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统计代写|贝叶斯分析代考Bayesian Analysis 代考|A Poisson Population
It is assumed the sample is from a Poisson population with mean 5; however, actually, it is generated from a uniform discrete population over the integers from 0 to 10 . The sample of size 25 is
$x=(8,3,8,2,6,1,0,2,4,10,7,9,5,4,8,4,0,9,0,3,7,10,7,5,1)$, with a sample mean of $4.92$ and standard deviation 3.278. When the population is Poisson, $P(\theta)$, and an uninformative prior
$$
\xi(\theta)=1 / \theta, \theta>0
$$
is appropriate, the posterior density is gamma with parameters alpha $=\sum_{i=1}^{i=25} x_{i}=123$ and beta $=n=25$. Observations $z$ from the predictive distribution are generated by taking a sample $\theta$ from the gamma posterior density, then selecting a $z$ from the Poisson distribution $P(\theta)$. This was repeated 25 times to give
$$
z=(2,5,6,2,4,3,5,3,2,3,3,6,7,5,5,3,1,5,7,3,5,3,6,4,5)
$$
with a sample mean of $4.48$ and standard deviation $1.896 .$
The most obvious difference shows a symmetric sample from the discrete uniform population, but, on the other hand, box plots of the predicted observations reveal a slight skewness to the right. The largest difference is in the inter-quartile ranges being $(2,8)$ for the original observations and $(3,5.5)$ for the predictive sample. Although there are some differences, to declare that the Poisson assumption is not valid might be premature. Of course, to reiterate, the Poisson process is one of the most important Markov time series.
统计代写|贝叶斯分析代考Bayesian Analysis 代考|The Weiner Process
Consider an example of a normal time series with $n=100$ observations was simulated with $\mathrm{R}$ from a Wiener process with $\sigma=.01$ as the parameter.
Figure $2.1$ depicts the values simulated from the Wiener process with observations taken 100 times one unit of time apart.
$R$ code $2.3$ below is used to generate the observations and to plot the values over time.
RC 2.3.
$$
\begin{aligned}
&\mathrm{t}<-0: 100 \
&\text { sig2<-.01 } \
&\mathrm{x}<-\operatorname{rnorm}(\mathrm{n}=\operatorname{length}(\mathrm{t})-1, \mathrm{sd}=\operatorname{sqrt}(\operatorname{sig} 2)) \
&\mathrm{x}<-\mathrm{c}(0, \mathrm{cumsum}(\mathrm{x})) \
&\operatorname{plot}\left(\mathrm{t}, \mathrm{x}, \mathrm{type}==^{\prime \prime} 1^{\prime \prime}, \mathrm{ylim}=\mathrm{c}(-2,2)\right)
\end{aligned}
$$
The vector d below is the corresponding 100 increment values with mean 0 and variance $.01$.
$$
\begin{aligned}
&\mathrm{d}=(-.1206600,2432790, .1833210,-.0540060,-.0933370, .0013660, .0350202, \
&.0358970,-.1266960,-.0904420,-.1401550, .0230410,-.0385080, .0894620, \
&-.0839162,-.0457920, .3528350,-.3555310, .0930150, .2003558, .0044500, \
&.1478410, .1384490, .0184600, .1224990, .0912220, .2035300, .1056839, .0123930, \
&-.0283500,-.0561130, .0625630, .1029310, .1417030, .0999980, .0343503, \
&-.0225143,-.1338220,-.1186080, .0298170, .0377400, .0186340,-.1070220, \
&-.0477170, .0933260, .1006602,-.0022484,-.0793380,-.0035692,-.2114558, \
&.0875840,-.1339130, .0489390, .0227763,-.1003730, .1335010, .2732970, \
&-.0419390,-.0883350,-.0381000, .2297750, .4127186, .0145250, .1665200,
\end{aligned}
$$
$$
\begin{aligned}
&-.0748080,-.0491901, .2643080,, .0693873, .0212337, .0179080, .1386532, \
&-.1509560, .0212460,-.0165320, .1709280,-.0679698, .1038280, .0764160, \
&.0083440,-07920, .0746620, .0122130, .1434140, .0934870,-.1668680, .0170720, \
&-.3026848,-.2791680,-.0691200,-.1085340,-.0616370, .0048761, .0871080, \
&.0826430, .0771660, .0452680, .0269480, .0646110, .1461450, .0801460)
\end{aligned}
$$
These 100 observations should be from a normal population with mean 0 and variance $.01$. What does the histogram of these values indicate about the normal assumption? See Figure $2.2$.
