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|广义线性模型代写generalized linear model代考|PARTITIONING THE SUM OF SQUARES REGRESSION

In Table 5.3.1 the sum of squares regression was expressed with $p-1$ degrees of freedom. This sum of squares represented the total influence of the variables $x_1, \ldots, x_{p-1}$ in the ordinary least-squares regression. It is often of interest to check the contribution of a particular variable (or variables) given that other variables are already in the model. Such contributions can be calculated by partitioning the $n \times p$ matrix $\mathbf{X}$ as
$$
\mathbf{X}=\left(\mathbf{X}1\left|\mathbf{X}_2\right| \cdots \mid \mathbf{X}_m\right) $$ where $\mathbf{X}_j$ is an $n \times p_j$ matrix for $j=1, \ldots, m, p=\sum{j=1}^m p_j$, and $\mathbf{X}1=\mathbf{1}_n$. If $R_1=\mathbf{X}_1, R_2=\left(\mathbf{X}_1 \mid \mathbf{X}_2\right), \ldots, R{m-1}=\left(\mathbf{X}1\left|\mathbf{X}_2\right| \ldots \mid \mathbf{X}{m-1}\right)$ and $\mathbf{R}m=\mathbf{X}$, then the sum of squares due to the $p_j$ variables in $\mathbf{X}_j$ given that $\mathbf{X}_1, \mathbf{X}_2, \ldots, X{j-1}$ are already in the model is given by
$$
\begin{aligned}
\operatorname{SS}\left(\mathbf{X}j \mid \mathbf{X}_1, \mathbf{X}_2, \ldots, \mathbf{X}{j-1}\right)=& \mathbf{Y}^{\prime}\left[\mathbf{R}j\left(\mathbf{R}_j^{\prime} \mathbf{R}_j\right)^{-1} \mathbf{R}_j^{\prime}\right.\ &\left.-\mathbf{R}{j-1}\left(\mathbf{R}{j-1}^{\prime} \mathbf{R}{j-1}\right)^{-1} \mathbf{R}_{j-1}^{\prime}\right] \mathbf{Y} .
\end{aligned}
$$
Such conditional sums of squares are often called Type I sums of squares. The entire ANOVA table with the Type I sums of squares is presented in Table 5.6.1.

Note that the sum of squares due to all sources of variations still add up to the total sum of squares $\mathbf{Y}^{\prime} \mathbf{Y}$.

The Type I sums of squares for the fuel, speed, grade data set are provided below with the output provided in Appendix 1.

Example 5.6.1 Using the example data set from Table 5.1.1, the Type I sums of squares are provided for the overall mean, for the speed variable $x_1$ given the overall mean, and for the speed $\times$ grade variable $x_2$ given the overall mean and $x_1$.

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|THE MODEL $Y=X \beta+E$ IN COMPLETE, BALANCED FACTORIALS

