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统计推论

统计推论家庭作业帮助 统计学的核心在于统计推理的思想。统计推断方法使调查人员能够从一般情况下的样本中的特定观察结果中争辩。与从一般情况到具体情况的逻辑推算相反,统计推断有时可能不正确。然而,二十世纪伟大的智力进步之一是认识到可以在许多高度可变的观察的基础上发展强大的科学证据。 统计推断的主题远远超出了统计数据描述和显示数据的历史目的。它涉及收集信息数据,解释这些数据,并得出结论。统计推理包括获取知识的所有过程,这些知识涉及通过收集和检查数据的事实查找。这些过程与民意调查,农业现场试验,新药临床试验以及异种新材料的性质研究一样多样化。因此,统计推断已渗透到人类努力的所有领域,信息评估必须以数据为依据。 所有研究涉及到通过收集和解释数据进行事实调查的一些特征是常见的。首先,为了获取新知识,必须收集相关数据。第二,即使在相同或非常相似的条件下进行观察,一些变化也是不可避免的。为统计推断确定阶段的第三个因素是,从实际的角度来看,访问一整套数据是不可行的,或者实际上是不可能获得的。 为了更全面地描述统计推断,有必要介绍几个关键术语和概念。进行统计推断的第一步是通过具有称为参数的关注数字特征的概率分布来模拟人口。只有当样本可用时,我们才想出现关于人口概括的统计推断问题。 基于样本的统计信息必须作为参数的信息来源。指导统计推理程序的制定 因为样本只是人口的一部分,数字 统计值的值不会是参数的确切值。 统计数据的观察值取决于具体情况 样品选择。 统计值的一些变异性,不同 样品是不可避免的。 推理问题的两个主要类别是对参数的估计和测试关于参数值的假设。第一类由点估计器,参数值的单个数量估计和间隔估计组成。通常,间隔估计指定参数的合理值的间隔,但子类还包括用于将来观察的预测间隔。假设的测试提供了关于参数是否在指定的值区域中的是/否答案。 因为统计推断是基于一个样本,它们有时会出错。因为参数的实际值是未知的,假设的测试可能会产生错误的是/否应答,并且合理值的间隔可能不包含参数的真实值。 统计推论或从样本到人口的概括,建立在对通过抽样传播统计学变化的方式的理解的基础上。大多数介绍性文本(见Johnson和Bhattacharyya [11],Johnson,Miller和Freund [12])扩大了对这些主题的讨论。 有两种主要方法,频率和贝叶斯,用于进行统计推断。两者都是基于可能性,但它们的框架完全不同。 频率函数将参数视为固定但未知的数量,用于分配样本中的变化。然后,频频器试图通过控制这些错误的可能性来防止推理中的错误。概率的长期相对频率解释保证如果实验重复多次,只有少部分次数将产生不正确的推论。最重要的是,在许多不同的问题中使用这种方法保持错误的整体比例很小。 相反,贝叶斯认为未知参数是随机变量,并且在采样前分配参数的先验分布。在获得数据之后,贝叶斯乘以先验分布的可能性,以在适当的归一化之后获得参数的后验分布。根据调查的目的,使用后验分布的相关特征或特征进行推论。平均值通常是合适的点估计器,并且最高后验密度的合适区域给出合理值的间隔。 更一般来说,根据贝叶斯方法,分配给任何未知或不确定的东西。一旦数据被知道,使用条件概率的适当定律更新先前的分布。参见Box和Tiao [1]和Gelman,Carlin和Rubin [8]讨论了贝叶斯统计推理方法。 频率和贝叶斯方法都需要统计推断,模型检验的第二阶段。数据是否与模型一致,还是以某种方式修改模型?模型检查通常是主观的,并且依赖于图形诊断。 R. Cox [4]给出了统计推断的很好的介绍,他也比较了贝叶斯和频率方法,并突出了许多基于他们差异的重要问题。 