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|统计推断代写Statistical inference代考|Expectation and joint moments

We often encounter situations where we are interested in a function of several random variables. Consider the following illustration: let $X_1, \ldots, X_5$ represent our models for the total rainfall in December at five locations around the UK. Functions that may be of interest include:

  • the mean across locations, $\frac{1}{5} \sum_{i=1}^5 X_i$.
  • the maximum across locations, $\max _i\left(X_i\right)$.
  • the mean of the four rainiest locations, $\frac{1}{4}\left[\sum_{i=1}^5 X_i-\min _i\left(X_i\right)\right]$.
    As a function of random variables, each of these is itself a random variable. In the situations that we will consider, if $X_1, \ldots, X_n$ are random variables and $g: \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}$ is a function of $n$ variables, then $g\left(X_1, \ldots, X_n\right)$ is also a random variable. In many instances, the distribution of $g\left(X_1, \ldots, X_n\right)$ is of interest; this topic is tackled in section 4.6. We start with something more straightforward: calculation of the mean.

The expected value of a function of two random variables is given by an extension of Theorem 3.4.4.
Proposition 4.3.1 (Expectation of a function of two random variables)
If $g$ is a well-behaved, real-valued function of two variables, $g: \mathbb{R}^2 \longrightarrow \mathbb{R}$, and $X$ and $Y$ are random variables with joint mass/density function $f_{X, Y}$, then
$$
\mathbb{E}[g(X, Y)]= \begin{cases}\sum_y \sum_x g(x, y) f_{X, Y}(x, y) & \text { (discrete case) } \ \int_{-\infty}^{\infty} \int_{-\infty}^{\infty} g(x, y) f_{X, Y}(x, y) d x d y & \text { (continuous case) }\end{cases}
$$
An example using the simple polynomial density function of $4.2 .10$ follows.
Example 4.3.2 (Expectation of a product for simple polynomial density) Consider random variables $X$ and $Y$ with joint density function $f_{X, Y}(x, y)=x+y$ for $0<x<1$ and $0<y<1$. Suppose we are interested in calculating the expectation of the product of $X$ and $Y$, that is, $\mathbb{E}(X Y)$. Using Proposition 4.3.1 with $g(X, Y)=X Y$ we have
$$
\begin{aligned}
\mathbb{E}(X Y) &=\int_{-\infty}^{\infty} \int_{-\infty}^{\infty} x y f_{X, Y}(x, y) d x d y \
&=\int_0^1 \int_0^1 x y(x+y) d x d y \
&-\int_0^1\left[\frac{x^3}{3} y+\frac{x^2}{2} y^2\right]_{x=0}^{x=1} d y-\int_0^1\left(\frac{1}{3} y+\frac{1}{2} y^2\right) d y \
&=\left[\frac{1}{6} y^2+\frac{1}{6} y^3\right]_0^1=\frac{1}{3}
\end{aligned}
$$

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Covariance and correlation

In the univariate case, we discussed the use of single-number summaries for the features of a distribution. For example, we might use the mean as a measure of central tendency and the variance as a measure of spread. In the multivariate case we might, in addition, be interested in summarising the dependence between random variables. For a pair of random variables, a commonly used quantity for measuring the degree of (linear) association is correlation. The starting point for the definition of correlation is the notion of covariance.
Definition 4.3.5 (Covariance)
For random variables $X$ and $Y$, the covariance between $X$ and $Y$ is defined as
$$
\operatorname{Cov}(X, Y)=\mathbb{E}[(X-\mathbb{E}(X))(Y-\mathbb{E}(Y))] .
$$
An alternative form for the covariance is
$$
\operatorname{Cov}(X, Y)=\mathbb{E}(X Y)-\mathbb{B}(X) \mathbb{E}(Y) .
$$
Proving the equivalence of these two forms is part of Exercise 4.3. Covariance has a number of properties that are immediate consequences of its definition as an expectation.
Claim 4.3.6 (Properties of covariance)
For random variables $X, Y, U$, and $V$ the covariance has the following properties.
i. Symmetry: $\operatorname{Cov}(X, Y)=\operatorname{Cov}(Y, X)$.

