如果你也在 怎样代写广义线性模型Generalized linear model STAT3022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。广义线性模型Generalized linear model在统计学中，是普通线性回归的灵活概括。广义线性模型通过允许线性模型通过一个链接函数与响应变量相关，并允许每个测量值的方差大小是其预测值的函数，从而概括了线性回归。
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|A Note on Finding the MLE
By definition, the MLE is the global maximum of the (log-)likelihood function. A method that, in principle, ensures finding the MLE is called the “fine grid.” The idea is to divide the parameter space into (many) small subspaces, or grids, and compute the value of the log-likelihood at a given point within each grid. Then, by comparing the values of the log-likelihood at those points, one obtains an approximate global maximum of the log-likelihood. As the grid becomes finer, the approximation becomes more accurate. However, this method is impractical for the calculation of MLE in most applications, or empirical studies, of linear mixed models, especially if the parameter is multidimensional.
Alternatively, one may look for a stationary point that is a solution to the ML equation. Several cases may occur as a result: (i) the solution is a global maximum; (ii) the solution is a local maximum; and (iii) the solution is something else (e.g., local minimum, saddle point). In case of (i), the goal of finding the MLE is achieved. In cases of (ii) and (iii), the goal is not achieved, but there is a way to separate these two cases by computing the Hessian matrix of the log-likelihood, which is supposed to be negative definite at a local maximum. Because one is unsure whether the solution found is a global maximum, a successful implementation of this method may require finding all of the solutions to the ML equation, comparing the values of the log-likelihood among these solutions, and with the values of the log-likelihood on the boundary of the parameter space in order to identify the global maximum. Sometimes such a procedure is also quite expensive, even impractical, especially if the number of solutions is unknown. Some methods have been discussed in Sect. 1.6.1 regarding computation of the MLE. All of these methods lead to, at least, a local maximum of the log-likelihood function. The same discussion also applies to REML estimation.
Alternatively, Gan and Jiang (1999) proposed a statistical method for identifying whether a given root is the global maximizer of the likelihood function. Their method consists of a test for the global maximum or, more precisely, a test for the asymptotic efficiency of a root to the ML equation. Unfortunately, the Gan-Jiang test applies only to the case of i.i.d. observations with a single (one-dimensional) parameter. Some extension of the method is needed to be applicable to mixed effects models.
统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Note on Matrix X Not Being Full Rank
If $X$ is not of full rank, the matrix $X^{\prime} V^{-1} X$ will be singular. However, most of the results in this chapter still hold with $\left(X^{\prime} V^{-1} X\right)^{-1}$ replaced by $\left(X^{\prime} V^{-1} X\right)^{-}$, where $M^{-}$represents the generalized inverse of matrix $M$ (see Appendix A.4). For example, $\left(X^{\prime} V^{-1} X\right)^{-1}$ in the definitions of $\hat{\beta}$ in (1.9) and $P$ in (1.11) can be replaced by $\left(X^{\prime} V^{-1} X\right)^{-}$.
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|A NOTE ON FINDING THE MLE
根据定义，MLE 是全局最大值log-似然函数。原则上确保找到 MLE 的方法称为“精细网格”。思路是将参数空间划分为 many小子空间或网格，并计算每个网格内给 定点的对数似然值。然后，通过比较这些点的对数似然值，可以获得对数似然的近似全局最大值。随着网格变得更细，近似值变得更准确。然而，在线性混合模型 的大多数应用或经验研究中，这种方法对于 MLE 的计算是不切实际的，尤其是在参数是多维的情况下。
或者，可以寻找作为 ML方程解的驻点。结果可能会出现几种情况： $i$ 解是全局最大值; $i i$ 解是局部最大值；和 iii解决方寔是别的
e. g., localminimum, saddlepoint. 的情况下i, 就达到了寻找 MLE的目的。在以下情况下i $i$ 和 $i i i$ ，目标没有实现，但是有一种方法可以通过计算对数似然的
Hessian矩阵来区分这两种情况，该对数似然应该在局部最大值处是负定的。由于不确定所找到的解是否为全局最大值，因此该方法的成功实施可能需要找到 ML方
程的所有解，比较这些解之间的对数似然值，并与对数的值 -参数空间边界上的似然性，以识别全局最大值。有时这样的程序也非常昂贵，甚至不切实际，尤其是
在解决方䒺的数量末知的情况下。一些方法已经在 Sect 中讨论过。1.6.1 关于 MLE的计算。所有这些方法至少导致对数似然函数的局部最大值。
或者，甘和江1999提出了一种统计方法，用于识别给定的根是否是似然函数的全局最大化器。他们的方法包括对全局最大值的测试，或者更准确地说，是对 ML方
程的根的崭近效率的测试。不幸的是，Gan-Jiang检验仅适用于具有单个one-dimensional范围。需要对该方法进行一些扩展以适用于混合效应模型。
统计代写|广义线性模型代写GENERALIZED LINEAR MODEL代 考|NOTE ON MATRIX X NOT BEING FULL RANK
如果 $X$ 不是满秩的，矩阵 $X^{\prime} V^{-1} X$ 将是单数。但是，本章中的大多数结果仍然成立 $\left(X^{\prime} V^{-1} X\right)^{-1}$ 取而代之 $\left(X^{\prime} V^{-1} X\right)^{-}$，在郋里 $M^{-}$表示矩阵的广义逆 $M$
seeAppendixA.4. 例如， $\left(X^{\prime} V^{-1} X\right)^{-1}$ 在定义中 $\hat{\beta}$ 在 $1.9$ 和 $P$ 在 $1.11$ 可以腊换为 $\left(X^{\prime} V^{-1} X\right)^{-}$.
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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。
