如果你也在 怎样代写生存模型Survival Models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。生存模型Survival Models是统计学的一个分支，用于分析一个事件发生前的预期持续时间，如生物体的死亡和机械系统的故障。这一课题在工程上被称为可靠性理论或可靠性分析，在经济学上被称为持续时间分析或持续时间模型，在社会学上被称为事件历史分析。生存分析试图回答某些问题，例如，在一定时间内存活的人口比例是多少？在那些生存下来的人中，他们的死亡或失败率是多少？能否考虑到死亡或失败的多种原因？特定的环境或特征如何增加或减少生存的概率？

生存模型Survival Models为了回答这些问题，有必要对 “寿命 “进行定义。在生物生存的情况下，死亡是毫不含糊的，但对于机械可靠性来说，故障可能没有很好的定义，因为很可能有一些机械系统的故障是部分的，是一个程度问题，或者在时间上没有其他定位。即使在生物问题中，一些事件（例如，心脏病发作或其他器官衰竭）也可能具有同样的模糊性。下面概述的理论假设在特定时间有明确定义的事件；其他情况可能由明确考虑模糊事件的模型来处理更好。

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统计代写|生存模型代考Survival Models代写|The Empirical Survival Distribution

A very natural approach would be to estimate the operative $S(t)$ by the observed proportion of the sample surviving to each time point $t$. A graph of this observed survival distribution (or empirical survival distribution) would be helpful, and is shown in Figure 4.2. We will use $S^{\circ}(t)$ to denote this distribution.

Values of $S^o(t)$, which estimate $S(t)$, are easy to read from the graph. For all $t<t_1$, the proportion surviving to that $t$ is 1.00 , and we take this as our estimate of $S(t)$. We are not saying that death prior to time $t_1$ is impossible, but rather that $S^o(t)=1.00$ is the estimate of $S(t)$ which results from this data and this estimation procedure.

Similarly, we take our estimate of $S\left(t_1\right)$, which we call $S^o\left(t_1\right)$, to be .80 , since this is the proportion which we observe surviving to time $t_1$. Actually, we take $S^o(t)=.80$ for all $t$ such that $t_1 \leq t<t_2$, since .80 is the surviving proportion at all such $t$. In like manner we take $S^o(t)=.60$ for all $t$ such that $t_2 \leq t<t_3$.

What should be our estimate of $S(t)$ for all $t \geq t_5$ ? Since our estimation procedure has been defined to be simply the observed proportion surviving, it follows that we take $S^o(t)=0$ for all such $t$. Here we are not saying that survival beyond $t_5$ is impossible, but rather that $S^{\circ}(t)=0$ is the estimate of $S(t)$ from this data, according to this procedure.

To summarize, for an initial cohort of size $n$, this simple estimation approach produces the estimate
$$
S^o(t)= \begin{cases}1.00 & \text { for } t<t_1 \ \frac{n-i}{n} & \text { for } t_i \leq t<t_{i+1}, \quad i=1,2, \cdots, n-1 \ 0 & \text { for } t \geq t_n\end{cases}
$$
To some extent the constancy of $S^o(t)$ for all $t$ between $t_i$ and $t_{i+1}$ is not intuitively appealing. We would expect $S(t)$ to be a strictly decreasing function of $t$, and thus our estimate $S^o(t)$ should show this property as well. We recognize that the “step-down” nature of $S^o(t)$ results from the finite sample size from which it was produced. Suppose that, for the entities under study here, very few ever survive beyond time $t=10$. Suppose also that we have a cohort of $n=50$ study units, rather than only 5 . Then the empirical proportion surviving graph would step down .02 each death, and would pack 50 such steps between $t=0$ and $t=10$. The graph would look something like Figure 4.3.

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We note that $S^{\prime}(t)$ is an estimate of $S(t)$, such estimate depending on the random occurrence of deaths prior to (and hence following) time $t$. For any fixed value of $t$, we define $S^o(t)$ as
$$
S^o(t)=\frac{\text { number of survivors at time } t}{n}=\frac{N_t}{n}
$$
where $N_t$ denotes the (random) number of survivors at time $t$. (It will be our convention to use capital letters for random variables.) Equation (4.2) is the estimator for $S(t)$. Recall that $S(t)$ represents the “real,” or operative, probability of survival to time $t$ for an entity in our study. Then $N_t$ is a binomial random variable with parameters $n$ (sample size) and $S(t)$, if the standard characteristics of a binomial model are assumed to hold. We recall that
$$
E\left[N_t\right]=n \cdot S(t)
$$
and
$$
\operatorname{Var}\left(N_l\right)=n \cdot S(t) \cdot F(t)
$$
since $F(t)=1-S(t)$
Since $N_t$ is a binomial random variable, then $S^o(t)=\frac{N_t}{n}$ is a binoinial proportion random variable, with
$$
E\left[S^o(t)\right]=\frac{1}{n} \cdot E\left[N_t\right]=S(t)
$$
and
$$
\operatorname{Var}\left[S^o(t)\right]=\frac{1}{n^2} \cdot \operatorname{Var}\left(N_t\right)=\frac{S(t) \cdot F(t)}{n}
$$