设计实验的出现大大增加了对方法,药物或程序之间的差异进行统计推断的机会。 R. A. Fisher先生开创了实验设计和他们分析的发展,他称之为“下划线”(下划线),下划线(VaR)(ANOVA)。 Box,Hunter和Hunter [2]以及Seber和Lee [17]以及其中的参考资料提供了全面的报道。 我们在家庭作业中通过提供高质量的统计推理帮助,在空间上树立了自己的突出地位。您可以通过点击“提交您的”标签上传统计推理/统计推理家庭作业或统计推理项目。任何有关统计推理/统计推理家庭作业或统计推理项目的帮助。

计算统计

计算统计家庭作业 统计计算正在使用计算机来实现或支持统计方法,这些方法是明确的。数据挖掘是用于在高行或高维数据集中查找结构或模式的方法的松散集合。数据挖掘工具集中往往存在回归模型,但并不是数据挖掘。如果一个人在一个未定义的子组中搜索一些回归,那就是使用统计学方法即回归的数据。每个人甚至使用最小的数据集统计计算。 本课程旨在为学生提供统计计算的介绍。课程将涵盖编程的基础;数值方法优化和线性代数及其应用于统计估计,生成随机变量,引导,折刀和排列方法,马尔科夫链蒙特卡罗方法,贝叶斯推理和潜在变量计算。 结果1:学生将能够输入,操纵和绘制数据,并在R中进行基本的统计分析。 结果2:学生将能够实现R中非标准统计问题的估计。 结果3:学生将能够模拟随机变量和随机实验。 结果4:学生将能够设计和实施蒙特卡罗方法来评估积分并进行模拟。 结果5:学生将能够设计和进行适当的重采样方法来估计统计估计的抽样差异。 统计计算设备(SCF)是统计学系的一个单位,于1986年正式组织。我们向统计部门的学生,教职员工和计量经济学实验室的社区提供计算,网络和信息资源。经济系支持大学的教学,研究和公共服务使命。它由系统经理,统计计算顾问和UNIX系统管理员组成。 统计计算 统计分析的传统方法 – 从采样数据到解释结果 – 被科学家用了数千年。但今天的数据量使统计数据更加有价值和强大。经济实惠的存储,功能强大的计算机和高级算法全部导致更多地使用计算统计。 无论您是使用大数据量还是运行多种计算方式,统计计算对于今天的统计学家来说已经变得至关重要。流行的统计计算实践包括: 统计编程 – 从传统的方差和线性回归分析到精确的方法和统计可视化技术,统计规划对于在每个领域进行基于数据的决策至关重要。 计量经济学 – 建模,预测和模拟业务流程,以改善战略和战术规划。这种方法将统计数据应用于经济学来预测未来趋势。 统计方法的分析和开发通常通过使用统计计算来支持。 在基本层面上,可以使用统计计算软件包来查询数据并生成摘要和图形信息。 可以通过编写程序来开发和评估统计方法。有时这些程序也可以用作统计生产系统的一部分。 统计计算程序很适合目的和执行 如预期。应该有一个有效的质量保证过程,以确保结果是正确的。 用于生产的程序还应包括用于识别并通知用户任何意外错误的代码。同样重要的是,这些计划会考虑如何适应更广泛的生产系统。 传统上,统计局已经使用了许可的统计计算软件,如SAS,SPSS和Stata。最近,有一个调查开放源码包R的举措,可以提供成本效益和灵活的替代方案。当选择统计编程软件时,值得考虑的是开源是否可以提供合适的解决方案。 在www.homeworkchina.com,我们为学生提供一些最好的统计辅导员,当他们面临一些棘手的问题时,他们不会作为救援人员,也帮助他们培养对达到好成绩至关重要的课题的兴趣。我们的专业在线导师可以非常有效地帮助学生,因为他们具有多年的教学统计经验。他们在他们的领域拥有硕士或博士学位,结合他们的经验,使他们能够事先知道可能给学生困难的话题。除了在线导师服务外,导师还可以使用最新的技术和技术来教授学生,从而提升他们对这一主题的兴趣。 