Twenty tobacco budworm moths of each sex were exposed to different doses of the insecticide trans-cypermethrin.

The numbers of budworm moths killed during a 3-day exposure were as follows for each sex (male, female) and dose level in mg’s

由LE PHUONG撰写


num.killed sex dose  
1 1 male 1  
2 4 male 2  
3 9 male 4  
4 13 male 8  
5 18 male 16  
6 20 male 32  
7 0 female 1  
8 2 female 2  
9 6 female 4  
10 10 female 8  
11 12 female 16  
12 16 female 32

现在提到了代写服务，肯定很多人都不会觉得陌生，就算是国内也是有着专业代写作业的服务行业的，能够为有需求的学生提供很多的帮助，不过其实代写机构在国外会更获得学生的支持，这是因为国外的学校对于平时的作业要求比较严格，为了获得更高的分数顺利毕业，不少留学生就会让代写机构帮忙完成作业，比较常见的作业代写类型，就是计算机专业了，因为对于留学生来说这个技术对于Machine Learning或者AI的代码编程要求更高，所以找代写机构完成作业会简单轻松很多，那么代写机构的水平，要怎么选择才会比较高？

1、代写机构正规专业

不论是在什么情况下，选择正规合法经营的机构肯定是首要的操作，这也是为了避免自己在找机构的时候，出现上当受骗的现象，造成自己的经济出现损失，带来的影响还是非常大的，所以需要注意很多细节才可以，所以在这样的情况下，代写机构的选择，也要选择在经营方面属于正规合法的类型，这样才可以保证服务进行的时候，不会出现各种问题，也可以减少损失的出现，而且正规合法也是代写机构的合格基础。

2、代写机构编程能力

作业的难度相信很多人都很熟悉，特别是对于AI深度学习或者是人工神经网络这种算法来说，因为要对SVM、Design Tree、线性回归以及编程有很高的要求，可以说作业的完成要求非常高，因此才会带动代写机构的发展，找专业的代写机构，一般都是会有专业的人员帮忙进行作业的完成，因为这类型的作业对专业要求比较高，因此代写机构也要具备专业能力才可以，否则很容易导致作业的完成出现问题，出现低分的评价。

3、代写机构收费情况

现在有非常多的留学生，都很在意作业的完成度，为了保证作业可以顺利的被完成，要进行的相关操作可是非常多的，代写机构也是因为如此才会延伸出来的，在现在发展也很迅速，现在选择代写机构的时候，一定要重视收费情况的合理性，因为代写作业还是比较费精力的，而且对于专业能力要求也高，所以价格方面一般会收取几千元至万元左右的价格，但是比较简单的也只需要几百元价格。

4、代写机构完成速度

大部分人都很在意代写机构的专业能力，也会很关心要具备什么能力，才可以展现出稳定的代写能力，其实专业的代写机构，对于作业完成度、作业完成时间、作业专业性等方面，都是要有一定的能力的，特别是在完成的时间上，一定要做到可以根据客户规定的时间内完成的操作，才可以作为合格专业的代写机构存在，大众在选择的时候，也可以重视完成时间这一点来。

现在找专业的CS代写机构帮忙完成作业的代写，完全不是奇怪的事情了，而且专业性越强的作业，需要代写机构帮忙的几率就会越高，代写就发展很好，需求量还是非常高的，这也可以很好的说明了，这个专业的难度以及专业性要求，才可以增加代写机构的存在。

Type the data into R as follows. Press Enter at the end of each line including blank lines.


num.killed <- scan()  
1 4 9 13 18 20 0 2 6 10 12 16  
sex <- scan()  
0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1  
dose <- scan()  
1 2 4 8 16 32 1 2 4 8 16 32

Fit two models by doing the following.

ldose <- log(dose)/log(2) #convert to base-2 log dose  
ldose #have a look  


| y <- cbind(num.killed, 20-num.killed)                      | #add number survived |
| ---------------------------------------------------------- | -------------------- |
| fit1 <- glm(y ~ ldose * sex, family=binomial(link=probit)) |                      |
| fit2 <- glm(y ~ sex + ldose, family=binomial(link=probit))

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完整程序、数据和文档（word）

LE PHUONG

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You may also run the following lines and refer to the chi-square distribution table.

python岭回归、Lasso、随机森林、XGBoost、Keras神经网络、kmeans聚类链家租房数据地理可视化分析

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anova(fit1,test="Chisq") |
| ------------------------ |
| summary(fit2)

No other R commands are allowed.

Hand in your answers to the following for assessment. 1. What model is fitted in fit1? Write it formally and define all the terms.	[4]
2. How is the model in fit2 differ from that in fit1?	[2]
3. Does the model in fit1 fit the data adequately? Use deviance to answer this question.	[2]

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Can the model in fit1 be simplified to the model in fit2? Use change in deviance to answer
this question. [2]
Can sex be removed from the model in fit2? Use change in deviance to answer this question. [2]
What are the maximum likelihood estimates of the parameters of the additive model? What
are their standard errors? Test the significance of each parameter using its estimate and
standard error. [4]
How does the probability of a kill change with log dose and sex of the budworm moth according to the additive model? [4

(a) Derive the survival function S(t) of a lifetime T » E xp(‚). Find ¡logS(t) and comment on it.
(b) Calculate the Kaplan-Meier estimate for each group in the following.
Treatment Group:
6,6,6,6*,7,9*,10,10*,11*,13,16,17*,19*,20*,22,23,25*,32*,32*,34*,35
Control Group (no treatment):
1,1,2,2,3,4,5,5,8,8,8,8,11,11,12,15,17,22,23
Note that * indicates right censored data.
(c) Use the log rank test to compare the two groups of lifetimes.
All the answers should be obtained by hand. Calculators may be used. Some intermediate steps
should be included. You may check your answers using R, but do not hand in any R output

Fit1模型使用的是logistic回归模型。

yi = π + ε∼ B (1, πi ) independent,

log(π)= β0 sex+ β1ldose+β2sexldose

模型1中将sex 和ldose的乘积作为一个自变量，考虑到sex，lodose以及他们的交叉影响，而模型2将sex 和ldose分别作为两个自变量来对y进行回归预测模型。

从方差分析结果来看，可以看到ldose sex 以及ldose和sex的乘积三个变量的偏差值值的p值都远远小于0.05，也就是这三个变量对budworm moths killed这个变量都有显著的影响。但是他们的deviance resid 偏差残差值较大，即模型的预测值与实验结果有较大偏差，因此可以认为模型拟合度较差。