Category Archive for: 统计

回归分析

回归分析家庭作业帮助 在统计学模型中,回归分析是估计变量之间关系的统计过程。当重点在于一个因变量与一个或多个独立变量(或“预测变量”)之间的关系时,它包含许多建模和分析几个变量的技术。 回归是用于财务,投资和其他学科的统计测量,它们试图确定一个因变量(通常由Y表示)与一系列其他变化变量(称为独立变量)之间的关系的强度。回归帮助投资和财务经理评估资产,并了解变量之间的关系,如商品价格和处理这些商品的企业的股票。 打破’回归’ 回归的两种基本类型是线性回归和多元线性回归,尽管有更复杂的数据和分析的非线性回归方法。线性回归使用一个独立变量来解释或预测因变量Y的结果,而多元回归使用两个或多个独立变量来预测结果。 回归可以帮助金融和投资专业人士以及其他业务的专业人士。回归可以帮助预测公司根据天气,以前的销售额,GDP增长或其他条件的销售额。资本资产定价模型(CAPM)是经常使用的金融资产回归模型,用于定价资产和发现资本成本。每种类型回归的一般形式是: 线性回归:Y = a + bX + u 多重回归:Y = a + b1X1 + b2X2 + b3X3 + … + btXt + u 哪里: Y =您想要预测的变量(因变量) X =您用于预测Y的变量(自变量) a =截距 b =斜率 u =回归残差 回归采取一组随机变量,被认为是预测Y,并尝试找到它们之间的数学关系。这种关系通常以最接近所有单个数据点的直线(线性回归)的形式。在多元回归中,通过使用带下标的数字来区分单独的变量。 投资回归 经常使用回归来确定商品价格,利率,特定行业或行业的特定因素对资产的价格走势有多少影响。上述CAPM基于回归,用于预测股票的预期收益并产生资本成本。股票的回报将回归较大的指数(如标准普尔500指数),以产生特定股票的beta。 Beta是股票与市场或指数相关的风险,反映为CAPM模型的斜率。相关股票的预期收益将为因变量Y,而独立变量X则为市场风险溢价。 额外的变量,如股票的市值,估值比率和最近的回报可以添加到CAPM模型,以获得更好的回报估计。这些额外的因素被称为Fama-French因素,以发展多元线性回归模型的教授命名,以更好地解释资产回报。 一种形式的回归分析,其中数据适合于表示为数学函数的模型。简单线性回归将两个变量(X和Y)与直线(y = mx + b)相关联,而非线性回归必须生成一条线(通常为曲线),就好像每个Y值都是随机变量一样。该模型的目标是使广场的总和尽可能的小。非线性回归使用对数函数,三角函数和指数函数,以及其他拟合方法。 打破“非线性回归” 非线性回归建模与线性回归建模相似,因为它们都寻求从一组变量图形跟踪特定的响应。非线性模型比线性模型更复杂,因为函数是通过一系列可能源于试错误的近似(迭代)产生的。数学家使用几种已建立的方法,如高斯牛顿法和Levenberg-Marquardt法。 线性和逻辑回归通常是人们在预测建模中学习的第一种算法。由于受欢迎程度,很多分析师甚至认为他们是唯一的回归形式。稍微涉及的人认为他们是所有形式的回归分析中最重要的。 事实是有无数形式的回归,可以执行。每种形式都有其自身的重要性和最适合使用的具体条件。在这篇文章中,我以简单的方式解释了最常用的7种形式的回归。通过这篇文章,我也希望人们发现一个回归广度的想法,而不是对他们遇到的每个问题应用线性/逻辑回归,并希望他们能适应! 回归分析是一种预测建模技术,它调查依赖(目标)和自变量(预测因子)之间的关系。该技术用于预测,时间序列建模和发现变量之间的因果关系。例如,驾驶员的皮疹驾驶与道路交通事故之间的关系最好通过回归研究。 回归分析是数据建模和分析的重要工具。在这里,我们将数据点的曲线/线拟合到数据点之间,使得数据点与曲线或线之间的距离之间的差异最小化。我将在下面的部分详细解释这一点。…

