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统计作业代写Statistics代考|What to Do about Influential Observations

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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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  • 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|What to Do about Influential Observations

统计作业代写Statistics代考|before estimating

We’ve already discussed a couple of the better solutions for influential observations: make sure the variables are coded correctly and consider whether their distributions are implicated. Influential observations might be due to coding errors or non-normally distributed variables. Carefully exploring the variables before estimating an LRM through the various exploratory

techniques discussed in earlier chapters will go a long way toward alleviating problems that stem from influential observations.

Though rarely recommended, another solution is to delete an influential observation. If we cannot figure out why California is affecting the percent poverty LRM, for instance, we might simply remove it from consideration. Let’s try this. The following $R$ code estimates LRM14.2, which omits California’s data.

统计作业代写STATISTICS代考|Confint

As discussed in Chapter 9, the $\mathrm{R}$ output furnishes the following information:

  1. The slope coefficients for the entire sample (original).
  2. The bootstrap bias (bootBias): the difference between the slope coefficients for the full sample and the mean slope coefficient from the bootstrapped samples.
  3. The bootstrapped standard errors (bootSE).
  4. The median slope coefficient from the bootstrapped samples (bootMed). The median is frequently listed in research presentations because of its insensitivity to the effects of extreme estimates that might emerge from one of the subsamples.
    The Confint function furnishes bootstrapped $95 \%$ CIs (bca: bias corrected and accelerated). ${ }^{15}$
统计作业代写STATISTICS代考|What to Do about Influential Observations

统计作业代写STATISTICS代考|BEFORE ESTIMATING

我们已经讨论了一些有影响力的观察的更好的解决方案:确保变量编码正确,并考虑它们的分布是否被暗示。有影响的观察可能是由于编码错误或非正态分布变量。在通过各种探索性估计 LRM 之前仔细探索变量

前面章节中讨论的技术将大大有助于缓解由有影响力的观察引起的问题。

虽然很少推荐,但另一种解决方案是删除有影响的观察。例如,如果我们无法弄清楚为什么加利福尼亚会影响贫困百分比 LRM,我们可能会简单地将其从考虑中删除。让我们试试这个。下列R代码估计 LRM14.2,省略了加利福尼亚的数据。

统计作业代写STATISTICS代考|CONFINT

如第 9 章所述,R输出提供以下信息:

  1. 整个样本(原始)的斜率系数。
  2. 自举偏差 (bootBias):完整样本的斜率系数与自举样本的平均斜率系数之间的差异。
  3. 自举标准误差 (bootSE)。
  4. 自举样本 (bootMed) 的中值斜率系数。中位数经常在研究报告中列出,因为它对可能来自子样本之一的极端估计的影响不敏感。
    Confint 函数提供自举95%CIs(bca:偏差校正和加速)。15

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