformative prior distributions for the parameters. There are three parameters: the mean of the first and second phases, plus the common precision parameter of both. Next to be considered is a twophase AR(1) model with one shift but unknown time where the shift occurs. $\mathrm{R}$ generates the observations from this model where the time when the shift occurs is known but where the shift point is a random variable. A prior distribution is specified for the distribution of the shift point (where the shift occurs), the common precision of the errors, and the two $\mathrm{AR}(1)$ parameters. Of course, the parameters of the model are assumed to be known when generating the observations via $R$, and the posterior analysis executed with WinBUGS. The next series to be considered with one shift is the MA(1) and a similar scenario of generating observations via $\mathrm{R}$ and posterior analysis via WinBUGS. A large part of the chapter focuses on examples taken from econometrics. For example, a regression model with AR(1) errors and one gradual shift (modeled with a transition function) is presented and the posterior distribution of the continuous shiftpoint is derived. This is repeated for a linear regression model with MA(1) errors and one unknown shift point, followed by a section on testing hypotheses concerning the moving average parameter of the two phases. An important subject in shift point models is that of threshold autoregressive models, where the model changes parameters depending on when the observation exceeds a given value, the threshold. The chapter ends with 10 problems and 28 references.
澳洲代考|贝叶斯分析代考Bayesian Analysis 代考|Chapter 10: Residuals and Diagnostic Tests
Residuals of a time series model are defined and their use as diagnostic checks for how well the model fits the data is described. Procedures for calculating residuals and the corresponding standardized residuals are explained followed by many examples that illustrate those procedures. $R$ generates observations from an $\mathrm{AR}(1)$ model with known parameters, and using these as data, a Bayesian analysis computes the posterior characteristics of the residuals. Given the posterior means of the residuals, the sample mean and standard deviation of the residuals are computed. Based on the mean and standard deviation of the residuals, the posterior analysis is repeated but this time the posterior means of the standardized residuals are computed. A normal $\mathrm{q}-\mathrm{q}$ plot of the standardized residuals is evaluated to see how well the model fits the data. If the model fits the data well, the normal $\mathrm{q}-\mathrm{q}$ plot should appear as linear. The more pronounced the linearity, the more confident is one of the models fit. The above scenario of diagnostic checks is repeated for a linear regression model with $\mathrm{AR}(1)$ errors, and a linear regression model with MA(1) errors.
The chapter concludes with comments and conclusions, four problems, and eight references.
It is hoped that this brief summary of the remaining chapters will initiate enough interest in the reader so that they will continue to learn how the Bayesian approach is used to analyze time series.
贝叶斯分析代写
澳洲代考|贝叶斯分析代考BAYESIAN ANALYSIS 代考|THE SHIFT POINT PROBLEM
移位点模型通常被定义，然后是一个示例，该示例涉及具有一个移位的正态随机变量的单变量正态序列，其中移位发生的时间是已知的。对于这种情况，假设参数的非信息性先验分布，推导出两个序列的参数的后验分布。共有三个参数：第一阶段和第二阶段的平均值，加上两者的共同精度参数。接下来要考虑的是双相 AR1具有一个班次但不知道班次发生的时间的模型。R从这个模型中生成观察值，其中发生偏移的时间是已知的，但偏移点是随机变量。为移位点的分布指定了先验分布在H和r和吨H和sH一世F吨○CC在rs，误差的共同精度，以及两者一个R(1)参数。当然，在通过以下方式生成观测值时，假设模型的参数是已知的R，以及使用 WinBUGS 执行的后验分析。下一个要考虑的系列是 MA1以及通过以下方式生成观察的类似场景R通过 WinBUGS 进行后验分析。本章的大部分内容都集中在计量经济学的例子上。例如，带有 AR 的回归模型1错误和一个渐进的转变米○d和l和d在一世吨H一个吨r一个ns一世吨一世○nF在nC吨一世○n给出了连续移位点的后验分布。对具有 MA 的线性回归模型重复此操作1误差和一个未知的偏移点，然后是关于测试关于两个阶段的移动平均参数的假设的部分。移位点模型中的一个重要主题是阈值自回归模型，其中模型根据观察值何时超过给定值（阈值）来更改参数。本章以 10 个问题和 28 个参考文献结束。
澳洲代考|贝叶斯分析代考BAYESIAN ANALYSIS 代考|CHAPTER 10: RESIDUALS AND DIAGNOSTIC TESTS
定义了时间序列模型的残差，并描述了它们用作模型与数据拟合程度的诊断检查。解释了计算残差的过程和相应的标准化残差，随后有许多示例说明了这些过程。R从一个R(1)具有已知参数的模型，并使用这些作为数据，贝叶斯分析计算残差的后验特征。给定残差的后验均值，计算残差的样本均值和标准差。基于残差的均值和标准差，重复后验分析，但这次计算标准化残差的后验均值。一个正常的q−q评估标准化残差图以查看模型与数据的拟合程度。如果模型很好地拟合数据，则正常q−q情节应显示为线性。线性度越明显，模型拟合的可信度越高。对于线性回归模型，重复上述诊断检查场景一个R(1)误差，以及带有 MA 的线性回归模型1错误。
本章以评论和结论、四个问题和八个参考文献结束。
希望其余章节的简短总结能够引起读者足够的兴趣，以便他们继续学习如何使用贝叶斯方法来分析时间序列。
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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，工具箱允许您学习和应用专业技术。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。