The experiment presented in Section $4.1$ has $b$ random blocks, $t$ fixed treatments, and $r$ random replicates nested in each block treatment combination. The btr $\times 1$ random vector $\mathbf{Y}=\left(Y_{111}, \ldots, Y_{11 r}, \ldots, Y_{b r 1}, \ldots, Y_{b t r}\right)^{\prime} \sim \mathbf{N}{b t r}(\boldsymbol{\mu}, \boldsymbol{\Sigma})$ where the $b t r \times 1$ mean vector and the $b t r \times b t r$ covariance matrix are given by $\boldsymbol{\mu}=\mathbf{1}_b \otimes\left(\mu_1, \ldots, \mu_t\right)^{\prime} \otimes \mathbf{1}_r$ and $\quad \mathbf{\Sigma}=\sigma_B^2\left[\mathbf{I}_b \otimes \mathbf{J}_t \otimes \mathbf{J}_r\right]+\sigma{B T}^2\left[\mathbf{I}b \otimes\left(\mathbf{I}_t-\frac{1}{t} \mathbf{J}_t\right) \otimes \mathbf{J}_r\right]$ $+\sigma{R(B T)}^2\left[\mathbf{I}b \otimes \mathbf{I}_t \otimes \mathbf{I}_r\right]$. This experiment can be characterized by the general linear model $\mathbf{Y}=\mathbf{X} \boldsymbol{\beta}+\mathbf{E}$. First, $\operatorname{cov}(\mathbf{E})$ equals the btr $\times$ btr covariance matrix $\Sigma$. Next, the btr $\times 1$ vector $\mu$ must be reconciled with the $b t r \times 1$ mean vector $E(Y)=\mathbf{X} \beta$ from the general linear model. Note that the $b t r \times 1$ mean vector $\mu$ is a function of the $t$ unknown parameters $\mu_1, \ldots, \mu_t$. Therefore, the general linear model mean vector $\mathbf{X} \boldsymbol{\beta}$ must also be written as a function of $\mu_1, \ldots, \mu_t$. One simple approach is to let the $t \times 1$ vector $\beta=\left(\mu_1, \ldots, \mu_t\right)^{\prime}$ and let the $b t r \times t$ matrix $\mathbf{X}=\mathbf{1}_b \otimes \mathbf{I}_t \otimes \mathbf{1}_r$. Then the btr $\times 1$ mean vector of the general linear model is $$ \begin{aligned} \mathbf{X} \boldsymbol{\beta} &=\left(\mathbf{1}_b \otimes \mathbf{I}_t \otimes \mathbf{1}_r\right)\left(\mu_1, \ldots, \mu_t\right)^{\prime} \ &=\left(\mathbf{1}_b \otimes \mathbf{I}_t \otimes \mathbf{1}_r\right)\left[1 \otimes\left(\mu_1, \ldots, \mu_t\right)^{\prime} \otimes 1\right] \ &=\mathbf{1}_b \otimes\left(\mu_1, \ldots, \mu_t\right)^{\prime} \otimes \mathbf{1}_r=\boldsymbol{\mu} . \end{aligned} $$ The preceding example suggests a general approach for writing the mean vector $\boldsymbol{\mu}$ as $\mathbf{X} \boldsymbol{\beta}$ for complete, balanced factorial experiments. First, if $\boldsymbol{\mu}$ is a function of $p$ unknown parameters, then let $\beta$ be a $p \times 1$ vector whose elements are the $p$ unknown parameters in $\boldsymbol{\mu}$. In general these elements will be subscripted, such as $\mu{i j k}$. The elements of $\beta$ should be ordered so the last subscript changes first, the second to the last subscript changes next, etc. The corresponding $\mathbf{X}$ matrix can then be constructed using a simple algorithm. The previous experiment is used to develop the algorithm rules.

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|STAT7608

广义线性模型代考

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|划分平方和回归

在表 $5.3 .1$ 中,平方和回归表示为 $p-1$ 自由程度。这个平方和代表了变量的总影响 $x_1, \ldots, x_{p-1}$ 在普通的 最小二乘回归中。考虑到其他变量已经在模型中,检查特定变量 (或多个变量) 的贡献通常是有意义的。 这种贡献可以通过划分 $n \times p$ 矩阵 $\mathbf{X}$ 作为
$$
\mathbf{X}=\left(\mathbf{X} 1\left|\mathbf{X}2\right| \cdots \mid \mathbf{X}_m\right) $$ 在哪里 $\mathbf{X}_j$ 是一个 $n \times p_j$ 矩阵 $j=1, \ldots, m, p=\sum j=1^m p_j$ ,和 $\mathbf{X} 1=\mathbf{1}_n$. 如果 $R_1=\mathbf{X}_1, R_2=\left(\mathbf{X}_1 \mid \mathbf{X}_2\right), \ldots, R m-1=\left(\mathbf{X} 1\left|\mathbf{X}_2\right| \ldots \mid \mathbf{X} m-1\right)$ 和 $\mathbf{R} m=\mathbf{X}$ ,那么平方和由于 $p_j$ 变量 $\mathbf{X}_j$ 鉴于 $\mathbf{X}_1, \mathbf{X}_2, \ldots, X j-1$ 已经在模型中 $$ \operatorname{SS}\left(\mathbf{X}_j \mid \mathbf{X}_1, \mathbf{X}_2, \ldots, \mathbf{X} j-1\right)=\mathbf{Y}^{\prime}\left[\mathbf{R}_j\left(\mathbf{R}_j^{\prime} \mathbf{R}_j\right)^{-1} \mathbf{R}_j^{\prime} \quad-\mathbf{R} j-1\left(\mathbf{R} j-1^{\prime} \mathbf{R} j-1\right)^{-1} \mathbf{R}{j-1}^{\prime}\right] \mathbf{Y}
$$
这种有条件的平方和通常称为 I 型平方和。表 $5.6 .1$ 给出了具有类型 I 平方和的整个 ANOVA 表。
请注意,由于所有变化源而产生的平方和仍然等于总平方和 $\mathbf{Y}^{\prime} \mathbf{Y}$.
下面提供了燃料、速度、坡度数据集的 I 类平方和以及附录 1 中提供的输出。
示例 5.6.1 使用表 5.1.1 中的示例数据集,为速度变量的总体平均值提供类型 I 平方和 $x_1$ 给定整体平均值,
以及速度 $\times$ 等级变量 $x_2$ 给定总体平均值和 $x_1$.