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真实分析

真实分析家庭作业帮助 与其他细节战斗的无效解决方案 – 类型。例如,经常解决较小问题的解决方案相互矛盾 – 例如I型误差αα和II型误差ββ。 没有多少数学家使用“严谨”这个词。非数学家(通常)是这样做的。对于数学家来说,证明就是证明。这种严谨的概念是引入直觉来缩短解释的借口。 直觉在统计学上比数学更重要。真正的分析负责将直觉形式化为“严谨”。每个人都知道,随着数字xx的增加,数字1 / x1 / xdecreases。这是直觉。 请考虑以下示例。 在某些情况下,让我们测量人的响应时间,其中响应时间ss在00到11秒之间。假设您想知道确切的响应时间 – 您希望测量工具能够找到响应时间,并以此作为您的标准 如果响应ss是有理数(例如0.250.25或11),则标签yy将取值11,如果响应ss是非理性数(如1 /π1),则取值为00 /Π)。 对统计学家来说,这是微不足道的 – 实验并不那么令人兴奋。但是,一个受到真正分析训练的数学家将立即看到这里的问题 – 实际上这是一个实验的灾难。 您将希望能够在计算机上获得此实验的结果,并说出并发布您的发现。但你将无法: 发布你的发现 做任何有效的计算机实现 找到一个测量工具来做到这一点 了解1.,2.首先可以解决问题。 真正的分析就是答案。具体来说,一组不可计算的数字形成超验数的严格子集,即连续体[0,1] [0,1]。那么所有的(作为一组理性,在连续体[0,1] [0,1]中都有零)反应应该是非理性的。因此,几乎所有的回应都是超验的,几乎所有的回应都是不可计算的。这意味着它们不能在计算机上由一个定义良好的算法表示。这意味着无法测量。 此外,当尝试绘制时,该示例类似于Dirichlet函数。它不能被绘制 – 水平值00和11没有反应。这是由于响应可以采取的密度(实际分析)。 统计学是数学上广泛而又具体的例子。音乐不能统计,但不能有数学统计,所以你在同一个流中,我们大多数人都在这里接受过培训。所以我不知道…也许因为我已经对我有意义请记住,如果您的计划安置在统计部门,您所提供的所有实践和想法都是一个数学家,您将受到此类培训。你喜欢数据分析或安装的方面,如果你要去任何统计学学位,那么你必须接受数学家的训练。这就是为什么其他量化导向的方案既有“测量”或“量化”或“应用”,或者其他一些东西。 在家庭作业中的真正的分析解决方案!如果您需要,请与我们联系因为我们的服务真的值得特别注意。真正的分析解决方案可以让你自己在一起,而不用担心你的数学任务的学习。你可以相信我们我们永远不会领导我们的客户,因为我们的客户的成功是我们的成功。现在行动,不要犹豫! 成为我们的客户之一,并根据您的需求获得即时真实的分析帮助: 专家真实分析解决方案帮助 广泛应用和流行的支付方式; 重复客户的折扣选择; 全天候可用的工作人员。 真正的分析(一个真实变量的函数理论)是一个已知的处理实数的数学分支分析。当做真实的分析作业或真实的分析作业时,您将处理实际功能和序列的分析属性。众所周知,任何真正的分析作业和真实分析作业都是相当耗时的,并不是那么容易掌握。因此,我们建议您解决理解和满足您的要求的专业人士。我们的专家将很高兴为您提供辉煌的真实分析帮助。 真正的分析作业:如何拓宽你的知识 用真实分析解决方案练习你的技能; 寻找真正的分析解决方案; 解决问题解决方案; 尝试寻找额外的学习材料。 任何数学作业不可避免地涉及多个数学概念。做真实的分析作业时,请记住关于作业的公式或方程式。迟早,每个学生都需要专业的帮助才能建立最佳的应用方法。我们的学位专家将很乐意协助您在最短的时间内解决您的真实分析作业。 您应该选择我们的服务有几个原因: 专业求解者在实际分析解决方案中; 实惠的价格; 安全的付款选项和保证的隐私。 您的真实分析问题难以掌握,我们建议您解决我们的高素质专家以获得真实的分析答案。我们可以为您提供最高质量和安全的作业。一旦需要真正的分析解决方案,我们将很乐意为您提供最佳的真实分析解决方案。体验我们灵活和个性化的方式,为您提供最好的高中,大学甚至大学的援助。享受我们的安全支付方式,隐私和在线支持选项!

