如果你也在 怎样代写贝叶斯分析Bayesian Analysis PHYS4016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|Time Series and Spectral Analysis
It is explained how spectral analysis gives an alternative approach to studying time series, where the emphasis is on the frequency of the series, instead of the time. Chapter 7 continues with a brief history of the role of the spectral density function in time series analysis, and the review includes an introduction to time series with trigonometric components (sine and cosine functions) as independent variables. Next to be explained are time series with trigonometric components whose coefficients are Fourier frequencies and their posterior distributions are revealed with a Bayesian analysis. It is important to remember that frequency is measured in hertz (one cycle per second) or in periods measured as so many units of pi radians per unit time. It can be shown that for the basic time series (autoregressive and moving average series), the spectral density function is known in terms of the parameters of the corresponding model. It is important to remember the spectrum is related to the Fourier line spectrum which is a plot of the fundamental frequencies versus $m$, where $m$ is the number of harmonics in the series. Section 10 continues with the derivation of the spectral density function for the basic series, $\mathrm{AR}(1), \mathrm{AR}$ (2), $\operatorname{MA}(1), \operatorname{MA}(2), \operatorname{ARMA}(1,1)$, etc. Remember that the spectral density function is a function of frequency (measured in hertz or multiples of pi in radians per cycle). For each model, $R$ is used to generate observations from that model (with known parameters); then, using those observations as data, the Bayesian analysis is executed with WinBUGS and as a consequence the posterior distribution of the spectral density at various frequencies is estimated. For the last example, the spectral density of the sunspot cycle is estimated via a Bayesian analysis executed with WinBUGS. There are 17 problems followed by $y$ references.
澳洲代考|贝叶斯分析代考Bayesian Analysis 代考|Dynamic Linear Model
The dynamic linear model consists of two equations: the observation equation and the system equation.
The first expresses the observations as a linear function of the states of the system, while the second expresses the current state as a linear function of previous states. Usually, the system equation is a first-order autoregressive series, and various expressions of the dynamic linear model depend on what is assumed about the parameters of the model. First to be considered is the dynamic model in discrete time and the various phases of inference are explained. The various phases are as follows: (1) estimation, (2) filtering, (3) smoothing, and (4) prediction. Filtering is the posterior distribution of the present state at time $t$ induced by the prior distribution of the previous state at time $t-1$ in a sequential manner, and this recursive Bayesian algorithm is called the Kalman Filter. An important generalization of the dynamic linear model is where the system equation is amended to include a control variable, which is quite useful in navigation problems. Briefly, the control problem is as follows: at time $t$, the position of the object (satellite, missile, etc.) is measured as the observation at $t$, then the next position of the object is predicted so that the posterior mean of the next state is equal to the target value (the desired position) at time $t+1$. These ideas are illustrated with various examples beginning with a model where the observation and system vectors are univariate with known coefficients. For this case, the Kalman filter estimates the current state in a recursive manner as described earlier. As usual, $R$ generates the observations and states of the system via the observation and system equations of the dynamic linear model, which is followed by a Bayesian analysis via WinBUGS code that estimates the current state (the Kalman filter) of the system. $R$ includes a powerful package dlm that will generate the observations and states of the process. One must download the TSA package and dlm package into R! The last section of the chapter deals with the control problem, where the choice of the control variable is described by a six-step algorithm. Finally, the problem of adaptive estimation is explained; this a generalization of the dynamic linear model, where the precision parameters of the observation and system equations are unknown. An example involving bivariate observations and states and unknown $2 \times 2$ precision matrices illustrates the Bayesian approach to the Kalman filter. The bivariate observations and states are generated with the dlm $R$ package. There are 14 exercises and 21 references.
贝叶斯分析代写
澳洲代考|贝叶斯分析代考BAYESIAN ANALYSIS 代考|TIME SERIES AND SPECTRAL ANALYSIS
解释了频谱分析如何为研究时间序列提供了另一种方法，其中重点是序列的频率，而不是时间。第 7 章继续简要介绍了谱密度函数在时间序列分析中的作用，并介绍了具有三角分量的时间序列s一世n和一个ndC○s一世n和F在nC吨一世○ns作为自变量。接下来要解释的是具有三角分量的时间序列，其系数是傅立叶频率，并且它们的后验分布通过贝叶斯分析来揭示。重要的是要记住频率以赫兹为单位○n和C是Cl和p和rs和C○nd或以每单位时间的 pi 弧度为单位测量的周期。可以证明，对于基本时间序列一个在吨○r和Gr和ss一世在和一个nd米○在一世nG一个在和r一个G和s和r一世和s，谱密度函数根据相应模型的参数是已知的。重要的是要记住频谱与傅里叶线谱有关，这是基本频率与米， 在哪里米是系列中的谐波数。第 10 节继续推导基本系列的谱密度函数，一个R(1),一个R 2, 嘛(1),嘛(2),武器(1,1)等。请记住，谱密度函数是频率的函数米和一个s在r和d一世nH和r吨和○r米在l吨一世pl和s○Fp一世一世nr一个d一世一个nsp和rC是Cl和. 对于每个模型，R用于从该模型生成观测值在一世吨Hķn○在np一个r一个米和吨和rs; 然后，使用这些观察结果作为数据，使用 WinBUGS 执行贝叶斯分析，从而估计各种频率的谱密度的后验分布。对于最后一个示例，太阳黑子周期的光谱密度是通过使用 WinBUGS 执行的贝叶斯分析来估计的。后面有17个问题是参考。
澳洲代考|贝叶斯分析代考BAYESIAN ANALYSIS 代考|DYNAMIC LINEAR MODEL
动态线性模型由两个方程组成：观测方程和系统方程。
第一个将观察表示为系统状态的线性函数，而第二个将当前状态表示为先前状态的线性函数。通常，系统方程是一阶自回归级数，动态线性模型的各种表达式取决于对模型参数的假设。首先要考虑的是离散时间的动态模型，并解释了推理的各个阶段。各个阶段如下：1估计，2过滤，3平滑，和4预言。过滤是当前状态在时间的后验分布吨由先前状态在时间的先验分布引起吨−1以顺序方式，这种递归贝叶斯算法称为卡尔曼滤波器。动态线性模型的一个重要推广是修改系统方程以包含控制变量，这在导航问题中非常有用。简而言之，控制问题如下：在时间吨, 物体的位置s一个吨和ll一世吨和,米一世ss一世l和,和吨C.被测量为观察在吨，然后预测物体的下一个位置，使得下一个状态的后验均值等于目标值吨H和d和s一世r和dp○s一世吨一世○n有时吨+1. 这些想法通过各种示例来说明，从模型开始，其中观察和系统向量是具有已知系数的单变量。对于这种情况，卡尔曼滤波器以递归方式估计当前状态，如前所述。照常，R通过动态线性模型的观察和系统方程生成系统的观察和状态，然后通过估计当前状态的 WinBUGS 代码进行贝叶斯分析吨H和ķ一个l米一个nF一世l吨和r系统的。R包括一个强大的包 dlm，它将生成过程的观察和状态。必须将 TSA 包和 dlm 包下载到 R 中！本章的最后一部分处理控制问题，其中控制变量的选择由六步算法描述。最后，解释了自适应估计的问题；这是动态线性模型的推广，其中观测和系统方程的精度参数是未知的。一个涉及双变量观察和状态以及未知的示例2×2精度矩阵说明了卡尔曼滤波器的贝叶斯方法。使用 dlm 生成双变量观测值和状态R包裹。有14个练习和21个参考。
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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。
