统计代写|多元统计分析代考MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS代考|STAT730 RANDOM SAMPLES AND THE EXPECTED VALUES OF THE SAMPLE MEAN AND COVARIANCE MATRIX

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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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In order to study the sampling variability of statistics like $\overline{\mathbf{x}}$ and $\mathbf{S}_{n}$ with the ultimate aim of making inferences, we need to make assumptions about the variables whose observed values constitute the data set $\mathbf{X}$.

Suppose, then, that the data have not yet been observed, but we intend to collect $n$ sets of measurements on $p$ variables. Before the measurements are made, their values cannot, in general, be predicted exactly. Consequently, we treat them as random variables. In this context, let the $(j, k)$-th entry in the data matrix be the random variable $X_{j k}$. Each set of measurements $\mathbf{X}{j}$ on $p$ variables is a random vector, and we have the random matrix ${ }^{1}$ The square of the length and the inner product are $(n-1) s{i i}$ and $(n-1) s_{i k}$, respectively, when the divisor $n-1$ is used in the definitions of the sample variance and covariance.

统计代写|多元统计分析代考MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS代考|GENERALIZED VARIANCE

With a single variable, the sample variance is often used to describe the amount of variation in the measurements on that variable. When $p$ variables are observed on each unit, the variation is described by the sample variance-covariance matrix
$$
\mathbf{S}=\left[\begin{array}{cccc}
s_{11} & s_{12} & \cdots & s_{1 p} \
s_{12} & s_{22} & \cdots & s_{2 p} \
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \
s_{1 p} & s_{2 p} & \cdots & s_{p p}
\end{array}\right]=\left{s_{i k}=\frac{1}{n-1} \sum_{j=1}^{n}\left(x_{j i}-\bar{x}{i}\right)\left(x{j k}-\bar{x}_{k}\right)\right}
$$
The sample covariance matrix contains $p$ variances and $\frac{1}{2} p(p-1)$ potentially different covariances. Sometimes it is desirable to assign a single numerical value for the variation expressed by $\mathbf{S}$. One choice for a value is the determinant of $\mathbf{S}$, which reduces to the usual sample variance of a single characteristic when $p=1$. This determinant ${ }^{2}$ is called the generalized sample variance:
Generalized sample variance $=|\mathbf{S}|$

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多元统计分析代考

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为了研究统计数据的抽样变异性, 例如 $\overline{\mathbf{x}}$ 和 $\mathbf{S}_{n}$ 以进行推论为最终目的, 我们需要对其观测值构成数据集的变 量进行假设 $\mathbf{X}$.
那么, 假设尚末观察到数据, 但我们打算收集 $n$ 测量组 $p$ 变量。在进行测量之前, 通常无法准确预测它们的 测黑 $\mathbf{X}$ j上pvariables 是一个随机向量, 我们有随 , 分别当除数 $n-1$ 用于定义样本方差和协方差。


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对于单个变量, 样本方差通常用于描述该变量的测量值的变化量。什么时候 $p$ 在每个单元上观察变量, 变化
由样本方差-协方差矩阵描述
样本协方差矩阵包含 $p$ 差异和 $\frac{1}{2} p(p-1)$ 可能不同的协方差。有时需要为由下式表示的变化分配一个数值 $\mathbf{S}$.
一个值的选择是决定因素 $\mathbf{S}$, 它减少到单个特征的通常样本方差 $p=1$. 这个决定因素 ${ }^{2}$ 称为广义样本方差: 广义捍本方差 $=|\mathbf{S}|$
广义样本方差 $=|\mathbf{S}|$

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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。

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