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经济学是研究稀缺性及其对资源的使用、商品和服务的生产、生产和福利的长期增长的影响，以及对社会至关重要的其他大量复杂问题的研究。

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我们提供的Economics及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• 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

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The Gauss-Markov Model and Theorem

While the OLS estimates are best under the assumptions of the classical regression model, including, in particular, the assumption of normality, the OLS estimates still have a good mathematical property when you drop the normality assumption. The Gauss-Markov theorem states that if the data come from the classical regression model, minus the normality assumption, then these estimates are still “good,” in a certain sense.

To be more precise, recall the classical regression model, stated here in terms of simple regression:
$$
Y_{i} \mid X_{i}=x_{i} \sim \text { independent } \mathrm{N}\left(\beta_{0}+\beta_{1} x_{i}, \sigma^{2}\right) \text {, for } i=1,2, \ldots, n
$$
It is common to write the observable $Y_{i} \mid X_{i}=x_{i}$ as follows:
$$
Y_{i}=\beta_{0}+\beta_{1} x_{i}+\left{Y_{i}-\left(\beta_{0}+\beta_{1} x_{i}\right)\right}
$$
or as
$$
Y_{i}=\beta_{0}+\beta_{1} x_{i}+\varepsilon_{i}
$$
where $\varepsilon_{i}=Y_{i}-\left(\beta_{0}+\beta_{1} x_{i}\right)$ is the deviation from the $Y$ value to the conditional mean for observation $i$. These $\varepsilon_{i}$ terms are called “errors,” as noted above, or more specifically as “true errors,” because they involve vertical deviations from the true regression line. Note that the true errors are not observable in practice, because you do not know the true $\beta^{\prime}$ ‘s.
The classical regression model
$$
Y_{i} \mid X_{i}=x_{i} \sim_{\text {independent }} \mathrm{N}\left(\beta_{0}+\beta_{1} x_{i}, \sigma^{2}\right) \text {, for } i=1,2, \ldots, n
$$
is equivalent to the model
$$
Y_{i}=\beta_{0}+\beta_{1} X_{i}+\varepsilon_{i}
$$
under the assumptions that
(i) $\mathrm{E}\left(Y_{i} \mid X_{i}=x_{i}\right)=\beta_{0}+\beta_{1} x_{i}$, and (ii) $\varepsilon_{i} \sim \sim_{\text {iid }} \mathrm{N}\left(0, \sigma^{2}\right)$

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The Classical Model and Its Consequences

The classical regression model assumes normality, independence, constant variance, and linearity of the conditional mean function, and is (once again) stated as follows:
$$
Y_{i} \mid X_{i}=x_{i} \quad \sim_{\text {independent }} \mathrm{N}\left(\beta_{0}+\beta_{1} x_{i}, \sigma^{2}\right) \text {, for } i=1,2, \ldots, n \text {. }
$$
Whether you like it or not, this model is also what your computer assumes when you ask it to analyze your data via standard regression methods. The parameter estimates you get from the computer are best under this model, and the inferences ( $p$-values and confidence intervals) are exactly correct under this model. If the assumptions of the model are not true, then the estimates are not best, and the inferences are incorrect. You might think we are saying that assumptions must be true in order to use statistical methods that make such assumptions, but we are not. As we noted in Chapter 1 , it is not necessarily a problem that any or all of the assumptions of the model are wrong, depending on how badly violated is the assumption. And the easiest way to understand whether an assumption is violated “too badly” is to use simulation.

We have found that students in statistics classes often resist learning simulation. After all, the data that researchers use is usually real, and not simulated, so the students wonder, what is the point of using simulation? Here are some answers:

• Simulation shows you, clearly and concretely, how to interpret the regression analysis of your real (not simulated) data.
• Simulation helps you to understand how a regression model can be useful even when the model is wrong.
• Simulation models help you to understand the meaning of the regression model parameters.
• Simulation models help you to understand the meaning of the regression model assumptions.
• Simulation models help you to understand the meaning of a “research hypothesis.”
• Simulation helps you to understand how to interpret your data in the presence of chance effects.
• Simulation helps you to understand all the commonly misunderstood concepts in statistics, like “unbiasedness,” “standard error,” “p-value,” and “confidence interval.”
• Simulation methods are commonly used in the analysis of real data; examples include the bootstrap and Markov Chain Monte Carlo.