The sample mean is $\bar{x}=.0204995$ and the sample standard deviation is $s=.1237805$ or a sample variance of $s^{2}=.01622$. These values are fairly close to the values 0 and .01, respectively, a good indication that the normality distribution of the increments is a reasonable assumption.
贝叶斯分析代写
统计代写|叶斯分析代考BAYESIAN ANALYSIS 代考|A POISSON POPULATION
假设样本来自均值为 5 的泊松总体：然而，实际上，它是从 0 到 10 的整数上的均匀离散总体生成的。大小为 25 的样本是
$x=(8,3,8,2,6,1,0,2,4,10,7,9,5,4,8,4,0,9,0,3,7,10,7,5,1)$, 样本均值为 $4.92$ 和标准差 $3.278$ 。 当人口是泊松时， $P(\theta)$, 和无信息的先验
$\xi(\theta)=1 / \theta, \theta>0$
是合适的，后验密度是带有参数 alpha 的 gamma $=\sum_{i=1}^{i=25} x_{i}=123$ 和测试版 $=n=25$. 观察 $z$ 通过抽取样本从预则分布中生成 $\theta$ 从伽马后验密度，然后选择一个 $z$ 从泊
松分布 $P(\theta)$. 这样重复 25 次，得到
$z=(2,5,6,2,4,3,5,3,2,3,3,6,7,5,5,3,1,5,7,3,5,3,6,4,5)$
样本均值为 $4.48$ 和标准差 $1.896$.
最明显的差异显示了来自离散均匀总体的对称样本，但另一方面，预则观测值的箱形图显示出略微向右偏斜。最大的区别在于四分位间距为 $(2,8)$ )对于原始观察和
$(3,5.5)$ 为预测样本。尽管存在一些差异，但宣布泊松假设无效可能为时过早。当然，重申一下，泊松过程是最重要的马尔可夫时间序列之一。
统计代写|贝叶斯分析代考BAYESIAN ANALYSIS 代考|THE WEINER PROCESS
考虑一个正常时间序列的例子 $n=100$ 观䕓模拟与 $\mathrm{R}$ 来自维纳过程 $\sigma=.01$ 作为参数。
数字 2.1描述了从 Wiener 过程模拟的值，其中观测值间隔 100 次一个单位时间。
$R$ 代码 $2.3$ 下面用于生成观察结果并绘制随时间变化的值。
钢筋混凝土 2.3。
$\mathrm{t}<-0: 100 \quad \operatorname{sig} 2<-.01 \mathrm{x}<-\operatorname{rnorm}(\mathrm{n}=\operatorname{length}(\mathrm{t})-1, \mathrm{sd}=\operatorname{sqrt}(\operatorname{sig} 2)) \quad \mathrm{x}<-\mathrm{c}(0, \operatorname{cumsum}(\mathrm{x}))$ plot $\left(\mathrm{t}, \mathrm{x}, \operatorname{type}==^{\prime \prime} 1^{\prime \prime}, \mathrm{ylim}=\mathrm{c}(-2,2)\right)$
下面的向量 $\mathrm{d}$ 是对应的 100 个增量值，均值为 0 ，方差为. 01 .
$\mathrm{d}=(-.1206600,2432790, .1833210,-.0540060,-.0933370, .0013660, .0350202, \quad .0358970,-.1266960,-.0904420,-.1401550, .0230410,-.0385080, .0894620,$, $-.0748080,-.0491901, .2643080, .0693873, .0212337, .0179080, .1386532, \quad-.1509560, .0212460,-.0165320, .1709280,-.0679698, .1038280, .0764160, .0083$
这 100 个观察值应来自均值为 0 且方差为正态的总体.01. 这些值的直方图对正常假设有何指示? 见图 $2.2$.
样本均值为 $\bar{x}=.0204995$ 样本标准差为 $s=.1237805$ 或样本方差 $s^{2}=.01622$. 这些值分别非常接近值 0 和 $0.01$ ，这很好地表明增量的正态分布是 个合理的假设。
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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。
