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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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统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Bayes’ Theorem and Conditional Probability

From Chapter 5 it should be clear that the only thing that truly distinguishes frequentist and subjective approaches to measuring uncertainty is how we assign the initial probabilities to elementary events. We argued that, since there must always be some subjective assumptions in the initial assignment of probabilities, it was inevitable that all probability was subjective. What this means is that the probability assigned to an uncertain event $A$ is always conditional on a context $K$, which you can think of as some set of knowledge and assumptions. It is this central role of conditional probability that lies at the heart of the Bayesian approach described in this chapter. Fortunately, there is actually very little extra to introduce by way of theory.

We will present Bayes’ theorem and show it is simply an alternative method of defining conditional probability. The theorem is easily derived from Axiom $5.4$ (see Chapter 5; true Bayesians would actually use Bayes’ theorem as the axiom). The key benefit of Bayes’ theorem is that, in most situations, it provides a much more natural way to compute conditional probabilities.

统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|All Probabilities Are Conditional

Even when frequentists assign a probability value of $1 / 6$ to the event “rolling a 4 on a die,” they are conditioning this on assumptions of some physical properties of both the die and the way it can be rolled.

It follows therefore that any initial assignment of probability to an event $A$ is actually a statement about conditional probability. Hence, although we have used the terminology $P(A)$ it would be more accurate to write it as $P(A \mid K)$, where $K$ is the background knowledge or context.

In practice, if the same context $K$ is assumed throughout an analysis, then it makes sense to simply write $P(A)$ rather than $P(A \mid K)$.

Since the focus of this book is on risk in practice, rather than in casinos or theoretical games of chance, most of the events for which we have to assign an initial probability have no reasonable frequentist approach for doing so. We are therefore forced to use at least some subjective judgment. This is why a subjective probability $P(A)$ is often referred to as a “degree of belief.” However, we are driven by a quest for improvement. Having started with some initial probability assignment for an event $A$, we look for, or observe, evidence that can help us revise the probability (our degree of belief in $A$ ). In fact we all do this every day of our lives in both mundane and routine, as well as important, decision making.

贝叶斯分析代考

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从第 5 章可以清楚地看出，唯一真正区分测量不确定性的频率论方法和主观方法的是我们如何将初始概率分配给基本事件。我们认为，由于在概率的初始分配中必须始终存在一些主观假设，因此所有概率都是主观的是不可避免的。这意味着分配给不确定事件的概率一个总是以上下文为条件ķ，您可以将其视为一组知识和假设。条件概率的核心作用正是本章描述的贝叶斯方法的核心。幸运的是，实际上很少有额外的理论可以介绍。

我们将介绍贝叶斯定理并证明它只是定义条件概率的另一种方法。该定理很容易从公理推导出来5.4（见第 5 章；真正的贝叶斯主义者实际上会使用贝叶斯定理作为公理）。贝叶斯定理的主要好处是，在大多数情况下，它提供了一种更自然的方法来计算条件概率。

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即使常客分配的概率值为1/6对于“在骰子上掷出 4”这一事件，他们是根据对骰子的某些物理特性和掷骰方式的假设来调整的。

因此，任何对事件的初始概率分配一个实际上是关于条件概率的陈述。因此，尽管我们使用了术语磷(一个)写成这样会更准确磷(一个∣ķ)， 在哪里ķ是背景知识或上下文。

在实践中，如果相同的上下文ķ在整个分析过程中都假设，那么简单地写磷(一个)而不是磷(一个∣ķ).

由于本书的重点是实践中的风险，而不是赌场或理论上的机会游戏，因此我们必须为其分配初始概率的大多数事件都没有合理的频率论方法来这样做。因此，我们被迫至少使用一些主观判断。这就是为什么主观概率磷(一个)通常被称为“信念程度”。然而，我们的动力来自于对改进的追求。从某个事件的一些初始概率分配开始一个，我们寻找或观察可以帮助我们修正概率的证据（我们对一个）。事实上，我们在日常生活中的每一天都在做这件事，无论是在日常生活中，还是在重要的决策中。

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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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