如果你也在 怎样代写多元统计分析Multivariate Statistical Analysis PPD558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。多元统计分析Multivariate Statistical Analysis是基于多变量统计的原理。通常情况下，MVA用于解决对每个实验单元进行多次测量的情况，这些测量之间的关系及其结构很重要。
多元统计分析Multivariate Statistical Analysis在此重定向。在数学上的用法，见多变量微积分。多变量统计是统计学的一个分支，包括同时观察和分析一个以上的结果变量。多变量统计涉及到理解每一种不同形式的多变量分析的不同目的和背景，以及它们之间的关系。多变量统计在某一特定问题上的实际应用可能涉及几种类型的单变量和多变量分析，以了解变量之间的关系以及它们与所研究问题的相关性。
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统计代写|多元统计分析代考Multivariate Statistical Analysis代考|INTRODUCTION
Scientific inquiry is an iterative learning process. Objectives pertaining to the explanation of a social or physical phenomenon must be specified and then tested by gathering and analyzing data. In turn, an analysis of the data gathered by experimentation or observation will usually suggest a modified explanation of the phenomenon. Throughout this iterative learning process, variables are often added or deleted from the study. Thus, the complexities of most phenomena require an investigator to collect observations on many different variables. This book is concerned with statistical methods designed to elicit information from these kinds of data sets. Because the data include simultaneous measurements on many variables, this body of methodology is called multivariate analysis.
The need to understand the relationships between many variables makes multivariate analysis an inherently difficult subject. Often, the human mind is overwhelmed by the sheer bulk of the data. Additionally, more mathematics is required to derive multivariate statistical techniques for making inferences than in a univariate setting. We have chosen to provide explanations based upon algebraic concepts and to avoid the derivations of statistical results that require the calculus of many variables. Our objective is to introduce several useful multivariate techniques in a clear mianner, making heavy use of illustrative examples and a minimum of mathematics. Nonetheless, some mathematical sophistication and a desire to think quantitatively will be required.
Most of our emphasis will be on the analysis of measurements obtained without actively controlling or manipulating any of the variables on which the measurements are made. Only in Chapters 6 and 7 shall we treat a few experimental plans (designs) for generating data that prescribe the active manipulation of important variables. Although the experimental design is ordinarily the most important part of a scientific investigation, it is frequently impossible to control the generation of appropriate data in certain disciplines. (This is true, for exam-ple, in business, economics, ecology, geology, and sociology.) You should consult [7] and [8] for detailed accounts of design principles that, fortunately, also apply to multivariate situations.
统计代写|多元统计分析代考Multivariate Statistical Analysis代考|APPLICATIONS OF MULTIVARIATE TECHNIQUES
The published applications of multivariate methods have increased tremendously in recent years. It is now difficult to cover the variety of real-world applications of these methods with brief discussions, as we did in earlier editions of this book. However, in order to give some indication of the usefulness of multivariate techniques, we offer the following short descriptions of the results of studies from several disciplines. These descriptions are organized according to the categories of objectives given in the previous section. Of course, many of our examples are multifaceted and could be placed in more than one category.
Data reduction or simplification
- Using data on several variables related to cancer patient responses to radiotherapy, a simple measure of patient response to radiotherapy was constructed. (See Exercise 1.15.)
- Track records from many nations were used to develop an index of performance for both male and female athletes. (See [10] and [21].)
- Multispectral image data collected by a high-altitude scanner were reduced to a form that could be viewed as images (pictures) of a shoreline in two dimensions. (See [22].)
- Data on several variables relating to yield and protein content were used to create an index to select parents of subsequent generations of improved bean plants. (See [14].)
Sorting and grouping - Data on several variables related to computer use were employed to create clusters of categories of computer jobs that allow a better determination of existing (or planned) computer utilization.
多元统计分析代考
统计代写|多元统计分析代考MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS代考|INTRODUCTION
科学探究是一个迭代的学习过程。必须指定与解释社会或物理现象有关的目标，然后通过收集和分析数据进行测试。反过来，对通过实验或观察收集的数据的分析通常会提出对现象的修改解释。在整个迭代学习过程中，经常会在研究中添加或删除变量。因此，大多数现象的复杂性要求调查人员收集对许多不同变量的观察。本书关注旨在从此类数据集中获取信息的统计方法。因为数据包括对许多变量的同时测量，所以这种方法称为多变量分析。
需要了解许多变量之间的关系，这使得多变量分析成为一个固有的困难主题。通常，人类的大脑会被大量的数据所淹没。此外，与单变量设置相比，需要更多的数学来推导用于进行推断的多变量统计技术。我们选择提供基于代数概念的解释，并避免需要对许多变量进行微积分的统计结果的推导。我们的目标是以清晰的方式介绍几种有用的多变量技术，大量使用说明性示例和最少的数学知识。尽管如此，还是需要一些数学上的复杂性和定量思考的愿望。
我们的大部分重点将放在对在没有主动控制或操纵进行测量的任何变量的情况下获得的测量结果的分析上。只有在第 6 章和第 7 章中，我们才会讨论一些用于生成数据的实验计划（设计），这些数据规定了对重要变量的主动操作。尽管实验设计通常是科学研究中最重要的部分，但在某些学科中控制适当数据的生成通常是不可能的。（例如，在商业、经济学、生态学、地质学和社会学中确实如此。）您应该查阅 [7] 和 [8] 以了解设计原则的详细说明，幸运的是，这些原则也适用于多变量情况。
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近年来，多变量方法的已发表应用大幅增加。现在很难像我们在本书早期版本中所做的那样，通过简短的讨论来涵盖这些方法的各种实际应用。然而，为了说明多变量技术的有用性，我们对几个学科的研究结果进行了以下简短描述。这些描述是根据上一节中给出的目标类别组织的。当然，我们的许多示例都是多方面的，可以归为多个类别。
数据缩减或简化
- 使用与癌症患者对放射治疗的反应相关的几个变量的数据，构建了患者对放射治疗反应的简单测量。（见练习 1.15。）
- 许多国家的记录被用来制定男女运动员的表现指数。（参见 [10] 和 [21]。）
- 由高空扫描仪收集的多光谱图像数据被简化为可以被视为二维海岸线图像（图片）的形式。（见[22]。）
- 与产量和蛋白质含量有关的几个变量的数据被用来创建一个指数，以选择后代改良豆类植物的亲本。（参见[14]。）
排序和分组 - 使用与计算机使用相关的几个变量的数据来创建计算机作业类别的集群，以便更好地确定现有（或计划的）计算机利用率。
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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。
