最佳答案

• 

  課程顧問(wèn)-小管家 2023-04-25 01:57:54

  立即咨詢

  我們可以輔導(dǎo)英國(guó)Statistical Computing統(tǒng)計(jì)計(jì)算的課程以及MCMC的作業(yè)。

  同學(xué)是想優(yōu)先輔導(dǎo)作業(yè)嗎，是完全可以的，我們可以先安排老師輔導(dǎo)一下同學(xué)的作業(yè)，老師會(huì)在課上幫助同學(xué)講解一下作業(yè)的寫作思路，后續(xù)可以聯(lián)系班主任老師安排課程的輔導(dǎo)事宜。

  計(jì)算機(jī)是現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)學(xué)家的寶貴工具。 計(jì)算機(jī)功能的增強(qiáng)極大地增加了推理方法的范圍和可以分析的模型類型。 這導(dǎo)致了許多計(jì)算密集型統(tǒng)計(jì)方法的發(fā)展，其中許多將在本課程中介紹。

  首先我們了解一下這門課程的教學(xué)大綱：

  關(guān)于這門課程的介紹

  模擬隨機(jī)變量：cdf的反轉(zhuǎn); 剔除采樣; 轉(zhuǎn)變; 制服比例。

  蒙特卡洛積分

  減少方差：重要性抽樣; 控制變量。

  非參數(shù)自舉方法; 折刀。

  非線性回歸：模型規(guī)格; 最小二乘估計(jì) 高斯-牛頓算法。

  EM算法：數(shù)據(jù)擴(kuò)充; 多項(xiàng)式模型 混合分布，審查數(shù)據(jù)，蒙特卡洛EM。

  

  成功完成本課程單元后，學(xué)生將能夠：

  構(gòu)造算法以使用多種方法從概率分布中模擬隨機(jī)觀測(cè)值，并數(shù)學(xué)解釋它們?yōu)楹纹鹱饔?

  構(gòu)造和推導(dǎo)蒙特卡洛估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)屬性，以及試圖減少方差的替代方法;

  應(yīng)用引導(dǎo)程序?yàn)闃颖竟烙?jì)值分配準(zhǔn)確度度量，并在某些簡(jiǎn)單情況下通過(guò)分析得出其統(tǒng)計(jì)屬性;

  識(shí)別非線性回歸模型，并能夠制定高斯-牛頓算法以從數(shù)據(jù)中找到參數(shù)估計(jì)值;

  當(dāng)樣本信息不完整時(shí)，使用EM算法查找某些給定上下文中參數(shù)的最大似然估計(jì);

  使用統(tǒng)計(jì)軟件R在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)模塊中討論的方法(并進(jìn)行簡(jiǎn)單的模擬研究)。

  由于這門課程有三份作業(yè)以及一次老師，各占據(jù)50%，所以同學(xué)們一定要認(rèn)真地對(duì)待Statistical Computing統(tǒng)計(jì)計(jì)算的作業(yè)，用心完成，如果課程學(xué)習(xí)遇到問(wèn)題或者有作業(yè)需要輔導(dǎo)，可以聯(lián)系我們客服老師咨詢相關(guān)輔導(dǎo)。我們可以幫助同學(xué)解決學(xué)業(yè)難題。

其他答案