生存模型代考

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一种非常自然的方法是通过观察到的存活到每个时间点$t$的样本比例来估计手术$S(t)$。这种观察到的生存分布(或经验生存分布)的图表将有所帮助，如图4.2所示。我们将使用$S^{\circ}(t)$来表示这个分布。

的值$S^o(t)$，估计$S(t)$，很容易从图中读取。对于所有$t<t_1$，存活到$t$的比例为1.00，我们将其作为对$S(t)$的估计。我们并不是说在$t_1$时间之前死亡是不可能的，而是说$S^o(t)=1.00$是根据这些数据和这个估计程序得出的$S(t)$的估计。

同样，我们将$S\left(t_1\right)$的估计值(我们称之为$S^o\left(t_1\right)$)取为0.80，因为这是我们观察到存活到时间$t_1$的比例。实际上，我们用$S^o(t)=.80$表示所有的$t$，这样$t_1 \leq t<t_2$，因为0.80是所有这些$t$的幸存比例。以同样的方式，我们取$S^o(t)=.60$为所有$t$，以便$t_2 \leq t<t_3$。

我们对所有$t \geq t_5$的$S(t)$的估计应该是什么?由于我们的估计过程被定义为简单的观察到的幸存比例，因此我们对所有这些$t$取$S^o(t)=0$。在这里，我们并不是说生存超过$t_5$是不可能的，而是说$S^{\circ}(t)=0$是根据这个数据，根据这个程序对$S(t)$的估计。

总而言之，对于规模为$n$的初始队列，这种简单的估计方法产生估计
$$
S^o(t)= \begin{cases}1.00 & \text { for } t<t_1 \ \frac{n-i}{n} & \text { for } t_i \leq t<t_{i+1}, \quad i=1,2, \cdots, n-1 \ 0 & \text { for } t \geq t_n\end{cases}
$$
在某种程度上，对于$t_i$和$t_{i+1}$之间的所有$t$, $S^o(t)$的常数并不直观地吸引人。我们期望$S(t)$是$t$的严格递减函数，因此我们的估计$S^o(t)$也应该显示这个性质。我们认识到，$S^o(t)$的“递减”性质是由于产生它的有限样本量造成的。假设，在这里研究的实体中，很少有实体能在时间之外存活$t=10$。假设我们有一个$n=50$研究单位的队列，而不是只有5个。那么，经验幸存比例图将每个死亡下降0.02，并且将在$t=0$和$t=10$之间包含50个这样的步骤。图将类似于图4.3。

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我们注意到$S^{\prime}(t)$是$S(t)$的估计值，这种估计值取决于在$t$时间之前(以及之后)死亡的随机发生情况。对于$t$的任意固定值，我们将$S^o(t)$定义为
$$
S^o(t)=\frac{\text { number of survivors at time } t}{n}=\frac{N_t}{n}
$$
，其中$N_t$表示时间$t$的(随机)幸存者数。(我们的惯例是使用大写字母表示随机变量。)式(4.2)是$S(t)$的估计量。回想一下，$S(t)$代表了我们研究中实体在$t$时间内的“真实”或操作的生存概率。如果假设二项模型的标准特征成立，那么$N_t$是一个二项随机变量，参数为$n$(样本量)和$S(t)$。我们记得
$$
E\left[N_t\right]=n \cdot S(t)
$$
和
$$
\operatorname{Var}\left(N_l\right)=n \cdot S(t) \cdot F(t)
$$
，因为$F(t)=1-S(t)$
既然$N_t$是一个二项随机变量，那么$S^o(t)=\frac{N_t}{n}$是一个二项比例随机变量，有
$$
E\left[S^o(t)\right]=\frac{1}{n} \cdot E\left[N_t\right]=S(t)
$$
和
$$
\operatorname{Var}\left[S^o(t)\right]=\frac{1}{n^2} \cdot \operatorname{Var}\left(N_t\right)=\frac{S(t) \cdot F(t)}{n}
$$

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微观经济学代写

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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。