统计代写|随机分析作业代写stochastic analysis代写|MATS352

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我们提供的随机分析stochastic analysisl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 高等楖率论
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|随机分析作业代写stochastic analysis代写|MATS352

统计代写|随机分析作业代写stochastic analysis代写|Statistics of Extrema

In many cases we are interested in estimating the maximum or minimum of a set of random variables. Let $\left{X_{j}\right}_{j=1}^{n}$ be a sequence of i.i.d. random variables, and let
$$
M_{n}=\max \left{X_{1}, X_{2}, \ldots, X_{n}\right} .
$$
We would like to study the distribution of $M_{n}$ as $n \rightarrow \infty$. The statistics of the minimum $m_{n}=\min \left{X_{1}, X_{2}, \ldots, X_{n}\right}$ can be obtained similarly based on the fact that
$$
\min \left{X_{1}, X_{2}, \ldots, X_{n}\right}=-\max \left{-X_{1},-X_{2}, \ldots,-X_{n}\right} .
$$
Example 2.11. Assume that $X_{j}$ is exponentially distributed; i.e., if we denote by $\rho(x)$ the probability density function of $X_{j}$, then
$$
\rho(x)= \begin{cases}e^{-x}, & \text { if } x>0 \ 0, & \text { if } x \leq 0\end{cases}
$$
Then $\mathbb{P}\left(X_{j}0$ and
$$
\begin{aligned}
\mathbb{P}\left(M_{n} \leq x\right) &=\mathbb{P}\left(X_{j} \leq x \text { for all } j=1,2, \ldots, n\right) \
&=\prod_{j=1}^{n} \mathbb{P}\left(X_{j} \leq x\right)=\left(1-e^{-x}\right)^{n}
\end{aligned}
$$
This remains true even if $x$ depends on $n$. We will choose $x=x_{n}$ such that $\left(1-e^{-x_{n}}\right)^{n}$ has a nontrivial limit. For this purpose, we let
$$
x_{n}=-\log \left(e^{-x}\right)+\log n=x+\log n .
$$
Then
$$
\mathbb{P}\left(M_{n} \leq x_{n}\right)=\left(1-e^{-x_{n}}\right)^{n}=\left(1-\frac{e^{-x}}{n}\right)^{n} \rightarrow e^{-e^{-x}}
$$
as $n \rightarrow \infty$. In other words,
$$
\mathbb{P}\left{M_{n} \leq x+\log n\right} \rightarrow e^{-e^{-x}} .
$$
In particular, $M_{n}$ grows like $\log n$ as $n \rightarrow \infty$.

统计代写|随机分析作业代写stochastic analysis代写|Discrete Time Finite Markov Chains

Let $(\Omega, \mathcal{F}, \mathbb{P})$ be the probability space. A Markov chain is a sequence of parameterized random variables $\left{X_{t}\right}_{t \in \mathbf{T}}$ with the so-called Markov property, to be introduced below, where $\mathbf{T}$ is the index set. When $\mathbf{T}=\mathbb{N}$, we denote the random variables as $\left{X_{n}\right}_{n \in \mathbb{N}}$, and this is the case that we will consider in this chapter. We assume that $X_{n}$ takes values in the state space $S$.

Example 3.1 (Symmetric random walk). Consider the sequence of random variables $\left{\xi_{j}\right}_{j=1}^{\infty}$, where the $\left{\xi_{j}\right}$ ‘s are i.i.d and $\xi_{j}=\pm 1$ with probability 1/2. Let
$$
X_{n}=\sum_{j=1}^{n} \xi_{j} .
$$
$\left{X_{n}\right}_{n \in \mathbb{N}}$ is a symmetric random walk on $\mathbb{Z}$, the set of integers.
Given $X_{n}=i$, we have
$$
\mathbb{P}\left(X_{n+1}=i \pm 1 \mid X_{n}=i\right)=\mathbb{P}\left(\xi_{n+1}=\pm 1\right)=\frac{1}{2}
$$
and $\mathbb{P}\left(X_{n+1}=\right.$ anything else $\left.\mid X_{n}=i\right)=0$. We see that, knowing $X_{n}$, the distribution of $X_{n+1}$ is completely determined. In other words,
$$
\text { (3.1) } \mathbb{P}\left(X_{n+1}=i_{n+1} \mid\left{X_{m}=i_{m}\right}_{m=0}^{n}\right)=\mathbb{P}\left(X_{n+1}=i_{n+1} \mid X_{n}=i_{n}\right) \text {; }
$$
i.e., the probability of $X_{n+1}$ conditional on the whole past history of the sequence, $\left{X_{m}\right}_{m=0}^{n}$, is equal to the probability of $X_{n+1}$ conditional on the latest value alone, $X_{n}$. The sequence (or process) $\left{X_{n}\right}_{n \in \mathbb{N}}$ is called a Markov process. In contrast, instead we consider
$$
Y_{n}=\sum_{j=1}^{n} \frac{1}{2}\left(\xi_{j}+1\right) \xi_{j+1}
$$
$\left{Y_{n}\right}_{n \in \mathbb{N}}$ is also a kind of random walk on $\mathbb{Z}$, but with a bias: the walk stops if the last move was to the left, and it remains there until some subsequent $\xi_{j}=+1$. It is easy to see that
$$
\mathbb{P}\left(Y_{n+1}=i_{n+1} \mid\left{Y_{m}=i_{m}\right}_{m=0}^{n}\right) \neq \mathbb{P}\left(Y_{n+1}=i_{n+1} \mid Y_{n}=i_{n}\right)
$$
and the sequence $\left{Y_{n}\right}_{n \in \mathbb{N}}$ is not a Markov process.