多变量分析

多变量分析家庭作业帮助 什么是多元统计分析? 作者Shane Hall 多变量统计分析是指多种先进技术,用于同时检查来自多个变量的各方。研究人员在涉及多于一个因变量(也称为感兴趣的结果或现象),多于一个独立变量(也称为预测因子)或两者的研究中使用多变量程序。高级本科课程和研究生课程统计教学多元统计分析。这种类型的分析是可取的,因为聚合物通常假设给定的感兴趣的结果是受多于一件事影响或影响的。 类型 有许多用于进行多变量分析的统计技术,给定研究的最适合的技术随研究类型和关键研究问题而变化。四种最常见的多变量技术是多元回归分析,因子分析,路径分析和多重方差分析(MANOVA)。 多重回归 通常简称为回归分析的多元回归分析检查了多个独立变量(预测因子)对因变量或结果的影响。回归计算每个独立变量的系数及其统计显着性,以估计每个预测因子对因变量的影响,其他预测因子保持不变。经济学和其他社会科学研究人员经常使用回归分析来研究社会和经济现象。回归研究的一个例子是检验教育,经验,性别和种族对收入的影响。 因子分析 因子分析是一种数据缩减技术,研究者将大量变量减少到更小,更易于管理的因素。因素分析揭示了变量之间的模式,然后将高度相关的变量分为因素。因子分析有很多应用,但常见的用途是在调查研究中,其中使用这种技术来查看冗长的问题系列可以分组成短集。 路径分析 这是多变量统计分析的图形形式,其中称为路径图的图形描绘了变量之间的相关性,以及这些相关性的方向以及这些线路沿着这些线路传播的“路径”。其中估计研究者假设模型中变量之间关系的强度。 曼诺瓦 多方差分析,或是较基础的方差分析方法的高级形式。 MANOVA将技术扩展到具有两个或更多依赖依赖酒店的研究,同时对它们之间的相关性。一个研究的一个例子是哪一种手法是一种正确的技术,是研究三组青少年之间的健康:锻炼身体的人,有时锻炼身体的人以及从未锻炼的人。本研究的手工操作可以允许多种健康相关的手表措施,如体重,心率和呼吸频率。 效益 多变量统计分析在社会科学研究中尤为重要,因为在这一领域往往无法使用他们在医学和自然科学领域经常使用的随机实验室实验。相反,许多社会科学家将依靠准实验设计,其中实验组和对照组可能具有可能影响或偏向研究结果的初步差异。多变量技术尝试统计上解释这些差异,并调整结果测量来控制可归因于差异的部分。 注意事项 统计软件程序如SAS,Stata和SPSS可以执行多变量统计分析。这些课程经常被大学基因和其他研究人员使用。电子表格程序可以执行一些多变量分析,但是旨在用于更一般的使用,并且可能具有有限的能力比通常的统计软件包 生态现象本质上是复杂的。因此,单个响应变量很少能够描述生态系统,实体或交互作用。相反,多个响应变量(例如多个物种的丰度)通常被测量以获得生态学观点。另外,通常在分析中添加多个解释变量,试图解释响应数据的变化。 多变量分析与同时分析多个响应变量的复杂性相吻合。它们在生态学中的应用(如詹姆斯,1990年)和微生物生态学(Ramette,2007)一直在增长。属于这一类别的技术是多种多样的,难以整齐分类。虽然有些是标准单变量技术(如方差分析)的扩展,但其他技术在本质上更具有算法性,利用增加计算能力来处理复杂数据集。通常,多变量方法有利于单变量方法的多次执行,因为它们节省了时间并节省了通过多次测试快速失去的统计能力。在某些情况下,同时考虑多个变量可能会显示单变量方法无法检测的模式。 预分析 如果您的响应变量不是尺寸均匀的(即如果它们具有不同的基准测量单位),则可以将它们集中在他们的手段上,或者使用例如z-评分对它们进行标准化。但是,不建议对原始计数数据进行标准化。 确保解释变量的数量少于数据矩阵中的对象(站点,样本,观察等)数量。如果不是你的系统是不确定的。 如果您的解释变量不是尺寸均匀的(例如,具有不同的物理单位),则将其置于手段上并使其标准化。标准化允许直接比较回归系数,否则可能具有不同的标度。此外,Legendre和Legendre(1998)指出,RDA可用于将定性解释变量与线性响应数据相关联。定性变量被重新编码为虚拟变量,运行RDA。拟合的现场分数提供了定性解释变量的定量重新定标 检查您的解释和响应矩阵中每个变量的分布以及每个变量与其自身和任何其他矩阵中的其他变量的关系图。如果关系非常非线性,则应用变换来线性化关系并减少异常值的影响。 如果您希望在RDA协调中表示对象之间的非欧几里德关系(例如Hellinger距离),则应在分析前应用此页面上讨论的具有生态动机的转换 我们在家庭作业中通过提供高质量的多变量分析帮助,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”标签来上传多变量分析/多变量分析家庭作业或多变量分析项目。 有关多变量分析/多变量分析家庭作业或多变量分析项目的任何帮助。

