如果你也在 怎样代写统计与机器学习Statistical and Machine Learning STAT3888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。统计与机器学习Statistical and Machine Learning机器学习（ML）是一个致力于理解和建立 “学习 “方法的研究领域，也就是说，利用数据来提高某些任务的性能的方法。机器学习算法基于样本数据（称为训练数据）建立模型，以便在没有明确编程的情况下做出预测或决定。机器学习算法被广泛用于各种应用，如医学、电子邮件过滤、语音识别和计算机视觉，在这些应用中，开发传统算法来执行所需任务是困难的或不可行的。

统计与机器学习Statistical and Machine Learning机器学习的一个子集与计算统计学密切相关，计算统计学专注于使用计算机进行预测，但并非所有的机器学习都是统计学习。数学优化的研究为机器学习领域提供了方法、理论和应用的领域。数据挖掘是一个相关的研究领域，专注于通过无监督学习进行探索性数据分析。机器学习的一些实现方式以模仿生物大脑工作的方式使用数据和神经网络。

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统计代写|统计与机器学习代考Statistical and Machine Learning代写|Flip coin: Real Example

Biased coin ? 60 heads have been found over 100 flips, is it coins biased ?

Model the data: number of heads follow a Binomial disctribution.

Compute model parameters: $N=100, \mathrm{P}=60 / 100$.

Compute a test statistic, same as frequency.

Compute a test statistic: 60/100.

Under the null hypothesis the distribution of the number of tail $(k)$ follow the binomial distribution of parameters $\mathrm{N}=100, \mathrm{P}=0.5$ :
$$
\operatorname{Pr}\left(X=k \mid H_0\right)=\operatorname{Pr}(X=k \mid n=100, p=0.5)=\left(\begin{array}{c}
100 \
k
\end{array}\right) 0.5^k(1-0.5)^{(100-k)}
$$
$$
\begin{aligned}
P\left(X=k \geq 60 \mid H_0\right) &=\sum_{k=60}^{100}\left(\begin{array}{c}
100 \
k
\end{array}\right) 0.5^k(1-0.5)^{(100-k)} \
&=1-\sum_{k=1}^{60}\left(\begin{array}{c}
100 \
k
\end{array}\right) 0.5^k(1-0.5)^{(100-k)}, \text { the cumulative distribution function. }
\end{aligned}
$$
Use tabulated binomial distribution

统计代写|统计与机器学习代考Statistical and Machine Learning代写|One sample ??-test

The one-sample $t$-test is used to determine whether a sample comes from a population with a specific mean. For example you want to test if the average height of a population is $1.75 \mathrm{~m}$.
1 Model the data
Assume that height is normally distributed: $X \sim \mathcal{N}(\mu, \sigma)$, ie:
$$
\begin{aligned}
\text { height } t_i &=\text { average height over the population }+\text { error }_i \
x_i &=\bar{x}+\varepsilon_i
\end{aligned}
$$
The $\varepsilon_i$ are called the residuals
2 Fit: estimate the model parameters
$\bar{x}, s_x$ are the estimators of $\mu, \sigma$.
3 Compute a test statistic
In testing the null hypothesis that the population mean is equal to a specified value $\mu_0=1.75$, one uses the statistic:
$$
t=\frac{\bar{x}-\mu_0}{s_x / \sqrt{n}}
$$
Remarks: Although the parent population does not need to be normally distributed, the distribution of the population of sample means, $\bar{x}$, is assumed to be normal. By the central limit theorem, if the sampling of the parent population is independent then the sample means will be approximately normal.
4 Compute the probability of the test statistic under the null hypotheis. This require to have the distribution of the $\mathrm{t}$ statistic under $H_0$.

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|抛硬币:真实例子

.

有偏见的硬币?在100次抛掷中发现60个正面，这是硬币偏心吗?

对数据进行建模:正面的数量遵循二项分布

计算模型参数:$N=100, \mathrm{P}=60 / 100$ . .

计算测试统计值，与频率相同

计算一个测试统计:60/100

在零假设下，尾巴数量的分布$(k)$遵循参数$\mathrm{N}=100, \mathrm{P}=0.5$:
$$
\operatorname{Pr}\left(X=k \mid H_0\right)=\operatorname{Pr}(X=k \mid n=100, p=0.5)=\left(\begin{array}{c}
100 \
k
\end{array}\right) 0.5^k(1-0.5)^{(100-k)}
$$
$$
\begin{aligned}
P\left(X=k \geq 60 \mid H_0\right) &=\sum_{k=60}^{100}\left(\begin{array}{c}
100 \
k
\end{array}\right) 0.5^k(1-0.5)^{(100-k)} \
&=1-\sum_{k=1}^{60}\left(\begin{array}{c}
100 \
k
\end{array}\right) 0.5^k(1-0.5)^{(100-k)}, \text { the cumulative distribution function. }
\end{aligned}
$$
使用表二项分布

统计代写|统计与机器学习代考统计和机器学习代写|一个样本??-test

单样本 $t$-test用于确定样本是否来自具有特定均值的总体。例如，你想测试一个群体的平均身高是否 $1.75 \mathrm{~m}$.
1对数据进行建模
假设高度服从正态分布: $X \sim \mathcal{N}(\mu, \sigma)$，即
$$
\begin{aligned}
\text { height } t_i &=\text { average height over the population }+\text { error }_i \
x_i &=\bar{x}+\varepsilon_i
\end{aligned}
$$
The $\varepsilon_i$ 拟合:估计模型参数
$\bar{x}, s_x$ 的估计值是 $\mu, \sigma$
3计算一个检验统计量
在检验零假设时，总体均值等于一个指定的值 $\mu_0=1.75$，一个使用统计信息:
$$
t=\frac{\bar{x}-\mu_0}{s_x / \sqrt{n}}
$$
备注:虽然亲本总体不需要正态分布，但样本总体的分布意味着， $\bar{x}$，被认为是正常的。根据中心极限定理，如果亲本总体的抽样是独立的，那么样本均值将近似正态。
4计算在零假设下测试统计量的概率。这就要求有了分布 $\mathrm{t}$ 统计资料 $H_0$.

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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。