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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|Analysis of Birth Weights of Lambs
Harville and Fenech (1985) presented a dataset of birth weights of lambs and used it to illustrate the analysis of linear mixed models. The observations consist of birth weights of 62 single-birth male lambs. These lambs were progenies of 23 rams, so that each lamb had a different dam. The ages of the dams were recorded as a covariate. A second covariate was the (distinct) population lines. There were two control lines and three selection lines.
We record the data in Table $1.2$ in a way different from Harville and Fenech (1985) so that it better matches the linear mixed model introduced below. In this model, the sire (ram) effects are considered random effects. The random effects are nested within lines and thus are denoted by $s_{i j}, 1 \leq i \leq 5, j=1, \ldots, n_i$, where $n_1=n_2=n_3=4, n_4=3$, and $n_5=8$. The $s_{i j}$ s are assumed independent and normally distributed with mean 0 and variance $\sigma_s^2$. The age of the dam, which is a categorical variable with three categories numbered 1 (1-2 years), 2 (2-3 years), and 3 (over 3 years), is considered as a fixed covariate. Let $x_{i j k, 1}=1$ if the age of the $k$ th dam corresponding to the $j$ th sire in line $i$ is in category 1 , and $x_{i j k, 1}=0$ otherwise; similarly, let $x_{i j k, 2}=1$ if the age of the $k$ th dam corresponding to the $j$ th sire in line $i$ is in category 2 , and $x_{i j k, 2}=0$ otherwise. Another fixed effect is the line effect, denoted by $l_i, i=1, \ldots, 5$. Finally, the random errors $e_{i j k}, 1 \leq i \leq 5,1 \leq$ $j \leq n_i, k=1, \ldots, n_{i j}$ are added to the model to represent the variation due to the environment and other unexplained factors. The $e_{i j k} \mathrm{~s}$ are assumed independent and normally distributed with mean 0 and variance $\sigma_e^2$ and independent of the $s_{i j} \mathrm{~s}$. The last assumption may be interpreted as that the sire effects are orthogonal to the environmental effects. Here $n_{i j}$ is the number of measures in the $(i, j)$ cell. For example, $n_{11}=1, n_{13}=6$, and $n_{42}=2$. A linear mixed model can be expressed as
$$
y_{i j k}=l_i+a_1 x_{i j k, 1}+a_2 x_{i j k, 2}+s_{i j}+e_{i j k},
$$
$i=1, \ldots, 5, j=1, \ldots, n_i$, and $k=1, \ldots, n_{i j}$. It can be formulated in the standard form (1.1); that is,
$$
y=X \beta+Z s+e,
$$
where $y=\left(y_{111}, y_{121}, \ldots, y_{585}\right)^{\prime}$ is the vector of all the observations, $\beta=$ $\left(l_1, \ldots, l_5, a_1, a_2\right)^{\prime}$ is the vector of all the fixed effects, $X$ is the matrix of covariates corresponding to $\beta, s=\left(s_{11}, s_{12}, \ldots, s_{58}\right)^{\prime}$ is the vector of sire effects, $Z$ is the design matrix corresponding to $s$, and $e=\left(e_{111}, e_{121}, \ldots, e_{585}\right)^{\prime}$ is the vector of errors. For example, verify that the first row of $X$ is $(1,0,0,0,0,1,0)$ and the 13 th row of $X$ is $(0,1,0,0,0,0,0)$. Note that $X$ is of full rank. Also note that $Z$ is a standard design matrix in that it consists of zeros and ones; there is exactly one 1 in each row, and at least one 1 in each column.
统计代写|广义线性模型代写Generalized linear model代考|Analysis of Hip Replacements Data
In this section, we use a dataset presented by Hand and Crowder (1996) regarding hip replacements to illustrate the iterative WLS method of longitudinal data analysis introduced in Sect. 1.4.3. Thirty patients were involved in this study. Each patient was measured 4 times, once before the operation and three times after, for hematocrit, TPP, vitamin E, vitamin A, urinary zinc, plasma zinc, hydroxyproline (in milligrams), hydroxyproline (index), ascorbic acid, carotene, calcium, and plasma phosphate (12 variables). One important feature of the data is that there is considerable amount of missing observations. In fact, most of the patients have at least 1 missing observation for all 12 measured variables; hence, the data are (seriously) unbalanced.
We consider two of the measured variables: hematocrit and calcium. The first variable was considered by Hand and Crowder (1996) who used the data to assess age, sex, and time differences. The authors assumed an equi-correlated model and obtained Gaussian estimates of regression coefficients and variance components (i.e., MLE under normality). Here we take a robust approach without assuming a specific covariance structure. The covariates consist of the same variables as suggested by Hand and Crowder. The variables include an intercept, sex, occasion dummy variables (three), sex by occasion interaction dummy variables (three), age, and age by sex interaction. For the hematocrit data, the I-WLS algorithm converged in seven iterations. The results are shown in Table 1.5. The first row is I-WLS estimates corresponding to, from left to right, intercept, sex, occasions (three), sex by occasion interaction (three), age, and age by sex interaction; the second row is the standard errors corresponding to the I-WLS estimates; the third row is the Gaussian maximum likelihood estimates obtained by Hand and Crowder (1996, pp. 106) included for comparison.
