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广义线性模型Generalized linear model是由John Nelder和Robert Wedderburn提出的，作为统一其他各种统计模型的一种方式，包括线性回归、逻辑回归和泊松回归。他们提出了一种迭代加权的最小二乘法，用于模型参数的最大似然估计。最大似然估计仍然很流行，是许多统计计算软件包的默认方法。其他方法，包括贝叶斯方法和最小二乘法对方差稳定反应的拟合，已经被开发出来。
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统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Effect of Air Pollution Episodes on Children
Laird and Ware (1982) discussed an example of analysis of the effect of air pollution episodes on pulmonary function. About 200 school children were examined under normal conditions, then during an air pollution alert, and on three successive weeks following the alert. One of the objectives was to determine whether the volume of air exhaled in the first second of a forced exhalation, denoted by $\mathrm{FEV}_1$, was depressed during the alert.
Note that in this case the data were longitudinally collected with five observational times common for all of the children. Laird and Ware proposed the following simple linear mixed model for analysis of the longitudinal data: $y_{i j}=$ $\beta_j+\alpha_i+\epsilon_{i j}, i=1, \ldots, m, j=1, \ldots, 5$, where $\beta_j$ is the mean $\mathrm{FEV}1$ for the $j$ th observational time, $\alpha_i$ is a random effect associated with the $i$ th child, $\epsilon{i j}$ is an error term, and $m$ is the total number of children involved in the study. It is assumed that the random effects are independent and distributed as $N\left(0, \sigma^2\right)$, the errors are independent and distributed as $N\left(0, \tau^2\right)$, and the random effects and errors are independent. It should be mentioned that some measurements were missing in this study. However, the above model can be modified to take this into account. In particular, the number of observations for the $i$ th individual may be denoted by $n_i$, where $1 \leq n_i \leq 5$.
Based on the model, Laird and Ware analyzed the data using methods to be described in the sequel, with the following findings: (i) a decline in mean $\mathrm{FEV}_1$ was observed on and after the alert day; and (ii) the variances and covariances for the last four measurements were larger than those involving the baseline day. The two authors further studied the problem of identification of sensitive subgroups or individuals most severely affected by the pollution episode using a more complicated linear mixed model.
统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Genome-Wide Association Study
Genome-wide association study (GWAS), which typically refers to examination of associations between up to millions of genetic variants in the genome and certain traits of interest among unrelated individuals, has been very successful for detecting genetic variants that affect complex human traits/diseases in the past decade. As a result, tens of thousands of single-nucleotide polymorphisms (SNPs) have been reported to be associated with at least one trait/disease at the genome-wide significance level ( p-value $\leq 5 \times 10^{-8}$ ). In spite of the success, these significantly associated SNPs only account for a small portion of the genetic factors underlying complex human traits/diseases. For example, human height is a highly heritable trait with an estimated heritability of around $80 \%$. This means that $80 \%$ of the height variation in the population can be attributed to genetic factors (Visscher et al. 2008). Based on large-scale GWAS, about 180 genetic loci have been reported to be significantly associated with human height (Allen et al. 2010). However, these loci together can explain only about $5-10 \%$ of variation of human height (e.g., Allen et al. 2010). This “gap” between the total genetic variation and the variation that can be explained by the identified genetic loci is universal among many complex human traits/diseases and is referred to in the literature as the “missing heritability” (e.g., Maher 2008).
One possible explanation for the missing heritability is that many SNPs jointly affect the phenotype, while the effect of each SNP is too weak to be detected at the genome-wide significance level. To address this issue, Yang et al. (2010) used a linear mixed model (LMM)-based approach to estimate the total amount of human height variance that can be explained by all common SNPs assayed in GWAS. They showed that $45 \%$ of the human height variance can be explained by those SNPs, providing compelling evidence for this explanation: A large proportion of the heritability is not “missing,” but rather hidden among many weak-effect SNPs. These SNPs may require a much larger sample size to be detected at the genomewide significance level.
