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线性代数网课代修|最小二乘法代写least squares method辅导|STAT615

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如果你也在 怎样代写线性代数Linear Algebra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。线性代数Linear Algebra是数学的一个分支,涉及到矢量空间和线性映射。它包括对线、面和子空间的研究,也涉及所有向量空间的一般属性。

线性代数Linear Algebra也被用于大多数科学和工程engineering领域,因为它可以对许多自然现象进行建模Mathematical model,并对这些模型进行高效计算。对于不能用线性代数建模的非线性系统Nonlinear system,它经常被用来处理一阶first-order approximations近似。

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我们提供的线性代数linear algebra及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • 数值分析
  • 高等线性代数
  • 矩阵论
  • 优化理论
  • 线性规划
  • 逼近论
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线性代数作业代写linear algebra代考|Goodness-of-Fit

In Section $1.3$ the $\chi^{2}$ (chi-squared) distribution was discussed. Under certain conditions, this distribution can be used to measure the goodness-offit of a least squares model. To apply the $\boldsymbol{\chi}^{2}$ distribution to the measurement of goodness-of-fit, one needs estimates of the uncertainties associated with the data points. In Sections $2.5$ and $2.6$ it was emphasized that only relative uncertainties were required to determine estimates of the uncertainties associated with the model parameters and the model predictions. However, for goodness-of-fit calculations, estimates of absolute uncertainties are required. When such estimates of the absolute uncertainties are unavailable, the best approach to testing whether or not the model is a good fit is to examine the residuals. This subject is considered in Section $3.9$.

The goodness-of-fit test is based upon the value of $S /(n-p)$. Assuming that $S$ is based upon reasonable estimates of the uncertainties associated with the data points, if the value of $S /(n-p)$ is much less than one, this usually implies some sort of misunderstanding of the experiment. If the value is much larger than one, then one of the following is probably true:
1) The model does not adequately represent the data.
2) Some or all of the data points are in error.
3) The estimated uncertainties in the data are erroneous.

线性代数作业代写linear algebra代考|Selecting the Best Model

When modeling data, we are often confronted with the task of choosing the best model out of several proposed alternatives. Clearly we need a definition of the word “best” and criteria for making the selection. At first glance one might consider using $\boldsymbol{S}$ (the weighted sum of the squares of the residuals) as the criterion for choosing the best model but this choice is flawed. As $\boldsymbol{p}$ (the number of unknown parameters included in the model) increases, the values of $\boldsymbol{S}$ decreases and becomes zero if $\boldsymbol{p}$ is equal to $\boldsymbol{n}$ (the number of data points).

To illustrate this point, consider the data shown in Figure 2.3.2. This data was generated based upon a parabolic model $(p=3)$ and included $5 \%$ random noise. The 10 data points were fit using the following polynomial model with values of $\boldsymbol{p}$ varying from 2 to 8 :
$$
y=a_{1}+\sum_{k=2}^{k=p} a_{k} x^{k-1}
$$
Results are included in Table 3.3.1. Note that the value of $\boldsymbol{S}$ decreases as $\boldsymbol{p}$ increases but that the minimum value of $S /(n-p)$ is achieved for $p=3$. This is encouraging because the minimum value of $S /(n-p)$ was obtained for the value of $\boldsymbol{p}$ upon which the data was generated. However, can we use this criterion (i.e., choose the model for which $S /(n-p)$ is minimized) as the sole criterion for selecting a model?

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线性代数作业代写linear algebra代考|Goodness-of-Fit

在部分 $1.3$ 这 $\chi^{2}$ (卡方) 分布进行了讨论。在某些条件下,此分布可用于衡量最小二乘模型 的优劣。要应用 $\chi^{2}$ 分布到拟合优度的测量,需要估计与数据点相关的不确定性。在部分 $2.5$ 和 $2.6$ 强调只需要相对不确定性来确定与模型参数和模型预测相关的不确定性的估计值。但 是,对于拟合优度计算,需要估计绝对不确定性。当绝对不确定性的此类估计不可用时,检 验模型是否良好拟合的最佳方法是检查残差。这个主题在部分考虑3.9.
拟合优度检验基于 $S /(n-p)$. 假如说 $S$ 是基于与数据点相关的不确定性的合理估计,如果 $S /(n-p)$ 远小于 1,这通常意味看对实验的某种误解。如果该值远大于 1,则以下情况之 一可能为真:
1) 模型不能充分表示数据。
2) 部分或全部数据点有误。
3) 数据中估计的不确定性是错误的。

