相信许多留学生对数学代考都不陌生，国外许多大学都引进了网课的学习模式。网课学业有利有弊，学生不需要到固定的教室学习，只需要登录相应的网站研讨线上课程即可。但也正是其便利性，线上课程的数量往往比正常课程多得多。留学生课业深重，时刻名贵，既要学习知识，又要结束多种类型的课堂作业，physics作业代写，物理代写，论文写作等；网课考试很大程度增加了他们的负担。所以，您要是有这方面的困扰，不要犹疑，订购myassignments-help代考渠道的数学代考服务，价格合理，给你前所未有的学习体会。
我们的数学代考服务适用于那些对课程结束没有掌握，或许没有满足的时刻结束网课的同学。高度匹配专业科目，按需结束您的网课考试、数学代写需求。担保买卖支持，100%退款保证，免费赠送Turnitin检测报告。myassignments-help的Math作业代写服务，是你留学路上忠实可靠的小帮手！
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Variable Selection
When you are contemplating which variables you should use to predict $Y$ in your regression model, consider the following three questions:
- Global Variables: Which variables $V_1, V_2, \ldots$ are possibly related to $Y$ ? (This set of variables is likely to be infinite.)
- Measurable Variables: Which subset of variables $\left{W_1, \ldots, W_{\mathrm{K}}\right} \subseteq\left{V_1, V_2, \ldots\right}$ can you actually measure, and get into a data set amenable to estimation of regression models?
- Variables to Use in Your Estimated Model: Which subset of measured variables $\left.\mid X_1, \ldots, X_k\right} \subseteq\left{W_1, \ldots, W_K\right}$ should you ultimately use in your estimated model?
Question 1 is purely conceptual; it is a “think about it using your knowledge of the subject matter” kind of question. But such “brainstorming” about potential variables will be very useful to you when you frame your causality arguments; “brainstorming” will also be very useful to help you identify good predictive variables that you might decide to collect data upon.
Question 2 becomes more practical. When you are designing your study to collect measurements on $W_1, \ldots, W_K$, consider not only your answers to question 1 , but also the following:
- Precedent. Which variables have been used in the past for similar prediction models?
- Availability. Which variables are actually available?
In addition, consider the goals of your analysis. Are you interested in predictive modeling, without regard for causality, or are you interested in establishing whether there is a causal link between a particular $X$ variable and $Y$ ? In the predictive case, the candidate set $W_1, \ldots, W_K$ should include everything you can possibly lay your hands on. You are looking for the biggest, richest data set you can get.
On the other hand, if you wish to establish a causal connection, then you need to ask yourself, “What are the possible confounding variables?” Do some literature review, or simply think about it very hard. Use the two examples discussed previously in this book for guidance: (i) the drownings/ice cream sales case had a possible confounding variable, “Temperature,” and (ii) the charitable contributions/number of dependents example had a possible confounding variable “Religiosity.” You need to identify as many confounding variables as possible, or perhaps their surrogates, to include in the measured set $W_1, \ldots, W_K$, in order to have a better argument for causal effect of $W_1$ (say) on $Y$.
Now consider question 3 above, and notice the ” $K$ ” versus ” $k$ ” distinction. This distinction is not a “random vs. fixed” distinction as in the case of $\mathbf{X}$ vs.
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Theory Versus Practice
Hans is applying for graduate school at Calisota Tech University (CTU). He sends CTU his quantitative score on the GRE entrance examination $\left(X_1=140\right)$, his verbal score on the $\mathrm{GRE}\left(X_2=160\right)$, and his undergraduate GPA $\left(X_3=2.7\right)$. What would be his final graduate GPA at CTU?
