如果你也在 怎样代写贝叶斯分析Bayesian Analysis 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。贝叶斯分析Bayesian Analysis一种统计推断方法（以英国数学家托马斯-贝叶斯命名），它允许人们将关于人口参数的先验信息与样本中包含的信息证据相结合，以指导统计推断过程。首先指定一个感兴趣的参数的先验概率分布。然后通过应用贝叶斯定理获得并结合证据，为参数提供一个后验概率分布。后验分布为有关该参数的统计推断提供了基础。
贝叶斯分析Bayesian Analysis自1763年以来，我们现在所知道的贝叶斯统计学并没有一个明确的运行。尽管贝叶斯的方法被拉普拉斯和当时其他领先的概率论者热情地接受，但在19世纪却陷入了不光彩的境地，因为他们还不知道如何正确处理先验概率。20世纪上半叶，一种完全不同的理论得到了发展，现在称为频繁主义统计学。但贝叶斯思想的火焰被少数思想家保持着，如意大利的布鲁诺-德-菲内蒂和英国的哈罗德-杰弗里斯。现代贝叶斯运动开始于20世纪下半叶，由美国的Jimmy Savage和英国的Dennis Lindley带头，但贝叶斯推断仍然极难实现，直到20世纪80年代末和90年代初，强大的计算机开始广泛使用，新的计算方法被开发出来。随后，人们对贝叶斯统计的兴趣大增，不仅导致了贝叶斯方法论的广泛研究，也导致了使用贝叶斯方法来解决天体物理学、天气预报、医疗保健政策和刑事司法等不同应用领域的迫切问题。
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统计代写|贝叶斯分析代考Bayesian Analysis代写|Data augmentation
Data augmentation (DA) is a method for using unobserved data or latent variables so as to simplify and facilitate an iterative optimisation or sampling algorithm. There are two basic types of DA: deterministic DA and stochastic $D A$. An example of the former is the EM algorithm as described earlier. Stochastic DA is illustrated in the following example.
Example of stochastic data augmentation
Suppose we wish to sample from a univariate distribution defined by a density $f(x)$ but that this is difficult to do directly. But then, also suppose that we can factor this density as
$$
f(x) \propto g(x) h(x)
$$
where:
$$
g(x)=\int q(u \mid x) d u
$$
$$
\begin{array}{ll}
q(u \mid x) \quad & \text { is the kernel of conditional density for a latent } \
\text { random variable } u \text { given } x \text { which is easy to sample } \
\text { from } \
q(u \mid x) h(x) \quad \begin{array}{l}
\text { defines the kernel of a conditional density for } x \
\text { given } u \text { which is easy to sample from; call this } \
\text { kernel } k(x \mid u)
\end{array}
\end{array}
$$
In such a situation we may define the joint distribution of $u$ and $x$ by the density
$$
f(u, x) \propto q(u \mid x) h(x) .
$$
Then, since both of the conditional distributions (of $u$ given $x$, and of $x$ given $u$ ) are easy to sample from, we may define a suitable Gibbs sampler by the following two steps:
(i) Sample $u^{\prime} \sim q(u \mid x)$
(ii) Sample $x^{\prime} \sim k\left(x \mid u^{\prime}\right)$.
Running this Gibbs sampler will eventually result in a random sample
$$
\left(u_1, x_1\right), \ldots,\left(u_J, x_J\right) \sim \text { iid } f(u, x) \text {. }
$$
Discarding the simulated latent variables $u_1, \ldots, u_J$ then yields the desired sample,
$$
x_1, \ldots, x_J \sim \text { iid } f(x)
$$
This idea can be extended in a straightforward fashion to sampling from a multivariate distribution, i.e. where $x$ is a vector. In such cases, it may be necessary to define several latent variables in the fashion described above.
统计代写|贝叶斯分析代考Bayesian Analysis代写|Introduction to BUGS
We have illustrated the usefulness of MCMC methods by applying them to a variety of statistical contexts. In each case, specialised $\mathrm{R}$ code was used to implement the chosen method. Writing such code is typically time consuming and requires a great deal of attention to details such as choosing suitable tuning constants in the Metropolis-Hastings algorithm.
A software package which can greatly assist with the application of MCMC methods is WinBUGS. This stands for:
Bayesian Inference Using Gibbs Sampling for Microsoft Windows.
The BUGS Project was started in 1989 by a team of statisticians in the UK (at the Medical Research Council Biostatistics Unit, Cambridge, and Imperial College School of Medicine, London) and developed until the latest version WinBUGS 1.4.3 was released in 2007.
WinBUGS 1.4.3 is a stable version of BUGS which is suitable for routine use, even today.