经济学家统计理论

经济学家统计理论家庭作业帮助 只要经济学家和统计学家不能用现实世界的现象来确定他们的统计学理论,那么认真对待统计学的推论是没有实际的手段。 就像没有“免费午餐”这样的事情一样,没有一个“自由的概率”这样的东西。为了能够谈论概率,你必须指定一个模型。如果没有产生概率结果或事件的机会设置或模型 – 在统计学中,一个是指您作为实验观察或测量的任何过程(滚动死亡)和获得的结果作为结果或事件(数量实验滚动的点数,例如3或5次) – 严格看不到任何事情。 可能性是凯恩斯强调的关键因素之一。它始终必须附有计算模型的规格。然后要具有任何经验科学价值,它必须被显示为与(或至少收敛)真实数据生成过程或结构相一致 – 很少或从未完成! 这是经济数据的基本问题。如果你有一个公平的轮盘赌,你可以说可以指定概率和概率密度分布。但是你如何设想价格,国内生产总值,收入分配等类似的“名义机器”呢?只有通过信仰的飞跃。这还不够。你必须提出一些非常好的论据,如果你想说服人们相信社会经济结构的存在,生成具有可以想象的特征的数据,作为由概率密度分布描绘的随机事件! 课程内容 本课程对入门概率论,统计学思想,方法和技巧进行了准确和准确的处理。学生也将接触到Minitab统计软件包。涵盖的主题是数据可视化和描述性统计,概率论,随机变量,随机变量的常见分布,多元随机变量,统计抽样分布,点估计,区间估计,假设检验,方差分析(ANOVA),线性回归,非参数测试,适合度和独立性测试。 教学 MT的22小时讲座,9小时的课堂和10小时的车间。长达一个小时的22小时讲座,11小时的课堂和11小时的讲习班。 2小时的讲座和1小时的课程在ST。 学生将在第11周完成新材料或修改。 形成课程 每周练习将被设定,学生们将每周向课堂老师提交解答,以获得反馈。 经济理论单位涉及现代经济学和政治经济学。现代经济学包括微观经济学,其根源在马歇尔,宏观经济学植根于凯恩斯。微观和宏观经济都使用数学作为分析工具。政治经济源于卡尔·马克思,亚当·斯密和大卫里卡多。它主要涵盖现代马克思主义,后凯恩斯主义,现代垄断资本主义。 社会经济制度单位由两大领域组成。一种是利用现代经济理论对经济体系进行特征化和追求新的经济机制的经济系统分析。另一个领域是经济学的认识论研究,涉及哲学和伦理领域。 经济统计单位由统计,计量经济学和信息处理三个方面组成。统计领域涉及传统和金融统计。计量经济学领域涉及经济学家的实证分析。