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统计作业代写Statistics代考|Chapter Summaryection

如果你也在 怎样代写统计Statistics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。统计Statistics是数学的一个分支,涉及到矢量空间和线性映射。它包括对线、面和子空间的研究,也涉及所有向量空间的一般属性。

统计学Statistics是一门关于发展和研究收集、分析、解释和展示经验数据的方法的科学。统计Statistics是一个高度跨学科的领域;统计Statistics的研究几乎适用于所有的科学领域,各科学领域的研究问题促使新的统计方法和理论的发展。在开发方法和研究支撑这些方法的理论时,统计学家利用了各种数学和计算工具。

统计Statistics领域的两个基本概念是不确定性和突变。我们在科学(或更广泛的生活)中遇到的许多情况,其结果是不确定的。在某些情况下,不确定性是因为有关的结果尚未确定(例如,我们可能不知道明天是否会下雨),而在其他情况下,不确定性是因为虽然结果已经确定,但我们并不知道(例如,我们可能不知道我们是否通过了某项考试)。

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  • Date Analysis数据分析
  • Actuarial Science 精算科学
  • Bayesian Statistics 贝叶斯统计
  • Generalized Linear Model 广义线性模型
  • Macroeconomic statistics 宏观统计学
  • Microeconomic statistics 微观统计学
  • Logistic regression 逻辑回归
  • linear regression 线性回归
统计作业代写Statistics代考|Chapter Summary

Specification errors are a common problem in social and behavioral sciences. Knowing which variables to include in an LRM is challenging and requires careful consideration. The fact that we rarely have control over the explanatory variables makes this problem all the more difficult to resolve. Conceptualizing well, knowing the literature on a topic, and considering different ways that variables may be related are thus vital steps; no statistical procedures can substitute for them.

Testing for specification errors is helpful, nonetheless, since it may point toward ways that models can be improved. Many associations are not linear, for example, and, as discussed in Chapter 11 , treating them using a straight line or flat surface is a type of specification error that can be avoided with careful evaluation of the model.

Selection bias is a common specification problem that occurs when the observations in the analysis are a nonrandom subsample of the sample from the target population. If, for instance, the outcome variable is observed for only a portion of the sample and whether it is observed is not random, then selection bias is likely. To obviate this form of bias, it’s important to have a clear understanding of the nature of the sample and variables used in the analysis. Is the outcome variable measured in such a way that we cannot observe certain portions of its distribution (e.g., we observe personal income, monetary contributions, or the frequency of volunteer hours only once they’ve crossed a threshold)? If yes, then develop a model that accounts for the selection process (e.g., any volunteer work) and the “frequency” portion of the outcome you do observe (e.g., number of hours of volunteer work). Various models are available to estimate these two processes.

Cross-validation is a useful tool for guarding against model misspecification, especially overfit. Automated variable selection procedures should generally be avoided, unless the overarching goal is to identify the most highly predictive model. But even when this is the objective, other methods are better at reaching a high degree of predictive accuracy, such as CART and related models discussed in Chapter $11 .$

统计作业代写STATISTICS代考|Chapter Summary

规范错误是社会和行为科学中的常见问题。了解 LRM 中包含哪些变量具有挑战性,需要仔细考虑。我们很少能控制解释变量的事实使这个问题更加难以解决。因此,很好地概念化,了解有关某个主题的文献,并考虑变量可能相关的不同方式是至关重要的步骤;没有任何统计程序可以替代它们。

尽管如此,测试规范错误是有帮助的,因为它可能指向可以改进模型的方法。例如,许多关联不是线性的,正如第 11 章所讨论的,使用直线或平面处理它们是一种规范错误,可以通过仔细评估模型来避免。

选择偏差是一个常见的规范问题,当分析中的观察值是来自目标总体的样本的非随机子样本时,就会出现这种问题。例如,如果仅对样本的一部分观察到结果变量,并且观察到的结果变量不是随机的,则可能存在选择偏差。为了避免这种形式的偏差,重要的是要清楚地了解分析中使用的样本和变量的性质。结果变量是否以我们无法观察其分布的某些部分的方式进行测量(例如,我们仅在超过阈值时才观察个人收入、货币捐款或志愿者工作时间的频率)?如果是,则开发一个说明选择过程的模型(例如,任何志愿工作)和您观察到的结果的“频率”部分(例如,志愿工作的小时数)。有多种模型可用于估计这两个过程。

交叉验证是防止模型错误指定的有用工具,尤其是过拟合。通常应避免使用自动变量选择程序,除非总体目标是确定预测性最高的模型。但即使这是目标,其他方法也能更好地达到高度的预测准确性,例如本章讨论的 CART 和相关模型11.

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MATLAB是一个编程和数值计算平台,被数百万工程师和科学家用来分析数据、开发算法和创建模型。

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