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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
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- Logistic regression 逻辑回归
- linear regression 线性回归
统计作业代写Statistics代考|Assumptions
Multilevel LRMs share the same assumptions as other LRMs, though they are designed to adjust for nonindependent errors of prediction. Since the model now has two levels, however, we should test the assumptions at each. To test the normality and the homoscedasticity assumptions at the individual level (level-1), for example, we may utilize some familiar diagnostic tools:
R code for Figures $15.2$ and $15.3$
plot (density (rstudent (LRM15.3)), main=” “)
plot(LRM15.3) # plots the Pearson residuals by the predicted values
Figure $15.2$ provides a kernel density plot of the studentized deleted residuals and displays a bit of bumpiness and some degree of non-normality, but much of this is likely due to the categorical nature of the income variable. It might be a good idea to assess the distribution with a $q-q$ plot to see if any other peculiarities emerge.
统计作业代写STATISTICS代考|conditional
$R$ output (abbreviated)
(Intercept) male
$\begin{array}{rrr}25 & -0.419 & 0.023 \ 30 & -0.378 & -0.012 \ 35 & 0.319 & -0.049 \ 45 & -0.011 & 0.055 \ 50 & -0.039 & 0.002 \ 55 & 0.016 & -0.032\end{array}$
The conditional modes of the intercepts appear close to being normally distributed (Figure 15.4). Those for the slope coefficients, though, have a long right tail (Figure 15.5). A normal $q-q$ plot suggests an extreme value at the upper end of the distribution.
Finally, we may wish to examine other diagnostic tests. For instance, looking for outliers is simple at the individual level since, as shown earlier, requesting residuals is straightforward. Some post-function code following the lmer function may be used to compute Cook’s $D$ and leverage values (the latter are available through the hatvalues function). At level-2 computing diagnostic variables is more complex since, as shown by the conditional modes, there are random effects from two sources: the intercept and the slope coefficient. A useful approach, though, is to plot the intercepts by the slopes across the level- 2 units and look for any unusual patterns or extreme values that might have an undue influence on the model. Consider the following $R$ code that creates Figure 15.6.
统计作业代写STATISTICS代考|ASSUMPTIONS
多级 LRM 与其他 LRM 共享相同的假设，尽管它们旨在调整非独立的预测误差。然而，由于模型现在有两个级别，我们应该测试每个级别的假设。例如，为了在个体级别（级别 1）测试正态性和同方差性假设，我们可以使用一些熟悉的诊断工具：
R 代码图15.2和15.3
plot (density (rstudent (LRM15.3)), main=” “)
plot(LRM15.3) # 根据预测值绘制 Pearson 残差
图15.2提供了学生化删除残差的核密度图，并显示了一些凹凸不平和某种程度的非正态性，但这在很大程度上可能是由于收入变量的分类性质。评估分布可能是一个好主意q−q密谋看看是否出现任何其他特性。
统计作业代写STATISTICS代考|CONDITIONAL
R输出（缩写）
（截取）男性
25−0.4190.023 30−0.378−0.012 350.319−0.049 45−0.0110.055 50−0.0390.002 550.016−0.032
截距的条件模式似乎接近正态分布（图 15.4）。但是，斜率系数的右尾很长（图 15.5）。一个正常的q−q图表明分布的上端有一个极值。
最后，我们可能希望检查其他诊断测试。例如，在个人层面寻找异常值很简单，因为如前所述，请求残差很简单。lmer 函数之后的一些函数后代码可用于计算 Cook 的D和杠杆值（后者可通过 hatvalues 函数获得）。在 2 级计算诊断变量更复杂，因为如条件模式所示，有来自两个来源的随机效应：截距和斜率系数。但是，一种有用的方法是通过 2 级单元的斜率绘制截距，并寻找可能对模型产生不当影响的任何异常模式或极值。考虑以下R创建图 15.6 的代码。
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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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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。
自从人类发明统计学这一学科以来，原本复杂多样、无法预测的数据，变成了可预测的、直观的正态分布。
我们的确不可能精准的预测到每一个数据的变化，但是我们可以精准的预测到大部分数据的变化。当然，那些散落在中心之外的数据我们无法把握，可尽管如此，我们也拥有了接近神的能力，打破了神与人的壁垒，这就是统计学的魅力。
同时，它又作为众多学生的噩梦学科，在学科难度榜上居高不下 。大量的统计公式、概念和题目导致了ohysics作业繁杂又麻烦。现在有我们UprivateTA™机构为您提供优质statistics assignment代写服务，帮您解决作业难题！
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