如果你也在 怎样代写贝叶斯分析Bayesian Analysis STATS7023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|Introduction
In a statistical context, by inference, one usually means estimation of parameters, tests of hypotheses, and prediction of future observations. With the Bayesian approach, all inferences are based on the posterior distribution of the parameters, which in turn is based on the sample, via the likelihood function and the prior distribution. We have seen the role of the prior density and likelihood function in determining the posterior distribution, and presently will focus on the determination of point and interval estimation of the model parameters, and later will emphasize how the posterior distribution determines a test of hypothesis. Finally, the role of the predictive distribution in testing hypotheses and in goodness of fit will be explained.
When the model has only one parameter, one would estimate that parameter by listing its characteristics, such as the posterior mean, media, and standard deviation and plotting the posterior density. However, if there are several parameters, one would determine the marginal posterior distribution of the relevant parameters and, as above, calculate its characteristics (e.g., mean, median, mode, standard deviation, etc.) and plot the densities. Interval estimates of the parameters are also usually reported and are called credible intervals.
澳洲代考|贝叶斯分析代考Bayesian Analysis 代考|Estimation
Inferences for the normal $(\mu, \tau)$ population are somewhat more demanding, because both parameters are unknown. Assuming the vague prior density $\xi(\mu, \tau) \propto 1 / \tau$, the marginal posterior distribution of the population mean $\mu$ is a $t$-distribution with $\mathrm{n}-1$ degrees of freedom, mean $\bar{x}$, and precision $n / s^{2}$; thus, the mean and the median are the same and provide a natural estimator of $\mu$, and because of the symmetry of the $t$-density, a $(1-\alpha)$ credible interval for $\mu$ is $\bar{x} \pm t_{\alpha / 2, n-1} S / \sqrt{n}$, where $t_{\alpha / 2, n-1}$ is the upper 100 $\alpha / 2$ percent point of the $t$-distribution with $n$-1degrees of freedom. To generate values from the $t\left(n-1, \bar{x}, n / S^{2}\right)$ distribution, generate values from Student’s $t$-distribution with $n-1$ degrees of freedom, multiply each by $S / \sqrt{n}$, and then add $\bar{x}$ to each. Suppose $n-30$,
x=(7.8902,4.8343,11.0677,8.7969,4.0391,4.0024,6.6494,8.4788,0.7939,5.0689,6.9175,6.1092,8.2463,10.3179,1.8429,3.0789,2.8470,5.1471,6.3730,5.2907,1.5024,3.8193,9.9831,6.2756,5.3620,5.3297,9.3105,6.5555,0.8189,0.4713) , then
x=5.57 and S=2.92 .
澳洲代考|贝叶斯分析代考BAYESIAN ANALYSIS 代考|Testing Hypotheses
An important feature of inference is testing hypotheses. Often in stochastic processes, the scientific hypothesis can be expressed in statistical terms and a formal test implemented. Suppose $\Omega=\Omega_{0} \cup \Omega_{1}$ is a partition of the parameter space, then the null hypothesis is designated as $H_{0}: \theta \in \Omega_{0}$ and the alternative by $H_{1}: \theta \in \Omega_{1}$, and a test of $H_{0}$ versus $H_{1}$ consists of rejecting $H_{0}$ in favor of $H_{1}$ if the observations $x=\left(x_{1}, x_{2}, \ldots, x_{n}\right)$ belong to a critical region $C$. In the usual approach, the critical region is based on the probabilities of type I errors, namely $\mathrm{P}{\mathrm{r}}(C \mid \theta)$, where $\theta \in \Omega{0}$ and of type II errors $1-\mathrm{P}{\mathrm{r}}(C \mid \theta)$, where $\theta \in \Omega{1}$. This approach to testing hypothesis was developed formally by Neyman and Pearson and can be found in many of the standard references, such as Lehmann. ${ }^{20}$ Lee ${ }^{21}$ presents a good elementary introduction to testing and estimation in a Bayesian context.
