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|Exponential Distribution Assumptions

If both death and withdrawal are assumed to have exponential distributions (constant forces) over $(x, x+1)$, then, from Section 3.5 , we have the values $\mu_{x+u}^{(d)}=\mu^{(d)}, 1-u_{u-r} q_{x+r}^{\prime(d)}=e^{-(u-r) \mu^{(d)}}$, and $1-{ }{u-r} q{x+r}^{\prime(w)}=e^{-(u-r) \mu^{(u)}}$. Equation $(5.14 \mathrm{a})$ then becomes
$$
\begin{aligned}
{ }{s-r} q{x+r}^{(d)} & =\int_r^s\left[1-{ }{u-r} q{x+r}^{\prime(w)}\right]\left[1-{ }{u-r} q{x+r}^{\prime(d)}\right] \mu_{x+u}^{(d)} d u \
& =\mu^{(d)} \int_r^s e^{-(u-r)\left(\mu^{(o)}+\mu^{(w)}\right)} d u \
& =\frac{\mu^{(d)}}{\mu^{(d)}+\mu^{(w)}}\left[1-e^{-(s-r)\left(\mu^{(o)}+\mu^{(w)}\right)}\right] .
\end{aligned}
$$
Similarly, Equation (5.14b) becomes
$$
{ }{s-r} q{x+r}^{(w)}=\frac{\mu^{(w)}}{\mu^{(d)}+\mu^{(w)}}\left[1-e^{-(s-r)\left(\mu^{(d)}+\mu^{(w)}\right)}\right]
$$
Substitution of (6.35a) and (6.35b) into the basic moment Equations (6.29a) and $(6.29 \mathrm{~b})$, respectively, results in
$$
E\left[D_x\right]=\sum_{i=1}^n \frac{\mu^{(d)}}{\mu^{(d)}+\mu^{(w)}}\left[1-e^{-\left(s_i-r_i\right)\left(\mu^{(\infty)}+\mu^{(m)}\right)}\right]=d_x
$$
and
$$
E\left[W_x\right]=\sum_{i=1}^n \frac{\mu^{(w)}}{\mu^{(d)}+\mu^{(w)}}\left[1-e^{-\left(s_i-r_i\right)\left(\mu^{(o)}+\mu^{(w)}\right)}\right]=w_x
$$
Again, the necessity of a numerical solution of these equations for $\hat{\boldsymbol{\mu}}^{(d)}$ and $\hat{\mu}^{(w)}$ is obvious.

统计代写|生存模型代考Survival Models代写|Hoem’s Approach to Moment Estimation in a Double-Decrement Environment

The mathematical difficulty inherent in the solution of (6.29a) and (6.29b) vates us to find a different, simpler, approach to moment estimation in the double-decrement environment. One such approach is the actuarial approach, to be described in Section 6.4; another is Hoem’s approach (see Hoem [36]), which we present at this time.

For person $i$, who enters $(x, x+1]$ at age $x+r_i$, Hoem contemplates a theoretical age scheduled for withdrawal, say $x+t_i$, in the same manner that there is an age scheduled for exit due to the ending of the observation period, which we have called $x+s_i$. The difference is that $x+s_i$ is known when person $i$ enters $(x, x+1]$, whereas $x+t_i$ is not known (except, according to Hoem, to a Laplacian demon). For those persons with $t_i<s_i$, the values of $t_i$ become known, a posteriori, as the sample experience unfolds and the withdrawals are observed.

Using the exposure interpretation of the moment estimator developed in Section 6.2.3, we find exposure of $\left(s_i-r_i\right)$ if person $i$ survives to the scheduled ending age, and exposure of $\left(t_i-r_i\right)$ if person $i$ withdraws at age $x+t_i<x+s_i$ (i.e., survives to the “scheduled” withdrawal age). But what is the exposure for those who die in $(x, x+1]$ ?

In Section 6.2.3 it was emphasized that the appropriate exposure for a death was the scheduled exposure $\left(s_i-r_i\right)$, in a single-decrement environment. Now in our double-decrement environment, we will still use the scheduled exposure for a death, but the scheduled exposure is now $\left(s_i-r_i\right)$ or $\left(t_i-r_i\right)$, whichever is less. In other words, if a person had an unknown scheduled withdrawal time of $t_i<s_i$, and died before time $t_i$, this scheduled withdrawal time would never become known. This person should contribute $\left(t_i-r_i\right)$, but we can never know what $t_i$ is (or would have been).

