如果你也在 怎样代写贝叶斯分析Bayesian Analysis ST540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。贝叶斯分析Bayesian Analysis一种统计推断方法（以英国数学家托马斯-贝叶斯命名），它允许人们将关于人口参数的先验信息与样本中包含的信息证据相结合，以指导统计推断过程。首先指定一个感兴趣的参数的先验概率分布。然后通过应用贝叶斯定理获得并结合证据，为参数提供一个后验概率分布。后验分布为有关该参数的统计推断提供了基础。
贝叶斯分析Bayesian Analysis自1763年以来，我们现在所知道的贝叶斯统计学并没有一个明确的运行。尽管贝叶斯的方法被拉普拉斯和当时其他领先的概率论者热情地接受，但在19世纪却陷入了不光彩的境地，因为他们还不知道如何正确处理先验概率。20世纪上半叶，一种完全不同的理论得到了发展，现在称为频繁主义统计学。但贝叶斯思想的火焰被少数思想家保持着，如意大利的布鲁诺-德-菲内蒂和英国的哈罗德-杰弗里斯。现代贝叶斯运动开始于20世纪下半叶，由美国的Jimmy Savage和英国的Dennis Lindley带头，但贝叶斯推断仍然极难实现，直到20世纪80年代末和90年代初，强大的计算机开始广泛使用，新的计算方法被开发出来。随后，人们对贝叶斯统计的兴趣大增，不仅导致了贝叶斯方法论的广泛研究，也导致了使用贝叶斯方法来解决天体物理学、天气预报、医疗保健政策和刑事司法等不同应用领域的迫切问题。
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统计代写|贝叶斯分析代考Bayesian Analysis代写|Predictive Distributions
The Bayesian approach is with the predictive distribution, which will be derived for the $\mathrm{AR}(\mathrm{p})$ time series with posterior density $\mathrm{i}$
$$
\xi\left(\theta, \tau \mid s_{n}\right) \propto \tau^{(n+2 \alpha+p) / 2} \exp (-\tau / 2)\left[\left(\theta-A^{-1} C\right)^{\prime} A\left(\theta-A^{-1} C\right)+D\right],
$$
where the prior distributions are given by:
$$
\zeta(\theta \mid \tau) \propto \tau^{p / 2} \exp -(\tau / 2)(\theta-\mu)^{\prime} \mathrm{P}(\theta-\mu)
$$
and
$$
\zeta(\tau) \propto \tau^{\alpha-1} e^{-\tau \beta}
$$
统计代写|贝叶斯分析代考Bayesian Analysis代写|Comments and Conclusions
Chapter 4 is the first encounter with the Bayesian analysis of time series. To be considered are the elementary models for time series including white noise, a random walk series, a random walk with drift, and finally the autoregressive class of models. The random walk is first defined followed by the derivation of its first and second moments. The random walk is generalized to include a positive drift parameter. Observations from this model are generated with $R$. The observations generated are used as data for the Bayesian analysis which is executed with BC 4.1, using 35,000 observations for the simulation starting with 5,000 initial values and the posterior analysis is reported in Table 4.1. One of the most useful time series models is the autoregressive class. This class is defined and the autocorrelation function derived. For the $\mathrm{AR}(1)$ model, the posterior distribution is derived employing a noninformative prior for the autocorrelation parameter and the precision of the errors. To illustrate the analysis, $R$ generates 50 observations from an $\mathrm{AR}(1)$ model with $\theta=.6 . \mathrm{BC} 4.2$ is the Bugs code used for the posterior analysis where the results are reported in Table 4 .2. The analysis implies the posterior mean of $\theta$ is quite close to the value used to generate the data, and Chapter 4 is concluded with another example of an AR(1) time series. The chapter lays the foundation for more complicated time series models. Problem 8 of the exercises introduces another versions of the Bayesian analysis using code based directly on the definition of an AR(1) process, while problem 9 generalizes the Bayesian analysis to $\operatorname{AR}(2)$ time series.
贝叶斯分析代写
统计代写|贝叶斯分析代考Bayesian Analysis代写|Predictive Distributions
贝叶斯方法是使用预测分布, 将推导出 $\mathrm{AR}(\mathrm{p})$ 具有后验密度的时间序列 $\mathrm{i}$
$$
\xi\left(\theta, \tau \mid s_{n}\right) \propto \tau^{(n+2 \alpha+p) / 2} \exp (-\tau / 2)\left[\left(\theta-A^{-1} C\right)^{\prime} A\left(\theta-A^{-1} C\right)+D\right],
$$
其中先验分布由下式给出:
$$
\zeta(\theta \mid \tau) \propto \tau^{p / 2} \exp -(\tau / 2)(\theta-\mu)^{\prime} \mathrm{P}(\theta-\mu)
$$
和
$$
\zeta(\tau) \propto \tau^{\alpha-1} e^{-\tau \beta}
$$
统计代写|贝叶斯分析代考Bayesian Analysis代写|Comments and Conclusions
第 4 章是第一次接触时间序列的贝叶斯分析。要考虑的是时间序列的基本模型, 包括白噪声、随机游走序 列、带有漂移的随机游走, 最后是自回归模型。首先定义随机游走, 然后推导其一阶矩和二阶奆。随机游走 被推广为包括正漂移参数。该模型的观察结果是用 $R$. 生成的岘察结果用作使用 $\mathrm{BC} 4.1$ 执行的贝叶斯分析的 数据, 使用 35,000 个观察值进行模拟, 从 5,000 个初始值开始, 后验分析报告在表 $4.1$ 中。最有用的时间 序列模型之一是自回归类。定义此类并派生自相关函数。为了 $\mathrm{AR}(1)$ 模型中, 后验分布是使用自相关类数 和误差精度的非信息性先验得出的。为了说明分析, $R$ 生成 50 个观祭值 $\mathrm{AR}(1)$ 模型与 $\theta=.6 . \mathrm{BC} 4.2$ 是 用于后验分析的错误代码, 其结果在表 $4.2$ 中报告。该分析意味着 $\theta$ 非常接近用于生成数据的值, 第 4 章以 $A R(1)$ 时间序列的另一个示例结束。本章为更复杂的时间序列模型莤定了基础。练习的第 8 题介绍了贝叶斯 分析的另一个版本, 使用代码直接基于 AR(1) 过程的定义, 而第 9 题将贝叶斯分析推广到AR(2)时间序 列。
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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。我们的专家在微观经济学代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种微观经济学代写Microeconomics相关的作业也就用不着 说。
机器学习代写
机器学习（ML）是一个致力于理解和建立 “学习 “方法的研究领域，也就是说，利用数据来提高某些任务的性能的方法。机器学习算法基于样本数据（称为训练数据）建立模型，以便在没有明确编程的情况下做出预测或决定。机器学习算法被广泛用于各种应用中，如医学、电子邮件过滤、语音识别和计算机视觉，在这些应用中，开发传统算法来执行所需任务是困难的或不可行的。机器学习与统计学密切相关，统计学专注于使用计算机进行预测，但并非所有的机器学习都是统计学习。数学优化的研究为机器学习领域提供了方法、理论和应用领域。
统计推断代写
统计推断是指从数据中得出关于种群或科学真理的结论的过程。进行推断的模式有很多，包括统计建模、面向数据的策略以及在分析中明确使用设计和随机化。
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。