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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- Bayesian Statistics 贝叶斯统计
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- 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|slope coefficient
Previous chapters present several examples of scatter plots. These ubiquitous plots can show a variety of patterns in relationships among variables. We’ve seen linear patterns, nonlinear patterns, heteroscedastic patterns, and serially correlated patterns. Nonlinear patterns, in particular, force us to question the use of a linear model to assess the association between variables (see Chapter 11). Although considering nonlinearities is important, it does not exhaust the ways that data points diverge from a linear pattern. Another common situation is to find small portions of the variables, perhaps even a single point, that deviate from the straight line. Small departures from linearity can still have considerable consequences for LRMs. Divergent data points also may affect the distribution of the errors/residuals, leading to problems satisfying the normality or homoscedasticity assumption.
This chapter focuses on influential observations: data points that affect LRMs to an inordinate degree. The degree of influence is not always clear but can be substantial. We are concerned with two types of influential observations that affect a regression model: outliers and high leverage points. Outliers are observations that pull the regression line (or surface) in one direction or another. Values of the $y$ variable relatively distant from the other $y$ values, outliers can have a strong effect on regression results, including the LRM slope coefficients and standard errors. Recall, once again, the formula for the standard error of a slope coefficient in a multiple LRM (OLS) that is shown in Equation 14.1.
$$
\operatorname{se}\left(\hat{\beta}{i}\right)=\sqrt{\frac{\sum\left(y{i}-\hat{y}{i}\right)^{2}}{\sum\left(x{i}-\bar{x}\right)^{2}\left(1-R_{i}^{2}\right)(n-k-1)}}
$$
Can you appreciate how outliers might affect the standard errors? Look at the numerator. What effect does an outlier have on this part of the equation-the sum of squares of $y$ ?
统计作业代写STATISTICS代考|observations
Influential observations result from a number of sources. A common cause is a coding error, thus they may be due to errors in measurement (see Chapter 13). When entering numeric data, hitting the wrong entry key or forgetting a numeral or a decimal place is a common problem (though it has been obviated by automated forms of data entry). A good practice, therefore, is to always check the data for coding errors. Influential observations might also occur as a routine part of data collection exercises: some people do earn a lot more money than others; some adolescents do drink alcohol or smoke marijuana much more often than other youth. If the nature of a variable leads to extreme values, a common solution is to pull in these values by taking the square root or natural logarithm of the variable (see the normality assumption section of Chapter 11). Before estimating a model, it’s a good idea to employ exploratory data analysis, ${ }^{3}$ such as with $q$ – $q$ plots, box plots, kernel density plots, or stem-and-leaf plots to visualize the distributions and assess whether there appear to be high leverage points and outliers. Use scatter plots to examine the association between the proposed explanatory variables and the outcome variable. We can often identify unusual observations before estimating the LRM and come up with solutions early in the investigative process. $^{4}$
统计作业代写STATISTICS代考|SLOPE COEFFICIENT
前几章介绍了散点图的几个示例。这些无处不在的图可以显示变量之间关系的各种模式。我们已经看到了线性模式、非线性模式、异方差模式和序列相关模式。尤其是非线性模式，迫使我们质疑使用线性模型来评估变量之间的关联（参见第 11 章）。尽管考虑非线性很重要，但它并没有穷尽数据点偏离线性模式的方式。另一种常见的情况是找到偏离直线的变量的一小部分，甚至可能是一个点。线性度的微小偏差仍然会对 LRM 产生相当大的影响。不同的数据点也可能影响误差/残差的分布，
本章重点关注有影响力的观察：过度影响 LRM 的数据点。影响程度并不总是很清楚，但可能很大。我们关注影响回归模型的两种有影响力的观察：异常值和高杠杆点。异常值是将回归线（或曲面）拉向一个方向或另一个方向的观察值。的价值观和变量相对远离另一个和值，异常值会对回归结果产生强烈影响，包括 LRM 斜率系数和标准误差。再次回忆一下公式 14.1 中显示的多重 LRM (OLS) 中斜率系数的标准误差公式。
$$
\operatorname{se}\left(\hat{\beta} {i}\right)=\sqrt{\frac{\sum\left(y {i}-\hat{y} {i}\right) ^{2}}{\sum\left(x {i}-\bar{x}\right)^{2}\left(1-R_{i}^{2}\right)(nk-1)} }
$$
你能理解异常值如何影响标准误吗？看分子。离群值对方程的这一部分有什么影响 – 的平方和和?
统计作业代写STATISTICS代考|OBSERVATIONS
有影响的观察结果来自多个来源。一个常见的原因是编码错误，因此它们可能是由于测量错误造成的（参见第 13 章）。输入数字数据时，按错输入键或忘记数字或小数位是一个常见问题（尽管已通过自动数据输入形式避免了这种情况）。因此，一个好的做法是始终检查数据是否存在编码错误。有影响力的观察也可能作为数据收集练习的常规部分出现：有些人确实比其他人赚得多；一些青少年确实比其他青少年更经常饮酒或吸食大麻。如果变量的性质导致极值，一个常见的解决方案是通过取变量的平方根或自然对数来提取这些值（参见第 11 章的正态假设部分）。3比如与q–q图、箱线图、核密度图或茎叶图来可视化分布并评估是否存在高杠杆点和异常值。使用散点图检查建议的解释变量和结果变量之间的关联。我们通常可以在估计 LRM 之前识别异常观察结果，并在调查过程的早期提出解决方案。4
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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。
MATLAB is a programming and numeric computing platform used by millions of engineers and scientists to analyze data, develop algorithms, and create models.
统计代写
生活中，统计学无处不在。它遍布世界的每一个角落，应用于每一个领域。不管是普通人的生活，还是最高精尖的领域，它都不曾缺席。
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