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统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|STAT6610 Chapter Overview

如果你也在 怎样代写非参数统计Nonparametric Statistics STAT6610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。非参数统计Nonparametric Statistics是统计学的一个分支,它不完全基于概率分布的参数化系列(参数的常见例子是平均值和方差)。非参数统计的基础是无分布或具有指定的分布,但分布的参数未被指定。非参数统计包括描述性统计和统计推断。当违反参数检验的假设时,经常使用非参数检验。

非参数统计Nonparametric Statistics指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少量参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。非参数统计有时使用的数据是顺序性的,这意味着它不依赖于数字,而是依赖于排序或排序的方式。例如,传达消费者从喜欢到不喜欢的偏好的调查将被认为是序数数据。

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统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|STAT6610 Chapter Overview

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|BASIC PROBABILITY

The term probability indicates how likely an event is or what the chance is that the event will happen. Most events can’t be predicted with total certainty; the best we can do is say how likely they are to happen, and quantify that likelihood or chance using the concept of probability. A probability is a real number between (and including) zero and one. When an event is certain to happen, its probability equals one, whereas when it is impossible for the event to happen, its probability equals zero. Otherwise, the event is likely to happen or occur with a certain probability, expressed as a fraction between zero and one. For example, when a coin is tossed, there are two possible outcomes, namely, that a head (H) or a tail (T) can be observed. Note that an outcome is the result of a single trial of an experiment and the sample space $(S)$ constitutes all possible outcomes of an experiment (the sample space is exhaustive). In the coin tossing example, the sample space is given by $\mathrm{S}={\mathrm{H}, \mathrm{T}}$. If the coin is unbiased (or fair), the probability $(P)$ of observing a head is the same as the probability of observing a tail, each of which equals $\frac{1}{2}$. The probability of the set of all possible experimental outcomes in the sample space must equal one. In this example, this is evident since $P(\mathrm{H})+P(\mathrm{~T})=0.5+0.5=1$. When all experimental outcomes in the sample space are equally likely, this is referred to as the classical method of assigning probabilities, which is illustrated in the coin example. Another example of the classical method of assigning probabilities is when a dice is thrown. In this case, the sample space is given by $\mathrm{S}={1,2,3,4,5,6}$ and if the dice is unbiased (or fair) the probability of observing a one on the dice is the same as observing any other value on the dice that equals $\frac{1}{6}$. Mathematically, we can write
$$
\mathrm{P}\left(\mathrm{E}{1}\right)=\frac{1}{6} \quad \mathrm{P}\left(\mathrm{E}{2}\right)=\frac{1}{6} \quad \mathrm{P}\left(\mathrm{E}{3}\right)=\frac{1}{6} \quad \mathrm{P}\left(\mathrm{E}{4}\right)=\frac{1}{6} \quad \mathrm{P}\left(\mathrm{E}{5}\right)=\frac{1}{6} \quad \mathrm{P}\left(\mathrm{E}{6}\right)=\frac{1}{6}
$$
where $E_{i}$ defines the ith experimental outcome, i.e.
$E_{1}=1$ Observed value on the dice is a one
$E_{2}=2$ Observed value on the dice is a two
$E_{3}=3$ Observed value on the dice is a three
$E_{4}=4$ Observed value on the dice is a four
$E_{5}=5 \quad$ Observed value on the dice is a five
$E_{6}=6$ Observed value on the dice is a six
Again, note that the probability of the set of possible experimental outcomes equals one since
$$
\begin{aligned}
&\mathrm{P}\left(\mathrm{E}{1}\right)+\mathrm{P}\left(\mathrm{E}{2}\right)+\mathrm{P}\left(\mathrm{E}{3}\right)+\mathrm{P}\left(\mathrm{E}{4}\right)+\mathrm{P}\left(\mathrm{E}{5}\right)+\mathrm{P}\left(\mathrm{E}{6}\right) \
&=\frac{1}{6}+\frac{1}{6}+\frac{1}{6}+\frac{1}{6}+\frac{1}{6}+\frac{1}{6}=\frac{6}{6}=1 .
\end{aligned}
$$