广义线性模型代写
统计代写|广义线性模型代写GENERALIZED LINEAR MODEL代 考|EFFECT OF AIR POLLUTION EPISODES ON CHILDREN
莱尔德和洁具 1982 讨论了空气污染事件对肺功能影响的分析示例。大约 200 名学童在正常条件下接受了检龺，然后是在空气污染檠报期间以及警报之后的连续三 周。其中一个目标是确定在强制呼气的第一秒内呼出的空气量是否为 $\mathrm{FEV}1$ ，警报期间情绪低落。 请注意，在这种情况下，数据是纵向收集的，所有儿童共有五次观察时间。Laird and Ware 提出了以下简单的线性混合模型来分析纵向数据： $y{i j}=$ $\beta_j+\alpha_i+\epsilon_{i j}, i=1, \ldots, m, j=1, \ldots, 5$ ， 在哪里 $\beta_j$ 是平均值FEV1为了 j观䕓时间， $\alpha_i$ 是与 $i$ 第一个孩子， $\epsilon i j$ 是一个误差项，并且 $m$ 是参与研究的儿童总数。假 设随机效应是独立的并且分布为 $N\left(0, \sigma^2\right)$, 误差是独立的并且分布为 $N\left(0, \tau^2\right)$ ，并且随机效应和误差是独立的。应该提到的是，这项研究中缺少一些测量值。但 是，可以修改上述模型以考虑到这一点。特别是，观察的数量 $i$ 个人可以表示为 $n_i$ ，在哪里 $1 \leq n_i \leq 5$.
其于该模型，Laird 和 Ware 使用续集中描述的方法分析数据，得出以下发现： $i$ 均值下降FEV $\mathrm{F}_1$ 在警戒日及之后观察到；和 $i i$ 最后四次测量的方差和协方差大于基线 日的方差和协方差。两位作者使用更复杂的线性混合模型进一步研究了识别受污染事件影响最严重的敏感亚群或个体的问题。
统计代写广义线性模型代写GENERALIZED LINEAR MODEL代 考|GENOME-WIDE ASSOCIATION STUDY
全基因组关联研究 $G W A S$ ，这通常是指检龺基因组中多达数百万个遗传变异与无关个体中某些感兴趣的特征之间的关联，在过去十年中，它在检测影响复杂人类 特征/疾病的遗传变异方面非常成功。结果，数以万计的单核苷酸多态性 $S N P s$ 据报道，在全基因组显着性水平上与至少一种性状/疾病相关
$p-$ value $\$ \leq 5 \times 10^{-8} \$$. 尽管取得了成功，但这些显着相关的 SNP 仅占复杂人类特征/疾病背后遗传因塐的一小部分。例如，人类身高是一个高度可遗传的特
征，估计遗传力约为 $80 \%$. 这意味着 $80 \%$ 人口中的身高变化可归因于遗传因塐Visscheretal. 2008. 基于大规模 GWAS，据报道约有 180 个其因位点与人类身高显着 相关Allenetal. 2010. 然而，这些基因座一起只能解释 $5-10 \%$ 人的身高变化e. g., Allenetal. 2010 . 总遗传变异与可通过已识别基因位点解释的变异之间的这种 “差距”在许多复杂的人类特征/疾病中是普遍存在的，在文献中被称为“缺失的遗传力”e. g., Maher 2008 .
遗传力缺失的一种可能解释是，许多 SNP共同影响表型，而每个 SNP 的影响太弱而无法在全其因组显着性水平上检测到。为了解决这个问题，Yang等人。2010使 用线性混合模型 $L M M$-基于方法来估计可以通过在 GWAS 中分析的所有常见 SNP来解释的人类身高变化的总量。他们表明 $45 \%$ 这些 SNP 可以解释人类身高差异， 为这种解释提供了令人信服的证据：很大一部分遗传力不是“缺失”的，而是隐藏在许多弱效应 SNP 中。这些 SNP 可能需要在全基因组显着性水平上检测到更大的样 本量。
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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。