Since 2007, development of BUGS has focused on OpenBUGS, an open source version of the package. In what follows we will only refer to WinBUGS 1.4.3. This is freely available from the official website:
http://www.mrc-bsu.cam.ac.uk/software/bugs/
Figure 8.1 shows this website (as it appeared on 18 February 2015).
Figure 8.2 shows the Wikipedia article on WinBUGS (on the same day): $\mathrm{http}: / /$ en.wikipedia.org/wiki/WinBUGS
The preferred reference for citing WinBUGS in scientific papers is:
Lunn, D.J., Thomas, A., Best, N., and Spiegelhalter, D. (2000).
WinBUGS – A Bayesian modelling framework: Concepts, structure, and extensibility. Statistics and Computing, 10: $325-337$.
贝叶斯分析代写
统计代写|贝叶斯分析代考Bayesian Analysis代写|Data augmentation
数据增强(Data augmentation, DA)是一种使用未观察到的数据或潜在变量来简化和促进迭代优化或抽样算法的方法。数据分析有两种基本类型:确定性数据分析和随机数据分析$D A$。前者的一个例子是前面描述的EM算法。下面的例子说明了随机数据分析。
随机数据扩充的例子
假设我们希望从密度$f(x)$定义的单变量分布中抽样，但这很难直接做到。然后，假设我们可以将这个密度分解为
$$
f(x) \propto g(x) h(x)
$$
其中:
$$
g(x)=\int q(u \mid x) d u
$$
$$
\begin{array}{ll}
q(u \mid x) \quad & \text { is the kernel of conditional density for a latent } \
\text { random variable } u \text { given } x \text { which is easy to sample } \
\text { from } \
q(u \mid x) h(x) \quad \begin{array}{l}
\text { defines the kernel of a conditional density for } x \
\text { given } u \text { which is easy to sample from; call this } \
\text { kernel } k(x \mid u)
\end{array}
\end{array}
$$
在这种情况下，我们可以通过密度
$$
f(u, x) \propto q(u \mid x) h(x) .
$$
定义$u$和$x$的联合分布。然后，由于这两个条件分布($u$给定$x$, $x$给定$u$)都很容易采样，我们可以通过以下两个步骤定义一个合适的吉布斯采样器:
(i)样本$u^{\prime} \sim q(u \mid x)$
(ii)样本$x^{\prime} \sim k\left(x \mid u^{\prime}\right)$ .
运行这个吉布斯采样器将最终产生一个随机样本
$$
\left(u_1, x_1\right), \ldots,\left(u_J, x_J\right) \sim \text { iid } f(u, x) \text {. }
$$
丢弃模拟的潜在变量$u_1, \ldots, u_J$然后产生所需的样本，
$$
x_1, \ldots, x_J \sim \text { iid } f(x)
$$
这个想法可以以一种直接的方式扩展到从多变量分布中采样，即$x$是一个向量。在这种情况下，可能需要以上述方式定义几个潜在变量。
统计代写|贝叶斯分析代考Bayesian Analysis代写|Introduction to BUGS
我们已经通过将MCMC方法应用于各种统计上下文来说明它们的有用性。在每种情况下，都使用专门的$\mathrm{R}$代码来实现所选的方法。编写这样的代码通常非常耗时，并且需要非常注意细节，例如在Metropolis-Hastings算法中选择合适的调优常数。WinBUGS是一个对MCMC方法的应用有很大帮助的软件包。这代表:
使用Gibbs抽样的Microsoft Windows贝叶斯推理。
BUGS项目于1989年由英国的一组统计学家(剑桥大学医学研究委员会生物统计部门和伦敦帝国理工学院医学院)启动，并一直开发到2007年发布最新版本WinBUGS 1.4.3。
WinBUGS 1.4.3是BUGS的稳定版本，即使在今天也适合日常使用。
自2007年以来，BUGS的开发一直集中在OpenBUGS上，这是该软件包的开源版本。在接下来的内容中，我们将只参考WinBUGS 1.4.3。这可以从官方网站免费获得:
http://www.mrc-bsu.cam.ac.uk/software/bugs/
图8.1显示了这个网站(2015年2月18日的样子)。
图8.2显示了维基百科关于WinBUGS的文章(在同一天):$\mathrm{http}: / /$ en.wikipedia.org/wiki/WinBUGS
在科学论文中引用WinBUGS的首选参考文献是:
Lunn, d.j.， Thomas, A.， Best, N.， and Spiegelhalter, D.(2000)。一个贝叶斯建模框架:概念、结构和可扩展性。统计与计算，10:$325-337$ .
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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。