在信息处理领域广泛使用统计软件和计算机程序设计。 数学单位提供了广泛的数学课程,用于经济分析。这些课程以高级入门课程提供。一些高级课程探索数学部门提供的纯数学。 经济学家开发经济模型来解释持续的经常性关系。他们的模型将一个或多个经济变量与其他经济变量联系起来。例如,经济学家将个人消费品消费金额与可支配收入和财富联系起来,并预计消费将随着可支配收入和财富的增加而增加(即关系是积极的)。 经常有竞争模型能够解释相同的重复关系,称为经验规律,但很少有模型为关联的大小提供了有用的线索。但这对政策制定者来说最重要。制定货币政策时,中央银行家需要了解官方利率变动对通货膨胀和经济增长率的可能影响。在这种情况下,经济学家转向计量经济学。 计量经济学使用经济理论,数学和统计推断来量化经济现象。换句话说,它将理论经济模型变成经济决策的有用工具。计量经济学的目标是将定性表述(如“两个或多个变量之间的关系是积极的”)转化为量化陈述(如“消费支出每增加可支配收入增加95美分”)。计量经济学家 – 由经济理论家开发的计量经济学变革模型的实践者可以估计出来的版本。正如股票和沃森(2007)所说:“计量经济学方法被用于经济学的许多部门,包括金融,劳动经济学,宏观经济学,微观经济学, 经济政策“。经济政策决策很少没有计量经济学分析来评估其影响。 理论计量经济学家研究现有的统计测试和模型估计未知数的程序的属性。尽管有经济数据的特殊性,如它们同时发生变化的趋势,他们也设法制定有效(或强劲)的新的统计程序。理论计量经济学依赖于数学,理论统计和数值方法来证明新程序有能力得出正确的推论。 相比之下,应用计量经济学家使用理论家开发的计量经济学技术来将定性经济语言转化为量化经济学。因为应用计量经济学家更接近数据,所以他们经常遇到并提醒他们的理论对等数据属性,导致现有的估计技术的问题。例如,经济计量学家可能会发现数据的变化(一系列中的单个值与总体平均值不同)随时间而变化。 获得经济学家统计理论的定制写作服务帮助经济学家统计理论家庭作业帮助。我们的经济学家统计理论在线教师可以为经济学家和问题的统计理论提供即时帮助。经济学家统计理论家庭作业帮助和统计理论经济学家辅导员提供24 * 7服务。  即时连接到我们的现场聊天统计理论经济学家帮助和统计理论经济学家家庭作业的帮助。 我们的经济学家统计理论帮助导师在处理与复杂问题相关的复杂问题方面有多年的经验,如统计统计学经济学家软件使用软件,统计大学计划,研究要求,统计案例研究,统计研究计划状态

