统计代写|非参数统计代写NONPARAMETRIC STATISTICS代考|STATS205 Case K and Case U

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非参数统计Nonparametric Statistics指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少量参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。非参数统计有时使用的数据是顺序性的,这意味着它不依赖于数字,而是依赖于排序或排序的方式。例如,传达消费者从喜欢到不喜欢的偏好的调查将被认为是序数数据。

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统计代写|非参数统计代写NONPARAMETRIC STATISTICS代考|Case K and Case U

Note that for the parametric control charts, one makes a distributional assumption for the underlying process, such as normality, but the parameters of the distribution may be known/specified or unknown. When the underlying parameters are known or specified, this is referred to as the “standard(s) known case” and is denoted by Case $\mathbf{K}$ for easy reference. By contrast, if the parameters are unknown and need to be estimated, this situation is referred to as the “standard(s) unknown case” and is denoted by Case U. Typically, the parameter estimation is done in Phase I with reference data. For parametric charts, both cases are studied in Chapter 3. For nonparametric charts, although we do not make specific model assumptions such as normality, we still have Case $\mathrm{K}$ and Case $\mathrm{U}$, as is discussed in Chapter 4 . We will first consider Case $\mathrm{K}$ before considering the case more typically found in industry, which is Case U. We start with a discussion on parametric variables control charts in Chapter $3 .$

统计代写|非参数统计代写NONPARAMETRIC STATISTICS代考|Control Charts and Hypothesis Testing

There are similarities between control charts and traditional inference tools such as hypothesis testing and confidence intervals. The reader should recall that when using a Shewhart chart a process is declared IC when the charting statistic falls between the control limits, whereas a process is declared OOC when the charting statistic falls on or outside either control limit. Thus, as with testing hypothesis, there is a yes/no decision based on a value of a charting statistic and decision regions.

Suppose that the charting statistic $T$, with standard deviation $\sigma_{T}$, is an unbiased point estimator for a process parameter $\theta$. That is, $E(T)=\theta$ and $V A R(T)=\sigma_{T}^{2}$. Then, there is a connection between using a Shewhart control chart based on a charting statistic $T$ and a hypothesis test of the form
$$
H_{0}: \theta=\theta_{0} \text { versus } H_{1}: \theta \neq \theta_{0} .
$$

For example, if $T$ is the sample mean (i.e., $\bar{X}$ ) and we wish to test the hypothesis that the process mean $\mu$ is equal to some specified value $\mu_{0}$, the hypotheses testing problem is
$$
H_{0}: \mu=\mu_{0} \text { versus } H_{1}: \mu \neq \mu_{0}
$$
where $H_{0}$ is the null hypothesis and $H_{1}$ is the alternative hypothesis.
Typically, $H_{0}$ is rejected if, and only if $\frac{\sqrt{n}\left|\bar{X}-\mu_{0}\right|}{\sigma_{0}} \geq k$ or, alternatively, if and only if
$$
\bar{X} \geq \mu_{0}+k \frac{\sigma_{0}}{\sqrt{n}}
$$
or
$$
\bar{X} \leq \mu_{0}-k \frac{\sigma_{0}}{\sqrt{n}} .
$$

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非参数统计代写

统计代写|非参数统计代写 NONPARAMETRIC STATISTICS代 考|Case K and Case U


请注意, 对于参数控制图, 人们对基础过程做出分布假设, 例如正态性, 但分布的参数可能是已知/指定或 末知的。当基础参数已知或指定时, 这称为 “标准已知䅁例”, 并用䅁例表示 $\mathbf{K}$ 方便参考。相反, 如果参数末 知且需要估计, 则这种情况称为 “标准末知情况”, 并用䅁例 $U$ 表示。通常, 参数估计在第一阶段使用参考数 据进行。对于参数图, 这两种情况都在第 3 章中进行了研究。对于非参数图, 虽然我们没有做正态性等具体 的模型假设, 但我们仍然有 $\mathrm{CaseK}$ 和䋈例 $\mathrm{U}$, 如第 4 章所述。我们将首先考虑䋈例 $\mathrm{K}$ 在考虑工业中更常见 的案例之前, 即䋈例 U。我们首先讨论第 1 章中的参数变量控制图 3 .


统计代写|非参数统计代写 NONPARAMETRIC STATISTICS代 考|Control Charts and Hypothesis Testing


控制图与假设捡验和置信区间等传统推理工具之间存在相似之处。读者应该记得, 当使用 Shewhart 图表 时, 当图表统计量落在控制限之间时, 过程被宣布为 IC, 而当图表统计荲落在或超出任一控制限时, 过程 被宣布为 $\mathrm{OC}$ 。因此, 与检验假设一样, 存在基于图表统计和决策区域的值的是/否决策。
假设图表统计 $T$, 有标准差 $\sigma_{T}$, 是过程参数的无偏点估计量 $\theta$. 那是, $E(T)=\theta$ 和 $V A R(T)=\sigma_{T}^{2}$. 然后, 使用基于图表统计的 Shewhart 控制图之间存在联系 $T$ 和形式的假设检验
$$
H_{0}: \theta=\theta_{0} \text { versus } H_{1}: \theta \neq \theta_{0} .
$$
例如, 如果 $T$ 是样本均值 (即, $\bar{X}$ ) 并且我们希望检验过程均值的假设 $\mu$ 等于某个指定值 $\mu_{0}$, 假设检验问题 是
$$
H_{0}: \mu=\mu_{0} \text { versus } H_{1}: \mu \neq \mu_{0}
$$
在哪里 $H_{0}$ 是原假设并且 $H_{1}$ 是备择假设。
通常, $H_{0}$ 被拒绝当且仅当 $\frac{\sqrt{n}\left|\bar{X}-\mu_{0}\right|}{\sigma_{0}} \geq k$ 或者, 当且仅当
$$
\bar{X} \geq \mu_{0}+k \frac{\sigma_{0}}{\sqrt{n}}
$$
或者
$$
\bar{X} \leq \mu_{0}-k \frac{\sigma_{0}}{\sqrt{n}}
$$

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考

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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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