线性代数作业代写linear algebra代考|Selecting the Best Model

在对数据进行建模时,我们经常面临从几个提议的替代方案中选择最佳模型的任务。显然, 我们需要对“最佳”一词的定义和做出选择的标准。乍一看,人们可能会考虑使用 $S$ (残差平 方的加权和)作为选择最佳模型的标准,但这种选择是有缺陷的。作为 $p$ (模型中包含的末 知参数的数量) 增加, $S$ 减少并变为零,如果 $p$ 等于 $n$ (数据点的数量)。
为了说明这一点,请考虑图 2.3.2 中显示的数据。该数据是基于抛物线模型生成的 $(p=3)$ 并包括 $5 \%$ 随机噪声。使用以下多项式模型拟合 10 个数据点,其值为 $\boldsymbol{p}$ 从 2 到 8 不等:
$$
y=a_{1}+\sum_{k=2}^{k=p} a_{k} x^{k-1}
$$
结果包含在表 3.3.1 中。请注意, $\boldsymbol{S}$ 减少为 $\boldsymbol{p}$ 增加,但最小值 $S /(n-p)$ 实现了 $p=3$. 这是 令人鼓舞的,因为 $S /(n-p)$ 获得的价值 $p$ 在其上生成数据。但是,我们可以使用这个标准 (即,选择适合的模型吗? $S /(n-p)$ 最小化) 作为选择模型的唯一标准?

线性代数作业代写linear algebra代考| Non–singular matrices

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计量经济学是利用统计方法检验经济学理论的一种方法,它既不属于统计的范畴也不属于经济的范畴更像是一种经验科学。大家有专业的问题可以在my-assignmentexpert™ 这里答疑,多读一读,相关的基础性的东西,做一些统计和经济的基础知识的积累对于学习计量经济学这一门课程都是有很大帮助的。

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线性代数到底应该怎么学?

线代是一门逻辑性非常强的数学,非常注重对概念的深入理解,QS排名前200的大学普遍线性代数考试的题目80%以上都是证明题形式。而且初学的时候大家会觉得线代概念很乱很杂且环环相扣,学的时候经常要翻前面的东西。

在这种情况下,如何学好线性代数?如何保证线性代数能获得高分呢?

如何理清楚线代的概念,总结并且理解各个概念和定理之间的层次关系和逻辑关系是最关键的。具体实行方法和其他科目大同小异,书+记笔记+刷题,但这三个怎么用,在UrivatetaTA了解到的情况来说,我觉得大部分人对总结理解是不准确的,以下将说明我认为效率最高的的总结方法。

1.1 mark on book

【重点的误解】划重点不是书上粗体,更不是每个定义,线代概念这么多,很多朋友强迫症似的把每个定义整整齐齐用荧光笔标出来,然后整本书都是重点,那期末怎么复习呀。我认为需要标出的重点为

A. 不懂,或是生涩,或是不熟悉的部分。这点很重要,有的定义浅显,但证明方法很奇怪。我会将晦涩的定义,证明方法标出。在看书时,所有例题将答案遮住,自己做,卡住了就说明不熟悉这个例题的方法,也标出。

B. 老师课上总结或强调的部分。这个没啥好讲的,跟着老师走就对了

C. 你自己做题过程中,发现模糊的知识点

1.2 take note

记笔记千万不是抄书!!!我看到很多课友都是,抄老师的PPT,或者把书上的东西搬到笔记本上。有人可能觉得抄容易记起来,但数学不是背书嗷,抄一遍浪费时间且无用。我用我笔记的一小部分来说明怎么做笔记。

1.3 understand the relation between definitions

比如特征值,特征向量,不变子空间,Jordan blocks, Jordan stadard form的一堆定义和推论,看起来很难记,但搞懂他们之间的关系就很简单了

美本或者加拿大本科,如果需要期末考试之前突击线性代数,怎样可以效率最大化?

如果您是美本或者加拿大本科的学生,那么您的教材有很大概率是Sehldon Axler的linear algebra done right这本书,这本书通俗易懂的同时做到了只有300页的厚度,以几何的观点介绍了线性代数的所有基本且重要的内容.

从目录来看,这本书从linear vector space的定义讲起,引入线性代数这一主题,第二章开始将讨论范围限制在有限维的线性空间,这样做的好处是规避Zorn lemma的使用,在处理无穷维线性空间的过程中,取基不可避免的需要用到zorn lemma,第二章主要讲了independent set和basis的概念,同时引入了维数

前两章的内容可以看做是线性代数的启蒙阶段,理解了这两章就知道了线性代数研究的对象基本上是怎么回事,虽然还没有学任何non-trivial的内容,此时最重要的当然是linear vector space和independent set, basis, dimension的概念

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