如果你也在 怎样代写统计推断Statistical Inference STAT434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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The principal criticism of Bayesian statistics is naturally their subjectivity; there are also significant issues with the measurement or allocation of prior probabilities. Before taking up these, I want to mention a very interesting criticism by Michael Oakes (1986). The question appears to have arisen, for him, from the dilemma of the Bayesian who finds, after calculating a posterior distribution of belief, that it really isn’t believable. Oakes wonders why it is necessary, after all, for a Bayesian to go through the process of probability estimation before seeing any data, then combining this distribution with the likelihood of the data to achieve the posterior distribution of belief: Why not just wait till the data are observed and construct a subjective posterior distribution directly? The question is not without practical relevance. Tribe (1971) points out that use of Bayes’ Theorem in a criminal trial would force us to begin with an assessment of the probability that the accused was guilty. But concentrating on that assessment conflicts with the mental set we are legally obliged to maintain, which is the presumption of innocence. Deferring all judgment until the evidence was presented would be the only way of rendering justice. The strongest objection to Oakes’ hypothetical proposal appears to be merely that people are poor estimators of probability (see Chap. 10), but that objection applies just as well, of course, to the prior distribution. It looks to me as if Oakes’ simple question goes to the heart of Bayesian procedures, and I am not sure a good answer can be given.
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The allocation of prior probabilities in Bayesian inference could be taken as an interesting illustration of the relevance of theory to practice. As a theoretical justification of Bayesian probability, the behaviorist, betting-ratio approach has held predictably more appeal to writers of textbooks for American psychologists (e.g., Novick \& Jackson, 1974; Phillips, 1973) than has the rationalist theory of Jeffreys. At the point of application, however, the device of betting ratios is palpably silly and dispensable, and practicing Bayesians operate in the manner of Jeffreys $(1939 / 1961)$ or Jaynes (1976) instead. There are several specific issues of concern in Jeffreys’ theory, though, which thereby become relevant for most Bayesian work.
The starting points for Jeffreys are the principle of indifference and his simplicity postulate. The former is introduced as follows:At any stage of knowledge it is legitimate to ask about a given hypothesis that is accepted, “How do you know?” The answer will usually rest on some observational data. If we ask further, “What did you think of the hypothesis before you had these data?” we may be told of some less convincing data; but if we go far enough back we shall always reach a stage where the answer must be: “I thought the matter worth considering, but had no opinion about whether it was true.” What was the probability at this stage? We have the answer already [i.e., from his Axiom 1]. If there is no reason to believe one hypothesis rather than another, the probabilities are equal…. To take the prior probabilities different in the absence of observational reason for doing so would be an expression of sheer prejudice. The rule that we should then take them equal is not a statement of any belief about the actual composition of the world, nor is it an inference from previous experience; it is merely the formal way of expressing ignorance. (pp. 33-34)
统计推断代写
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对贝叶斯统计的主要批评自然是它们的主观性。先验概率的测量或分配也存在重大问题。在讨论这些之前，我想提一下 Michael Oakes (1986) 的一个非常有趣的批评。对他来说，这个问题似乎源于贝叶斯的困境，贝叶斯在计算了信念的后验分布后发现它确实不可信。奥克斯想知道为什么贝叶斯算法在看到任何数据之前必须先经过概率估计过程，然后将此分布与数据的似然性结合起来以实现信念的后验分布：为什么不等到观察数据并直接构建主观后验分布？这个问题并非没有实际意义。Tribe (1971) 指出，在刑事审判中使用贝叶斯定理将迫使我们从评估被告有罪的可能性开始。但是，专注于这种评估与我们在法律上必须保持的心理状态相冲突，即无罪推定。将所有判断推迟到证据提出之前将是伸张正义的唯一途径。对 Oakes 假设性提议的最强烈反对似乎仅仅是人们对概率的估计不佳（见第 10 章），但这种反对当然也适用于先验分布。在我看来，Oakes 的简单问题似乎触及了贝叶斯程序的核心，我不确定能否给出一个好的答案。
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贝叶斯推理中先验概率的分配可以作为理论与实践相关性的有趣例证。作为贝叶斯概率的理论证明，行为主义的投注比率方法比杰弗里斯的理性主义理论更能吸引美国心理学家的教科书作者（例如，诺维克 & 杰克逊，1974 年；菲利普斯，1973 年）。然而，在应用时，投注比率的装置显然是愚蠢和可有可无的，并且练习贝叶斯以 Jeffreys 的方式运作(1939/1961)或 Jaynes (1976)。然而，杰弗里斯的理论中有几个具体问题值得关注，因此这些问题与大多数贝叶斯工作相关。
杰弗里斯的出发点是冷漠原则和他的简单假设。前者介绍如下：在知识的任何阶段，询问一个已被接受的给定假设是合理的，“你怎么知道？” 答案通常取决于一些观察数据。如果我们进一步问：“在获得这些数据之前，您对这个假设有何看法？” 我们可能会被告知一些不太令人信服的数据；但是，如果我们往前走得足够远，我们总会到达一个答案必须是这样的阶段：“我认为这件事值得考虑，但对它是否属实没有意见。” 这个阶段的概率是多少？我们已经有了答案[即，来自他的公理1]。如果没有理由相信一个假设而不是另一个假设，那么概率是相等的……。在没有观察原因的情况下采用不同的先验概率将是一种纯粹偏见的表现。我们应该把它们平等的规则不是对世界实际构成的任何信念的陈述，也不是从以前的经验中得出的推论；这只是表达无知的正式方式。（第 33-34 页）
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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。