如果你也在 怎样代写假设检验Hypothesis Testing MAST90104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。假设检验Hypothesis Testing是一种统计推断的形式，它使用来自样本的数据来得出关于一个群体参数或一个群体概率分布的结论。首先，对该参数或分布做出一个暂定的假设。
假设检验Hypothesis Testing虽然在20世纪初得到普及，但早期的形式在1700年代就被使用了。第一次使用被认为是John Arbuthnot（1710年），随后是Pierre-Simon Laplace（1770年代），在分析人类出生时的性别比时使用；见§ 人类性别比。现代意义检验主要是卡尔-皮尔逊（P值，皮尔逊的卡方检验）、威廉-西利-戈塞特（学生的t分布）和罗纳德-费雪（”无效假设”，方差分析，”意义检验”）的产物，而假设检验是由耶日-奈曼和埃贡-皮尔逊（卡尔的儿子）开发的。罗纳德-费舍尔作为贝叶斯主义者开始了他的统计生涯（Zabell 1992），但费舍尔很快就对其中的主观性（即在确定先验概率时使用冷漠原则）感到失望，并试图为归纳推理提供一种更 “客观 “的方法。
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统计代写|假设检验代考Hypothesis Testing代考|An M-Estimator of Location
The trimmed mean is based on a predetermined amount of trimming. That is, you first specify the amount of trimming desired, after which the sample trimmed mean, $\bar{X}_t$, can be computed. Another approach is to determine empirically the amount of trimming. For example, if sampling is from a light-tailed distribution or even a normal distribution, it might be desirable to trim very few observations or none at all. If a distribution is skewed to the right, a natural reaction is to trim more observations from the right versus the left tail of the empirical distribution. In essence, this is what the M-estimator of location does. There are, however, some practical difficulties that arise when using M-estimators of location, and in some cases trimmed means have important advantages. But there are also important advantages to using M-estimators, especially in the context of regression.
Before describing how an M-estimator is computed, it helps to elaborate on the line of reasoning leading to M-estimators (beyond what was covered in Chapter 2) and to comment on some technical issues. Chapter 2 put $\mu$ in the context of minimizing the expected squared difference between $X$ and some constant $c$, and this was used to provide some motivation for the general approach applied to define M-measures of location. In particular, setting $c=\mu$ minimizes $E(X-c)^2$. One practical concern was that if a measure of location is defined as the value of $c$ minimizing $E(X-c)^2$, extreme $X$ values can have an inordinately large effect on the resulting value for $c$. For a skewed distribution, values of $X$ that are extreme and relatively rare can “pull” the value of $\mu$ into the tail of the distribution. A method of addressing this concern is to replace $(X-c)^2$ with some other function that gives less weight to extreme values. In terms of estimators of location, a similar problem arises. The sample mean is the value of $c$ minimizing $\sum\left(X_i-c\right)^2$. From basic calculus, minimizing this sum turns out to be equivalent to choosing $c$ such that $\sum\left(X_i-c\right)=0$, and the solution is $c=\bar{X}$. The data in Table $3.2$ illustrate that the sample mean can be quite far into the tail of a distribution. The sample mean is 448 , yet 15 of the 19 observations have values less than 448 . In fact the data suggest that 448 is somewhere near the $.8$ quantile. M-estimators of location address this problem by replacing $\left(X_i-c\right)^2$ with some function that gives less weight to extreme $X_i$ values (cf. Martin and Zamar, 1993).
From Chapter 2, an M-measure of location is the value $\mu_m$ such that
$$
E\left{\Psi\left(\frac{X-\mu_m}{\tau}\right)\right}=0,
$$
where $\tau$ is some measure of scale and $\Psi$ is an odd function, meaning that $\Psi(-x)=-\Psi(x)$. Some choices for $\Psi$ are listed and described in Table 2.1. Once a random sample of observations is available, the M-measure of location is estimated by replacing expected value with summation in Eq. (3.14). That is, an M-estimator of location is the value $\hat{\mu}m$ such that $$ \sum{i=1}^n \Psi\left(\frac{X_i-\hat{\mu}_m}{\tau}\right)=0
$$
统计代写|假设检验代考Hypothesis Testing代考|Computing an M-Estimator of Location
Solving Eq. (3.23) for $\hat{\mu}_m$ is usually accomplished with an iterative estimation procedure known as the Newton-Raphson method. It involves the derivative of $\Psi$, which is given by
$$
\Psi^{\prime}(x)= \begin{cases}1, & \text { if }-K \leq x \leq K \ 0, & \text { otherwise. }\end{cases}
$$
The steps used to determine $\hat{\mu}_m$ are shown in Table $3.5$. Typically $K=1.28$ is used, and this choice is assumed henceforth unless stated otherwise.
When computing the M-estimator of location as described in Table $3.5$, the measure of scale, MADN, does not change when iterating. There are also Mestimators where a measure of scale is updated. That is, a measure of scale is simultaneously determined in an iterative fashion (see Huber, 1981, p. 136). Currently, it seems that this alternative estimation procedure offers no practical advantage, so it is not discussed. In fact, if a measure of scale is estimated simultaneously with a measure of location, using Huber’s $\Psi$, the Bickel-Lehmann condition for a measure of location is no longer satisfied (Bickel and Lehmann, 1975).