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|ANALYSIS OF BIRTH WEIGHTS OF LAMBS
哈维尔和费内克 1985 提出了一个羔羊出生体重的数据集，并用它来说明线性混合模型的分析。观䕓结果包括 62 只单胎雄性青羊的出生体重。这些羔羊是 23 只公羊 的后代，因此每只㷱羊都有不同的母羊。大坝的年龄被记录为协变量。第二个协变量是distinct人口线。有两条对照线和三条选择线。
我们将数据记录在表中 $1.2$ 与 Harville 和 Fenech 不同 1985 使其更好地匹配下面介绍的线性混合模型。在这个模型中，父亲 $r a m$ 效应被认为是随机效应。随机效应嵌 套在行内，因此表示为 $s_{i j}, 1 \leq i \leq 5, j=1, \ldots, n_i$ ，在哪里 $n_1=n_2=n_3=4, n_4=3$ ，和 $n_5=8$. 这 $s_{i j}$ 被假定为独立且正态分布，均值为 0 ，方差为 $\sigma_s^2$. 大 坝的年龄，这是一个分类变量，三个类别编号为 $11-2$ years, $22-3$ years, 和 3 over 3 years, 被认为是一个固定的协变量。让 $x_{i j k, 1}=1$ 如果年龄 $k$ 大坝对应于 $j$ 公 公 $i$ 属于第 1 类，并且 $x_{i j k, 1}=0$ 否则; 同样，让 $x_{i j k, 2}=1$ 如果年龄 $k$ 大坝对应于 $j$ 公公 $i$ 属于第 2 类，并且 $x_{i j k, 2}=0$ 否则。另一个固定效应是线效应，表示为
$l_i, i=1, \ldots, 5$. 最后，随机淏差 $e_{i j k}, 1 \leq i \leq 5,1 \leq j \leq n_i, k=1, \ldots, n_{i j}$ 被添加到模型中以表示由于环境和其他无法解释的因禡引起的变化。这 $e_{i j k}$ 假设为独 立且正态分布，均值为 0 ，方差为 $\sigma_e^2$ 并且独立于 $s_{i j} \mathrm{~s}$. 最后一个假设可以解释为父系效应与环境效应正交。这里 $n_{i j}$ 是措施的数量 $(i, j)$ 细胞。例如，
$n_{11}=1, n_{13}=6 ，$ 和 $n_{42}=2$. 线性混合模型可以表示为
$$
y_{i j k}=l_i+a_1 x_{i j k, 1}+a_2 x_{i j k, 2}+s_{i j}+e_{i j k},
$$
$i=1, \ldots, 5, j=1, \ldots, n_i$ ， 和 $k=1, \ldots, n_{i j}$. 可以制定成标准形式 $1.1$; 那是，
$$
y=X \beta+Z s+e,
$$
在哪里 $y=\left(y_{111}, y_{121}, \ldots, y_{585}\right)^{\prime}$ 是所有观测值的向量， $\beta=\left(l_1, \ldots, l_5, a_1, a_2\right)^{\prime}$ 是所有固定效应的向量， $X$ 是对应于的协变量矩阵 $\beta, s=\left(s_{11}, s_{12}, \ldots, s_{58}\right)^{\prime}$ 是 父系效应的向量， $Z$ 是对应的设计矩阵 $s$ ，和 $e=\left(e_{111}, e_{121}, \ldots, e_{585}\right)^{\prime}$ 是误差向量。例如，验证第一行 $X$ 是 $(1,0,0,0,0,1,0)$ 和第 13 行 $X$ 是 $(0,1,0,0,0,0,0)$. 注 意 $X$ 是满级。另请注意 $Z$ 是一个标准设计矩阵，它由零和一组成；每行恰好有一个 1 ，每列至少有一个 1 。
统计代写广义线性模型代写GENERALIZED LINEAR MODEL代 考|ANALYSIS OF HIP REPLACEMENTS DATA
在本节中，我们使用 Hand 和 Crowder 提供的数据集1996关于骷关节置换，以说明 Sect 中介绍的纵向数据分析的迭代 WLS 方法。1.4.3. 三十名患者参与了这项研 䥻和血浆磷酸盐12variables. 数据的一个重要特征是存在大量缺失的观测值。事实上，对于所有 12 个测量变量，大多数患者至少有 1 个缺失观察值；因此，数据 是seriously不平衡。
我们考虑两个测量变量：血细胞比容和䥻。Hand 和 Crowder 考虑了第一个变量1996谁使用这些数据来评估年龄、性别和时间差异。作者假设一个等相关模型并获 得回归系数和方差分量的高斯估计i.e., MLEundernormality. 在这里，我们采用稳健的方法，而不假设特定的协方差结构。协变量由 Hand 和 Crowder 建议的 相同变量组成。变量包括截距、性别、场合虚拟变量three, 性别按场合交互虚拟变量three、年龄和年齡按性别交互。对于血细胞比容数据， I-WLS 算法在七次迭 代中收敛。结果如表1.5所示。第一行是 I-WLS 估计对应，从左到右，截距，性别，场合three，按场合互动的性别three, 年齢, 和年龄的性别互动; 第二行是对应于 I-WLS 估计的标准误；第三行是 Hand 和 Crowder 得到的高斯最大似然估计1996, pp. 106包括用于比较。
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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。
