如果你也在 怎样代写贝叶斯统计Bayesian Statistics STA365H1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。贝叶斯统计Bayesian Statistics是统计学领域的一种理论，基于对概率的贝叶斯解释，其中概率表达了对某一事件的相信程度。相信的程度可以基于关于该事件的先验知识，如以前的实验结果，或基于个人对该事件的信念。这与其他一些对概率的解释不同，例如频繁主义的解释将概率视为一个事件在多次试验后的相对频率的极限。
贝叶斯统计Bayesian Statistics方法使用贝叶斯定理来计算和更新获得新数据后的概率。贝叶斯定理描述了基于数据以及关于该事件或与该事件相关的条件的先验信息或信念的事件的条件概率。例如，在贝叶斯推理中，贝叶斯定理可用于估计概率分布或统计模型的参数。由于贝叶斯统计学将概率视为信仰的程度，所以贝叶斯定理可以直接将量化信仰的概率分布分配给参数或参数集。
贝叶斯统计Bayesian Statistics代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。最高质量的贝叶斯统计Bayesian Statistics作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此贝叶斯统计Bayesian Statistics作业代写的价格不固定。通常在专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。
海外留学生论文代写;英美Essay代写佼佼者!
EssayTA™有超过2000+名英美本地论文代写导师, 覆盖所有的专业和学科, 每位论文代写导师超过10,000小时的学术Essay代写经验, 并具有Master或PhD以上学位.
EssayTA™在线essay代写、散文、论文代写,3分钟下单,匹配您专业相关写作导师,为您的留学生涯助力！
我们拥有来自全球顶级写手的帮助,我们秉承：责任、能力、时间,为每个留学生提供优质代写服务
论文代写只需三步, 随时查看和管理您的论文进度, 在线与导师直接沟通论文细节, 在线提出修改要求. EssayTA™支持Paypal, Visa Card, Master Card, 虚拟币USDT, 信用卡, 支付宝, 微信支付等所有付款方式.
想知道您作业确定的价格吗? 免费下单以相关学科的专家能了解具体的要求之后在1-3个小时就提出价格。专家的 报价比上列的价格能便宜好几倍。
想知道您作业确定的价格吗? 免费下单以相关学科的专家能了解具体的要求之后在1-3个小时就提出价格。专家的 报价比上列的价格能便宜好几倍。
我们在统计Statistics代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在贝叶斯统计Bayesian Statistics代写方面经验极为丰富，各种贝叶斯统计Bayesian Statistics相关的作业也就用不着说。
统计代写|贝叶斯统计代写Bayesian Statistics代考|WHAT ARE THE TANGIBLE (NON-ACADEMIC) BENEFITS OF BAYESIAN STATISTICS?
Bayesian textbooks often heavily emphasise the academic reasons for choosing a Bayesian analysis over Frequentist approaches. Authors often neglect to promote the more tangible, everyday benefits of the former. Here we list the following real benefits of a Bayesian approach:
- Simple and intuitive model testing and comparison. The prior and posterior predictive distributions allow for in-depth testing of any particular aspect of a model, by comparing data simulated from these distributions with the real data.
- Straightforward interpretation of results. In Frequentist analyses, the confidence interval is often taken to be a simple measure of uncertainty. As we shall see in Section 7.7.1, this is not the case, and interpretation of this concept is not straightforward. By contrast, Bayesian credible intervals have a more common sense interpretation which better aligns with the view that they quantify the uncertainty inherent in estimation.
- Full model flexibility. Modern Bayesian analyses use computational simulation to carry out analyses. While this might appear excessive when compared to Frequentist statistics, a benefit is that Bayesian models can be easily extended to encompass a data-generating process of any complexity. This is in contrast to Frequentist approaches, where the intrinsic difficulty of analysis often scales with the complexity of the model chosen.
- Less important to remember mathematical formulae and statistical tests, and less opportunity for misuse of tests. For someone attempting to learn Frequentist inference, there are considerable barriers to entry. There are a range of mathematical and statistical results (with somewhat random names) that are necessary to know in order to do inference. The assumptions behind each of these results are typically not self-evident, particularly when using statistical software for inference. This means that there is ample opportunity for their misuse. In Bayesian inference, by contrast, we typically build models from the ground up, starting with our assumptions about a process. While this might appear repetitive at times, this approach means that we do not need a working knowledge of disparate statistical tests. It also means that there is less opportunity to misuse Bayesian models since we explicitly state our assumptions as part of the model building process.
- The best predictions. Leading figures, both inside and outside of academia, use Bayesian approaches for prediction. An example is Nate Silver’s correct prediction of the 2008 US presidential election results [32].
统计代写|贝叶斯统计代写Bayesian Statistics代考|SUGGESTED FURTHER READING
A good book should leave the reader wanting more. Due to the finiteness of this text, we recommend the following books, articles and websites. These are not necessarily all on Bayesian statistics but fall under the wider categories of statistical inference and learning. We also provide a score of the complexity of these texts to help guide your choice:
- Bayesian Data Analysis (intermediate-expert): A masterpiece produced by the master statisticians Andrew Gelman and Donald Rubin, among others. This is the most all-encompassing and up-to-date text available on applied Bayesian data analysis. There are plenty of examples of Bayesian analysis applied to real-world data that are well explained [14]. However, the mathematical and statistical knowledge assumed by this book can be intimidating, especially if you are just starting out in the world of inference. Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models (master): Another belter from Andrew Gelman along with co-author Jennifer Hill, this takes the reader through numerous examples of regression modelling and hierarchical analysis. The text is not solely limited to Bayesian analysis and covers Frequentist methods as well. Again, the level for this text is probably too high for a student not well versed in statistics.
