如果你也在 怎样代写统计推断Statistical inference STAT434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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Popper’s series, like Mises’ collectives and Reichenbach’s normal sequences, provide an outcome, or achievement, criterion of randomness, to use Werner’s (1937) distinction; yet in applying the theory, we generally use probability to model random processes. The two criteria, or conceptions, of randomness are not the same; in fact, they are to some extent opposed. There are thus problems in the application of the frequency theory, having to do with ambiguity in the concept of randomness, which appear to be untouched by Mises’ remarks about every scientific model being an approximation.
The English word random derives from the French randir, to run fast or gallop, and originally connoted impetuosity or lack of control. ${ }^{4}$ The sense of unpredictability, of freedom from constraint or governance by a rule, fits the conception of randomness as characteristic of a process, or of a device or set-up which generates data strings. In many situations, however, the only way we have of judging randomness in this sense is by inspecting the data strings (“reading the signs”) rather than the device itself; this circumstance leads us to the achievement conception of randomness as the absence of discernible pattern ( $n$-freedom, etc.). We may follow Spencer Brown (1957) in referring to these two meanings as primary and secondary randomness, respectively.
Now, taking a simple example, suppose we are testing a coin for bias by inspecting a string of 100 tosses. There are many kinds of possible bias (e.g., bias in doubles or triples), but most often we are concerned with elementary bias-a preponderance of heads or tails. If the model is correct, and the coin is free of bias, then we should expect about half the tosses to turn up heads. The ratio of $1: 1$ strictly applies, however, only to the indefinite long run; and, if the series is to be genuinely random (in the primary sense), it must allow anything to happen on the way there. Our expectation of a roughly even split in 100 tosses is based on the assumption that this particular sample of 100 tosses is representative of the whole string. But if any such sample were representative, and unbiased, we should have grounds for rejecting the hypothesis of (primary) randomness; we would have evidence that something was intervening to keep the process too evenly balanced. The excessive regularity would be a predictable feature of the series, contradicting the assumption of unpredictability.
统计代写|统计推断代写STATISTICAL INFERENCE代写|Popper
Yet another century after Comte, Popper (1934/1968) was still trying to rid science of metaphysics; his criterion of falsifiability as the demarcation between science and metaphysics is probably his best-known contribution to the philosophy of science. Since it also left him, with the positivists, still in the arms of the analyticsynthetic dichotomy, he naturally opted for an “objective” (i.e., frequency) theory because he believed it to be the only one which would make the probability calculus applicable to empirical science. His frequency theory was put forth in Chap. 7 ofThe Logic of Scientific Discovery (the German edition of which was published in 1934) and in two long strings of appendices and footnotes. ${ }^{3}$
Having criticized both Mises’ and Reichenbach’s technical definitions of probability, Popper was obliged to try one of his own. Mises’ criterion of randomness he replaced with the requirement of ” $n$-freedom.” As in Reichenbach’s normal sequences, the relative frequency in an $n$-free series must be insensitive to selection according to arbitrary $n$-tuples. Popper gave a method (in footnotes $* 1$ and $* 2$ of appendix iv) for constructing such $n$-free sequences, thus proving that such series existed. Mises’ axiom of convergence he first replaced with his “requirement of uniqueness”-that there be one and only one probability (i.e., relative frequency) associated with a given $n$-free binary sequence. Later (footnote $* 2$ to $\S 64$ ) he replaced the requirement of uniqueness with the “requirement of finitude: the sequence must become, from its commencement, as quickly $n$-free as possible, and for the largest possible $n$ ” (p. 187). The latter requirement was loose enough not to contradict the criterion of $n$-freedom, but Popper was of course left with the same question as all the other frequentists: How can probability theory apply to any real phenomenon, if it pertains only to a very special sort of ideally constructed sequence? Clearly the empirical sequences to which we might want to apply the concept of probability are not constrained to follow the rules of anybody’s particular theory. Ultimately, as was noted above, he resolved the problem by abandoning the frequency theory for the propensity interpretation of probability.
