如果你也在 怎样代写广义线性模型Generalized linear modelPHC7098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。广义线性模型Generalized linear model由John Nelder和Robert Wedderburn提出的，作为统一其他各种统计模型的一种方式，包括线性回归、逻辑回归和泊松回归。
广义线性模型Generalized linear model涵盖了所有这些情况，它允许响应变量具有任意的分布（而不是简单的正态分布），允许响应变量的任意函数（链接函数）随预测因子线性变化（而不是假设响应本身必须线性变化）。例如，上述预测海滩出席者人数的情况通常用泊松分布和对数联系来建模，而预测海滩出席概率的情况通常用伯努利分布（或二项分布，取决于问题的确切表述方式）和对数（或对数）联系函数来建模。
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统计代写|广义线性模型代考Generalized linear model代考|The general equivalence theorem
The quantity $\phi(\boldsymbol{x}, \xi, \boldsymbol{\beta})$ is known as the Fréchet derivative. Clearly it depends on the design $\xi$ and the parameter vector $\boldsymbol{\beta}$. However, for the investigation of a candidate design, $\xi$, the values of $\xi$ and $\boldsymbol{\beta}$ are fixed, and the derivative is regarded as a function of $\boldsymbol{x}$, the support point of the design $\xi_{1}$.
Let us consider how we would expect the derivative $\phi(\boldsymbol{x}, \xi, \boldsymbol{\beta})$ to behave at different values of $\boldsymbol{x}$.
- If $\boldsymbol{x}$ is equal to one of the support points of $\xi$, we would expect no change in $\psi[\boldsymbol{M}(\xi, \boldsymbol{\beta})]$; that is, the gradient would be zero. This is true whether or not $\xi$ is the optimal design.
- If $\xi$ is the optimal design, i.e., it minimises $\psi[\boldsymbol{M}(\xi, \boldsymbol{\beta})]$, then a movement in the direction of any non-support point would in fact increase $\psi[\boldsymbol{M}(\xi, \boldsymbol{\beta})]$ i.e., the gradient would be positive.
- If $\xi$ is not the optimal design, so it does not minimise $\psi[\boldsymbol{M}(\xi, \boldsymbol{\beta})]$, then there will be some potential support points $\boldsymbol{x}$ whose inclusion in $\xi$ would decrease $\psi[\boldsymbol{M}(\xi, \boldsymbol{\beta})]$. Moving in the direction of $\xi_{1}$ would give a negative gradient.
This is the rationale behind the general equivalence theorem.
General equivalence theorem (Kiefer \& Wolfowitz, 1960)
The following three conditions are equivalent on the optimal design $\xi^{*}$. - The design $\xi^{*}$ minimises $\psi(\xi)$.
- The minimum value over $\mathcal{X}$ of $\phi(\boldsymbol{x}, \xi, \boldsymbol{\beta})$ is maximised by the design $\xi^{*}$.
- The minimum value over $\mathcal{X}$ of $\phi\left(\boldsymbol{x}, \xi^{}, \boldsymbol{\beta}\right)$ is 0 , and this value occurs at each of the support points of $\xi^{}$.
统计代写|广义线性模型代考Generalized linear model代考|Where next?
We have now covered the general theory of D- and $\mathrm{D}_{S}$-optimal designs for GLMs. In the next three chapters, we will look at data from specific distributions, in particular the Bernoulli and Poisson distributions. These are the two distributions most often assumed in work on GLMs, and specific attention will be paid to each distribution in turn.
广义线性模型代写
统计代写|广义线性模型代考GENERALIZED LINEAR MODEL代 考|THE GENERAL EQUIVALENCE THEOREM
数量 $\phi(\boldsymbol{x}, \xi, \boldsymbol{\beta})$ 被称为 Fréchet 导数。显然这取决于设计 $\xi$ 和参数向量 $\beta$. 然而，对于候选设计的调亘， $\xi$, 的值 $\xi$ 和 $\beta$ 是固定的，并且导数鿆认为是 $x$, 设计的支撑点 $\xi_{1}$. 让我们考虑如何期望导数 $\phi(x, \xi, \beta)$ 表现在不同的价值观 $x$.
如果 $\boldsymbol{x}$ 等于的支持点之一 $\xi$, 我们预计没有变化 $\psi[\boldsymbol{M}(\xi, \boldsymbol{\beta})]$; 也就是说，梯度为䨌。这是真的，无论是否 $\xi$ 是最优设计。
如果 $\xi$ 是最优设计，即它最小化 $\psi[\boldsymbol{M}(\xi, \boldsymbol{\beta})]$, 那么在任何非支撑点的方向上的运动实际上都会增加 $\psi[\boldsymbol{M}(\xi, \boldsymbol{\beta})]$ 即，梯度为正。
如果 $\xi$ 不是最优设计，所以它不会最小化 $\psi[\boldsymbol{M}(\xi, \boldsymbol{\beta})]$ ，那么就会有一些潜在的支撑点 $\boldsymbol{x}$ 其包含在 $\xi$ 会感少 $\psi[\boldsymbol{M}(\xi, \boldsymbol{\beta})]$. 向着的方向移动 $\xi_{1}$ 会给出一个负梯度。
这就是 般等价定理背后的基本原埋
一般等价定理Kie fer\&Wolfowitz, 1960
以下三个条件在最优设计上是等价的 $\xi^{*}$
该决计 $\xi^{\star}$ 最小化 $\psi(\xi)$
最小值超过 $\mathcal{X}$ 的 $\phi(\boldsymbol{x}, \xi, \boldsymbol{\beta})$ 通过设计最大化 $\xi^{*}$.
统计代写|广义线性模型代考GENERALIZED LINEAR MODEL代 考|WHERE NEXT?
我们现在已经介绍了 D-和D $S_{S}$ – GLM 的优化设计。在接下来的三章中，我们将研究来自特定分布的数据，特别是伯努利和泊松分布。这是 GLM 工作中最常假设的两个分
布，将依次特别关注每个分布。
统计代写|广义线性模型代考Generalized linear model代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。
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。
