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概率论和统计学是数学的一个分支,涉及随机事件的规律,包括数字数据的收集、分析、解释和显示。

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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
数学网课代修|概率统计代写Probability and Statistics代考|MAT 130

数学网课代修|概率统计代写Probability and Statistics代考|The Monty Hall Problem

This problem, while quite simply stated, has a reputation as being extremely confusing and difficult to solve [37]. Yet it is actually an example of how the use of random variables in “translating” the English statement of a probability problem to mathematical terms can simplify and clarify one’s thinking, making the problem easier to solve. This “translation” process consists simply of naming the quantities. You’ll see that here with the Monty Hall Problem.

Imagine, this simple device of introducing named random variables into our analysis makes a problem that has vexed famous mathematicians quite easy to solve!

The Monty Hall Problem, which gets its name from a popular TV game show host, involves a contestant choosing one of three doors. Behind one door is a new automobile, while the other two doors lead to goats. The contestant chooses a door and receives the prize behind the door.

数学网课代修|概率统计代写Probability and Statistics代考|Misnomer

The term “expected value” is one of the many misnomers one encounters in tech circles. The expected value is actually not something we “expect” to occur. On the contrary, it’s often pretty unlikely or even impossible.
For instance, let $H$ denote the number of heads we get in tossing a coin 1000 times. The expected value, you’ll see later, is 500 . This is not surprising, given the symmetry of the situation and the fact (to be brought in shortly) that the expected value is the mean. But $P(H=500)$ turns out to be about $0.025$. In other words, we certainly should not “expect” $H$ to be 500

Of course, even worse is the example of the number of dots that come up when we roll a fair die. The expected value will turn out to be $3.5$, a value which not only rarely comes up, but in fact never does.

In spite of being misnamed, expected value plays an absolutely central role in probability and statistics.

数学网课代修|概率统计代写Probability and Statistics代考|MAT 130

概率统计代写

数学网课代修|概率统计代写Probability and Statistics代考|The Monty Hall Problem

这个问题虽然很简单,但以极其混乱和难以解决而著称[37]。然而,这实际上是一个例子,说明在将概率问题的英文陈述“翻译”成数学术语时如何使用随机变量可以简化和澄清一个人的思维,使问题更容易解决。这个“翻译”过程只包括命名数量。你会在蒙蒂霍尔问题中看到这一点。

想象一下,这种在我们的分析中引入命名随机变量的简单方法使得困扰著名数学家的问题很容易解决!

蒙蒂霍尔问题的名字来源于一位受欢迎的电视游戏节目主持人,涉及一名参赛者选择三扇门中的一扇。一扇门后面是一辆新汽车,而另外两扇门则通向山羊。参赛者选择一扇门,并在门后获得奖品。

数学网课代修|概率统计代写Probability and Statistics代考|Misnomer

“预期价值”一词是人们在科技界遇到的许多用词不当之一。期望值实际上不是我们“期望”发生的事情。相反,这通常不太可能甚至是不可能的。
例如,让H表示我们投掷硬币 1000 次时正面朝上的次数。您稍后将看到的预期值是 500 。这并不奇怪,考虑到情况的对称性以及预期值是平均值的事实(很快就会提到)。但磷(H=500)原来是关于0.025. 换句话说,我们当然不应该“期待”H成为 500

当然,更糟糕的是我们掷出公平骰子时出现的点数的例子。期望值将变成3.5,这个值不仅很少出现,而且实际上从来没有出现过。

尽管名称不正确,但期望值在概率和统计中起着绝对核心的作用。

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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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