在www.homeworkchina.com,我们还提供家庭作业帮助服务,项目帮助,论文帮助和统计中的所有其他类型的辅导辅导。我们的学生也可以通过我们的在线图书馆访问最新的期刊和图书。学生还可以获得家庭作业的帮助,他们需要做的是在我们的网站上注册,支付一定的费用,并在截止日期之前提交所要求的家庭作业。一旦完成,我们任命我们的专业统计教师的工作,以便学生在最后期限到期之前获得高质量的工作。为了保证统计作业的质量统计作业帮助和统计家庭作业的帮助,由家庭作业网络的辅导员提供,他们一次完成的所有功课都被发送到由计算统计领域的专家组成的质量评估小组。在家庭作业帮助下,只有在所有的解决方案经过他们彻底的验证之后,家庭作业将交付给您。除此之外,自我评估是必不可少的,我们在课程结束时提供一个工作表,让学生测试他们的知识。如果您需要计算统计数据的帮助,那么只需拨打手机或聊天或电子邮件,并在一天中的任何时间为所有查询找到解决方案,请安排我们的统计教师课程。随着我们经验丰富的辅导老师的24X7帮助,学生可以很容易地取得良好的成绩。

规模得分和评级

规模得分和评级家庭作业帮助 原始分数是没有任何调整或转换的分数,例如简单的问题数量正确回答。比例分数是应用于原始分数的一些转换的结果。比例分数的目的是以一致的规模报告所有考生的分数。 比例分数(也称为缩放分数)是更先进的测试(例如状态评估)而不是本地评估的组成部分。它涉及到基于委员会的缩放过程,每个行政期间的表现都是独一无二的,当其定制数学公式被设计时,它可以利用成千上万的学生成绩。 当学生参加CAPA,CMA,CST或STS(所有STAR测试)时,他或她都将获得整体测试的原始分数。整体测试的原始分数通过允许测试(相同科目,相同成绩等)等同于一年到下一年的相同水平的等值过程转化为比例分数(或缩放分数) 。规模分数然后转化为熟练水平(远低于基本,基本,基本,精通和高级),这也表示同一测试从一年到下一年的同样难度。规模分数和熟练程度仅适用于整个测试,而不适用于内容集群。 为什么我们要分数?传球得分不是任意设定的! (记住700不意味着70%!)我们使用主题专家的意见,评估项目池中问题的难度与目标受众的技能和能力有关,并提供指导,通过分数应设置在哪里。因此,如果问题集的难度发生变化,您必须正确回答的实际问题数量可能会因尝试而异。换句话说,如果你看到一系列更为困难的问题,那么希望你能够回答与正确看到一个问题的人相同的百分比。因此,如果我们简单地报告百分比,您将无法比较您的分数,因为更容易的项目的比例越高,并不意味着您在考试中的表现要比在更难的一套物品。顺便说一句,这是行业标准/最佳实践。如果您参加考试并且不提供分数,您应该问的第一个问题是“他们如何确保每个行政管理机构在心理上与之相当,同样困难? 什么是比例分数? 学生的比例分数将以其原始分数为基础,原始分数是根据他们正确回答的问题数量,在国家课程考试(包括SAT)中学生获得的总分数。 学生的原始分数将使用转换表翻译成比例分数,以将其与全国平均值进行比较。 100分的评分总是代表“国家标准”。 达到国家标准的学生将表现出“在测试评估领域的充分知识”, 在KS1,国家标准将大致相当于2B级。在KS2,这将大致相当于旧的4B级。 DfE的发言人解释说:“缩放分数有助于测试结果从一年到今后一直报告。 “这些分数随着时间的推移保持其意义,这样两个学生在两个不同的测试中获得相同的分数就会显示出相同的成绩。 “一旦KS2测试刚刚被sat被标记,实际的规模将被设定 – 这将在2016年7月份上市。” 新的国家课程需要新的国家测试,STA将为2016年5月份的2年级和6年级学生提供新的国家测试。