假设检验代写
统计代写|假设检验代考Hypothesis Testing 代考|An M-Estimator of Location
修整均值基于预定的修整量。也就是说, 您首先指定所需的修前量, 然后是样本修剪平均值, $\bar{X}t$, 可以计 算。另一种方法是凭经验确定修整量。例如, 如果采样来自轻尾分布甚至正态分布, 则可能需要修前很少的 观测值或根本不修前。如果分布向右倾斜, 自然反应是从经验分布的右尾和左尾修剪更多的观察值。本质 上, 这就是位置的 $M$ 估计量所做的。然而, 在使用位置 $M$ 估计量时会出现一些实际困难, 并且在某些情况 下, 修剪均值具有重要优势。但是使用 $M$ 估计量也有重要的优势, 尤其是在回归的情况下。 在描述如何计算 $M$ 估计量之前, 详细说明导致 M 估计量的推理（超出第 2 章涵盖的内容) 并评论一毕技术 问题会有所帮助。第2章放 $\mu$ 在最小化之间的预期平方差的情况下 $X$ 和一些常数 $c$, 这用于为用于定义位置 $M$ 度量的一般方法提供一些动机。特别地, 设置 $c=\mu$ 最小化 $E(X-c)^2$.一个实际问题是, 如果将位置度量 定义为 $c$ 最小化 $E(X-c)^2$, 极端 $X$ 值会对结果值产生异常大的影响 $c$. 对于偏态分布, 值 $X$ 极端且相对罕见 的可以 “拉动”的价值 $\mu$ 进入分布的尾部。解决这个问题的一种方法是更换 $(X-c)^2$ 与其他一些对极值赋予 较小权重的函数。在位置估计器方面, 会出现类似的问题。样本均值是 $c$ 最小化 $\sum\left(X_i-c\right)^2$. 从基本微积 分来看, 最小化这个总和等同于选择 $c$ 这样 $\sum\left(X_i-c\right)=0$, 解是 $c=\bar{X}$. 表中数据 3 .2说明样本均值可以 很远地进入分布的尾部。样本平均值为 448 , 但 19 个观测值中有 15 个的值小于 448 。事实上, 数据表明 448 接近. 8 分位数。位置的 M 估计通过替换来解决这个问题 $\left(X_i-c\right)^2$ 具有一些减轻极端重量的功能 $X_i$ 值 (参见 Martin 和 Zamar, 1993)。 从第 2 章开始, 位置的 $\mathrm{M}$ 度量是值 $\mu_m$ 这样 E\left } \backslash \backslash P \text { si } \backslash \text { left } \backslash \backslash \text { frac } { X – \backslash \text { mu_m} } { \backslash t \text { tau } } \backslash \text { right } ) \backslash \text { right } } = 0 , 在哪里 $\tau$ 是某种规模的衡量标准, 并且 $\Psi$ 是一个奇函数, 这意味着 $\Psi(-x)=-\Psi(x)$. 一些选择 $\Psi$ 在表 $2.1$ 中列出和描述。一旦可以使用随机观测样本, 就可以通过用等式中的求和代替期望值来估计位置的 $M$ 度 量。(3.14)。也就是说, 位置的 $M$ 估计量是 $\$ \backslash h a t{\backslash m u}$ msuchthat $\$ \backslash$ sum ${\mathrm{i}=1}^{\wedge} \mathrm{n}$ $\backslash$ Psi $\backslash$ left( $\backslash$ frac $\left{X{-} \mathrm{i}-\backslash\right.$ hat $\left.{\backslash \mathrm{mu}}_{-} \mathrm{m}\right} \backslash \backslash$ tau $} \backslash$ right $)=0$ $\$ \$$
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求解方程 (3.23) 对于 $\hat{\mu}_m$ 通常使用称为 Newton-Raphson 方法的迭代估计程序来完成。它涉及的导数 $\Psi$, 这是由
$$
\Psi^{\prime}(x)={1, \quad \text { if }-K \leq x \leq K 0, \quad \text { otherwise. }
$$
用于确定的步㖩 $\hat{\mu}_m$ 见表 $3.5$. 通常 $K=1.28$ 被使用, 除非另有说明, 否则此选择将被假定为此后。
如表中所述计算位置的 M估计量时 $3.5$, 规模的衡量标准, MADN, 在迭代时不会改变。还有 Mestimators, 其中更新了尺度度量。也就是说, 规模的衡量是以迭代方式同时硧定的 (参见 Huber, 1981 年, 第 136 页)。目前, 这种替代估计程序似平没有任何实际优势, 因此不予讨论。事实上, 如果使 用 Huber 的方法同时估计尺度度量和位置度荲 $\Psi$, 位置测量的 Bickel-Lehmann 条件不再满足 (Bickel 和 Lehmann, 1975)。
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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。