如果你也在 怎样代写贝叶斯分析Bayesian Analysis DATA5711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 Regression
The first time series to be presented is the linear regression model with AR (1) errors, where $R$ is employed to generate observations from that linear model with known parameters followed by an execution with WinBUGS that produces point and interval estimates of those parameters. The scenario is repeated for a quadratic regression with seasonal effects and AR(1) errors. In all scenarios, $R$ code generates the data and using that as information for the Bayesian analysis, the posterior distribution of the parameters is easily provided. Various generalizations to more complicated situations include a nonlinear regression model (with exponential trend) with AR(1) errors, a linear regression model with $A R(2)$ errors which contains five parameters, two linear regression coefficients, two autoregressive parameters, plus the precision of the error terms. An interesting time series model is one which is continuous time, which is the solution to a stochastic differential equation, where the posterior distribution of the autoregressive parameter is derived assuming a noninformative prior distribution for the autoregressive parameter and the variance of the errors. The chapter concludes with a section on comments and conclusions followed by eight problems and eight references.
澳洲代考|贝叶斯分析代考Bayesian Analysis 代考|Time Series and Stationarity
Stationarity of a time series is defined including stationary in the mean and stationary in the variance. The first time series to be considered is the moving average model and the first and second moments are derived. It is important to note that moving average processes are always stationary. $R$ is employed to generate observations from an MA(1) series with known parameters (the moving average coefficient and the precision of the white noise); then using those observations, WinBUGS is executed for the posterior analysis which provides point and credible intervals for the two parameters. The MA(1) series is generalized to quadratic regression model with MA(1) errors, where again $R$ generates observations from it where the parameters are known.
Bayesian analysis via WinBUGS performs the posterior analysis. An additional generalization focuses on a quadratic regression model with an $M A(2)$ series for the errors with $R$ used to generate observations from the model but with known values for the parameters. It is interesting to compare the results of the posterior estimates of the quadratic regression with MA(1) errors to that with MA(1) errors. Generalizing to a regression model with a quadratic trend, but also including seasonal effects, presents a challenge to the Bayesian way of determining the posterior analysis. The predictive density for forecasting future observations is derived, and the last section of the chapter presents the Bayesian technique of testing hypotheses about the moving average parameters. There are 16 exercises and 5 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 REGRESSION
第一个要呈现的时间序列是带有 AR 的线性回归模型1错误，在哪里R用于从具有已知参数的线性模型生成观察结果，然后使用 WinBUGS 执行生成这些参数的点和区间估计。重复该场景以进行具有季节性影响和 AR 的二次回归1错误。在所有场景中，R代码生成数据并将其用作贝叶斯分析的信息，很容易提供参数的后验分布。对更复杂情况的各种推广包括非线性回归模型在一世吨H和Xp○n和n吨一世一个l吨r和nd带增强现实1误差，线性回归模型一个R(2)包含五个参数、两个线性回归系数、两个自回归参数以及误差项的精度的误差。一个有趣的时间序列模型是连续时间模型，它是随机微分方程的解，其中自回归参数的后验分布是在假设自回归参数和误差方差的非信息性先验分布的情况下导出的。本章以评论和结论部分结束，然后是八个问题和八个参考文献。
澳洲代考|贝叶斯分析代考BAYESIAN ANALYSIS 代考|TIME SERIES AND STATIONARITY
定义时间序列的平稳性，包括均值平稳和方差平稳。要考虑的第一个时间序列是移动平均模型，并推导出一阶矩和二阶矩。重要的是要注意，移动平均过程始终是静止的。R用于从 MA 生成观察结果1已知参数的系列吨H和米○在一世nG一个在和r一个G和C○和FF一世C一世和n吨一个nd吨H和pr和C一世s一世○n○F吨H和在H一世吨和n○一世s和; 然后使用这些观察结果，执行 WinBUGS 进行后验分析，为两个参数提供点和可信区间。马1系列被推广到具有 MA 的二次回归模型1错误，又在哪里R在参数已知的情况下从中生成观察结果。
通过 WinBUGS 进行的贝叶斯分析执行后验分析。另一个概括侧重于二次回归模型米一个(2)系列的错误与R用于从模型生成观测值，但参数值已知。将二次回归的后验估计结果与 MA 进行比较是很有趣的1MA的错误1错误。推广到具有二次趋势但也包括季节性影响的回归模型，对确定后验分析的贝叶斯方法提出了挑战。推导出预测未来观测的预测密度，本章的最后一节介绍了检验有关移动平均参数的假设的贝叶斯技术。有16个练习和5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。