您可以在这里查看DfE发布的测试框架和样品的信息。这些材料旨在使教师更好地了解新测试的结构和内容。 在新的国家课程中,各级已被废除。政府已经表示,他们采取了这一决定,部分原因是对于层级和次级别的有效性和可靠性的担忧,也是因为被认为是导致学生知识差距的驱动因素。 “因此,DfE正在改变测试绩效如何报告,并从2016年开始,他们将使用分数比例来报告国家测试结果(在许多其他国家使用的方法)。 那么,什么是比例分数? 使用缩放分数可以使测试结果从一年到今后一致地报告。虽然国家测试的设计是尽可能的每年在需求方面尽可能相似,但确实发生了微小的差异。然而,缩放分数随着时间的推移保持其意义,所以如果两个孩子在两个不同的测试中获得相同的分数,他们将表现出相同的成就。在国家测试的新增比例中,100将始终代表“国家标准”,但与之相对应的“原始分数”(正确答案总数)每年可能略有不同。 什么时候我们知道什么是100? 评分不能提前设定;一旦学生参加考试,他们被标记,国家标准和其他规模将被确定。 2016年夏天6岁的儿童将是第一批从新课程中学习足够内容的小组,因此应该做好充分准备,参加新的国家测试。根据参加2015年国家测试的6年级学生的数据,设定一个比例分数是不准确的。我们现在所知道的是,将有一个低于100的低端点和100点以上的高端点。 我们在家庭作业中通过在统计学中提供一系列主题的解决方案,在空间上树立了自己的突出位置。您可以通过点击主页上提供的“提交您的”标签来上传您的/家庭作业或项目,以获取有关统计/统计作业或统计项目的任何帮助。

抽样理论

抽样理论家庭作业帮助 在数字信号处理领域,采样定理是连续时间信号(通常称为“模拟信号”)和离散时间信号(通常称为“数字信号”)之间的基本桥梁。 抽样理论是涉及的统计领域 收集,分析和解读收集的数据 从正在研究的人口的随机样本。应用程序 的抽样理论不仅涉及适当的问题 选择人群的观察意愿 构成随机样本;它也涉及使用 概率理论,以及先前的知识 人口参数,从随机样本中分析数据 并从分析中得出结论。正常 分布,以及相关的概率分布 在发展理论背景中最为广泛的利用 抽样理论快速入门 我们在现实世界中使用的信号,如我们的声音,被称为“模拟”信号。为了在电脑中处理这些信号,我们需要将信号转换成“数字”形式。虽然模拟信号在时间和幅度都是连续的,但数字信号在时间和幅度都是离散的。为了将信号从连续时间转换为离散时间,使用称为采样的过程。在一定的时间间隔内测量信号的值。每个测量被称为样品。 (模拟信号也以幅度进行量化,但该演示中忽略该过程。有关更多信息,请参见“模数转换”模式。) 当连续的模拟信号以频率F被采样时,所得到的离散信号具有比模拟信号更多的频率分量。准确地说,以采样率重复模拟信号的频率分量。也就是说,在离散频率响应中,它们在其原始位置被看到,并且也被看作围绕+/- F居中,并且围绕+/- 2F等等。 需要多少个样本来确保我们保存信号中包含的信息?如果信号包含高频分量,我们将需要以更高的速率进行采样,以避免丢失信号中的信息。通常,为了保留信号中的全部信息,必须以信号的最大频率的两倍进行采样。这被称为奈奎斯特率。采样定理表明,如果以频率F采样,则信号可以精确地再现,其中F大于信号中最大频率的两倍。 如果我们以低于奈奎斯特率的频率采样信号,会发生什么?当信号被转换成连续的时间信号时,会出现称为混叠的现象。混叠是重建信号中存在不需要的组件。当原始信号被采样时,这些组件不存在。此外,原始信号中的一些频率可能在重构的信号中丢失。发生混叠,因为如果采样频率太低,信号频率可能会重叠。频率“折叠”大约是采样频率的一半 – 这就是为什么这个频率通常被称为折叠频率的原因。 有时,信号的最高频率分量只是噪声,或不包含有用的信息。