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多元统计分析Multivariate Statistical Analysis在此重定向。在数学上的用法，见多变量微积分。多变量统计是统计学的一个分支，包括同时观察和分析一个以上的结果变量。多变量统计涉及到理解每一种不同形式的多变量分析的不同目的和背景，以及它们之间的关系。多变量统计在某一特定问题上的实际应用可能涉及几种类型的单变量和多变量分析，以了解变量之间的关系以及它们与所研究问题的相关性。
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统计代写|多元统计分析代考Multivariate Statistical Analysis代考|THE ORGANIZATION OF DATA
Throughout this text, we are going to be concerned with analyzing measurements made on several variables or characteristics. These measurements (commonly called $\mathrm{data}$ ) must frequently be arranged and displayed in various ways. For example, graphs and tabular arrangements are important aids in data analysis. Summary numbers, which quantitatively portray certain features of the data, are also necessary to any description.
We now introduce the preliminary concepts underlying these first steps of data organization.
Arrays
Multivariate data arise whenever an investigator, seeking to understand a social or physical phenomenon, selects a number $p \geqslant 1$ of variables or characters to record. The values of these variables are all recorded for each distinct item, individual, or experimental unit.
We will use the notation $x_{j k}$ to indicate the particular value of the $k$ th variable that is observed on the $j$ th item, or trial. That is,
$$
x_{j k}=\text { measurement of the } k \text { th variable on the } j \text { th item }
$$
Consequently, $n$ measurements on $p$ variables can be displayed as follows:
$\begin{array}{ccccccc} & \text { Variable 1 } & \text { Variable 2 } & \cdots & \text { Variable } k & \cdots & \text { Variable } \ \text { Item 1: } & x_{11} & x_{12} & \cdots & x_{1 k} & \cdots & x_{1 p} \ \text { Item 2: } & x_{21} & x_{22} & \cdots & x_{2 k} & \cdots & x_{2 p} \ \vdots & \vdots & \vdots & & \vdots & & \vdots \ \text { Item } j: & x_{j 1} & x_{j 2} & \cdots & x_{j k} & \cdots & x_{j p} \ \vdots & \vdots & \vdots & & \vdots & & \vdots \ \text { Item } n: & x_{n 1} & x_{n 2} & \cdots & x_{n k} & \cdots & x_{n p}\end{array}$
统计代写|多元统计分析代考Multivariate Statistical Analysis代考|Descriptive Statistics
A large data set is bulky, and its very mass poses a serious obstacle to any attempt to visually extract pertinent information. Much of the information contained in the data can be assessed by calculating certain summary numbers, known as descriptive statistics. For example, the arithmetic average, or sample mean, is a descriptive statistic that provides a measure of location-that is, a “central value” for a set of numbers. And the average of the squares of the distances of all of the numbers from the mean provides a measure of the spread, or variation, in the numbers.
We shall rely most heavily on descriptive statistics that measure location, variation, and linear association. The formal definitions of these quantities follow.
Let $x_{11}, x_{21}, \ldots, x_{n 1}$ be $n$ measurements on the first variable. Then the arithmetic average of these measurements is
$$
\bar{x}{1}=\frac{1}{n} \sum{j=1}^{n} x_{j 1}
$$
If the $n$ measurements represent a subset of the full set of measurements that might have been observed, then $\bar{x}{1}$ is also called the sample mean for the first variable. We adopt this terminology because the bulk of this book is devoted to procedures designed for analyzing samples of measurements from larger collections. The sample mean can be computed from the $n$ measurements on each of the $p$ variables, so that, in general, there will be $p$ sample means: $$ \bar{x}{k}=\frac{1}{n} \sum_{j=1}^{n} x_{j k} \quad k=1,2, \ldots, p
$$
A measure of spread is provided by the sample variance, defined for $n$ measurements on the first variable as
$$
s_{1}^{2}=\frac{1}{n} \sum_{j=1}^{n}\left(x_{j 1}-\bar{x}{1}\right)^{2} $$ where $\bar{x}{1}$ is the sample mean of the $x_{j 1}$ ‘s. In general, for $p$ variables, we have
$$
s_{k}^{2}=\frac{1}{n} \sum_{j=1}^{n}\left(x_{j k}-\bar{x}_{k}\right)^{2} \quad k=1,2, \ldots, p
$$
Two comments are in order. First, many authors define the sample variance with a divisor of $n-1$ rather than $n$. Later we shall see that there are theoretical reasons for doing this, and it is particularly appropriate if the number of measurements, $n$, is small. The two versions of the sample variance will always be differentiated by displaying the appropriate expression.
