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贝叶斯分析，一种统计推断方法（以英国数学家托马斯-贝叶斯命名），允许人们将关于人口参数的先验信息与样本所含信息的证据相结合，以指导统计推断过程。
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- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Measuring Armageddon and Other Risks
By destroying the meteor in the film Armageddon, Bruce Willis saved the world. Both the chance of the meteor strike and the consequences of such a strike were so high, that nothing much else mattered except to try to prevent the strike. In popular terminology what the world was confronting (in the film) was a truly massive risk.
But if the NASA scientists in the film had measured the size of the risk using the standard approach in industry they would quickly have discovered such a measure was irrational, and it certainly would not have explained to Bruce Willis and his crew why their mission made sense.
Before we explain why, let’s think about more mundane risks, like those that might hinder your next project. These could be:
- Some key people you were depending on become unavailable.
- A piece of technology you were depending on fails.
- You run out of funds or time.
Whether deliberate or not, you will have “measured” such risks. The very act of listing and then prioritizing risks, means that mentally at least you are making a decision about which risks are the biggest.
What you probably did, at least informally, is what most standard texts on risk propose. You decompose risks into two components: - Probability (or likelihood) of the risk
- Impact (or loss) the risk can cause
统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Risk Registers and Heat Maps
The obsession with focusing only on the negative aspects of risk also leads to an apparent paradox in risk management practice. Typically, risk managers prepare a risk register for a new project, business line, or process whereby each risk is scored according to a formula like in Figure 3.6. The cumulative risk score then measures the total risk. The paradox involved in such an approach is that the more carefully you think about risk (and hence the more individual risks you record in the risk register) the higher the overall risk score becomes. Since higher risk scores are assumed to indicate greater risk of failure it seems to follow that your best chance of a new project succeeding is to simply ignore or underreport any risks.
There are many additional problems with risk registers:
- Different projects or business divisions will assess risk differently and tend to take a localized view of their own risks and ignore that of others. For example, to counter the risk of losing out to a competitor’s new product, a company’s marketing department may impose a product release deadline that creates major new quality risks for the production department. Such “externalized” risks are easy to ignore if other departments’ interests are not represented when constructing the register.
- A risk register does not record opportunities or serendipity, and so does not deal with upside uncertainty, only downside. Hence, risk managers become viewed as doomsayers.
- Risks are not independent. For example, in must manufacturing processes cost, time, and quality will be inextricably linked (see Figure $3.8$ ); you might be able to deliver faster but only by sacrificing quality. Yet “poor quality” and “missed delivery” will appear as separate risks on the register giving the illusion that we can control or mitigate one independently of the other.
贝叶斯分析代考
统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Measuring Armageddon and Other Risks
通过摧毁电影世界末日中的流星，布鲁斯威利斯拯救了世界。流星撞击的几率和撞击的后果都如此之高，以至于除了试图阻止撞击之外，其他的事情都不重要了。用流行的术语来说，世界所面临的（在电影中）是一个真正巨大的风险。
但是，如果影片中的 NASA 科学家使用工业标准方法测量了风险的大小，他们很快就会发现这种测量是不合理的，而且肯定不会向布鲁斯威利斯和他的工作人员解释为什么他们的任务是有意义的.
在我们解释原因之前，让我们考虑一些更普通的风险，比如那些可能会阻碍你下一个项目的风险。这些可能是：
- 你所依赖的一些关键人物变得不可用。
- 您依赖的一项技术失败了。
- 你的资金或时间用完了。
无论有意与否，您都会“衡量”此类风险。列出风险然后对风险进行优先排序的行为本身就意味着，至少在心理上，您正在决定哪些风险是最大的。
你可能做的，至少是非正式的，是大多数关于风险的标准文本所建议的。您将风险分解为两个部分： - 风险的概率（或可能性）
- 风险可能导致的影响（或损失）
统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Risk Registers and Heat Maps
只关注风险的负面方面的痴迷也导致了风险管理实践中的明显悖论。通常，风险经理为新项目、业务线或流程准备一份风险登记册，其中每个风险都根据如图 3.6 所示的公式进行评分。然后累积风险评分衡量总风险。这种方法所涉及的悖论是，您对风险考虑得越仔细（因此您在风险登记册中记录的个人风险越多），总体风险评分就越高。由于较高的风险评分被认为表明失败的风险更大，因此似乎可以得出一个新项目成功的最佳机会是简单地忽略或少报任何风险。
风险登记册还有许多其他问题：
- 不同的项目或业务部门会以不同的方式评估风险，并且倾向于对自己的风险采取本地化的看法而忽略其他人的风险。例如，为了应对输给竞争对手的新产品的风险，公司的营销部门可能会规定产品发布期限，这会给生产部门带来重大的新质量风险。如果在构建登记册时不代表其他部门的利益，这种“外部化”的风险很容易被忽视。
- 风险登记册不记录机会或偶然性，因此不处理上行不确定性，只处理下行。因此，风险管理者被视为末日预言者。
- 风险不是独立的。例如，在必须的制造过程中，成本、时间和质量将密不可分（见图3.8); 您可能能够更快地交付，但前提是牺牲质量。然而，“质量差”和“错过交付”将作为单独的风险出现在登记册上，给人一种我们可以独立控制或减轻另一个风险的错觉。
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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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| SPSS代写 | 计量经济学代写 |
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