统计代写|统计推断代考Statistical Inference代写|ST502 Jaynes

如果你也在 怎样代写统计推断Statistical Inference ST502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是利用数据分析来推断概率基础分布的属性的过程。推断性统计分析推断人口的属性,例如通过测试假设和得出估计值。假设观察到的数据集是从一个更大的群体中抽出的。

统计推断Statistical Inference(可以与描述性统计进行对比。描述性统计只关注观察到的数据的属性,它并不依赖于数据来自一个更大的群体的假设。在机器学习中,推理一词有时被用来代替 “通过评估一个已经训练好的模型来进行预测”;在这种情况下,推断模型的属性被称为训练或学习(而不是推理),而使用模型进行预测被称为推理(而不是预测);另见预测推理。

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E. T. Jaynes (2003) updates Jeffreys with a recognizably modern twist. A major problem with Jeffreys’ logical theory of probability, in the eyes of most appraisers, was who would make the logical probability judgments. Jaynes aimed to develop a theory of inductive inference for a robot. In the process, he saw himself also a providing a proof that ideal reasoning was Bayesian, and his purported proof seems widely to have been accepted as successful.

Jaynes brings a keen mind to the task. One impressive piece of evidence is his quick dispatch of Bertrand’s paradox (Chap. 6). Jaynes proceeds by identifying three assumptions which have remained implicit in all previous discussions of Bertrand’s problem, but to which any reasonable person would readily assent: that the solution should not depend on the position from which the circle was viewed or in the size or location of the circle. It turns out that Solution 2 is uniquely compatible with translational invariance and is also compatible with rotational and scale invariance. It is remarkable that Jaynes was the first to make this discovery in a century, and it appears to be typical of his skills in solving practical problems. Jaynes, like Jeffreys, was a physicist and engineer.

统计代写|统计推断代考Statistical Inference代写|Personalist Theories of Probability

The logical view of probability can be seen as leading almost ineluctably to a subjective or personalist view. The problem on the logical view is just who is to say which degrees of belief are reasonable. Jeffreys supposedly once said that probabilities should be laid down by an international body; Good (1976) has added that Jeffreys would undoubtedly be the chair. Criteria like coherence may be, and have been, advanced, but the criteria themselves are then in need of judging. The subjectivists have not shrunk from the apparent implications; for them, probability is Your degree of belief. (Use of the capitalized second-person pronoun is the terminology of de Finetti, 1974.) The general subjectivist program is thus to formalize the judgments of individuals, but-lingering shades of the logical theory-by means of imposing certain conditions (e.g., consistency) to make them somewhat idealized probability appraisers.

The subjective branch of probability theory has some long roots. In the days when the concept of mathematical probability itself was just in process of formation, and the principal applications were to gambling and annuities, problems were more commonly posed in terms of expectation than of probability (Chap. 3). Although from an abstract point of view, the difference is immaterial-either concept can be defined in terms of the other-the trouble with making expectation the primitive concept is that we are not always indifferent to alternatives with the same expectation. Counterexamples are provided by the bird-in-the-hand principle: We may well prefer a sure gain of $\$ 1000$ to a 1000-to-1 shot at $\$ 1000$,000, though the expectations are the same. The Petersburg problem provided a particularly compelling example.

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ET Jaynes (2003) 以可识别的现代风格更新了 Jeffreys。在大多数评估者看来,杰弗里斯的概率逻辑理论的一个主要问题是谁来做出逻辑概率判断。Jaynes 的目标是为机器人开发一种归纳推理理论。在这个过程中,他还看到自己提供了一个证明,证明理想推理是贝叶斯的,而他声称的证明似乎已被广泛接受为成功的。

杰恩斯为这项任务带来了敏锐的头脑。一个令人印象深刻的证据是他对 Bertrand 悖论的快速处理(第 6 章)。杰恩斯接着确定了三个假设,这些假设在之前所有关于伯特兰问题的讨论中都隐含着,但任何理性的人都会欣然同意:解决方案不应该取决于观察圆的位置或圆的大小或位置。圆圈。事实证明,解决方案 2 唯一地兼容平移不变性,并且还兼容旋转和尺度不变性。值得注意的是,杰恩斯是一个世纪以来第一个发现这一发现的人,这似乎是他解决实际问题的典型技能。杰恩斯和杰弗里斯一样,都是物理学家和工程师。

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概率的逻辑观点可以被视为几乎不可避免地导致主观或个人主义观点。逻辑观点的问题是,谁来说哪些程度的信念是合理的。据说杰弗里斯曾经说过,概率应该由一个国际机构来规定。Good (1976) 补充说,Jeffreys 无疑将担任主席。像连贯性这样的标准可能并且已经很先进,但是标准本身需要判断。主观主义者并没有回避明显的含义。对他们来说,概率就是你的信念程度。(使用大写的第二人称代词是 de Finetti, 1974 的术语。)因此,一般主观主义程序是通过施加某些条件(例如,

概率论的主观分支有很长的根源。在数学概率的概念本身刚刚形成并且主要应用于赌博和年金的时代,问题更常见于期望而不是概率(第 3 章)。尽管从抽象的角度来看,差异是无关紧要的——任何一个概念都可以根据另一个概念来定义——将期望作为原始概念的问题在于,我们并不总是对具有相同期望的替代方案漠不关心。手鸟原则提供了反例:我们可能更喜欢确定的收益$1000以 1000 比 1 的比例射击$1000,000,尽管期望是相同的。圣彼得堡问题提供了一个特别引人注目的例子。

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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。

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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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