In the Bayesian approach, the posterior probabilities
$$
p_{0}=\operatorname{Pr}\left(\theta \in \Omega_{0} \mid \text { data }\right)
$$
and
$$
p_{1}=\operatorname{Pr}\left(\theta \in \Omega_{1} \mid \text { data }\right)
$$
贝叶斯分析代写
澳洲代考|贝叶斯分析代考BAYESIAN ANALYSIS 代考|INTRODUCTION
在统计背景下，通过推断，通常意味着对参数的估计、假设的检验和对未来观察的预测。使用贝叶斯方法，所有推论都基于参数的后验分布，而后验分布又基于样本，通过似然函数和先验分布。我们已经看到了先验密度和似然函数在确定后验分布中的作用，现在将重点介绍模型参数的点估计和区间估计的确定，稍后将强调后验分布如何确定假设检验。最后，将解释预测分布在检验假设和拟合优度中的作用。
当模型只有一个参数时，可以通过列出其特征（例如后验均值、中值和标准差）并绘制后验密度来估计该参数。但是，如果有多个参数，则将确定相关参数的边际后验分布，并如上所述计算其特征和.G.,米和一个n,米和d一世一个n,米○d和,s吨一个nd一个rdd和在一世一个吨一世○n,和吨C.并绘制密度。通常也会报告参数的区间估计值，称为可信区间。
澳洲代考|贝叶斯分析代考BAYESIAN ANALYSIS 代考|ESTIMATION
正常的推论(μ,τ)人口的要求更高一些，因为这两个参数都是未知的。假设模糊的先验密度X(μ,τ)∝1/τ, 总体的边际后验分布均值μ是一个吨-分布与n−1自由度，平均值X¯, 和精度n/s2; 因此，平均值和中位数是相同的，并提供了一个自然的估计μ，并且由于对称性吨-密度，一个(1−一个)可信区间μ是X¯±吨一个/2,n−1小号/n， 在哪里吨一个/2,n−1是上 100一个/2个百分点吨-分布与n-1 自由度。从吨(n−1,X¯,n/小号2)分布，从学生的吨-分布与n−1自由度，每个乘以小号/n，然后加上X¯每个。认为n−30,
x=7.8902,4.8343,11.0677,8.7969,4.0391,4.0024,6.6494,8.4788,0.7939,5.0689,6.9175,6.1092,8.2463,10.3179,1.8429,3.0789,2.8470,5.1471,6.3730,5.2907,1.5024,3.8193,9.9831,6.2756,5.3620,5.3297,9.3105,6.5555,0.8189,0.4713，然后
x=5.57 和 S=2.92 。
澳洲代考|贝叶斯分析代考BAYESIAN ANALYSIS 代考|TESTING HYPOTHESES
推理的一个重要特征是检验假设。通常在随机过程中，科学假设可以用统计术语表达并实施正式测试。认为Ω=Ω0∪Ω1是参数空间的一个分区，则原假设被指定为H0:θ∈Ω0和替代方案H1:θ∈Ω1, 和一个测试H0相对H1包括拒绝H0有利于H1如果观察X=(X1,X2,…,Xn)属于临界区C. 在通常的方法中，临界区是基于 I 类错误的概率，即 $\Omega=\Omega_{0} \cup \Omega_{1}$ is a partition of the parameter space, then the null hypothesis is designated as $H_{0}: \theta \in \Omega_{0}$ and the alternative by $H_{1}: \theta \in \Omega_{1}$, and a test of $H_{0}$ versus $H_{1}$ consists of rejecting $H_{0}$ in favor of $H_{1}$ if the observations $x=\left(x_{1}, x_{2}, \ldots, x_{n}\right)$ belong to a critical region $C$. In the usual approach, the critical region is based on the probabilities of type I errors, namely $\mathrm{P}{\mathrm{r}}(C \mid \theta)$, where $\theta \in \Omega{0}$ and of type II errors $1-\mathrm{P}{\mathrm{r}}(C \mid \theta)$, where $\theta \in \Omega{1}$. This approach to testing hypothesis was developed formally by Neyman and Pearson and can be found in many of the standard references, such as Lehmann. ${ }^{20}$ Lee ${ }^{21}$ presents a good elementary introduction to testing and estimation in a Bayesian context.
In the Bayesian approach, the posterior probabilities
$$
p_{0}=\operatorname{Pr}\left(\theta \in \Omega_{0} \mid \text { data }\right)
$$
and
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p_{1}=\operatorname{Pr}\left(\theta \in \Omega_{1} \mid \text { data }\right)
$$
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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。