Of course, no one can say. But what we do know, from the Law of Total Variance discussed in Chapter 6, is that the variance of the conditional distribution of $Y=$ final CTU GPA is smaller on average when you consider additional variables. Specifically,
$$
\mathrm{E}\left{\operatorname{Var}\left(Y \mid X_1, X_2, X_3\right)\right} \leq \mathrm{E}\left{\operatorname{Var}\left(Y \mid X_1, X_2\right)\right} \leq \mathrm{E}\left{\operatorname{Var}\left(Y \mid X_1\right)\right}
$$
Figure $11.1$ shows how these inequalities might appear, as they relate to Hans. The variation in potentially observable GPAs among students who are like Hans in that they have GRE Math $=140$ is shown in the top panel. Some of that variation is explained by different verbal abilities among students, and the second panel removes that source of variation by considering GPA variation among students who, like Hans, have GRE Math $=140$, and GRE Verbal $=160$. But some of that variation is explained by the general student diligence. Assuming undergraduate GPA is a reasonable measure of such “diligence,” the final panel removes that source of variation by considering GPA variation among students who, like Hans, have GRE Math $=140$, and GRE verbal $=160$, and undergrad GPA $=2.7$. Of course, this can go on and on if additional variables were available, with each additional variable removing a source of variation, leading to distributions with smaller and smaller variances.
The means of the distributions shown in Figure $11.1$ are $3.365,3.5$, and 3.44, respectively. If you were to use one of the distributions to predict Hans, which one would you pick? Clearly, you should pick the one with the smallest variance. His ultimate GPA will be the same number under all three distributions, and since the third distribution has the smallest variance, his GPA will likely be closer to its mean (3.44) than to the other distribution means ( $3.365$ or $3.5)$.
While Figure $11.1$ gives the right answer in theory, which is to use $\mathrm{E}\left(\mathrm{GPA} \mid X_1=140\right.$, $\left.X_2=160, X_3=2.7\right)=3.44$ to predict Hans’ GPA, the problem is that you do not know the number $3.44$, since it is the mean of infinitely many potentially observable GPA values among students who have the combination $X_1=140, X_2=160$, and $X_3=2$.7. Instead, you have to estimate $\mathrm{E}\left(\mathrm{GPA} \mid X_1=140, X_2=160, X_3=2.7\right)$ using data. By the same logic, you do not know $\mathrm{E}\left(\mathrm{GPA} \mid X_1=140, X_2=160\right)=3.5$ and $\mathrm{E}\left(\mathrm{GPA} \mid X_1=140\right)=3.365$ either, and you would have to estimate them using data as well.
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Variable Selection
当您考虑应该使用哪些变量来预测时是在您的回归模型中，考虑以下三个问题：
- 全局变量：哪些变量在1,在2,…可能与是? （这组变量很可能是无限的。）
- 可测量变量：变量的哪个子集\left{W_1, \ldots, W_{\mathrm{K}}\right} \subseteq\left{V_1, V_2, \ldots\right}\left{W_1, \ldots, W_{\mathrm{K}}\right} \subseteq\left{V_1, V_2, \ldots\right}您可以实际测量并进入适合回归模型估计的数据集吗？
- 估计模型中使用的变量：测量变量的哪个子集\left.\mid X_1, \ldots, X_k\right} \subseteq\left{W_1, \ldots, W_K\right}\left.\mid X_1, \ldots, X_k\right} \subseteq\left{W_1, \ldots, W_K\right}你最终应该在你的估计模型中使用吗？
问题 1 纯粹是概念性的；这是一个“用你对主题的知识来思考它”的问题。但是，当您构建因果关系论证时，这种关于潜在变量的“头脑风暴”对您非常有用；“头脑风暴”对于帮助您确定可能决定收集数据的良好预测变量也非常有用。
问题 2 变得更加实用。当您设计研究以收集测量值时在1,…,在ķ，不仅要考虑您对问题 1 的回答，还要考虑以下问题：
- 先例。过去哪些变量曾用于类似的预测模型？
- 可用性。哪些变量实际上是可用的？
此外，请考虑分析的目标。您是否对预测建模感兴趣，不考虑因果关系，或者您是否有兴趣确定特定对象之间是否存在因果关系？X变量和是? 在预测情况下，候选集在1,…,在ķ应该包括你可能接触到的所有东西。您正在寻找可以获得的最大、最丰富的数据集。
另一方面，如果你想建立因果关系，那么你需要问自己：“可能的混杂变量是什么？” 做一些文献综述，或者简单地思考一下。使用本书前面讨论的两个示例作为指导：(i) 溺水/冰淇淋销售案例有一个可能的混淆变量“温度”，以及 (ii) 慈善捐款/家属人数示例有一个可能的混淆变量“宗教信仰。” 您需要识别尽可能多的混杂变量，或者它们的替代变量，以包含在测量集中在1,…,在ķ, 以便更好地论证在1（说）在是.
