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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
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Finally, other studies exemplified the use of machine learning with a focus on instrumentation, interface development, and interviewer training. Arunachalam et al. (2015) showed how MCs and artificial neural networks (ANNs) can be used to improve computer-assisted telephone interviewing for the American Time Use Survey. Using algorithms that are particularly useful for temporal pattern recognition in combination with paradata, the authors’ goal was to predict a respondent’s next likely activity. This next likely activity would then be displayed live for interviewers on their computer assisted telephone interviewing (CATI)-screens based on time of day and previous activity to facilitate probing and data entry reducing item nonresponse. This process should ultimately improve data quality and increase data collection efficiencies. Although both algorithms predicted the respondents’ activity sequence accurately, the authors found a higher predictive accuracy for the ANNs. Machine learning has also been used to improve the survey instrument for open-ended questions, such as questions regarding occupation (see Section 1.6.1). To facilitate respondent retrieval, decrease respondent burden, and reduce coding errors, Schierholz et al. (2018) investigated computer-assisted coding. More specifically, they assessed the performance of matching algorithms in combination with gradient-boosting decision trees, suggesting a potential occupation based on a verbatim response initially provided by the respondent. Respondents then selected their occupation authors showed that the algorithm detected possible categories for $90 \%$ of all respondents, of which $80 \%$ selected a job title and 15\% selected “different occupation” thereby significantly reducing the resources needed for postinterview coding. Other applications of machine learning algorithms, such as regularization networks, test-time feature acquisition, or natural language processing can be used to reduce respondent burden and data collection cost by informing adaptive questionnaire designs (e.g. for nonresponse conversion) in which individuals receive a tailored number or order of questions or question modules, tailored instructions, or particular interventions in real time, depending on responses to earlier questions and paradata (e.g. for surveys more generally, Early 2017; Morrison et al. 2017; Kelly and Doriot 2017; for vignette surveys or conjoint analysis in marketing, Abernethy et al. 2007; for intelligent, dialogue-based or conversational, tutoring systems, or knowledge assessments, Niraula and Rus 2014).

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Other areas of application of MLMs for questionnaire design include the collection or extraction and processing of data from alternative (Big) Data sources. For example, collecting data from images (e.g. expenditure data from grocery or medical receipts, Jäckle et al. 2019), or websites and apps such as Flickr, Facebook, Instagram or Snapchat (Agarwal et al. 2011), or sensors (e.g. smartphone sensors capturing geo-location and app use, fitness trackers, or eye trackers) may allow researchers to simplify the survey questionnaire and reduce the data collection burden for respondents by dropping some questions entirely. Processing these Big Data, is however, often impossible with standard techniques and requires the use of MLMs to extract features. Among these are deep learning for image processing (e.g. student transcripts, ${ }^3$ photos of meals or receipts to keep food logs in surveys about food or health, ${ }^4$ or aerial images to assess neighborhood safety) (Krizhevsky, Sutskever, and Hinton 2012); natural language processing (e.g. to understand spoken meal descriptions (Korpusik et al. 2016); code student transcripts (Shorey et al. 2018)), or the use of Naïve Bayesian classifiers or density-based spatial clustering algorithms (e.g. applied to high-dimensional sensor data from smartphones to optimize the content, frequency, and timing of intervention notifications (e.g. Morrison et al. 2017), to detect home location (e.g. Vanhoof et al. 2018), or to investigate the relationship between location data and an individual’s behavior such as exercise frequency (e.g. Eckman et al. 2019)).

