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|The three steps of Bayesian data analysis

This book is concerned with practical methods for making inferences from data using probability models for quantities we observe and for quantities about which we wish to learn. The essential characteristic of Bayesian methods is their explicit use of probability for quantifying uncertainty in inferences based on statistical data analysis.
The process of Bayesian data analysis can be idealized by dividing it into the following three steps:
Setting up a full probability model – a joint probability distribution for all observable and unobservable quantities in a problem. The model should be consistent with knowledge about the underlying scientific problem and the data collection process.
Conditioning on observed data: calculating and interpreting the appropriate posterior distribution – the conditional probability distribution of the unobserved quantities of ultimate interest, given the observed data.
Evaluating the fit of the model and the implications of the resulting posterior distribution: how well does the model fit the data, are the substantive conclusions reasonable, and how sensitive are the results to the modeling assumptions in step 1? In response, one can alter or expand the model and repeat the three steps.
Great advances in all these areas have been made in the last forty years, and many of these are reviewed and used in examples throughout the book. Our treatment covers all three steps, the second involving computational methodology and the third a delicate balance of technique and judgment, guided by the applied context of the problem. The first step remains a major stumbling block for much Bayesian analysis: just where do our models come from? How do we go about constructing appropriate probability specifications? We provide some guidance on these issues and illustrate the importance of the third step in retrospectively evaluating the fit of models. Along with the improved techniques available for computing conditional probability distributions in the second step, advances in carrying out the third step alleviate to some degree the need to assume correct model specification at the first attempt. In particular, the much-feared dependence of conclusions on ‘subjective’ prior distributions can be examined and explored.

统计代写|贝叶斯分析代考Bayesian Analysis代写|General notation for statistical inference

Statistical inference is concerned with drawing conclusions, from numerical data, about quantities that are not observed. For example, a clinical trial of a new cancer drug might be designed to compare the five-year survival probability in a population given the new drug to that in a population under standard treatment. These survival probabilities refer to a large population of patients, and it is neither feasible nor ethically acceptable to experiment on an entire population. Therefore inferences about the true probabilities and, in particular, their differences must be based on a sample of patients. In this example, even if it were possible to expose the entire population to one or the other treatment, it is never possible to expose anyone to both treatments, and therefore statistical inference would still be needed to assess the causal inference – the comparison between the observed outcome in each patient and that patient’s unobserved outcome if exposed to the other treatment.
We distinguish between two kinds of estimands – unobserved quantities for which statistical inferences are made-first, potentially observable quantities, such as future observations of a process, or the outcome under the treatment not received in the clinical trial example; and second, quantities that are not directly observable, that is, parameters that govern the hypothetical process leading to the observed data (for example, regression coefficients). The distinction between these two kinds of estimands is not always precise, but is generally useful as a way of understanding how a statistical model for a particular problem fits into the real world.

贝叶斯分析代写

统计代写|贝叶斯分析代考Bayesian Analysis代写|The three steps of Bayesian data analysis

这本书是关于使用概率模型对我们观察到的数量和我们希望学习的数量进行数据推断的实用方法。贝叶斯方法的本质特征是它们明确地使用概率来量化基于统计数据分析的推断中的不确定性。
贝叶斯数据分析的过程可以理想地分为以下三个步骤:
建立一个全概率模型——一个问题中所有可观测量和不可观测量的联合概率分布。该模型应与有关潜在科学问题和数据收集过程的知识相一致。
对观测数据的调节:计算和解释适当的后验分布——给定观测数据，最终感兴趣的未观测数量的条件概率分布。
评估模型的拟合性和由此产生的后验分布的含义:模型与数据的拟合程度如何，实质性结论是否合理，结果对步骤1中的建模假设有多敏感?作为响应，可以更改或扩展模型并重复这三个步骤。在过去的四十年里，所有这些领域都取得了巨大的进步，其中许多都在全书的例子中得到了回顾和使用。我们的处理涵盖了所有三个步骤，第二个涉及计算方法，第三个是技术和判断的微妙平衡，由问题的应用背景指导。第一步仍然是许多贝叶斯分析的主要绊脚石:我们的模型是从哪里来的?我们如何构建合适的概率规范?我们对这些问题提供了一些指导，并说明了第三步在回顾性评估模型拟合中的重要性。随着第二步计算条件概率分布技术的改进，第三步的进展在一定程度上减轻了在第一次尝试时假设正确模型规范的需要。特别是，人们非常担心的结论对“主观”先验分布的依赖可以被检查和探索。

统计代写|贝叶斯分析代考Bayesian Analysis代写|General notation for statistical inference

统计推断涉及从数值数据中得出关于未观察到的量的结论。例如，一种新的抗癌药物的临床试验可能被设计用来比较服用新药的人群与接受标准治疗的人群的五年生存率。这些生存概率指的是大量患者，在整个人群中进行实验既不可行，在道德上也不可接受。因此，关于真实概率的推断，特别是它们之间的差异，必须基于病人的样本。在这个例子中，即使有可能让整个人群接受一种或另一种治疗，也不可能让任何人同时接受两种治疗，因此仍然需要统计推断来评估因果推断——将每个患者的观察结果与该患者接受另一种治疗后未观察到的结果进行比较。
我们区分两种估计——首先进行统计推断的未观察到的数量，潜在的可观察到的数量，例如对一个过程的未来观察，或临床试验示例中未接受的治疗下的结果;其次是不能直接观察到的量，即控制导致观察到的数据的假设过程的参数(例如，回归系数)。这两种估计之间的区别并不总是精确的，但是作为一种理解特定问题的统计模型如何适应现实世界的方法，通常是有用的。

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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。