如果你也在 怎样代写统计推断Statistical Inference 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。统计推断Statistical Inference是利用数据分析来推断概率基础分布的属性的过程。推断性统计分析推断人口的属性，例如通过测试假设和得出估计值。假设观察到的数据集是从一个更大的群体中抽出的。

统计推断Statistical Inference（可以与描述性统计进行对比。描述性统计只关注观察到的数据的属性，它并不依赖于数据来自一个更大的群体的假设。在机器学习中，推理一词有时被用来代替 “通过评估一个已经训练好的模型来进行预测”；在这种情况下，推断模型的属性被称为训练或学习（而不是推理），而使用模型进行预测被称为推理（而不是预测）；另见预测推理。

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统计代写|统计推断代考Statistical Inference代写|Models and Data

There are two main aspects of statistical inference: description of data and model analysis. In the description of data, one attempts to summarize a set of data with a smaller set of numbers. Grades in the classroom are summarized by the average, votes in a state are summarized by a percentage, etc… This smaller description of the data is useful for both practical and theoretical reasons. It is more expedient to communicate a small set of numbers than the entire data set, and it is almost always the case that the detailed properties of a set of data are not relevant to the questions that you are asking.
A model refers to a mathematical structure which is used to approximate the underlying causes of the data, and unify seemingly unrelated problems. One may have a (mathematical) model for a coin flip which ignores all of the details of the flip, the bounce, and the catch and summarizes the possible results by a single number: the chance that the coin will come up heads. You may then use that same model to describe the voting behavior of citizens during a presidential election, or to describe the radioactive decay of particles in a physics experiment. The mathematics is identical, but the interpretation of the components of the model will be different depending on the problem. Models simplify, by summarizing data with a small set of causes, and they are used for inference, allowing one to predict the outcome of subsequent events.
The goal of statistical inference is then to take data, and update our knowledge about various possible models that can describe the data. This often means deciding which of several models is the most likely. It can also entail the refinement of a single model, given the new data. All of these activities are closely related to (and perhaps identical to) the methods in science. What we are trying to do is make the best inferences from the data, improve our inferences as new data come in, and plan what data would be the most useful to improve our inferences. In a nutshell, the approach is:
Initial Inference + New Data $\rightarrow$ Improved Inference
In order to deal with a wide variety of problems, we require a minimal amount of mathematical structure and notation, which we introduce in this chapter.

统计代写|统计推断代考Statistical Inference代写|What is Probability?

When you think about probability, the first things that might come to mind are coin flips (“there’s a 50-50 chance of landing heads”), weather reports (“there’s a $20 \%$ chance of rain today”), and political polls (“the incumbent candidate is leading the challenger $53 \%$ to $47 \%$ “). When we speak about probability, we speak about a percentage chance $(0 \%-100 \%)$ for something to happen, although we often write the percentage as a decimal number, between o and 1 . If the probability of an event is o then it is the same as saying that you are certain that the event will never happen. If the probability is 1 then you are certain that it will happen. Life is full of uncertainty, so we assign a number somewhere between o and 1 to describe our state of knowledge of the certainty of an event. The probability that you will get struck by lightning sometime in your life is $p=0.0002$, or 1 out of 500o. Statistical inference is simply the inference in the presence of uncertainty. We try to make the best decisions we can, given incomplete information.

One can think of probability as a mathematical short-hand for the common sense statements we make in the presence of uncertainty. This short-hand, however, becomes a very powerful tool when our common sense is not up to the task of handling the complexity of a problem. Thus, we will start with examples that will perhaps seem simple and obvious, and move to examples where it would be a challenge for you to determine the answer without the power of statistical inference.
Let’s walk through a simple set of examples to establish the notation, and some of the basic mathematical properties of probabilities.