为了防止这些频率的混叠,我们可以在采样信号之前滤除这些组件。因为我们正在过滤掉高频分量,而是使低频分量通过,这就是所谓的低通滤波。 示范示范 下面的小程序中的原始信号由三个正弦函数组成,每个具有不同的频率和幅度。这里的示例具有28Hz,84Hz和140Hz的频率。使用滤波控制滤除较高频率的分量。该滤波器是理想的低通滤波器,这意味着它可以精确地保留低于截止频率的任何频率,并完全衰减高于截止频率的任何频率。 请注意,如果将所有组件保留在原始信号中并选择低采样频率,则会发生混叠。该混叠将导致重建信号与原始信号不匹配。但是,您可以尝试通过滤除信号中较高的频率来限制混叠的数量。还要注意的是,一旦以高于奈奎斯特速率的速率进行采样,采样频率的进一步增加就不会改善重构信号的质量。这是真的,因为理想的低通滤波器。在现实世界的应用中,在较高频率的采样会导致更好的重建信号。然而,较高的采样频率需要更快的转换器和更多的存储空间。因此,工程师必须权衡每个应用的优缺点,并且要注意所涉及的权衡。 频域图在信号分析中的重要性不能低估。示范右侧的三个地块都是傅里叶变换图。通过查看这些变换图很容易看出改变采样频率的效果。随着采样频率的降低,信号分离也降低。当采样频率低于奈奎斯特速率时,频率将交叉并导致混叠。 通常我们有兴趣就大量的个人或物体(称为统计数据)提出一些有效的结论(推论)。我们可以检查(研究)整个群体(人口,可能难以甚至不可能检查),而不是检查(研究)只有一小部分人口(整个对象或人群)。我们的目标是从样本中发现的结果中得出有关人口某些事实的有效推论;一个称为统计推断的过程。获取样本的过程称为抽样,关于抽样的理论称为抽样理论。 与samplingParameter相关的一些重要术语:基于人口所有单位的人口特征。统计学:样本观察的统计量度,因此它是样本观测的函数。关于人口值i的统计推断。 e。基于样本观测的参数,即统计量。通常使用以下符号:测量参数统计平均值μX比例P p标准偏差σs 基本统计法:1。统计法规则: – 表示从大量项目中随机选出的合理数量较大的项目平均代表组的特征。大数惯量法:它指出,大量数据显示出高度的稳定性,因为另一方的极端情况更可能得到补偿。中心极限定理:如果x1,x2,x3,…,xn是从任何种群抽取的大小为n的随机样本(均值为μ和方差σ2),则分布样本平均值(x)和方差σ2/ n,假设n足够大,即n→∞,其中μ和σ2分别是总体均值和方差。 我们在家庭作业中通过在统计学中提供一系列主题的解决方案,在空间上树立了自己的突出位置。您可以通过点击主页上提供的“提交您的”标签来上传您的/家庭作业或项目,以获取有关统计/统计作业或统计项目的任何帮助。

抽样调查

抽样调查家庭作业帮助 在统计中,调查抽样描述了从目标人群中选择一个要素样本进行调查的过程。术语“调查”可以指许多不同类型或观察技术。在调查抽样中,往往涉及用于衡量人们特征和/或态度的问卷。一旦选择了样品的成员,就会有不同的方式来收集调查数据。抽样的目的是减少调查整个目标人群所需的成本和/或工作量。衡量整个目标人群的调查称为人口普查。 调查样本可以大致分为两种类型:概率样本和非概率样本。基于概率的样本实施具有指定概率的抽样计划(可能由适应性程序指定的适应概率)。基于概率的抽样允许基于设计的关于目标人群的推断。推论是基于研究方案中规定的已知目标概率分布。基于概率调查的推论仍可能遭受许多类型的偏见。 调查抽样:样本选择 调查样本的样本选择分为两种主要类型: 基于概率的样本,其中基于已知概率选择成员。使用随机选择方法,如简单随机抽样或系统抽样。有关基于概率的抽样方法的列表,请参阅这篇文章:概率抽样。 不可计算任何成员被选择的概率的非概率样本。