现在考虑上面的问题 3，并注意“ķ“ 相对 ”ķ”区别。这种区别不是“随机与固定”的区别，如X对比
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Theory Versus Practice
Hans 正在申请 Calisota Tech University (CTU) 的研究生院。他向 CTU 发送了他在 GRE 入学考试中的量化分数(X1=140), 他的口头分数在GR和(X2=160)，以及他的本科 GPA(X3=2.7). 他在 CTU 的最终研究生 GPA 是多少？
当然，谁也说不准。但我们确实知道，根据第 6 章讨论的总方差定律，条件分布的方差是=当您考虑其他变量时，最终的 CTU GPA 平均较小。具体来说，
\mathrm{E}\left{\operatorname{Var}\left(Y \mid X_1, X_2, X_3\right)\right} \leq \mathrm{E}\left{\operatorname{Var}\left(Y \中间 X_1, X_2\right)\right} \leq \mathrm{E}\left{\operatorname{Var}\left(Y \mid X_1\right)\right}\mathrm{E}\left{\operatorname{Var}\left(Y \mid X_1, X_2, X_3\right)\right} \leq \mathrm{E}\left{\operatorname{Var}\left(Y \中间 X_1, X_2\right)\right} \leq \mathrm{E}\left{\operatorname{Var}\left(Y \mid X_1\right)\right}
数字11.1展示了这些不平等如何出现，因为它们与汉斯有关。像 Hans 一样的学生中潜在可观察 GPA 的差异在于他们拥有 GRE 数学=140显示在顶部面板中。其中一些差异可以通过学生之间不同的语言能力来解释，第二个小组通过考虑像汉斯一样拥有 GRE 数学的学生之间的 GPA 差异来消除这种差异的来源=140, 和 GRE 口语=160. 但其中一些差异可以通过一般学生的勤奋来解释。假设本科 GPA 是这种“勤奋”的合理衡量标准，最后的小组通过考虑像 Hans 一样拥有 GRE 数学的学生之间的 GPA 差异，消除了这种差异的来源=140, 和 GRE 口语=160, 和本科 GPA=2.7. 当然，如果有额外的变量可用，这可以继续下去，每个额外的变量都会消除一个变异源，导致分布的方差越来越小。
如图所示分布的均值11.1是3.365,3.5，和 3.44，分别。如果您要使用其中一种分布来预测 Hans，您会选择哪一种？显然，您应该选择方差最小的那个。他的最终 GPA 在所有三个分布下都是相同的数字，并且由于第三个分布的方差最小，他的 GPA 可能更接近其平均值（3.44）而不是其他分布平均值（3.365或者3.5).