Card Game
A simple game can be used to explore all of the facets of probability. We use a standard set of cards (Figure 1.1) as the starting point, and use this system to set up the intuition, as well as the mathematical notation and structure for approaching probability problems.

like:
$$
\text { simple card game } \equiv\left{\begin{array}{l}
\text { From a standard initially shuffled } \
\text { deck, we draw one card, note what } \
\text { card it is and set it aside. We then } \
\text { draw another card, note what card } \
\text { it is and set it aside. Continue until } \
\text { there are no more cards, noting each } \
\text { one along the way. }
\end{array}\right.
$$

统计推断代写

统计代写|统计推断代考Statistical Inference代写|Models and Data

统计推断主要有两个方面:数据描述和模型分析。在描述数据时，人们试图用一组较小的数字来概括一组数据。课堂上的成绩是用平均值来概括的，一个州的投票是用百分比来概括的，等等……这种对数据的较小描述在实践和理论上都很有用。交流一小组数字比交流整个数据集更方便，而且几乎总是会出现这样的情况:一组数据的详细属性与您所问的问题无关。
模型是一种数学结构，用于近似数据的潜在原因，并将看似无关的问题统一起来。一个人可能有一个抛硬币的(数学)模型，它忽略了抛硬币、反弹和接住的所有细节，并将可能的结果总结为一个数字:硬币正面朝上的几率。然后，您可以使用相同的模型来描述总统选举期间公民的投票行为，或者描述物理实验中粒子的放射性衰变。数学是相同的，但模型的组成部分的解释将根据问题的不同而不同。模型通过用一小组原因总结数据来简化，它们用于推理，允许人们预测后续事件的结果。统计推断的目标是获取数据，并更新我们对可以描述数据的各种可能模型的知识。这通常意味着决定几个模型中哪一个是最有可能的。它还可能需要在给定新数据的情况下对单个模型进行细化。所有这些活动都与科学方法密切相关(也许是相同的)。我们要做的是从数据中做出最好的推断，随着新数据的出现而改进我们的推断，并计划哪些数据对改进我们的推断最有用。简而言之，方法是:
初始推理+新数据$\rightarrow$改进推理
为了处理各种各样的问题，我们需要最少量的数学结构和符号，我们将在本章中介绍。

统计代写|统计推断代考Statistical Inference代写|What is Probability?

当你想到概率时，首先想到的可能是抛硬币(“正面朝上的概率是50％”)、天气报告(“今天有$20 \%$下雨的可能性”)和政治民意调查(“现任候选人以$53 \%$对$47 \%$领先挑战者”)。当我们说概率时，我们说的是某件事发生的百分比$(0 \%-100 \%)$，尽管我们经常把百分比写成十进制，在0到1之间。如果一件事发生的概率是0，那就等于说你肯定这件事永远不会发生。如果概率是1，那么你确定它会发生。生活充满了不确定性，所以我们用一个介于0和1之间的数字来描述我们对事件确定性的认知状态。你一生中被闪电击中的概率是$p=0.0002$，也就是1 / 5000。统计推断就是在存在不确定性的情况下进行的推断。在信息不完整的情况下，我们尽量做出最好的决定。
我们可以把概率看作是我们在不确定性面前所作的常识性陈述的数学简写。然而，当我们的常识不能胜任处理复杂问题的任务时，这种速记法就变成了一个非常强大的工具。因此，我们将从看起来简单而明显的例子开始，然后转向对您来说在没有统计推断的情况下确定答案是一个挑战的例子。
让我们通过一组简单的例子来建立符号，以及概率的一些基本数学性质。
纸牌游戏
一个简单的游戏可以用来探索概率的所有方面。我们使用一组标准卡片(图1.1)作为起点，并使用该系统来建立直觉，以及接近概率问题的数学符号和结构。
like:
$$
\text { simple card game } \equiv\left{\begin{array}{l}
\text { From a standard initially shuffled } \
\text { deck, we draw one card, note what } \
\text { card it is and set it aside. We then } \
\text { draw another card, note what card } \
\text { it is and set it aside. Continue until } \
\text { there are no more cards, noting each } \
\text { one along the way. }
\end{array}\right.
$$

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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。