如果你也在 怎样代写多元统计分析Multivariate Statistical Analysis STAT394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。多元统计分析Multivariate Statistical Analysis是基于多变量统计的原理。通常情况下，MVA用于解决对每个实验单元进行多次测量的情况，这些测量之间的关系及其结构很重要。
多元统计分析Multivariate Statistical Analysis在此重定向。在数学上的用法，见多变量微积分。多变量统计是统计学的一个分支，包括同时观察和分析一个以上的结果变量。多变量统计涉及到理解每一种不同形式的多变量分析的不同目的和背景，以及它们之间的关系。多变量统计在某一特定问题上的实际应用可能涉及几种类型的单变量和多变量分析，以了解变量之间的关系以及它们与所研究问题的相关性。
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统计代写|多元统计分析代考MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS代考|RANDOM VECTORS AND MATRICES
A random vector is a vector whose elements are random variables. Similarly, a random matrix is a matrix whose elements are random variables. The expected value of a random matrix (or vector) is the matrix (vector) consisting of the expected values of each of its elements. Specifically, let $\mathbf{X}=\left{X_{i j}\right}$ be an $n \times p$ random matrix. Then the expected value of $\mathbf{X}$, denoted by $E(\mathbf{X})$, is the $n \times p$ matrix of numbers (if they exist)
$$
E(\mathbf{X})=\left[\begin{array}{cccc}
E\left(X_{11}\right) & E\left(X_{12}\right) & \cdots & E\left(X_{1 p}\right) \
E\left(X_{21}\right) & E\left(X_{22}\right) & \cdots & E\left(X_{2 p}\right) \
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \
E\left(X_{n 1}\right) & E\left(X_{n 2}\right) & \cdots & E\left(X_{n p}\right)
\end{array}\right]
$$
where, for each element of the matrix, ${ }^{2}$
$$
E\left(X_{i j}\right)= \begin{cases}\int_{-\infty}^{\infty} x_{i j} f_{i j}\left(x_{i j}\right) d x_{i j} & \text { if } X_{i j} \text { is a continuous random variable with } \ \sum_{\text {all } x_{i j}} x_{i j} p_{i j}\left(x_{i j}\right) & \text { if } X_{i j} \text { is a discrete random variable with } \ \text { probability function } p_{i j}\left(x_{i j}\right)\end{cases}
$$
Example 2.12 (Computing expected values for discrete random variables)
Suppose $p=2$ and $n=1$, and consider the random vector $\mathbf{X}^{\prime}=\left[X_{1}, X_{2}\right]$. Let the discrete random variable $X_{1}$ have the following probability function:
\begin{tabular}{c|rrr}
$x_{1}$ & $-1$ & 0 & $.1$ \
\hline$p_{1}\left(x_{1}\right)$ & $.3$ & $.3$ & $.4$
\end{tabular}
统计代写|多元统计分析代考MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS代考|MEAN VECTORS AND COVARIANCE MATRICES
Suppose $\mathbf{X}=\left[X_{1}, X_{2}, \ldots, X_{p}\right]$ is a $p \times 1$ random vector. Then each element of $\mathbf{X}$ is a random variable with its own marginal probability distribution. (See Example 2.12.) The marginal means $\mu_{i}$ and variances $\sigma_{i}^{2}$ are defined as $\mu_{i}=E\left(X_{i}\right)$ and $\sigma_{i}^{2}=E\left(X_{i}-\mu_{i}\right)^{2}, i=1,2, \ldots$, respectively. Specifically,
$\mu_{i}= \begin{cases}\int_{-\infty}^{\infty} x_{i} f_{i}\left(x_{i}\right) d x_{i} & \begin{array}{l}\text { if } X_{i} \text { is a continuous random variable with probability } \ \text { density function } f_{i}\left(x_{i}\right)\end{array} \ \sum_{\text {all }{i}} x{i} p_{i}\left(x_{i}\right) & \text { if } X_{i} \text { is a discrete random variable with probability } \ \text { function } p_{i}\left(x_{i}\right)\end{cases}$
$\sigma_{i}^{2}= \begin{cases}\int_{-\infty}^{\infty}\left(x_{i}-\mu_{i}\right)^{2} f_{i}\left(x_{i}\right) d x_{i} & \text { if } X_{i} \text { is a continuous random variable } \ \text { with probability density function } f_{i}\left(x_{i}\right) \ \sum_{\text {all } x_{i}}\left(x_{i}-\mu_{i}\right)^{2} p_{i}\left(x_{i}\right) & \begin{array}{l}\text { if } X_{i} \text { is a discrete random variable } \ \text { with probability function } p_{i}\left(x_{i}\right)\end{array}\end{cases}$
It will be convenient in later sections to denote the marginal variances by $\sigma_{i i}$ rather than the more traditional $\sigma_{i}^{2}$, and consequently, we shall adopt this notation.
