如果你也在 怎样代写统计推断Statistical inference MTH412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。统计推断Statistical inference利用从人口中提取的数据，通过某种形式的抽样，提出关于人口的命题。给定一个关于人口的假设，我们希望对其进行推断，统计推断包括（首先）选择一个产生数据的过程的统计模型，（其次）从模型中推导出命题。小西和北川说：”统计推断中的大多数问题都可以被认为是与统计模型有关的问题。”与此相关，大卫-考克斯爵士说：”如何从主题问题转化为统计模型，往往是分析中最关键的部分。
统计推断Statistical inference结论是一个统计命题。一些常见的统计命题形式如下。一个点估计，即一个最接近某些感兴趣的参数的特定值。区间估计，例如置信区间（或集合估计），即使用从人群中抽取的数据集构建的区间，以便在对这些数据集进行重复抽样时，这些区间将包含真正的参数值，其概率为所述置信度。可信区间，即包含诸如95%的后验信念的一组数值。拒绝一个假设。将数据点聚类或分类为一组。
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统计代写|统计推断代写STATISTICAL INFERENCE代写|Richard von Mises
I have already suggested that, by the beginning of the twentieth century, the way was prepared philosophically for a thoroughgoing frequency theory of probability. Heidelberger (1987) and Kamlah (1987) suggest that recent scientific developments also scaffolded the construction of a formal frequency theory. Maxwell had drawn the inspiration for his statistical thermodynamics from Quetelet; his theory, plus the concepts of Brownian motion, radioactive decay-even the belated rediscovery of Mendel’s work in genetics-all contributed to the idea that probability refers to random mass phenomena. ${ }^{2}$ In addition, Heidelberger believes that the crisis in mechanics attending the quantum theory supported a shift from an epistemic to an ontic conception of probability. Fechner had theoretically laid the groundwork for Mises with his metaphysical indeterminism, but the concept of probability at that time was still too closely tied to knowledge-as is clear in the theories of Venn and Peirce-for Fechner’s work to be assimilated to it.
Even as science and philosophy converged with respect to generating conditions for a frequency theory, the makings of a certain paradoxical tension also become visible. The principal thrust of positivism was the escape from metaphysics, yet the avoidance of the epistemic or psychological aspects of probability and the search for an ultimate grounding in empirical data inevitably had a metaphysical pull to it, as will become evident in the pages that follow.
As a major exponent of logical positivism, Richard von Mises advocated a strict frequency interpretation as a means of extirpating subjectivism and psychologism from probability theory root and branch. The specific goals and concerns of his theory were thus (a) to avoid reference to the principle of indifference in defining or assessing probabilities, (b) to specify the kind of series with reference to which probability is to be defined, (c) to show that such a definition has relevance for practical application, and (d) to consider the relation of this technical definition of probability to the everyday meaning, especially with reference to single-case probability.
The first of these objectives would presumably be achieved with the second. Mises defined probability by reference to an ideally constructed sequence, which he called a “collective,” defined in turn by the properties of randomness and convergence. The condition of randomness, as Mises formulated it, meant that a sequence, in order to qualify as a collective, must exclude all gambling systems. In other words, it must always be possible to defeat any prediction scheme by extending the series long enough. The condition of convergence specified that the relative frequency of a given element in the string (e.g., heads) must approach a single definite limit.
统计代写|统计推断代写STATISTICAL INFERENCE代写|Reichenbach
Hans Reichenbach, Theory of Probability (1935/1949), was motivated at least in part by the aim of repairing defects in Mises’ theory. He was especially concerned that his theory comprehend all instances of probability in a frequentist sense. Thus whereas Mises’ definition led him to exclude many ordinary usages of probability from his theory, Reichenbach claimed to his advantage that his theory “leads to a meaning of the term that makes the usage of language conform to human behavior” (1935/1949, p. viii). In introducing his theory, he wrote that “a final theory of probability that satisfies both mathematical and logical requirements can now be presented” (p. v). Despite the fact that his formulation of the frequency theory is the most extreme, it was also his intention, in contrast to Mises, to keep the epistemic reference central, with its concerns for inductive inference. His proposed range of applications for Bayes’ Theorem was “extremely wide” (p. 94), nearly as ambitious as Price’s: medical diagnoses, historical explanations, detective work, and so on. He also claimed to prove that all inductive inference is reducible to induction by enumeration.
Although Reichenbach’s work came too late to exert any formative influence on either Fisher or Neyman and Pearson in their theories of statistical inference (Chap. 7), it is still worth examining to two reasons: (a) Reichenbach’s theory comes closest to duplicating the everyday, unreflective meaning of probability (cf. Chap. 10), and (b) we might get a sense of how the Fisher and Neyman-Pearson theories could be improved.
