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|The Poisson Postulates

The Poisson distribution can be derived from a set of basic assumptions, sometimes called the Poisson postulates. These assumptions relate to the physical properties of the process under consideration. While, generally speaking, the assumptions are not very easy to verify, they do provide an experimenter with a set of guidelines for considering whether the Poisson will provide a reasonable model. For a more complete treatment of the Poisson postulates, see the classic text by Feller (1968) or Barr and Zehna (1983).
Theorem 3.8.1 For each $t \geq 0$, let $N_t$ be an integer-valued random variable with the following properties. (Think of $N_t$ as denoting the number of arrivals in the time period from time 0 to time t.)
i) $N_0=0$
(start with no arrivals)
ii) $s<t \Rightarrow N_s$ and $N_t-N_s$ are independent.
$\left(\begin{array}{l}\text { arrivals in disjoint time } \ \text { periods are independent }\end{array}\right)$ iv) $\lim {t \rightarrow 0} \frac{P\left(N_t=1\right)}{t}=\lambda$ $\left(\begin{array}{c}\text { arrival probability proportional } \ \text { to period length, if length is small }\end{array}\right)$ v) $\lim {t \rightarrow 0} \frac{P\left(N_t>1\right)}{t}=0$
(no simultaneous arrivals)
If $i-v$ hold, then for any integer $n$,
$$
P\left(N_t=n\right)=e^{-\lambda t} \frac{(\lambda t)^n}{n !}
$$
that is, $N_t \sim \operatorname{Poisson}(\lambda t)$.
The postulates may also be interpreted as describing the behavior of objects spatially (for example, movement of insects), giving the Poisson application in spatial distributions.

统计代写|统计推断代考Statistical Inference代写|Chebychev and Beyond

Ghosh and Meeden (1977) discuss the fact that Chebychev’s Inequality is very conservative and is almost never attained. If we write $\bar{X}_n$ for the mean of the random variables $X_1, X_2, \ldots, X_n$, then Chebychev’s Inequality states
$$
P\left(\left|\bar{X}_n-\mu\right| \geq k \sigma\right) \leq \frac{1}{n k^2} .
$$
They prove the following theorem.
Theorem 3.8.2 If $0<\sigma<\infty$, then
a. If $n=1$, the inequality is attainable for $k \geq 1$ and unattainable for $0<k<1$.
b. If $n=2$, the inequality is attainable if and only if $k=1$.
c. If $n \geq 3$, the inequality is not attainable.
Examples are given for the cases when the inequality is attained. Most of their technical arguments are based on the following inequality, known as Markov’s Inequality.
Lemma 3.8.3 (Markov’s Inequality) If $P(Y \geq 0)=1$ and $P(Y=0)<1$, then, for any $r>0$,
$$
P(Y \geq r) \leq \frac{\mathrm{E} Y}{r}
$$
with equality if and only if $P(Y=r)=p=1-P(Y=0), 0<p \leq 1$.
Markov’s Inequality can then be applied to the quantity
$$
Y=\frac{\left(\bar{X}_n-\mu\right)^2}{\sigma^2}
$$
to get the above results.
One reason Chebychev’s Inequality is so loose is that it puts no restrictions on the underlying distribution. With the additional restriction of unimodality, we can get tighter bounds and the inequalities of Gauss and Vysochanskii-Petunin.

统计推断代写

统计代写|统计推断代考Statistical Inference代写|The Poisson Postulates

泊松分布可以由一组基本假设(有时称为泊松假设)推导出来。这些假设与所考虑的过程的物理性质有关。虽然，一般来说，这些假设不太容易验证，但它们确实为实验者提供了一套指导方针，以考虑泊松是否会提供一个合理的模型。有关泊松假设的更完整的处理，请参阅Feller(1968)或Barr和Zehna(1983)的经典文本。
定理3.8.1对于每个$t \geq 0$，设$N_t$为一个具有以下性质的整数值随机变量。(考虑$N_t$表示从时间0到时间t的时间段内到达的数量。)
i) $N_0=0$
(从没有到达开始)
ii) $s<t \Rightarrow N_s$和$N_t-N_s$是独立的。
$\left(\begin{array}{l}\text { arrivals in disjoint time } \ \text { periods are independent }\end{array}\right)$ iv) $\lim {t \rightarrow 0} \frac{P\left(N_t=1\right)}{t}=\lambda$$\left(\begin{array}{c}\text { arrival probability proportional } \ \text { to period length, if length is small }\end{array}\right)$ v) $\lim {t \rightarrow 0} \frac{P\left(N_t>1\right)}{t}=0$
(不同时到达)
如果$i-v$成立，那么对于任何整数$n$，
$$
P\left(N_t=n\right)=e^{-\lambda t} \frac{(\lambda t)^n}{n !}
$$
即$N_t \sim \operatorname{Poisson}(\lambda t)$ .
这些假设也可以解释为描述空间对象的行为(例如，昆虫的运动)，给出泊松在空间分布中的应用。

统计代写|统计推断代考Statistical Inference代写|Chebychev and Beyond

Ghosh和Meeden(1977)讨论了一个事实，即Chebychev不等式是非常保守的，几乎从未得到过。如果我们写 $\bar{X}_n$ 求随机变量的均值 $X_1, X_2, \ldots, X_n$，则Chebychev不等式状态
$$
P\left(\left|\bar{X}_n-\mu\right| \geq k \sigma\right) \leq \frac{1}{n k^2} .
$$他们证明了下面的定理。
定理 $0<\sigma<\infty$，则
a。如果 $n=1$，不平等是可以达到的 $k \geq 1$ 是无法企及的 $0<k<1$.
b。如果 $n=2$，当且仅当不等式可以达到 $k=1$.
c。如果 $n \geq 3$，不平等是不可能实现的。
给出了满足不等式的例子。他们的大多数技术论点都是基于以下不等式，即马尔可夫不等式。
引理3.8.3 (Markov不等式)如果 $P(Y \geq 0)=1$ 和 $P(Y=0)<1$那么，对于任何 $r>0$，
$$
P(Y \geq r) \leq \frac{\mathrm{E} Y}{r}
$$
与相等当且仅当 $P(Y=r)=p=1-P(Y=0), 0<p \leq 1$.
马尔科夫不等式可以应用于量
$$
Y=\frac{\left(\bar{X}_n-\mu\right)^2}{\sigma^2}
$$
得到上述结果。
Chebychev不等式如此松散的一个原因是它对底层分布没有限制。利用单模性的附加限制，我们可以得到更严格的界和Gauss不等式和vysochanski – petunin不等式。

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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。