基于研究者的判断,受试者的接近度或其他非随机因素,使用非随机选择方法。有关非概率抽样方法的列表,请参阅本文:非概率抽样。 什么是调查抽样? 调查抽样是从目标人群中选出成员进行抽样调查的样本。通常调查是某种类型的问卷调查(即个人,电话或互联网调查)。 调查抽样科学大大改变了我们看待社会和社会问题的方式。在十九世纪末期,获得人口知识的唯一可接受的方法是通过人口普查,每个人口的成员都被调查。一百多年后,统计数字的发展已经导致了更为便宜和更快捷的调查方式 – 调查民意,衡量社会因素。 调查抽样的三个部分是: 样品选择 数据收集:通过邮件,电话,亲自或其他方式收集数据。 估计:使用收集的数据中的估计量来对整体人口作出推论。 介绍 抽样调查是使用基于概率的样本设计收集从感兴趣群体中选出的观察样本数据的过程。在抽样调查中,通常使用某些方法来提高调查数据收集的精度和控制成本。这些方法引入了分析的复杂性,必须考虑到这一点,以便产生无偏估计及其相关的精确度。本条目简要介绍了这些设计复杂性对抽样差异的影响,并总结了软件对抽样调查数据进行分析的特点和可用性。 复杂样本设计 用于估计人口参数及其相关差异的统计方法是基于对观察的特征和潜在分布的假设。大多数通用统计软件中的统计方法默认假设数据符合某些假设。在这些假设中,观察是独立选择的,每个观察都具有相同的被选择的概率。通过调查收集的数据往往具有偏离这些假设的抽样方案。由于后勤原因,样本通常在地理上聚类,以降低管理调查的成本,并且抽样家庭,然后对选定家庭中的家庭和/或子样本进行子样本并不少见。在这些情况下,样本成员不是独立选择的,也不是他们的回答可能是独立分配的。 此外,一项常见的调查抽样做法是对某些人群亚组进行过抽样,以确保最终样本中足够的代表性,以支持单独的分析。这对于某些政策相关的小组,如种族和种族少数群体,穷人,老年人和残疾人来说尤其常见。在这种情况下,样本成员不具有相同的选择概率。对采样权重(选择概率的倒数)进行调整以及其他加权调整(如对已知总体总数的分层)进一步加剧了样本成员之间的权重差异。 复杂样本设计对抽样方差的影响 由于这些偏离标准假设的抽样,这种调查样本设计通常被称为复杂的。虽然采样过程中的分层可以减少采样方差,但聚类和不等式选择概率通常会增加与所得估计相关的采样方差。不考虑复杂样本设计的影响可能导致与估计相关的抽样差异的低估。因此,虽然SAS(SAS Institute,Inc. [28])和SPSS(SPSS,Inc. [30])等标准软件包通常可以产生无偏加权调查估计,但是很可能低估了使用这些包之一来分析调查数据时的这种估计。 这种对方差的影响的大小通常由所谓的设计效应来衡量(Kish [18])。设计效果是估计的抽样方差,考虑复杂样本设计,除以相同估计的抽样方差,假设选择相等大小的样本作为简单的随机抽样。统一的设计效果表明设计对估计的方差没有影响。大于1的设计效果表明设计增加了方差,设计效果小于1表示设计实际上减少了估计的方差。设计效果可以用来确定有效样本大小,只需将标称样本大小除以设计效果即可。有效的样本大小给出了从独立和相同分布(iid)样本产生等效水平的观察值的数量。例如,设计效果为1.5的大小为1,500的复杂样本的估计与从大小为1,000的简单随机样本的相同估计值相当(精确度方面)。在这种情况下,复杂设计的好处将与有效丢失500次观察结果的成本进行权衡。 我们在家庭作业中通过在统计学中提供一系列主题的解决方案,在空间上树立了自己的突出位置。您可以通过点击主页上提供的“提交您的”标签来上传您的/家庭作业或项目,以获取有关统计/统计作业或统计项目的任何帮助。

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