随机分析代考

统计代写|随机分析作业代写stochastic analysis代写|Statistics of Extrema

在许多情况下，我们对估计一组随机变量的最大值或最小值感兴趣。让 \eft 的分隔符缺失或无法识别
是 iid 随机变量的序列，并让
lleft 的分隔符缺失或无法识别
我们想研究一下分布 $M_{n}$ 作为 $n \rightarrow \infty$. 最小值的统计 \left 的分隔符缺失或无法识别
可以基于以下事实类似地获得
\eft 的分隔符缺失或无法识别
例 2.11。假使，假设 $X_{j}$ 呈指数分布；即，如果我们表示 $\rho(x)$ 的概率密度函数 $X_{j}$ ，然后
$$
\rho(x)=\left{e^{-x}, \quad \text { if } x>00, \quad \text { if } x \leq 0\right.
$$
然后额外的 \left 或缺少 \right 和
$$
\mathbb{P}\left(M_{n} \leq x\right)=\mathbb{P}\left(X_{j} \leq x \text { for all } j=1,2, \ldots, n\right) \quad=\prod_{j=1}^{n} \mathbb{P}\left(X_{j} \leq x\right)=\left(1-e^{-x}\right)^{n}
$$
这仍然是正确的，即使 $x$ 取决于 $n$. 我们会选择 $x=x_{n}$ 这样 $\left(1-e^{-x_{n}}\right)^{n}$ 有一个非平凡的极限。为此，我们让
$$
x_{n}=-\log \left(e^{-x}\right)+\log n=x+\log n .
$$
然后
$$
\mathbb{P}\left(M_{n} \leq x_{n}\right)=\left(1-e^{-x_{n}}\right)^{n}=\left(1-\frac{e^{-x}}{n}\right)^{n} \rightarrow e^{-e^{-x}}
$$
作为 $n \rightarrow \infty$. 换句话说，
\left 的分隔符缺失或无法识别
尤其是， $M_{n}$ 长得像 $\log n$ 作为 $n \rightarrow \infty$.

统计代写|随机分析作业代写stochastic analysis代写|Discrete Time Finite Markov Chains

让 $(\Omega, \mathcal{F}, \mathbb{P})$ 是概率空间。马尔可夫链是一系列参数化随机变量 $\backslash$ left 的分隔符缺失或无法识别
用所谓的马尔可夫性质，
将在下面介绍，其中 $\mathbf{T}$ 是索引集。什么时候 $\mathbf{T}=\mathbb{N}$ ，我们将随机变量表示为 $\backslash$ left 的分隔符缺失或无法识别
，这就是我们将在本章中考虑的情况。我们假设 $X_{n}$ 在状态空间中取值 $S$.
示例 $3.1$ (对称随机游走)。考虑随机变量的序列 \left 的分隔符缺失或无法识别 , 其中
\left 的分隔符缺失或无法识别
是 iid 并且 $\xi_{j}=\pm 1$ 概率为 $1 / 2$ 。让
$$
X_{n}=\sum_{j=1}^{n} \xi_{j}
$$
\eft 的分隔符缺失或无法识别
是一个对称的随机游走 $\mathbb{Z}$ ，整数的集合。
给定 $X_{n}=i$ ，我们有
$$
\mathbb{P}\left(X_{n+1}=i \pm 1 \mid X_{n}=i\right)=\mathbb{P}\left(\xi_{n+1}=\pm 1\right)=\frac{1}{2}
$$
和 $\mathbb{P}\left(X_{n+1}=\right.$ 还要别的吗 $\left.\mid X_{n}=i\right)=0$. 我们看到，知道 $X_{n}$ ，的分布 $X_{n+1}$ 是完全确定的。换句话说，
$\backslash$ left 的分隔符缺失或无法识别
即，概率 $X_{n+1}$ 以序列的整个过去历史为条件， \eft 的分隔符缺失或无法识别
，等于概率 $X_{n+1}$ 仅以最新值为条件， $X_{n}$.
顺序 (或过程) \left 的分隔符缺失或无法识别
称为马尔科夫过程。相反，我们考虑
$$
Y_{n}=\sum_{j=1}^{n} \frac{1}{2}\left(\xi_{j}+1\right) \xi_{j+1}
$$
\eft 的分隔符缺失或无法识别
也是一种随机游走 $\mathbb{Z} ，$ 但有一个偏差：如果最后一步向左移动，则步行停止，并一直保
持在那里，直到随后的一些 $\xi_{j}=+1$. 很容易看出
\left 的分隔符缺失或无法识别
和序列 \left 的分隔符缺失或无法识别
不是马尔科夫过程。

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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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