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model代考|THE MODEL 是=Xb+和在完整、平衡的因子中

本节介绍的实验 $4.1$ 有 $b$ 随机块, $t$ 固定治疗,和 $r$ 嵌套在每个块处理组合中的随机重复。btr $\times 1$ 随机向量 $\mathbf{Y}=\left(Y_{111}, \ldots, Y_{11 r}, \ldots, Y_{b r 1}, \ldots, Y_{b t r}\right)^{\prime} \sim \mathbf{N} b \operatorname{tr}(\boldsymbol{\mu}, \boldsymbol{\Sigma})$ 在哪里 $b t r \times 1$ 均值向量和btr $\times b t r$ 协方差矩 阵由下式给出 $\boldsymbol{\mu}=\mathbf{1}_b \otimes\left(\mu_1, \ldots, \mu_t\right)^{\prime} \otimes \mathbf{1}_r$ 和
$\boldsymbol{\Sigma}=\sigma_B^2\left[\mathbf{I}_b \otimes \mathbf{J}_t \otimes \mathbf{J}_r\right]+\sigma B T^2\left[\mathbf{I} b \otimes\left(\mathbf{I}_t-\frac{1}{t} \mathbf{J}_t\right) \otimes \mathbf{J}_r\right]+\sigma R(B T)^2\left[\mathbf{I} b \otimes \mathbf{I}_t \otimes \mathbf{I}_r\right]$. 这个实验可 以用一般线性模型来表征 $\mathbf{Y}=\mathbf{X} \boldsymbol{\beta}+\mathbf{E}$. 第一的, $\operatorname{cov}(\mathbf{E})$ 等于 $b \operatorname{tr} \times \mathrm{btr}$ 协方差矩阵 $\Sigma$. 接下来, btr $\times 1$ 向量 $\mu$ 必须与 $b t r \times 1$ 平均向量 $E(Y)=\mathbf{X} \beta$ 从一般线性模型。请注意, $b t r \times 1$ 平均向量 $\mu$ 是一个函数 $t$ 末知参数 $\mu_1, \ldots, \mu_t$. 因此,一般线性模型均值向量 $\mathbf{X} \boldsymbol{\beta}$ 也必须写成 $\mu_1, \ldots, \mu_t$. 一种简单的方法是让 $t \times 1$ 向量 $\beta=\left(\mu_1, \ldots, \mu_t\right)^{\prime}$ 并让btr $\times t$ 矩阵 $\mathbf{X}=\mathbf{1}_b \otimes \mathbf{I}_t \otimes \mathbf{1}_r$. 然后 $\mathrm{btr} \times 1$ 一般线性模型的平均向量是 $\mathbf{X} \boldsymbol{\beta}=\left(\mathbf{1}_b \otimes \mathbf{I}_t \otimes \mathbf{1}_r\right)\left(\mu_1, \ldots, \mu_t\right)^{\prime} \quad=\left(\mathbf{1}_b \otimes \mathbf{I}_t \otimes \mathbf{1}_r\right)\left[1 \otimes\left(\mu_1, \ldots, \mu_t\right)^{\prime} \otimes 1\right]=\mathbf{1}_b \otimes\left(\mu_1, \ldots, \mu_t\right)^{\prime} \otimes \mathbf{1}_r$
前面的例子提出了一种写均值向量的通用方法 $\mu$ 作为 $\mathrm{X} \beta$ 用于完整、平衡的因子实验。首先,如果 $\mu$ 是一个 函数 $p$ 末知参数,然后让 $\beta$ 做一个 $p \times 1$ 向量,其元龶是 $p$ 末知参数 $\boldsymbol{\mu}$.一般来说,这些元素都会下标,例如 $\mu i j k$. 的元素 $\beta$ 应该排序,所以最后一个下标首先改变,第二个到最后一个下标接下来改变,依此类推。对 应的 $\mathbf{X}$ 然后可以使用简单的算法构造矩阵。前面的实验用于开发算法规则。

统计代写|广义线性模型代写generalized linear model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。