而图11.1理论上给出了正确的答案，即使用和(G磷一个∣X1=140, X2=160,X3=2.7)=3.44预测汉斯的GPA，问题是你不知道数字3.44，因为它是具有以下组合的学生中无限多个潜在可观察 GPA 值的平均值X1=140,X2=160， 和X3=2.7. 相反，您必须估计和(G磷一个∣X1=140,X2=160,X3=2.7)使用数据。同样的逻辑，你不知道和(G磷一个∣X1=140,X2=160)=3.5和和(G磷一个∣X1=140)=3.365要么，您还必须使用数据来估计它们。
myassignments-help数学代考价格说明
1、客户需提供物理代考的网址，相关账户，以及课程名称，Textbook等相关资料~客服会根据作业数量和持续时间给您定价~使收费透明，让您清楚的知道您的钱花在什么地方。
2、数学代写一般每篇报价约为600—1000rmb，费用根据持续时间、周作业量、成绩要求有所浮动(持续时间越长约便宜、周作业量越多约贵、成绩要求越高越贵)，报价后价格觉得合适，可以先付一周的款，我们帮你试做，满意后再继续，遇到Fail全额退款。
3、myassignments-help公司所有MATH作业代写服务支持付半款，全款，周付款，周付款一方面方便大家查阅自己的分数，一方面也方便大家资金周转，注意:每周固定周一时先预付下周的定金，不付定金不予继续做。物理代写一次性付清打9.5折。
Math作业代写、数学代写常见问题
留学生代写覆盖学科？
代写学科覆盖Math数学,经济代写，金融,计算机,生物信息，统计Statistics,Financial Engineering，Mathematical Finance，Quantitative Finance，Management Information Systems,Business Analytics,Data Science等。代写编程语言包括Python代写、Physics作业代写、物理代写、R语言代写、R代写、Matlab代写、C++代做、Java代做等。
数学作业代写会暴露客户的私密信息吗？
我们myassignments-help为了客户的信息泄露，采用的软件都是专业的防追踪的软件，保证安全隐私，绝对保密。您在我们平台订购的任何网课服务以及相关收费标准，都是公开透明，不存在任何针对性收费及差异化服务，我们随时欢迎选购的留学生朋友监督我们的服务，提出Math作业代写、数学代写修改建议。我们保障每一位客户的隐私安全。
留学生代写提供什么服务？
我们提供英语国家如美国、加拿大、英国、澳洲、新西兰、新加坡等华人留学生论文作业代写、物理代写、essay润色精修、课业辅导及网课代修代写、Quiz，Exam协助、期刊论文发表等学术服务，myassignments-help拥有的专业Math作业代写写手皆是精英学识修为精湛；实战经验丰富的学哥学姐！为你解决一切学术烦恼！
物理代考靠谱吗？
靠谱的数学代考听起来简单，但实际上不好甄别。我们能做到的靠谱，是把客户的网课当成自己的网课；把客户的作业当成自己的作业；并将这样的理念传达到全职写手和freelancer的日常培养中，坚决辞退糊弄、不守时、抄袭的写手！这就是我们要做的靠谱！
数学代考下单流程
提早与客服交流，处理你心中的顾虑。操作下单，上传你的数学代考/论文代写要求。专家结束论文，准时交给，在此过程中可与专家随时交流。后续互动批改
付款操作：我们数学代考服务正常多种支付方法，包含paypal，visa，mastercard，支付宝，union pay。下单后与专家直接互动。
售后服务：论文结束后保证完美经过turnitin查看，在线客服全天候在线为您服务。如果你觉得有需求批改的当地能够免费批改，直至您对论文满意为止。如果上交给教师后有需求批改的当地，只需求告诉您的批改要求或教师的comments，专家会据此批改。
保密服务：不需求提供真实的数学代考名字和电话号码，请提供其他牢靠的联系方法。我们有自己的工作准则，不会泄露您的个人信息。
myassignments-help擅长领域包含但不是全部:
myassignments-help服务请添加我们官网的客服或者微信/QQ，我们的服务覆盖：Assignment代写、Business商科代写、CS代考、Economics经济学代写、Essay代写、Finance金融代写、Math数学代写、report代写、R语言代考、Statistics统计学代写、物理代考、作业代写、加拿大代考、加拿大统计代写、北美代写、北美作业代写、北美统计代考、商科Essay代写、商科代考、数学代考、数学代写、数学作业代写、physics作业代写、物理代写、数据分析代写、新西兰代写、澳洲Essay代写、澳洲代写、澳洲作业代写、澳洲统计代写、澳洲金融代写、留学生课业指导、经济代写、统计代写、统计作业代写、美国Essay代写、美国代考、美国数学代写、美国统计代写、英国Essay代写、英国代考、英国作业代写、英国数学代写、英国统计代写、英国金融代写、论文代写、金融代考、金融作业代写。