生存模型代考

统计代写|生存模型代考Survival Models代写|Exponential Distribution Assumptions

如果假设死亡和撤退都在$(x, x+1)$上具有指数分布(恒定力)，那么，从第3.5节中，我们得到值$\mu_{x+u}^{(d)}=\mu^{(d)}, 1-u_{u-r} q_{x+r}^{\prime(d)}=e^{-(u-r) \mu^{(d)}}$和$1-{ }{u-r} q{x+r}^{\prime(w)}=e^{-(u-r) \mu^{(u)}}$。式($(5.14 \mathrm{a})$)变为
$$
\begin{aligned}
{ }{s-r} q{x+r}^{(d)} & =\int_r^s\left[1-{ }{u-r} q{x+r}^{\prime(w)}\right]\left[1-{ }{u-r} q{x+r}^{\prime(d)}\right] \mu_{x+u}^{(d)} d u \
& =\mu^{(d)} \int_r^s e^{-(u-r)\left(\mu^{(o)}+\mu^{(w)}\right)} d u \
& =\frac{\mu^{(d)}}{\mu^{(d)}+\mu^{(w)}}\left[1-e^{-(s-r)\left(\mu^{(o)}+\mu^{(w)}\right)}\right] .
\end{aligned}
$$
同理，式(5.14b)变为
$$
{ }{s-r} q{x+r}^{(w)}=\frac{\mu^{(w)}}{\mu^{(d)}+\mu^{(w)}}\left[1-e^{-(s-r)\left(\mu^{(d)}+\mu^{(w)}\right)}\right]
$$
将式(6.35a)和式(6.35b)分别代入基本矩式(6.29a)和基本矩式$(6.29 \mathrm{~b})$得到
$$
E\left[D_x\right]=\sum_{i=1}^n \frac{\mu^{(d)}}{\mu^{(d)}+\mu^{(w)}}\left[1-e^{-\left(s_i-r_i\right)\left(\mu^{(\infty)}+\mu^{(m)}\right)}\right]=d_x
$$
和
$$
E\left[W_x\right]=\sum_{i=1}^n \frac{\mu^{(w)}}{\mu^{(d)}+\mu^{(w)}}\left[1-e^{-\left(s_i-r_i\right)\left(\mu^{(o)}+\mu^{(w)}\right)}\right]=w_x
$$
对于$\hat{\boldsymbol{\mu}}^{(d)}$和$\hat{\mu}^{(w)}$这两个方程的数值解的必要性也是显而易见的。

统计代写|生存模型代考Survival Models代写|Hoem’s Approach to Moment Estimation in a Double-Decrement Environment

解(6.29a)和式(6.29b)固有的数学困难促使我们在双减量环境中找到一种不同的、更简单的矩估计方法。其中一种方法是精算方法，将在第6.4节中描述;另一种是Hoem的方法(见Hoem[36])，我们在此介绍。
对于在年龄$x+r_i$时进入$(x, x+1]$的人$i$， Hoem考虑了一个预定退出的理论年龄，例如$x+t_i$，就像由于观察期结束而计划退出的年龄一样，我们称之为$x+s_i$。不同之处在于，当人$i$输入$(x, x+1]$时，$x+s_i$是已知的，而$x+t_i$是未知的(根据Hoem的说法，除非是拉普拉斯妖)。对于那些$t_i<s_i$的人，$t_i$的值是已知的，后验的，随着样本经验的展开和提取的观察。
使用第6.2.3节中开发的矩估计量的暴露解释，我们发现如果人$i$存活到预定的结束年龄$\left(s_i-r_i\right)$的暴露，以及如果人$i$在年龄$x+t_i<x+s_i$时取款(即存活到“预定的”取款年龄)$ \left(t_i-r_i\right)$的暴露。但在$(x, x+1) $中死亡的人的风险敞口是多少?
第6.2.3节强调，在单减量环境中，死亡的适当暴露是预定暴露$\left(s_i-r_i\right)$。现在，在我们的双减量环境中，我们仍然将对死亡使用计划暴露，但是计划暴露现在是$\left(s_i-r_i\right)$或$\left(t_i-r_i\right)$，取较小者。换句话说，如果一个人有一个未知的计划取款时间$t_i<s_i$，并且在时间$t_i$之前死亡，那么这个计划取款时间将永远不会被知道。这个人应该贡献$\left(t_i-r_i\right)$，但是我们永远不知道$t_i$是什么(或者应该是什么)。

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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。