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数据科学、大数据和数据多样性代考

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最后,其他研究举例说明了机器学习的使用,重点是仪器、界面开发和面试官培训。阿鲁纳查拉姆等人。(2015) 展示了如何使用 MC 和人工神经网络 (ANN) 来改进美国时间使用调查的计算机辅助电话采访。使用对时间模式识别特别有用的算法与 paradata 相结合,作者的目标是预测受访者的下一个可能活动。然后根据一天中的时间和以前的活动,在他们的计算机辅助电话采访 (CATI) 屏幕上为采访者现场显示下一个可能的活动,以促进探测和数据输入,从而减少项目不响应。这个过程最终应该会提高数据质量并提高数据收集效率。尽管两种算法都准确地预测了受访者的活动顺序,但作者发现人工神经网络的预测准确性更高。机器学习也被用于改进开放式问题的调查工具,例如关于职业的问题(见第 1.6.1 节)。为了促进受访者检索,减少受访者负担并减少编码错误,Schierholz 等人。(2018)研究了计算机辅助编码。更具体地说,他们评估了匹配算法与梯度提升决策树相结合的性能,根据受访者最初提供的逐字回答提出了潜在的职业。受访者随后选择了他们的职业作者,表明该算法检测到可能的类别 作者发现人工神经网络的预测准确度更高。机器学习也被用于改进开放式问题的调查工具,例如关于职业的问题(见第 1.6.1 节)。为了促进受访者检索,减少受访者负担并减少编码错误,Schierholz 等人。(2018)研究了计算机辅助编码。更具体地说,他们评估了匹配算法与梯度提升决策树相结合的性能,根据受访者最初提供的逐字回答提出了潜在的职业。受访者随后选择了他们的职业作者,表明该算法检测到可能的类别 作者发现人工神经网络的预测准确度更高。机器学习也被用于改进开放式问题的调查工具,例如关于职业的问题(见第 1.6.1 节)。为了促进受访者检索,减少受访者负担并减少编码错误,Schierholz 等人。(2018)研究了计算机辅助编码。更具体地说,他们评估了匹配算法与梯度提升决策树相结合的性能,根据受访者最初提供的逐字回答提出了潜在的职业。受访者随后选择了他们的职业作者,表明该算法检测到可能的类别 例如关于职业的问题(参见第 1.6.1 节)。为了促进受访者检索,减少受访者负担并减少编码错误,Schierholz 等人。(2018)研究了计算机辅助编码。更具体地说,他们评估了匹配算法与梯度提升决策树相结合的性能,根据受访者最初提供的逐字回答提出了潜在的职业。受访者随后选择了他们的职业作者,表明该算法检测到可能的类别 例如关于职业的问题(参见第 1.6.1 节)。为了促进受访者检索,减少受访者负担并减少编码错误,Schierholz 等人。(2018)研究了计算机辅助编码。更具体地说,他们评估了匹配算法与梯度提升决策树相结合的性能,根据受访者最初提供的逐字回答提出了潜在的职业。受访者随后选择了他们的职业作者,表明该算法检测到可能的类别 他们结合梯度提升决策树评估了匹配算法的性能,根据受访者最初提供的逐字回答提出了潜在的职业。受访者随后选择了他们的职业作者,表明该算法检测到可能的类别 他们结合梯度提升决策树评估了匹配算法的性能,根据受访者最初提供的逐字回答提出了潜在的职业。受访者随后选择了他们的职业作者,表明该算法检测到可能的类别90%在所有受访者中,其中80%选择了一个职位,15% 的人选择了“不同的职业”,从而显着减少了面试后编码所需的资源。机器学习算法的其他应用,例如正则化网络、测试时间特征获取或自然语言处理,可用于通过通知自适应问卷设计(例如,用于无应答转换)来减少受访者负担和数据收集成本,在这些设计中,个人收到量身定制的问题或问题模块的数量或顺序、量身定制的说明或实时特定干预措施,具体取决于对早期问题和参数数据的回答(例如,对于更普遍的调查,2017 年初;Morrison 等人,2017;Kelly 和 Doriot 2017;对于小插图市场营销中的调查或联合分析,Abernethy 等人,2007;对于智能,

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MLM 在问卷设计中的其他应用领域包括从替代(大)数据源收集或提取和处理数据。例如,从图像(例如,来自杂货店或医疗收据的支出数据,Jäckle 等人,2019 年)或网站和应用程序(例如 Flickr、Facebook、Instagram 或 Snapchat(Agarwal 等人,2011 年))或传感器(例如智能手机)中收集数据捕获地理位置和应用程序使用的传感器、健身追踪器或眼动追踪器)可以让研究人员通过完全放弃一些问题来简化调查问卷并减轻受访者的数据收集负担。然而,使用标准技术处理这些大数据通常是不可能的,并且需要使用 MLM 来提取特征。其中包括用于图像处理的深度学习(例如学生成绩单、3膳食或收据的照片,用于在有关食品或健康的调查中保存食品日志,4或航拍图像来评估社区安全)(Krizhevsky、Sutskever 和 Hinton 2012);自然语言处理(例如理解口语膳食描述(Korpusik et al. 2016);编码学生成绩单(Shorey et al. 2018)),或使用朴素贝叶斯分类器或基于密度的空间聚类算法(例如应用于高来自智能手机的三维传感器数据,以优化干预通知的内容、频率和时间(例如 Morrison 等人 2017),检测家庭位置(例如 Vanhoof 等人 2018),或调查位置数据与个人信息之间的关系运动频率等行为(例如 Eckman et al. 2019))。

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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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