The behavior of any pair of random variables, such as $X_{i}$ and $X_{k}$, is described by their joint probability function, and a measure of the linear association between them is provided by the covariance
$$
\begin{aligned}
\sigma_{i k} &=E\left(X_{i}-\mu_{i}\right)\left(X_{k}-\mu_{k}\right) \
&= \begin{cases}\int_{-\infty}^{\infty} \int_{-\infty}^{\infty}\left(x_{i}-\mu_{i}\right)\left(x_{k}-\mu_{k}\right) f_{i k}\left(x_{i}, x_{k}\right) d x_{i} d x_{k} & \text { if } X_{i}, X_{k} \text { are continuous } \
& \begin{array}{l}
\text { random variables with } \
\text { the joint density }
\end{array} \
\sum_{\text {all } x_{i} \text { all } x_{k}}\left(x_{i}-\mu_{i}\right)\left(x_{k}-\mu_{k}\right) p_{i k}\left(x_{i}, x_{k}\right) & \text { function } f_{i k}\left(x_{i}, x_{k}\right) \
& \text { if } X_{i}, X_{k} \text { are discrete } \
& \text { random variable with } \
& \text { joint probability } \
\text { function } p_{i k}\left(x_{i}, x_{k}\right)\end{cases}
\end{aligned}
$$
and $\mu_{i}$ and $\mu_{k}, i, k=1,2, \ldots, p$, are the marginal means. When $i=k$, the covariance becomes the marginal variance.
多元统计分析代考
统计代写|多元统计分析代考 MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS代考|RANDOM VECTORS AND MATRICES
随机向鲤是元素为随机变鲤的向鲤。类似地, 随机矩阵是其元素是随机变鲤的矩阵。随机奆阵(或向鲤)的 期望值是由其每个元素的期望值组成的矩阵 (向䵣)。具体来说, 让 $\backslash$ \athbf ${X}=\backslash \operatorname{left}{X$ {i j \right } } \text { 豆 } $n \times p$ 随机矩阵。那么期望值 $\mathbf{X}$, 表示为 $E(\mathbf{X})$, 是个 $n \times p$ 数字矩阵 (如果存在) 其中, 对于矩阵的每个元素, ${ }^{2}$ $E\left(X{i j}\right)=\left{\int_{-\infty}^{\infty} x_{i j} f_{i j}\left(x_{i j}\right) d x_{i j} \quad\right.$ if $X_{i j}$ is a continuous random variable with $\sum_{\text {all } x_{i j}} x_{i j} p_{i}$
例 $2.12$ (计算离散随机变量的期望值)
假设 $p=2$ 和 $n=1$, 并考虑随机向䵣 $\mathbf{X}^{\prime}=\left[X_{1}, X_{2}\right]$. 让离散随机变量 $X_{1}$ 有以下概率函数：
统计代写|多元统计分析代考 MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS代考|MEAN VECTORS AND COVARIANCE MATRICES
认为 $\mathbf{X}=\left[X_{1}, X_{2}, \ldots, X_{p}\right]$ 是一个 $p \times 1$ 随机向量。那么每个元素 $\mathbf{X}$ 是一个随机变量, 具有自己的边际 概率分布。(参见示例 2.12。) 边际均值 $\mu_{i}$ 和差异 $\sigma_{i}^{2}$ 被定义为 $\mu_{i}=E\left(X_{i}\right)$ 和
$\sigma_{i}^{2}=E\left(X_{i}-\mu_{i}\right)^{2}, i=1,2, \ldots$, 分别。具体来说,
$\mu_{i}=\left{\int_{-\infty}^{\infty} x_{i} f_{i}\left(x_{i}\right) d x_{i} \quad\right.$ if $X_{i}$ is a continuous random variable with probability density
$\sigma_{i}^{2}=\left{\int_{-\infty}^{\infty}\left(x_{i}-\mu_{i}\right)^{2} f_{i}\left(x_{i}\right) d x_{i} \quad\right.$ if $X_{i}$ is a continuous random variable with probability 在后面的部分中可以方便地表示边际方差 $\sigma_{i i}$ 而不是更传统的 $\sigma_{i}^{2}$, 因此, 我们将采用这种表示法。
任竟一对随机变黑的行为, 例如 $X_{i}$ 和 $X_{k}$, 由它们的联合概率函数描述, 并且它们之间的线性关联的度量由 协方差提供
$$
\sigma_{i k}=E\left(X_{i}-\mu_{i}\right)\left(X_{k}-\mu_{k}\right) \quad=\left{\int_{-\infty}^{\infty} \int_{-\infty}^{\infty}\left(x_{i}-\mu_{i}\right)\left(x_{k}-\mu_{k}\right) f_{i k}\left(x_{i}, x_{k}\right) d x_{i} d x_{k} \quad \text { if } X\right.
$$
和 $\mu_{i}$ 和 $\mu_{k}, i, k=1,2, \ldots, p$, 是边际均值。什么时候 $i=k$, 协方差成为边际方差。
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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。