如果你也在 怎样代写生存模型Survival Models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。生存模型Survival Models是统计学的一个分支，用于分析一个事件发生前的预期持续时间，如生物体的死亡和机械系统的故障。这一课题在工程上被称为可靠性理论或可靠性分析，在经济学上被称为持续时间分析或持续时间模型，在社会学上被称为事件历史分析。生存分析试图回答某些问题，例如，在一定时间内存活的人口比例是多少？在那些生存下来的人中，他们的死亡或失败率是多少？能否考虑到死亡或失败的多种原因？特定的环境或特征如何增加或减少生存的概率？

生存模型Survival Models为了回答这些问题，有必要对 “寿命 “进行定义。在生物生存的情况下，死亡是毫不含糊的，但对于机械可靠性来说，故障可能没有很好的定义，因为很可能有一些机械系统的故障是部分的，是一个程度问题，或者在时间上没有其他定位。即使在生物问题中，一些事件（例如，心脏病发作或其他器官衰竭）也可能具有同样的模糊性。下面概述的理论假设在特定时间有明确定义的事件；其他情况可能由明确考虑模糊事件的模型来处理更好。

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统计代写|生存模型代考Survival Models代写|WHAT IS A SURVIVAL MODEL

A survival model is a probability distribution for a special kind of random variable.
Suppose an air conditioning unit is being operated in a laboratory with the room temperature kept at a very high level. The unit begins to function at time $t=0$, and we are interested in the probability that the unit will still be functioning at any future time $t$ in general. Symbolically we will denote this probability by $S(t)$.
The random variable we are considering here, called $T$, is defined to be the time of failure of the entity known to exist at time $t=0$, and is therefore frequently called the failure time random variable. Now if $T$ is the time of failure, then the probability of still functioning at time $t$ is the same as the probability that the failure time is later (mathematically greater) than the value of $t$. Formally,
$$
S(t)=\operatorname{Pr}(T>t)
$$
By the nature of $T$ it is clear that $T \geq 0$, that $S(0)=1$, and that $S(t)$ is a nonincreasing function. We will assume $\lim _{t \rightarrow \infty} S(t)=0$.
Now if $T$ is the time of failure of an entity which exists at $t=0$, then $T$ is also the future lifetime of this entity measured from $t=0$. Writers on this subject will somewhat freely interchange these equivalent def initions of $T$ as “failure time” or “length of future lifetime.” Although some consistency might be convenient, the reader should have no difficulty in dealing with these interchanges.

统计代写|生存模型代考Survival Models代写The Select Model

Consider a survival model to be used for making insurance calculations with respect to persons selected for insurance coverage at age $x$ (assumed to be an integer). We see that the issuance of insurance constitutes the initial event defining time $t=0$ as described in the prior section, and the model is to give probabilities of still being alive at time $t$ in general. For example, if we are still thinking in terms of our $S(t)$ function, then $S(10)$ gives the probability of surviving to time $t=10$ (probably measured in years). But surely we would agree that $S(10)$ should have a different value if $x=25$ when $t=0$ than if $x=55$ at that time. In other words, in such cases $S(t)$ alone is insufficient for our needs. We need an $S(t)$ which also depends, in one way or another, on the value of $x$ when $t=0$. We will use the symbol $S(t ; x)$ in such cases.
In this context, the age at selection, $x$, is called a concomitant variable. We still view time since selection, $t$, as our primary variable of interest, but must reflect $x$, somehow, in our survival model $S(t ; x)$.
The standard actuarial approach is to simply have a separate $S(t)$ for each value of $x$. Then the survival model for each selection age is viewed as a function of $t$ only, but the appropriate model for use in any given case would depend on $x$.
Age at selection is not the only concomitant variable that is known to have an influence on survival. Another important one is sex, and this concomitant variable would probably also be reflected by having separate survival models for males and females. Still another example would be smokers vs. nonsmokers. If a survival model has been designed to reflect all three of these concomitant variables, as well as the primary variable of time since selection, then we might use the symbol $S(t ; x, m, s)$ to denote the model appropriate for use with male smokers who were age $x$ at selection.
We will further discuss these survival models with concomitant variables later in the text. For now we are mainly concerned with introducing the idea that a factor other than time since the initial event can affect survival, and that age at the initial event (selection) is an obvious example of this.

生存模型代考

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生存模型是一类特殊随机变量的概率分布。假设一个空调机组在实验室中运行，室温保持在很高的水平。单位开始工作的时间 $t=0$，我们感兴趣的是该装置在未来任何时候仍能正常工作的概率 $t$ 总的来说。我们用符号表示这个概率 $S(t)$.
我们在这里考虑的随机变量叫做 $T$，定义为该时间已知存在的实体失效的时间 $t=0$，因此常称为失效时间随机变量。现在如果 $T$ 故障发生的时间，那么此时还能正常工作的概率是多少 $t$ 是否与故障时间晚于(数学上大于)的概率相同 $t$． 正式的，
$$
S(t)=\operatorname{Pr}(T>t)
$$
根据…的性质 $T$ 很明显 $T \geq 0$，那 $S(0)=1$，还有 $S(t)$ 是一个非递增函数。我们假设 $\lim _{t \rightarrow \infty} S(t)=0$.
现在如果 $T$ 一个实体的失效时间是存在于 $t=0$那么， $T$ 这个实体的未来寿命也是从 $t=0$． 在这个主题上的作者会在某种程度上自由地交换这些等价的定义 $T$ 如“故障时间”或“未来寿命长度”。尽管一些一致性可能会很方便，但读者在处理这些交换时应该没有困难。

统计代写|生存模型代考Survival Models代写The Select Model

考虑一个生存模型，用于对年龄为$x$(假设为整数)的投保人进行保险计算。我们看到，保险的签发构成了定义时间$t=0$的初始事件，如前一节所述，该模型一般是给出在$t$时间仍然活着的概率。例如，如果我们仍然考虑$S(t)$函数，那么$S(10)$给出存活到$t=10$时间(可能以年为单位)的概率。但是我们肯定会同意$S(10)$应该有一个不同的值，如果$x=25$当$t=0$与$x=55$在那个时候。换句话说，在这种情况下，$S(t)$本身不足以满足我们的需要。我们需要一个$S(t)$，它也以某种方式依赖于$t=0$时$x$的值。在这种情况下，我们将使用符号$S(t ; x)$。
在这种情况下，选择时的年龄$x$被称为伴随变量。我们仍然将选择后的时间$t$视为我们感兴趣的主要变量，但必须在我们的生存模型$S(t ; x)$中以某种方式反映$x$。
标准的精算方法是简单地为$x$的每个值单独设置一个$S(t)$。然后，每个选择年龄的生存模型被视为$t$的函数，但在任何给定情况下使用的适当模型将取决于$x$。
选择年龄并不是已知对生存有影响的唯一伴随变量。另一个重要的因素是性别，这个伴随的变量可能也反映在雄性和雌性的不同生存模式上。还有一个例子是吸烟者和不吸烟者。如果设计了一个生存模型来反映所有这三个伴随变量，以及自选择以来的主要时间变量，那么我们可以使用符号$S(t ; x, m, s)$来表示适合用于选择时年龄为$x$的男性吸烟者的模型。
我们将在后面的文本中进一步讨论这些带有伴随变量的生存模型。现在，我们主要关心的是引入这样一种观点，即自初始事件以来的时间以外的因素可以影响生存，而初始事件(选择)时的年龄就是一个明显的例子。

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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。