多元统计分析代考
统计代写|多元统计分析代考MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS代考|THE ORGANIZATION OF DATA
在本文中，我们将关注分析对几个变量或特征进行的测量。这些测量commonlycalled\$data\$必须经常以各种方式排列和展示。例如，图表和表格排列是数据分 析的重要辅助工具。对数据的某些特征进行定量描述的汇总数字也是任何描述所必需的。
我们现在介绍这些数据组织第一步背后的初步概念。
毎当
调查人员试图了解社会或物理现象，选择一个数字时，就会出现多变量数据 $p \geqslant 1$ 要记录的变量或字符。这些变量的值都记录在每个不同的项目、个体或实验单元 中。
我们将使用符号 $x_{j k}$ 来表示的特定值 $k$ 观察到的变量 $j$ th 项目，或试验。那是，
$$
x_{j k}=\text { measurement of the } k \text { th variable on the } j \text { th item }
$$
最后， $n$ 测量 $p$ 变量可以显示如下:
统计代写|多元统计分析代考MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS代考|DESCRIPTIVE STATISTICS
大型数据集体积庞大，其庞大的规模对任何从视觉上提取相关信息的尝试构成了严重障碍。可以通过计算某些汇总数字 (称为描述性统计) 来评估数据中包含的许 多信息。例如，算术平均值或样本均值是一种描述性统计量，它提供了位置度量一一即一组数字的 “中心值”。并且所有数字与平均值的距离平方的平均值提供了数 字分布或变化的度量。
我们将最依赖于测量位置、变化和线性关联的描述性统计数据。这些量的正式定义如下。
让 $x_{11}, x_{21}, \ldots, x_{n 1}$ 是 $n$ 测量第一个变量。那么这些测量值的算术平均值是
$$
\bar{x} 1=\frac{1}{n} \sum j=1^{n} x_{j 1}
$$
如果 $n$ 测量值表示可能已观察到的全部测量值的子集，然后 $\bar{x} 1$ 也称为第一个变量的样本均值。我们之所以采用这个术语，是因为本书的大部分内容都致力于为分析 来自较大集合的测量样本而设计的程序。样本均值可以从 $n$ 在每个测量 $p$ 变量，因此，一般来说，将有 $p$ 样本意味着:
$$
\bar{x} k=\frac{1}{n} \sum_{j=1}^{n} x_{j k} \quad k=1,2, \ldots, p
$$
样本方差提供了传播的度量，定义为 $n$ 对第一个变量的测量为
$$
s_{1}^{2}=\frac{1}{n} \sum_{j=1}^{n}\left(x_{j 1}-\bar{x} 1\right)^{2}
$$
在哪里 $\bar{x} 1$ 是样本均值 $x_{j 1}$ 的。一般来说，对于 $p$ 变量，我们有
$$
s_{k}^{2}=\frac{1}{n} \sum_{j=1}^{n}\left(x_{j k}-\bar{x}_{k}\right)^{2} \quad k=1,2, \ldots, p
$$
两条评论是有序的。首先，许多作者用除数定义样本方差 $n-1$ 而不是 $n$. 稍后我们将看到这样做有理论上的原因，如果测量次数特别合适， $n$ ，是小。样本方差的 两个版本将始終通过显示适当的表达式来区分。
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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。
