如果你也在 怎样代写贝叶斯统计Bayesian Statistics STAT4630/5630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。
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统计代写|贝叶斯统计代写Bayesian Statistics代考|THE WORLD ACCORDING TO BAYESIANS
Bayesians do not imagine repetitions of an experiment in order to define and specify a probability. A probability is merely taken as a measure of certainty in a particular belief. For Bayesians the probability of throwing a ‘heads’ measures and quantifies our underlying belief that before we flip the coin it will land this way.
In this sense, Bayesians do not view probabilities as underlying laws of cause and effect. They are merely abstractions which we use to help express our uncertainty. In this frame of reference, it is unnecessary for events to be repeatable in order to define a probability. We are thus equally able to say, ‘The probability of a heads is $0.5$ ‘ or ‘The probability of the Democrats winning the 2020 US presidential election is $0.75^{\prime}$. Probability is merely seen as a scale from 0 , where we are certain an event will not happen, to 1, where we are certain it will (see the right-hand panel of Figure 2.1). A statement such as ‘The probability of the Democrats winning the 2020 US presidential election is $0.75$ ‘ is hard to explain using the Frequentist definition of a probability. There is only ever one possible sample – the history that we witness – and what would we actually mean by the ‘population of all possible US elections which happen in the year 2020’?
For Bayesians, probabilities are seen as an expression of subjective beliefs, meaning that they can be updated in light of new data. The formula invented by the Reverend Thomas Bayes provides the only logical manner in which to carry out this updating process. Bayes’ rule is central to Bayesian inference whereby we use probabilities to express our uncertainty in parameter values after we observe data.
Bayesians assume that, since we are witness to the data, it is fixed, and therefore does not vary. We do not need to imagine that there are an infinite number of possible samples, or that our data are the undetermined outcome of some random process of sampling. We never perfectly know the value of an unknown parameter (for example, the probability that a coin lands heads up). This epistemic uncertainty (namely, that relating to our lack of knowledge) means that in Bayesian inference the parameter is viewed as a quantity that is probabilistic in nature. We can interpret this in one of two ways. On the one hand, we can view the unknown parameter as truly being fixed in some absolute sense, but our beliefs are uncertain, and thus we express this uncertainty using probability. In this perspective, we view the sample as a noisy representation of the signal and hence obtain different results for each set of coin throws. On the other hand, we can suppose that there is not some definitive true, immutable probability of obtaining a heads, and so for each sample we take, we unwittingly get a slightly different parameter. Here we get different results from each round of coin flipping because each time we subject our system to a slightly different probability of its landing heads up. This could be because we altered our throwing technique or started with the coin in a different position. Although these two descriptions are different philosophically, they are not different mathematically, meaning we can apply the same analysis to both.
统计代写|贝叶斯统计代写Bayesian Statistics代考|DO PARAMETERS ACTUALLY EXIST AND HAVE A POINT VALUE?
For Bayesians, the parameters of the system are taken to vary, whereas the known part of the system – the data – is taken as given. Frequentist statisticians, on the other hand, view the unseen part of the system – the parameters of the probability model – as being fixed and the known parts of the system – the data – as varying. Which of these views you prefer comes down to how you interpret the parameters of a statistical model.
In the Bayesian approach, parameters can be viewed from two perspectives. Either we view the parameters as truly varying, or we view our knowledge about the parameters as imperfect. The fact that we obtain different estimates of parameters from different studies can be taken to reflect either of these two views.
In the first case, we understand the parameters of interest as varying – taking on different values in each of the samples we pick (see the top panel of Figure 2.2). For example, suppose that we conduct a blood test on an individual in two consecutive weeks, and represent the correlation between the red and white cell count as a parameter of our statistical model. Due to the many factors that affect the body’s metabolism, the count of each cell type will vary somewhat randomly, and hence the parameter value may vary over time. In the second case, we view our uncertainty over a parameter’s value as the reason we estimate slightly different values in different samples. This uncertainty should, however, decrease as we collect more data (see the middle panel of Figure $2.2$ ). Bayesians are more at ease in using parameters as a means to an end – taking them The Frequentist perspective is less flexible and assumes that these parameters are constant, or represent the average of a long run – typically an infinite number – of identical experiments. There are occasions when we might think that this is a reasonable assumption. For example, if our parameter represented the probability that an individual taken at random from the UK population has dyslexia, it is reasonable to assume that there is a true, or fixed, population value of the parameter in question. While the Frequentist view may be reasonable here, the Bayesian view can also handle this situation. In Bayesian statistics these parameters can be assumed fixed, but that we are uncertain of their value (here the true prevalence of dyslexia) before we measure them, and use a probability distribution to reflect this uncertainty.