An alternative to using simulation is to use advanced mathematics, typically involving multidimensional calculus. But this is much, much harder than simulation.

回归分析代写

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The Gauss-Markov Model and Theorem

虽然 OLS 估计在经典回归模型的假设下是最好的，包括，特别是正态性假设，但当您放弃正态性假设时，OLS 估计仍然具有良好的数学特性。高斯-马尔可夫定 理指出，如果数据来自经典回归模型，减去正态性假设，那么这些估计在某种意义上仍然是“好的“。
更准确地说，回想一下经典回归模型，这里用简单回归的形式表示:
$$
Y_{i} \mid X_{i}=x_{i} \sim \text { independent } \mathrm{N}\left(\beta_{0}+\beta_{1} x_{i}, \sigma^{2}\right), \text { for } i=1,2, \ldots, n
$$
写 observable 是很常见的 $Y_{i} \mid X_{i}=x_{i}$ 如下:
\left 的分隔符缺失或无法识别
或作为
$$
Y_{i}=\beta_{0}+\beta_{1} x_{i}+\varepsilon_{i}
$$
在哪里 $\varepsilon_{i}=Y_{i}-\left(\beta_{0}+\beta_{1} x_{i}\right)$ 是偏离 $Y$ 观䕓条件均值的值 $i$. 这些 $\varepsilon_{i}$ 如上所述，术语被称为“错误”，或者更具体地称为“真实错误”，因为它们涉及与真实回归线的垂 直偏差。请注意，真正的错误在实践中是无法观察到的，因为您不知道真正的错误 $\beta^{\prime}$ 的。
经典回归模型
$$
Y_{i} \mid X_{i}=x_{i} \sim_{\text {independent }} \mathrm{N}\left(\beta_{0}+\beta_{1} x_{i}, \sigma^{2}\right), \text { for } i=1,2, \ldots, n
$$
相当于模型
$$
Y_{i}=\beta_{0}+\beta_{1} X_{i}+\varepsilon_{i}
$$
假设
$$
\text { (i) } \mathrm{E}\left(Y_{i} \mid X_{i}=x_{i}\right)=\beta_{0}+\beta_{1} x_{i} \text { 和 (ii) } \varepsilon_{i} \sim \sim_{\text {iid }} \mathrm{N}\left(0, \sigma^{2}\right)
$$

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The Classical Model and Its Consequences

胫典回归模型假设条件均值函数的正态性、独立性、恒定方差和线性，并且 (再次) 表述如下:
$$
Y_{i} \mid X_{i}=x_{i} \quad \sim_{\text {independent }} \mathrm{N}\left(\beta_{0}+\beta_{1} x_{i}, \sigma^{2}\right), \text { for } i=1,2, \ldots, n .
$$
不管你喜不喜欢，当你要求它通过标准回归方法分析你的数据时，这个模型也是你的计算机所假设的。你从计算机得到的参数估计在这个模型下是最好的，而推 仑 ( $p$-值和置信区间) 在此模型下完全正确。如果模型的假设不正确，那么估计就不是最好的，并且推论是不正确的。您可能认为我们是在说假设必须为真才能 吏用做出此类假设的统计方法，但我们不是。正如我们在第 1 章中提到的，模型的任何或所有假设都是错误的不一定是问题，这取决于假设被违反的严重程度。 了解假设是否“严重“违反的最简单方法是使用模拟。
伐们发现，统计学课上的学生经常抵制学习模拟。毕竟，研究人员使用的数据通常是真实的，而不是模拟的，所以学生们想知道，使用模拟的意义何在? 以下是 一些答案:

• 模拟清晰而具体地向您展示了如何解释真实 (非模拟) 数据的回归分析。
• 模拟可帮助您了解回归模型如何在模型错误的情况下发挥作用。
• 模拟模型帮助您理解回归模型参数的含义。
• 模拟模型可帮助您理解回归模型假设的含义。
• 模拟模型可帮助您理解“研究假设“的含义。
• 模拟可帮助您了解如何在存在机会效应的情况下解释您的数据。
• 模拟可帮助您理解统计中所有常见的误解概念，例如”无偏性”、”标准误差”、”p 值”和”置信区间”。
• 模拟方法常用于真实数据的分析；示例包括 bootstrap 和 Markov Chain Monte Carlo。
  吏用模拟的替代方法是使用高级数学，通常涉及多维微积分。但这比模拟要困难得多。

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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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