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|RANDOM VARIABLES AND THEIR DISTRIBUTIONS

A random variable, denoted as $X$, can take on a value, or, an interval of values, with an associated probability. The random variable can be univariate (one) or bivariate (two) or even multivariate (more than two). There are two major types of random variables, namely, discrete and continuous. Although there are situations where there can be a mixed random variable, which is partly discrete and partly continuous, we focus on the discrete and continuous variables here. To illustrate a discrete random variable, let’s consider the coin example where either a head or a tail can be observed in a trial (a coin toss). Suppose that a coin is tossed five times and the random variable $X$ denotes the number of heads that are observed. Then $X$ can only take on integer values $\mathrm{S}={0,1,2,3,4,5}$ and, accordingly, $X$ is a discrete random variable. Another example of a discrete random variable would be an $X$ that denotes the number of members in a household. Alternatively, a continuous random variable can take on values within some range. The probability of a continuous variable taking on any specific value is zero. If $X$ denotes the height of a tree, then it is possible for a tree to have a height of $2.176 \mathrm{~m}$ or even $2.1765482895 \mathrm{~m}$; the number of decimal places depends on the accuracy of the measuring instrument. Thus $X$ can take on values other than only integer values, within some range of values and, accordingly, $X$ is a continuous random variable. Another example of a continuous random variable would be if $X$ denotes the lifetime of a light bulb.

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|STAT6610 Chapter Overview

非参数统计代写

统计代写|非参数统计代写NONPARAMETRIC STATISTICS代 考|BASIC PROBABILITY


概率一词表示事件发生的可能性或事件发生的可能性。大多数事件无法完全确定地预测;我们能做的最好的事情就是说出它们发生的可能性,并使用概率的概念量 化这种可能性或机会。概率是介于 andincluding零和一。当一个事件确定发生时,它的概率等于 1 ,而当事件不可能发生时,它的概率等于 0 。否则,该事件很可 能发生或以一定的概率发生,表示为 0 和 1 之间的分数。例如,抛硬币时,有两种可能的结果,即正面朝上 $H$ 或尾巴 $T$ 可以观察到。请注意,结果是实验的单次试 验和样本空间的结果 $(S)$ 构成实验的所有可能结果thesamplespaceisexhaustive. 在抛硬币的例子中,样本空间由下式给出 $\mathrm{S}=\mathrm{H}, \mathrm{T}$. 如果硬币是无偏的or fair . 概率 $(P)$ 观察到头部的概率与观察到尾部的概率相同,每个都等于 $\frac{1}{2}$. 样本空间中所有可能的实验结果集合的概率必须等于 1 。在这个例子中,这很明显,因为 法的另一个例子是掷骰子。在这种情况下, 他值的概率相同 $\frac{1}{6}$. 在数学上,我们可以写
$$
\mathrm{P}(\mathrm{E} 1)=\frac{1}{6} \quad \mathrm{P}(\mathrm{E} 2)=\frac{1}{6} \quad \mathrm{P}(\mathrm{E} 3)=\frac{1}{6} \quad \mathrm{P}(\mathrm{E} 4)=\frac{1}{6} \quad \mathrm{P}(\mathrm{E} 5)=\frac{1}{6} \quad \mathrm{P}(\mathrm{E} 6)=\frac{1}{6}
$$


统计代写|非参数统计代写NONPARAMETRIC STATISTICS代 考|RANDOM VARIABLES AND THEIR DISTRIBUTIONS


一个随机变量,表示为 $X$, 可以取一个值,或者一个值的区间,具有相关的概率。随机变量可以是单变量one或双变量 two甚至是多元的 $m o r e t h a n t w o$. 有两种主要 类型的随机变量,即离散的和连续的。虽然在某些情况下可能存在混合随机变量,部分离散部分连续,但我们在这里关注离散变量和连续变量。为了说明离散随机
$\mathrm{S}=0,1,2,3,4,5$ 因此, $X$ 是离散随机变量。离散随机变量的另一个例子是 $X$ 表示一个家庭的成员人数。或者,连续随机变量可以取某个范围内的值。连续变量取 任何特定值的概率为零。如果 $X$ 表示一棵树的高度,那么一棵树的高度可能为 $2.176 \mathrm{~m}$ 甚至 $2.1765482895 \mathrm{~m}$; 小数位数取决于财量仪器的精度。因此 $X$ 可以在某些 值范围内采用除整数值以外的值,因此, $X$ 是一个连续随机变量。另一个连续随机变量的例子是如果 $X$ 表示灯泡的寿命。

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。

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。

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