贝叶斯统计代写
统计代写|贝叶斯统计代写Bayesian Statistics代考|THE WORLD ACCORDING TO BAYESIANS
贝叶斯主义者不会为了定义和指定概率而想象实验的重复。概率仅被视为特定信念中确定性的度量。对于贝叶斯主义者来说，投掷“正面”的概率衡量并量化了我们的基本信念，即在我们掷硬币之前它会以这种方式落下。
从这个意义上说，贝叶斯主义者并不将概率视为因果关系的基本法则。它们只是我们用来帮助表达不确定性的抽象概念。在这个参考框架中，事件没有必要为了定义概率而重复。因此，我们同样可以说，‘正面朝上的概率是0.5’或’民主党赢得 2020 年美国总统大选的概率是0.75′. 概率仅被视为从 0 到 1（我们确信某事件不会发生）到 1 的一个尺度（参见图 2.1 的右侧面板）。诸如“民主党赢得 2020 年美国总统大选的概率是0.75’很难用频率的概率定义来解释。只有一个可能的样本——我们所见证的历史——我们所说的“2020 年发生的所有可能的美国选举的人口”究竟是什么意思？
对于贝叶斯主义者来说，概率被视为主观信念的表达，这意味着它们可以根据新数据进行更新。托马斯·贝叶斯牧师发明的公式提供了执行此更新过程的唯一合乎逻辑的方式。贝叶斯规则是贝叶斯推理的核心，我们在观察数据后使用概率来表达参数值的不确定性。
贝叶斯假设，因为我们是数据的见证人，所以它是固定的，因此不会变化。我们不需要想象有无限数量的可能样本，或者我们的数据是一些随机抽样过程的未确定结果。我们永远不会完全知道未知参数的值（例如，硬币正面朝上的概率）。这种认知不确定性（即与我们缺乏知识有关的不确定性）意味着在贝叶斯推理中，参数被视为本质上是概率的量。我们可以用两种方式之一来解释这一点。一方面，我们可以将未知参数视为在某种绝对意义上确实是固定的，但我们的信念是不确定的，因此我们用概率来表达这种不确定性。从这个角度来看，我们将样本视为信号的噪声表示，因此对于每组掷硬币获得不同的结果。另一方面，我们可以假设不存在某种确定的、不可变的获得正面朝上的概率，因此对于我们抽取的每个样本，我们会在不知不觉中得到一个稍微不同的参数。在这里，我们从每一轮掷硬币中得到不同的结果，因为每次我们使系统受到其正面朝上的概率略有不同。这可能是因为我们改变了我们的投掷技术或从不同位置的硬币开始。尽管这两种描述在哲学上有所不同，但在数学上并没有什么不同，这意味着我们可以对两者应用相同的分析。我们可以假设没有确定的、不可变的获得正面朝上的概率，因此对于我们采集的每个样本，我们无意中得到了一个稍微不同的参数。在这里，我们从每一轮掷硬币中得到不同的结果，因为每次我们使系统受到其正面朝上的概率略有不同。这可能是因为我们改变了我们的投掷技术或从不同位置的硬币开始。尽管这两种描述在哲学上有所不同，但在数学上并没有什么不同，这意味着我们可以对两者应用相同的分析。我们可以假设没有确定的、不可变的获得正面朝上的概率，因此对于我们采集的每个样本，我们无意中得到了一个稍微不同的参数。在这里，我们从每一轮掷硬币中得到不同的结果，因为每次我们使系统受到其正面朝上的概率略有不同。这可能是因为我们改变了我们的投掷技术或从不同位置的硬币开始。尽管这两种描述在哲学上有所不同，但在数学上并没有什么不同，这意味着我们可以对两者应用相同的分析。在这里，我们从每一轮掷硬币中得到不同的结果，因为每次我们使系统受到其正面朝上的概率略有不同。这可能是因为我们改变了我们的投掷技术或从不同位置的硬币开始。尽管这两种描述在哲学上有所不同，但在数学上并没有什么不同，这意味着我们可以对两者应用相同的分析。在这里，我们从每一轮掷硬币中得到不同的结果，因为每次我们使系统受到其正面朝上的概率略有不同。这可能是因为我们改变了我们的投掷技术或从不同位置的硬币开始。尽管这两种描述在哲学上有所不同，但在数学上并没有什么不同，这意味着我们可以对两者应用相同的分析。
统计代写|贝叶斯统计代写Bayesian Statistics代考|DO PARAMETERS ACTUALLY EXIST AND HAVE A POINT VALUE?
对于贝叶斯，系统的参数被认为是变化的，而系统的已知部分——数据——被认为是给定的。另一方面，频率论统计学家认为系统的看不见的部分——概率模型的参数——是固定的，而系统的已知部分——数据——是变化的。您更喜欢哪种视图取决于您如何解释统计模型的参数。
在贝叶斯方法中，可以从两个角度看待参数。我们要么将参数视为真正变化的，要么将我们对参数的了解视为不完善。我们从不同的研究中获得不同的参数估计这一事实可以反映这两种观点中的任何一种。
在第一种情况下，我们将感兴趣的参数理解为变化的——在我们选择的每个样本中采用不同的值（参见图 2.2 的顶部面板）。例如，假设我们连续两周对一个人进行血液检查，并将红细胞计数和白细胞计数之间的相关性表示为我们统计模型的参数。由于影响身体新陈代谢的因素很多，每种细胞类型的计数会有些随机变化，因此参数值可能会随时间而变化。在第二种情况下，我们将我们对参数值的不确定性视为我们在不同样本中估计略有不同的值的原因。然而，随着我们收集更多数据，这种不确定性应该会减少（参见图的中间面板）2.2）。贝叶斯主义者更容易使用参数作为达到目的的手段——将它们视为频率论者的观点不太灵活，并假设这些参数是恒定的，或者代表长期（通常是无限数量）相同实验的平均值。有时我们可能会认为这是一个合理的假设。例如，如果我们的参数表示从英国人口中随机抽取的个体患有阅读障碍的概率，则可以合理地假设所讨论的参数存在真实或固定的人口值。虽然频率主义者的观点在这里可能是合理的，但贝叶斯观点也可以处理这种情况。在贝叶斯统计中，可以假设这些参数是固定的，但是在我们测量它们之前，我们不确定它们的值（这里是阅读障碍的真实患病率），
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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。