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概率论是与概率有关的数学分支。虽然有几种不同的概率解释，但概率论以严格的数学方式处理这一概念，通过一套公理来表达它。

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Statistical Inference 统计推断
Statistical Computing 统计计算
Advanced Probability Theory 高等概率论
Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
(Generalized) Linear Models 广义线性模型
Statistical Machine Learning 统计机器学习
Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
Foundations of Data Science 数据科学基础

数学代写|概率论代写Probability theory代考|DEFINITIONS AND EXAMPLES

Up to these times we basically dealt with random objects representing independent random variables. For example, for working with the sequence of independent variables $\xi_{1}, \xi_{2}, \ldots$ it is often enough to know the set of the distribution functions or the corresponding characteristic functions. Our reader remembers that in this case work with sums of independent summands is not essentially complicated: it is enough to remember that this sum corresponds to a product of characteristic functions, and if a product of such independent variables is given, then we can remember that the expected value of such a product is expressed simply in terms of products of individual mean values (if they exist) of the random factors. It becomes essentially more unpleasant to deal with dependent random variables, even if this dependence is not so complicated. In this case, for example, already for finding the dispersion of a sum of several dependent summands not only variances of the individual summands should be known but also all the mixed moments as covariances of these random variables. So, prima facie the situation becomes rather wonderful when dealing with a set of independent variables we consciously go to regarding some random variable transformations leading to wittingly dependent random objects. Order statistics are an example of such objects.
1) Let there be a batch of some details (for example, incandescent light bulbs), that must satisfy some standards (for example, the mean time of work should be not less than some value $t$ ). The question is dealt about dealing this batch from a seller to a customer. How can the seller persuade the customer in the compliance of the production to the standard? The simplest thing is to display all the details to the test bench, to get all the data amount their longevity, to count the average longevity and to say that this concrete batch that became broken satisfied all the necessary quantities and qualities.

数学代写|概率论代写Probability theory代考|DISTRIBUTIONS OF ORDER STATISTICS

Let there be $n$ random variables in a probability space $X_{1}, X_{2}, \ldots, X_{n}$ and this set corresponds to the variational series $X_{l, n} \leq X_{2, n} \leq \ldots \leq X_{n, n}$.

We suppose that the original random variables are independent and have a common cumulative distribution function $F(x)$. In this case cumulative distribution functions of the extreme members of the variational series (order statistics $X_{l, n}$ and $X_{n, n}$ ) seem very simple. It is easy to verify, taking independence of the initial variables into account, that
$$
\mathrm{F}{\mathrm{n}, \mathrm{n}}(\mathrm{x})=\mathrm{P}\left{\mathrm{X}{\mathrm{n}, \mathrm{n}}<\mathrm{x}\right}=\mathrm{P}\left{\mathrm{X}{1}<\mathrm{x}, \mathrm{X}{2}<\mathrm{x}, \ldots, \mathrm{X}{\mathrm{n}}<\mathrm{x}\right}=\mathrm{F}^{\mathrm{n}}(\mathrm{x}) $$ and $$ \begin{aligned} &F{1, n}(x)=P\left{X_{1, n}<x\right}=1-P\left{X_{1, n} \geq x\right} \
&=1-P\left{X_{1} \geq x, X_{2} \geq x, \ldots, X_{n} \geq x\right}=1-(1-F(x))^{n}
\end{aligned}
$$
Already for the order statistic $X_{n-1, n}$ it would be needed to use a more cumbersome relation
$$
\begin{aligned}
&\mathrm{F}{\mathrm{n}-1, \mathrm{n}}(\mathrm{x})=\mathrm{P}\left{\mathrm{X}{\mathrm{n}-1, \mathrm{n}}<\mathrm{x}\right}=\mathrm{P}\left{\mathrm{X}{\mathrm{n}, \mathrm{n}}<\mathrm{x}\right}+\mathrm{P}\left{\mathrm{X}{\mathrm{n}-1, \mathrm{n}}<\mathrm{x}, \mathrm{X}_{\mathrm{n}, \mathrm{n}} \geq \mathrm{x}\right}= \
&=\mathrm{F}^{\mathrm{n}}(\mathrm{x})+\mathrm{n}(1-\mathrm{F}(\mathrm{x})) \mathrm{F}^{\mathrm{n}-1}(\mathrm{x}) .
\end{aligned}
$$

概率论代考

数学代写|概率论代写Probability theory代考|DEFINITIONS AND EXAMPLES

到目前为止，我们基本上处理的是代表独立随机变量的随机对象。例如，用于处理自变量序列X1,X2,…知道分布函数的集合或相应的特征函数通常就足够了。我们的读者记得，在这种情况下，使用独立和的和并不复杂：记住这个和对应于特征函数的乘积就足够了，如果给定了这些独立变量的乘积，那么我们可以记住这种产品的期望值简单地用随机因素的单个平均值（如果存在）的产品来表示。处理因随机变量本质上变得更加不愉快，即使这种依赖性并不那么复杂。在这种情况下，例如，为了找到几个从属被加数的总和的离散度，不仅应该知道各个被加数的方差，而且还应该知道所有混合矩作为这些随机变量的协方差。因此，表面上看，当处理一组自变量时，情况变得相当美妙，我们有意识地去处理一些导致有意依赖的随机对象的随机变量变换。订单统计是此类对象的一个示例。
1）假设有一批一些细节（例如白炽灯泡），必须满足一些标准（例如，平均工作时间应该不小于某个值吨）。问题是关于将这批从卖方到客户的交易。卖方如何说服客户生产符合标准？最简单的事情是在测试台上显示所有细节，获取所有数据来衡量它们的寿命，计算平均寿命，然后说这批破碎的混凝土满足了所有必要的数量和质量。

数学代写|概率论代写Probability theory代考|DISTRIBUTIONS OF ORDER STATISTICS

让有n概率空间中的随机变量X1,X2,…,Xn这个集合对应于变分序列Xl,n≤X2,n≤…≤Xn,n.

我们假设原始随机变量是独立的，并且有一个共同的累积分布函数F(X). 在这种情况下，变分序列的极端成员的累积分布函数（顺序统计Xl,n和Xn,n) 看起来很简单。考虑到初始变量的独立性，很容易验证，
\left 的分隔符缺失或无法识别\left 的分隔符缺失或无法识别和\left 的分隔符缺失或无法识别\left 的分隔符缺失或无法识别
已经用于订单统计Xn−1,n需要使用更繁琐的关系

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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