公共卫生统计方法

公共卫生统计方法家庭作业帮助 介绍统计学的基本概念和方法,适用于公共卫生和医学领域的各种问题。展示探索,组织和呈现数据的方法,并介绍概率的基本原理,包括概率分布和条件概率,应用于2×2表。介绍统计推断的基础,包括人口概念,样本参数和估计;以及使用似然函数,置信区间和假设检验的推论。推出并运用统计计算软件包STATA来操纵数据,并为学生准备剩余的课程作业。 学习目标: 成功完成本课程后,学生将能够: 使用统计推理定量地制定公共卫生问题[1.1]在科学方法中讨论统计推理的作用。 1.2讨论并应用因果关系在公共卫生中的反事实定义 设计和解释统计信息的图形和表格显示[2.1手工制作,解释茎叶图,箱体图,Q-Q图和频率表。 2.2使用统计分析软件包Stata进行基本统计 使用概率模型来描述公共卫生数据的趋势和随机变化3.1使用统计分析软件包Stata进行基本统计计算与图形显示相结合; 3.2在随机试验中使用概率概念来描述治疗对健康结果的影响; 3.3使用二项分布和泊松近似来计算事件的概率; 3.4使用高斯或正态概率模型近似连续公共卫生措施的分布,并评估该近似值的质量; 3.5生成和解释分位数(Q-Q)图来比较两个分布 使用统计学方法进行推理,包括测试和置信区间,从数据中抽取公共卫生推断4.1生成随机数,并了解随机过程的多个观察值之间的变化来源; 4.2解释中心极限定理在确定n次观测的平均值的抽样分布中的影响; 4.3使用自举来确定置信区间并在科学背景下进行解释; 4.4使用抽样分布理论对两种手段之间的均值和差异进行置信区间和假设检验; 4.5使用分层消除风险因素和结果关联研究中可能的混杂变量的影响; 4.6构建和解释适当的双样本置信区间和t检验以评估两组之间的平均结果是否不同; 4.7使用配对样本t检验和置信区间 自CDC成立以来,该机构的重要功能是汇总,分析和解读统计信息,指导行动和政策改善健康状况。数据来源包括生命统计记录,医疗记录,个人访谈,电话和邮件调查,身体检查和实验室检测。公共卫生监测数据已被用于描述疾病和伤害的严重程度和分布情况;跟踪健康趋势;并制定标准曲线,如增长图表。统计学家除了发展适当的计划研究设计和分析方法之外,还在发展公共卫生数据收集系统和软件方面发挥作用,分析收集的数据。 CDC / ATSDR雇用约330名数学和健康统计学家。他们在四个协调中心,两个协调办公室和国家职业安全与健康研究所的工作。 在公共卫生研究中纳入统计和分析技术是该机构的重要资产(图1),并广泛应用于流行病学,经济学,行为学和社会科学等各个学科。例子包括促进叶酸补充以减少出生缺陷的经济决定(3);导致制定预防人体免疫缺陷病毒感染和获得性免疫缺陷综合征策略的行为科学方法(4);煤矿氡定量流行病学分析(5);并评估使用皮带减少背部损伤和背部疼痛的有效性(6)。持续统计贡献的其他领域包括调查计划和分析方法,数据收集系统,检测算法和扫描统计数据,以记录卫生趋势并确定新出现的健康问题,并开发模型开发以预测疾病发生率和损伤或数量。通过治疗期间的公共卫生措施和爆发。例如,随着数据收集方案和数据收集方法的改变,已经开发出新的方法来比较人口特征(7)和量化健康与健康差距(8)。方法工作还涉及中央变量(如收入)的高反应能力(9)。政策和程序使用的数据和政策和程序的使用和多样性的增加需要不断的研究和创新的方法来保护数据的机密性和安全性,同时提供最广泛的数据访问(10)。 CDC国家卫生统计中心(NCHS)是美国领先的卫生统计机构,负责监测美国的健康状况。除了进行重要的统计数据,面试调查,检查调查和提供者调查数据收集方案外,国家人权中心还编写了卫生和人类事务部长向美国总统(11)和国会提交的年度“健康”报告。美国健康在美国呈现健康状况,并追踪重要的健康指标和趋势。 NCHS还负责通过研究统计和分析方法推进卫生统计。国家实验室认知和调查测量协调研究实验室,NCHS计划,将认知方法应用于问卷设计研究和数据收集工具,以提高数据质量(12)。 统计是对数据的收集,组织,分析,解释和呈现的研究。它处理这方面的所有方面,包括调查和实验设计中的数据收集程序。 我们提供的独特功能是一个互动会话,我们可以在您和专家之间安排。您可以向专家指定输出格式,参考,格式,时间轴等。只有在您绝对确定您的期望和期限后才能付款。 我们可以在homeorkchina提供最好的统计/家庭作业,以帮助用于数据分析的最新软件和统计工具,如:

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