- Mastering Metrics (introductory): This is a great back-to-basics book on causal inference by the masters of econometrics Josh Angrist and Jörn-Steffen Pischke. It is an exhibition of the five main methods for conducting causal inference using Frequentist statistics in the social sciences: regression, matching, instrumental variables, differences-in-differences and regression discontinuity design. This is a readable text and is suitable for anyone wanting to learn about economic policy evaluation.
- Mostly Harmless Econometrics (master-of-metrics): Another by Josh Angrist and JörnSteffen Pischke, this thorough and mathematically detailed text takes the reader through most of those methods used in Frequentist causal inference today. Its small size is deceptive; it is not one to read over a single weekend. However, it is worth persisting with this book, as the nuggets that await the determined reader are worth their weight in gold. Also see Gelman’s review of this book, which provides an interesting critique of the text.
贝叶斯统计代写
统计代写|贝叶斯统计代写Bayesian Statistics代考|WHAT ARE THE TANGIBLE (NON-ACADEMIC) BENEFITS OF BAYESIAN STATISTICS?
贝叶斯教科书经常强调选择贝叶斯分析而不是频率论方法的学术原因。作者经常忽略宣传前者更切实、更日常的好处。在这里，我们列出了贝叶斯方法的以下真正好处：
- 简单直观的模型测试和比较。通过比较从这些分布模拟的数据与真实数据，先验和后验预测分布允许对模型的任何特定方面进行深入测试。
- 直接解释结果。在频率分析中，置信区间通常被视为一种简单的不确定性度量。正如我们将在第 7.7.1 节中看到的那样，情况并非如此，并且对这个概念的解释并不简单。相比之下，贝叶斯可信区间具有更常识性的解释，这更符合他们量化估计中固有的不确定性的观点。
- 完全的模型灵活性。现代贝叶斯分析使用计算模拟来进行分析。虽然与频率统计相比，这可能显得过分，但好处是贝叶斯模型可以很容易地扩展到包含任何复杂性的数据生成过程。这与Frequentist方法形成对比，后者分析的内在难度通常与所选模型的复杂性成比例。
- 记住数学公式和统计测试不太重要，滥用测试的机会也更少。对于试图学习频率推理的人来说，有相当大的进入障碍。为了进行推理，必须知道一系列数学和统计结果（名称有些随机）。这些结果背后的假设通常不是不言而喻的，尤其是在使用统计软件进行推理时。这意味着它们有足够的机会被滥用。相比之下，在贝叶斯推理中，我们通常从头开始构建模型，从我们对过程的假设开始。虽然这有时可能看起来是重复的，但这种方法意味着我们不需要不同统计测试的工作知识。
- 最好的预测。学术界内外的领军人物都使用贝叶斯方法进行预测。一个例子是 Nate Silver 对 2008 年美国总统大选结果的正确预测 [32]。
统计代写|贝叶斯统计代写Bayesian Statistics代考|SUGGESTED FURTHER READING
一本好书应该让读者想要更多。由于本文篇幅有限，我们推荐以下书籍、文章和网站。这些不一定都是关于贝叶斯统计的，而是属于更广泛的统计推断和学习类别。我们还提供了这些文本的复杂性分数，以帮助指导您的选择：
- 贝叶斯数据分析（中级专家）：由统计学大师安德鲁·格尔曼和唐纳德·鲁宾等人创作的杰作。这是应用贝叶斯数据分析中最全面和最新的文本。有很多贝叶斯分析的例子应用于现实世界的数据，这些例子得到了很好的解释[14]。然而，本书所假设的数学和统计知识可能令人生畏，尤其是当您刚刚开始进入推理领域时。Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models (master)：Andrew Gelman 和合著者 Jennifer Hill 的另一位专家，这将带领读者了解大量回归建模和层次分析的示例。该文本不仅限于贝叶斯分析，还涵盖了频率学方法。再次，
- Mastering Metrics（介绍性）：这是一本由计量经济学大师 Josh Angrist 和 Jörn-Steffen Pischke 撰写的关于因果推理的很棒的回归基础书籍。它展示了在社会科学中使用频率统计进行因果推断的五种主要方法：回归、匹配、工具变量、差异中的差异和回归不连续性设计。这是一个可读的文本，适合任何想了解经济政策评估的人。
- Mostly Harmless Econometrics (master-of-metrics)：另一个由 Josh Angrist 和 JörnSteffen Pischke 撰写，这本详尽且数学详细的文本带读者了解当今频率论因果推理中使用的大多数方法。它的小尺寸具有欺骗性；这不是一个周末就能读完的书。然而，这本书值得坚持，因为等待有决心的读者的金块价值不菲。另请参阅 Gelman 对本书的评论，其中提供了对文本的有趣批评。
统计代写|贝叶斯统计代写Bayesian Statistics代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。
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。