The technical aspects of Reichenbach’s definition of probability are not markedly different from Mises’. The sequences taken as definientia for probability are ideally constructed series, which Reichenbach called “normal sequences”; they represent his attempt to weaken Mises’ condition of randomness. Adopting the causal terminology of freedom from aftereffect in constructed sequences, he defined a sequence as normal “if it is free from aftereffect and if the regular divisions belong to its domain of invariance” (p. 144; original in italics). Freedom from aftereffect means that the relative frequency composition of a series is unaffected by selecting out all the predecessors (or successors) of a given element (e.g., the zeros), a given pair (e.g., 01), and so on. The latter condition means that the series must be unchanged in the relative frequencies of its elements by a selection of elements at regular intervals of any given length.
统计推断代写
统计代写|统计推断代写STATISTICAL INFERENCE代写|Richard von Mises
我已经暗示，到 20 世纪初，哲学上已经为彻底的概率频率理论做好了准备。Heidelberger (1987) 和 Kamlah (1987) 认为最近的科学发展也为正式频率理论的构建提供了支撑。Maxwell 从 Quetelet 获得了统计热力学的灵感。他的理论，加上布朗运动、放射性衰变的概念——甚至是对孟德尔遗传学工作的迟来的重新发现——都促成了概率指随机质量现象的观点。2此外，海德堡认为，参与量子理论的力学危机支持了从认识论到本体论的概率概念的转变。费希纳在理论上为米塞斯的形而上学非决定论奠定了基础，但当时的概率概念仍然与知识联系得太紧密——正如维恩和皮尔斯的理论所清楚的那样——费希纳的工作无法与之同化。
即使科学和哲学在频率理论的生成条件方面趋于一致，某种矛盾张力的形成也变得可见。实证主义的主要推动力是逃避形而上学，但避免概率的认识论或心理学方面以及对经验数据的最终基础的探索不可避免地对它产生了形而上学的吸引力，这将在接下来的几页中变得明显。
作为逻辑实证主义的主要代表，理查德·冯·米塞斯提倡严格的频率解释，作为从概率论的根本和分支中根除主观主义和心理学的一种手段。因此，他的理论的具体目标和关注点是（a）在定义或评估概率时避免参考无差异原则，（b）指定要定义概率的序列类型，（c）表明这样的定义与实际应用相关，并且（d）考虑概率的这种技术定义与日常意义的关系，特别是参考单例概率。
这些目标中的第一个可能会通过第二个来实现。米塞斯通过参考一个理想构造的序列来定义概率，他称之为“集体”，而后者又由随机性和收敛性的属性来定义。正如米塞斯所阐述的那样，随机性条件意味着一个序列，为了有资格成为一个集体，必须排除所有赌博系统。换句话说，通过将序列扩展得足够长，必须始终有可能击败任何预测方案。收敛条件规定字符串中给定元素（例如，磁头）的相对频率必须接近一个确定的极限。
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Hans Reichenbach, Theory of Probability (1935/1949) 的动机至少部分是为了修复米塞斯理论中的缺陷。他特别担心他的理论包含了频率论意义上的所有概率实例。因此，尽管米塞斯的定义导致他从他的理论中排除了许多普通的概率用法，但赖兴巴赫声称他的优势在于他的理论“导致了使语言的使用符合人类行为的术语的含义”（1935/1949，第 8 页）。在介绍他的理论时，他写道“现在可以提出同时满足数学和逻辑要求的最终概率理论”（p. v）。尽管他对频率理论的表述是最极端的，但与米塞斯相反，他的意图也是保持认知参考的中心，及其对归纳推理的关注。他提出的贝叶斯定理应用范围“非常广泛”（第 94 页），几乎和普莱斯的一样雄心勃勃：医学诊断、历史解释、侦探工作等等。他还声称证明了所有归纳推理都可以简化为枚举归纳。
尽管 Reichenbach 的工作来得太晚，无法对 Fisher 或 Neyman 和 Pearson 的统计推断理论（第 7 章）产生任何形成性影响，但仍有两个原因值得研究：(a) Reichenbach 的理论最接近于复制日常生活，概率的非反思意义（参见第 10 章），以及 (b) 我们可能会了解如何改进费舍尔和内曼 – 皮尔逊理论。
赖兴巴赫概率定义的技术方面与米塞斯的定义没有明显不同。作为概率定义的序列是理想构造的序列，Reichenbach 称之为“正常序列”；它们代表了他试图削弱米塞斯的随机性条件。在构建的序列中采用无后效应的因果术语，他将序列定义为“如果它没有后效应，并且如果规则划分属于其不变域”（第 144 页；斜体原文）。无后效应意味着序列的相对频率组成不受选择给定元素（例如，零）、给定对（例如，01）等的所有前驱（或后继）的影响。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。