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# 统计代写|统计与机器学习代考Statistical and Machine Learning代写|COMP SCI3314 Hypothesis Testing

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## 统计代写|统计与机器学习代考Statistical and Machine Learning代写|Hypothesis Testing

Examples

• Test a proportion: Biased coin ? 200 heads have been found over 300 flips, is it coins biased ?
• Test the association between two variables.
• Exemple height and sex: In a sample of 25 individuals (15 females, 10 males), is female height is different from male height ?
• Exemple age and arterial hypertension: In a sample of 25 individuals is age height correlated with arterial hypertension ?
Steps

Model the data

Fit: estimate the model parameters (frequency, mean, correlation, regression coeficient)

Compute a test statistic from model the parameters.

Formulate the null hypothesis: What would be the (distribution of the) test statistic if the observations are the result of pure chance.

Compute the probability ( $p$-value) to obtain a larger value for the test statistic by chance (under the null hypothesis).

## 统计代写|统计与机器学习代考Statistical and Machine Learning代写|Flip coin: Simplified example

Biased coin ? 2 heads have been found over 3 flips, is it coins biased ?

2. Compute model parameters: $N=3, P=$ the frequency of number of heads over the number of flip: $2 / 3$.
3. Compute a test statistic, same as frequency.
4. Under the null hypothesis the distribution of the number of tail is:

8 possibles configurations, probabilities of differents values for $p$ are: $x$ measure the number of success.

• $P(x=0)=1 / 8$
• $P(x=1)=3 / 8$
• $P(x=2)=3 / 8$
• $P(x=3)=1 / 8$
plt. $\operatorname{bar}([0,1,2,3],[1 / 8,3 / 8,3 / 8,1 / 8]$, width=0.9)
• =plt.xticks $([0,1,2,3],[0,1,2,3])$
plt.xlabel(“Distribution of the number of head over $3 \mathrm{flip}$ under the null hypothesis”)
Text( $0.5,0$, ‘Distribution of the number of head over $3 \mathrm{flip}$ under the null hypothesis’)

# 统计与机器学习代写

## 统计代写|统计与机器学习代考统计与机器学习代写|假设检验

Examples

• 测试比例:有偏硬币?在300次抛掷中发现200个正面，这是硬币偏斜吗?
• 测试两个变量之间的关联。
• 例身高与性别:在25例个体中(15例女性，10例男性)，女性身高是否与男性身高不同
• 例年龄与动脉高血压:在25例个体中，年龄身高与动脉高血压是否相关

## 统计代写|统计与机器学习代考统计与机器学习代写|抛硬币:简化示例

.

1. 对数据进行建模:正面的数量服从二项分布。
2. 计算模型参数:$N=3, P=$正面次数的频率除以抛硬币次数的频率:$2 / 3$
3. 计算一个测试统计量，与frequency相同。
4. 在零假设下，尾巴数量的分布为

8种可能的配置，$p$的不同值的概率是:$x$衡量成功的数量

• $P(x=0)=1 / 8$
• $P(x=1)=3 / 8$
• $P(x=2)=3 / 8$
• $P(x=3)=1 / 8$
plt。$\operatorname{bar}([0,1,2,3],[1 / 8,3 / 8,3 / 8,1 / 8]$, width=0.9)
• =plt。Xticks $([0,1,2,3],[0,1,2,3])$
plt。xlabel(“在零假设下$3 \mathrm{flip}$上人头的数量分布”)
Text($0.5,0$，‘在零假设下$3 \mathrm{flip}$上人头的数量分布’)

## 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。