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|STATS2107

统计推断代考

统计代写|统计推断代写统计推断代考|期望和关节力矩


我们经常遇到这样的情况,我们感兴趣的是一个由几个随机变量组成的函数。考虑下面的例子:让$X_1, \ldots, X_5$代表我们在英国各地5个地点的12月总降雨量的模型。您可能感兴趣的函数包括:

  • 跨地点的平均值,$\frac{1}{5} \sum_{i=1}^5 X_i$ .
  • 跨地点的最大值,$\max _i\left(X_i\right)$ .
  • 四个多雨地点的平均值,$\frac{1}{4}\left[\sum_{i=1}^5 X_i-\min _i\left(X_i\right)\right]$ .
    作为随机变量的函数,每一个它们本身都是一个随机变量。在我们将要考虑的情况下,如果$X_1, \ldots, X_n$是随机变量,$g: \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}$是$n$变量的函数,那么$g\left(X_1, \ldots, X_n\right)$也是一个随机变量。在许多情况下,$g\left(X_1, \ldots, X_n\right)$的分布是令人感兴趣的;这个主题将在第4.6节中讨论。我们从更直接的开始:计算平均值。


由定理3.4.4的推广给出了两个随机变量函数的期望值。命题4.3.1(两个随机变量函数的期望)
如果$g$是一个良好的双变量实值函数,$g: \mathbb{R}^2 \longrightarrow \mathbb{R}$,以及$X$和$Y$是具有联合质量/密度函数$f_{X, Y}$的随机变量,那么
$$
\mathbb{E}[g(X, Y)]= \begin{cases}\sum_y \sum_x g(x, y) f_{X, Y}(x, y) & \text { (discrete case) } \ \int_{-\infty}^{\infty} \int_{-\infty}^{\infty} g(x, y) f_{X, Y}(x, y) d x d y & \text { (continuous case) }\end{cases}
$$
下面是使用$4.2 .10$的简单多项式密度函数的例子。例4.3.2(简单多项式密度的乘积的期望)考虑随机变量$X$和$Y$, $0<x<1$和$0<y<1$有联合密度函数$f_{X, Y}(x, y)=x+y$。假设我们对计算$X$和$Y$的乘积的期望感兴趣,即$\mathbb{E}(X Y)$。使用命题4.3.1和$g(X, Y)=X Y$我们有
$$
\begin{aligned}
\mathbb{E}(X Y) &=\int_{-\infty}^{\infty} \int_{-\infty}^{\infty} x y f_{X, Y}(x, y) d x d y \
&=\int_0^1 \int_0^1 x y(x+y) d x d y \
&-\int_0^1\left[\frac{x^3}{3} y+\frac{x^2}{2} y^2\right]_{x=0}^{x=1} d y-\int_0^1\left(\frac{1}{3} y+\frac{1}{2} y^2\right) d y \
&=\left[\frac{1}{6} y^2+\frac{1}{6} y^3\right]_0^1=\frac{1}{3}
\end{aligned}
$$

统计代写|统计推断代写统计推断代考|协方差和相关性

.


在单变量情况下,我们讨论了对分布特征使用单数字摘要。例如,我们可以用均值来衡量集中趋势,用方差来衡量价差。此外,在多变量情况下,我们可能对总结随机变量之间的依赖性感兴趣。对于一对随机变量,通常用来衡量(线性)关联程度的量是相关性。相关性定义的出发点是协方差的概念。对于随机变量$X$和$Y$, $X$和$Y$之间的协方差定义为
$$
\operatorname{Cov}(X, Y)=\mathbb{E}[(X-\mathbb{E}(X))(Y-\mathbb{E}(Y))] .
$$
协方差的另一种形式是
$$
\operatorname{Cov}(X, Y)=\mathbb{E}(X Y)-\mathbb{B}(X) \mathbb{E}(Y) .
$$
证明这两种形式的等价性是练习4.3的一部分。协方差有许多特性,这些特性是它作为期望定义的直接结果。
声明4.3.6(协方差的性质)
对于随机变量$X, Y, U$和$V$协方差具有以下性质。对称性:$\operatorname{Cov}(X, Y)=\operatorname{Cov}(Y, X)$ .

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考

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。