如果你也在 怎样代写贝叶斯统计Bayesian Statistics CHS717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。贝叶斯统计Bayesian Statistics是统计学领域的一种理论，基于对概率的贝叶斯解释，其中概率表达了对某一事件的相信程度。相信的程度可以基于关于该事件的先验知识，如以前的实验结果，或基于个人对该事件的信念。这与其他一些对概率的解释不同，例如频繁主义的解释将概率视为一个事件在多次试验后的相对频率的极限。
贝叶斯统计Bayesian Statistics方法使用贝叶斯定理来计算和更新获得新数据后的概率。贝叶斯定理描述了基于数据以及关于该事件或与该事件相关的条件的先验信息或信念的事件的条件概率。例如，在贝叶斯推理中，贝叶斯定理可用于估计概率分布或统计模型的参数。由于贝叶斯统计学将概率视为信仰的程度，所以贝叶斯定理可以直接将量化信仰的概率分布分配给参数或参数集。
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统计代写|贝叶斯统计代写Bayesian Statistics代考|The denominator
The final term on the right-hand side of expression (2.5) in the denominator is $p($ data). This represents the probability of obtaining our particular sample of data if we assume a particular model and prior. We will mostly postpone discussion of this term until Chapter 6 when we understand better the significance of likelihoods and priors. However, for our purposes here it suffices to say that the denominator is fully determined by our choice of prior and likelihood function. While it appears simple, this is deceptive, and it is partly the difficulty with calculating this term that leads to the introduction of computational methods that we discuss in Part IV.
The concept of the denominator will be covered in detail in Chapter 6 .
统计代写|贝叶斯统计代写Bayesian Statistics代考|Posteriors: the goal of Bayesian inference
The posterior probability distribution $p(\theta \mid d a t a)$ is the main goal of Bayesian inference. For example, we might want to compute the probability distribution representing our postexperimental beliefs of the inherent bias, $\theta$, of a coin, given that it was flipped 10 times and it landed heads up 7 times. If we use Bayes’ rule, assuming the likelihood model specified in Section 2.9.1, and the uniform prior shown in Figure $2.3$ (black line), then the result is the posterior distribution shown as the grey line in Figure 2.4. Here, the peak of the distribution occurs at $\theta=0.7$, which corresponds exactly with the percentage of ‘heads’ obtained in the experiment. The posterior distribution summarises our uncertainty over the value of a parameter. If the distribution is narrower, then this indicates that we have greater confidence in our estimates of the parameter’s value. More narrow posterior distributions can be obtained by collecting more data. In Figure $2.4$, we compare the posterior distribution for the previous case where 7 out of 10 times the coin landed heads up with a new, larger, sample where 70 out of 100 times the same coin comes up heads. In both cases, we obtained the same ratio of heads to tails, resulting in the same peak value at $\theta=0.7$. However, in the latter case, since we have more evidence to support our claim, we end up with greater certainty about the parameter value after the experiment.
The posterior distribution is also used to predict future outcomes of an experiment and for model testing. However, we leave discussion of these until Chapter $7 .$
贝叶斯统计代写
统计代写|贝叶斯统计代写BAYESIAN STATISTICS代考|THE DENOMINATOR
表达式右侧的最后一项 $2.5$ 分母是 $p$ (数据) 。如果我们假设特定模型和先验，这表示获得特定数据样本的概率。当我们更好地理解可能性和先验的重要性时，我们 将大部分时间推迟对这个术语的讨论，直到第 6章。然而，就我们的目的而言，只要说分母完全由我们选择的先验函数和似然函数决定就足够了。虽然看起来很简 单，但这具有欺骗性，部分原因是计算该术语的困难导致了我们在第四部分中讨论的计算方法的引入。
分母的概念将在第 6 章详细介绍。
统计代写|贝叶斯统计代写BAYESIAN STATISTICS代 考|POSTERIORS: THE GOAL OF BAYESIAN INFERENCE
后验概率分布 $p(\theta \mid d a t a)$ 是贝叶斯推理的主要目标。例如，我们可能想要计算代表我们对固有偏差的实验后信念的概率分布， $\theta$, 枚硬币市，因为它被疁转了 10 次 并且正面朝上 7 次。如果我们使用贝叶斯规则，假设第 $2.9 .1$ 节中指定的似然模型，以及图 1 所示的统一先验 $2.3$ blackline，那么结果就是后验分布，如图 $2.4$ 中的 灰线所示。这里，分布的峰值出现在 $\theta=0.7$ ，这与实验中获得的“正面”百分比完全对应。后验分布总结了我们对参数值的不确定性。如果分布更㝐，那么这表明 我们对参数值的估计有更大的信心。通过收集更多数据可以获得更害的后验分布。如图 $2.4$ ，我们比较了前一种情况的后验分布，即硬币 10 次中有 7 次正面朝上， 而新的更大的样本中， 100 次中有 70 次同一枚硬币正面朝上。在这两种情况下，我们都获得了相同的头尾比例，导致相同的峰值 $\theta=0.7$. 然而，在后一种情况下， 由于我们有更多的证据支持我们的主张，我们最终对实验后的参数值有更大的确定性。
后验分布还用于预测实验的末来结果和模型测试。但是，我们将这些问题的讨论留到第7.
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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。
