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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。
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统计代写|贝叶斯分析代考Bayesian Analysis 代考|Introduction
MCMC techniques are especially useful when analyzing data with complex statistical models. For example, when considering a hierarchical model with many levels of parameters, it is more efficient to use a MCMC technique such as Metropolis-Hasting or Gibbs sampling iterative procedure in order to sample from the many posterior distributions. It is very difficult, if not impossible, to use non-iterative direct methods for complex models.
A way to draw samples from a target posterior density $\xi(\theta \mid \mathbf{x})$ is to use Markov chain techniques, where each sample only depends on the last sample drawn. Starting with an approximate target density, the approximations are improved with each step of the sequential procedure. Or in other words, the sequence of samples is converging to samples drawn at random from the target distribution. A random walk from a Markov chain is simulated, where the stationary distribution of the chain is the target density, and the simulated values converge to the stationary distribution or the target density. The main concept in a Markov chain simulation is to devise a Markov process whose stationary distribution is the target density. The simulation must be long enough so that the present samples are close enough to the target. It has been shown that this is possible and that convergence can be accomplished. The general scheme for a Markov chain simulation is to create a sequence $\theta_{t}, t=1,2, \ldots$ by beginning at some value $\theta_{0}$, and at the $t$-th stage, select the present value from a transition function $Q_{t}\left(\theta_{t} \mid \theta_{t-1}\right)$, where the present value $\theta_{t}$ only depends on the previous one, via the transition function. The value of the starting value $\theta_{0}$ is usually based on a good approximation to the target density. In order to converge to the target distribution, the transition function must be selected with care. The account given here is a summary of Gelman et al., 19 , ch. 11 who presents a very complete account of MCMC. Metropolis-Hasting is the general name given to methods of choosing appropriate transition functions, and two special cases of this are the Metropolis algorithm and the other is referred to as Gibbs sampling.
统计代写|贝叶斯分析代考Bayesian Analysis 代考|The Metropolis Algorithm
Suppose the target density $\xi(\theta \mid \mathbf{x})$ can be computed, then the Metropolis technique generates a sequence $\theta_{t}, t=1,2, \ldots$ with a distribution that converges to a stationary distribution of the chain. Briefly, the steps taken to construct the sequence are:
a. Draw the initial value $\theta_{0}$ from some approximation to the target density,
b. For $t=1,2, \ldots$ generate a sample $\theta_{}$ from the jumping distribution $G_{t}\left(\theta_{} \mid \theta_{t-1}\right)$,
c. Calculate the ratio s $=\xi\left(\theta_{} \mid \mathrm{X}\right) \xi\left(\theta_{t-1} \mid \mathrm{X}\right)$ and d. Let $\theta_{t}=\theta_{}$ with probability $\min (\mathrm{s}, 1)$ or let $\theta_{t}=\theta_{t-1}$.
To summarize the above, if the jump given by $b$ above increases the posterior density, let $\theta_{t}=\theta_{}$; however, if the jump decreases the posterior density, let $\theta_{t}=\theta_{}$ with probability s, otherwise let $\theta_{t}=\theta_{t-1}$. One must show the sequence generated is a Markov chain with a unique stationary density that converges to the target distribution. For more information, see Gelman et al. ${ }^{19,}$ p. 325
贝叶斯分析代写
统计代与写叶斯分析代考BAYESIAN ANALYSIS 他 考|INTRODUCTION
MCMC 技术在使用复杂的统计模型分析数据时特别有用。例如，当考虑具有多个参数级别的层次模型时，使用诸如 Metropolis-Hasting 或 Gibbs 采样迭代程序之尖的 MCMC 技术来从许多后验分布中进行采样会更有效。对复杂模型使用非迭代直接方法是非常困难的，如果不是不可能的话。
一种从目标后验密度中抽取样本的方法 $\xi(\theta \mid x)$ 是使用马尔可夫链技术，其中每个样本仅依赖于最后抽取的样本。从一个近似的目标密度开始，随着顺序过程的每一步 改进近似值。或者换句话说，样本序列正在收敛到从目标分布中随机抽取的样本。模拟来自马尔可夫链的随机游走，其中链的平稳分布是目标密度，模拟值收敛到平稳 分布或目标密度。马尔可夫链模拟的主要概念是设计一个马尔可夫过程，其平稳分布是目标密度。模拟必须足够长，以使当前样本足够接近目标。已经证明这是可能 的，并且可以实现收敛。 $\theta_{t}, t=1,2, \ldots$ 从某个值开始 $\theta_{0}$ ，并且在 $t$-th 阶段，从转换函数中选译当前值 $Q_{t}\left(\theta_{t} \mid \theta_{t-1}\right)$, 其中现值 $\theta_{t}$ 只依赖于前一个，通过转换函数。起 始值的值 $\theta_{0}$ 通常基于对目标密度的良好近似。为了收敛到目标分布，必须谨慎选择转移函数。此处给出的说明是 Gelman 等人的摘要，第 19 章，第 2 章。 11 人提供了 一个非常完整的 MCMC 帐户。Metropolis-Hasting 是选择适当转移函数的方法的总称，其中两种特殊情兄是 Metropolis 算法，另一种称为 Gibbs 采样。
统计代写|贝叶斯分析代考BAYESIAN ANALYSIS 代考|THE METROPOLIS ALGORITHM
假设目标密度 $\xi(\theta \mid \mathbf{x})$ 可以计算，然后 Metropolis 技术生成一个序列 $\theta_{t}, t=1,2, \ldots$ 具有收敛到链的平稳分布的分布。简而言之，构建序列所采取的步䘡是:
a. 绘制初始值 $\theta_{0}$ 从某种近似到目标密度，
$b_{0}$. 为了 $t=1,2, \ldots$. 生成样本 $\theta$ 从跜跃分布 $G_{t}\left(\theta \mid \theta_{t-1}\right)$,
c。计算比率 $s=\xi(\theta \mid \mathrm{X}) \xi\left(\theta_{t-1} \mid \mathrm{X}\right)$ 和 $\mathrm{d}{\mathrm{o}}$ 让 $\theta{t}=\theta$ 有概率 $\min (\mathrm{s}, 1)$ 或让 $\theta_{t}=\theta_{t-1}$
综上所述，如果给出的跳转由 $b$ 上面增加了后验密度，让 $\theta_{t}=\theta$; 然而，如果㖨跃降低后验密度，让 $\theta_{t}=\theta$ 概率为 $\mathrm{s}$ ，否则让 $\theta_{t}=\theta_{i-1}$. 必须证明生成的序列是一个尔尔
可夫链，它具有收敛到目标分布的独特平稳密度。有关详细信息，请参阅 Gelman 等人。 ${ }^{19}$,页。 325
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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。
