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线性代数是平坦的微分几何，在流形的切线空间中服务。时空的电磁对称性是由洛伦兹变换表达的，线性代数的大部分历史就是洛伦兹变换的历史。
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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|线性代数代写linear algebra代考|Descriptive and Inferential Statistics
It may seem odd to define “data,” something we all use and take for granted. But I think it needs to be done. Chances are if you asked any person what data is, they might answer to the effect of “you know… data! I’s… you know…information!” and not venture farther than that. Now it seems to be marketed as the be-all and end-all. The source of not just truth…but intelligence! It’s the fuel for artificial intelligence and it is believed that the more data you have, the more truth you have. Therefore, you can never have enough data. It will unlock the secrets needed to redefine your business strategy and maybe even create artificial general intelligence. But let me offer a pragmatic perspective on what data is. Data is not important in itself. It’s the analysis of data (and how it is produced) that is the driver of all these innovations and solutions.
Imagine you were provided a photo of a family. Can you glean this family’s story based on this one photo? What if you had 20 photos? 200 photos? 2,000 photos? How many photos do you need to know their story? Do you need photos of them in different situations? Alone and together? With relatives and friends? At home and at work?
Data is just like photographs; it provides snapshots of a story. The continuous reality and contexts are not fully captured, nor the infinite number of variables driving that story. As we will discuss, data may be biased. It can have gaps and be missing relevant variables. Ideally, we would love to have an infinite amount of data capturing an infinite number of variables, with so much detail we could virtually re-create reality and construct alternate ones! But is this possible? Currently, no. Not even the greatest supercomputers in the world combined can come close to capturing the entirety of the world as data.
数学代写|线性代数代写linear algebra代考|Descriptive Versus Inferential Statistics
What comes to mind when you hear the word “statistics”? Is it calculating mean, median, mode, charts, bell curves, and other tools to describe data? This is the most commonly understood part of statistics, called descriptive statistics, and we use it to summarize data. After all, is it more meaningful to scroll through a million records of data or have it summarized? We will cover this area of statistics first.
Inferential statistics tries to uncover attributes about a larger population, often based on a sample. It is often misunderstood and less intuitive than descriptive statistics. Often we are interested in studying a group that is too large to observe (e.g., average height of adolescents in North America) and we have to resort to using only a few members of that group to infer conclusions about them. As you can guess, this is not easy to get right. After all, we are trying to represent a population with a sample that may not be representative. We will explore these caveats along the way.
线性代数代考
数学代写|线性代数代写linear algebra代考|Descriptive and Inferential Statistics
定义“数据”似乎很奇怪，我们都使用并认为这是理所当然的。但我认为这是需要做的。如果你问任何人什么是数据，他们可能会回答“你知道……数据！我是……你知道……信息！” 不要冒险比这更远。现在它似乎被推销为万能的。不仅是真理……而且是情报的来源！它是人工智能的燃料，人们相信你拥有的数据越多，你拥有的真相就越多。因此，您永远无法拥有足够的数据。它将解开重新定义业务战略所需的秘密，甚至可能创造通用人工智能。但让我提供一个关于数据是什么的务实观点。数据本身并不重要。数据分析（及其产生方式）是所有这些创新和解决方案的驱动力。
想象一下，你得到了一张全家福的照片。你能根据这张照片收集这个家庭的故事吗？如果你有 20 张照片呢？200张照片？2000 张照片？你需要多少张照片才能知道他们的故事？你需要他们在不同情况下的照片吗？单独和一起？和亲戚朋友在一起？在家里和工作中？
数据就像照片；它提供了故事的快照。没有完全捕捉到连续的现实和背景，也没有完全捕捉到驱动这个故事的无数变量。正如我们将讨论的，数据可能存在偏差。它可能有差距并且缺少相关变量。理想情况下，我们希望拥有无限数量的数据来捕获无限数量的变量，拥有如此多的细节，我们几乎可以重新创建现实并构建替代的！但这可能吗？目前，没有。即使是世界上最伟大的超级计算机加起来也无法将整个世界作为数据捕获。
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当你听到“统计”这个词时会想到什么？是计算均值、中位数、众数、图表、钟形曲线等工具来描述数据吗？这是统计中最常被理解的部分，称为描述性统计，我们用它来总结数据。毕竟，滚动浏览一百万条数据记录更有意义还是进行汇总？我们将首先介绍这一统计领域。
推论统计试图揭示更多人口的属性，通常基于样本。它经常被误解并且不如描述性统计数据直观。通常我们对研究一个太大而无法观察的群体感兴趣（例如，北美青少年的平均身高），我们不得不求助于仅使用该群体的少数成员来推断关于他们的结论。你可以猜到，这并不容易做到正确。毕竟，我们试图用一个可能不具有代表性的样本来代表一个总体。我们将一路探索这些注意事项。
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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。
| R语言代写 | 问卷设计与分析代写 |
| PYTHON代写 | 回归分析与线性模型代写 |
| MATLAB代写 | 方差分析与试验设计代写 |
| STATA代写 | 机器学习/统计学习代写 |
| SPSS代写 | 计量经济学代写 |
| EVIEWS代写 | 时间序列分析代写 |
| EXCEL代写 | 深度学习代写 |
| SQL代写 | 各种数据建模与可视化代写 |