统计推断代写
统计代写|统计推断代写STATISTICAL INFERENCE代写|The Concept of Randomness
波普尔的系列，就像米塞斯的集体和赖兴巴赫的正常序列一样，提供了一个结果或成就，随机性标准，使用 Werner (1937) 的区分；然而在应用该理论时，我们通常使用概率来模拟随机过程。随机性的两个标准或概念并不相同。事实上，他们在某种程度上是反对的。因此，频率理论的应用存在问题，与随机性概念的模糊性有关，米塞斯关于每个科学模型都是近似值的评论似乎没有触及这些问题。
英文单词random源自法语randir，意思是跑得快或奔跑，最初的意思是冲动或缺乏控制。4不可预测性、不受约束或规则治理的感觉符合随机性的概念，即作为过程特征的概念，或生成数据字符串的设备或设置的特征。然而，在许多情况下，我们判断这种意义上的随机性的唯一方法是检查数据字符串（“读取符号”）而不是设备本身。这种情况将我们引向了随机性的成就概念，即缺乏可识别的模式（n-自由等）。我们可以效仿 Spencer Brown (1957) 将这两种含义分别称为主要随机性和次要随机性。
现在，举一个简单的例子，假设我们通过检查一串 100 次投掷来测试硬币的偏差。有很多种可能的偏差（例如，双倍或三倍的偏差），但我们最常关注的是基本偏差——正面或反面的优势。如果模型是正确的，并且硬币没有偏见，那么我们应该预计大约有一半的投掷会出现正面。的比率1:1然而，严格适用于无限期的长期；而且，如果该系列要真正随机（在主要意义上），它必须允许在途中发生任何事情。我们对 100 次投掷大致均分的预期是基于这样的假设，即 100 次投掷的这个特定样本代表了整个字符串。但是，如果任何这样的样本具有代表性且没有偏见，我们就应该有理由拒绝（主要）随机性假设；我们将有证据表明某些东西正在干预以保持过程过于均衡。过度的规律性将是该系列的可预测特征，与不可预测性的假设相矛盾。
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在孔德之后又一个世纪，波普尔（1934/1968）仍在试图摆脱形而上学的科学。他将可证伪性作为科学和形而上学之间界限的标准可能是他对科学哲学的最著名贡献。既然它也让他和实证主义者一样，仍然在分析综合二分法的怀抱中，他自然而然地选择了一种“客观”（即频率）理论，因为他相信这是唯一一种可以使概率演算适用于经验科学。他的频率理论在第 1 章中提出。7 的科学发现的逻辑（其德文版于 1934 年出版）以及两长串附录和脚注。3
在批评了米塞斯和赖兴巴赫对概率的技术定义后，波普尔不得不尝试他自己的一种。他将米塞斯的随机性标准替换为“n-自由。” 在 Reichenbach 的正态序列中，相对频率n-free 系列必须对根据任意选择不敏感n-元组。波普尔给出了一个方法（在脚注中∗1和∗2附录 iv) 用于构建这样的n-free 序列，从而证明存在这样的序列。他首先将米塞斯的收敛公理替换为他的“唯一性要求”——即存在与给定相关联的一个且只有一个概率（即相对频率）n-free 二进制序列。后来（脚注∗2至§§64) 他将唯一性要求替换为“有限性要求：序列必须从一开始就尽快n- 尽可能免费，并且尽可能大n”（第 187 页）。后一个要求足够宽松，不会与n——自由，但波普尔当然和所有其他常客一样提出了同样的问题：如果概率论只涉及一种非常特殊的理想构造序列，它如何适用于任何真实现象？显然，我们可能想要应用概率概念的经验序列并不局限于遵循任何特定理论的规则。最终，如上所述，他通过放弃频率理论来解释概率的倾向性，从而解决了这个问题。
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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。