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发展经济学是经济学的一个分支，涉及到中低收入国家发展进程的经济方面。

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• 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

经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|Future Scenarios for Development Evaluation in the Age of Big Data

Incorporating appropriate NIT data collection and analysis tools can strengthen many development evaluations by addressing the design, data collection and analysis challenges that they face. NIT also opens up enormous opportunities for access to new source of information and knowledge, and to new and wider social, political and economic networks. And NIT provides citizens with new access to centres of power and influence, which could give grass-roots communities and vulnerable groups ways to make their voices heard. While NIT are being widely adopted in development programmes, evaluators and evaluation offices have been much slower to adopt these new technologies. This is due to several factors.

Institutional links between big data centres and evaluation offices are weak. Many development agencies have begun to establish data development centres. These centres often do not work closely with the evaluation office, however. The data centre tends to be staffed by professionals with a background in data science or mathematics, and little training in evaluation methods. Many evaluation offices, for their part, are not very familiar with the work of data centres. Often evaluation management has not seen the need to encourage the two offices to work together more closely. There is even a concern among evaluators that part of their budgets may be transferred to the recently established data centres.

Access and use of big data are limited. While some kinds of big data are becoming increasingly accessible to a broader range of organizations and users without a background in data analytics, access to many kinds of big data is still limited by cost and expertise, as well as political and proprietary considerations. For example, satellite data, phone records, digital transaction data such as that from ATMs, and large-scale social media data such as Twitter, and data from many apps are difficult or expensive to access. Many small-scale users will have to meet conditions imposed by a large-scale institutional user through which they can gain access, such as a UN agency, bilateral donor or university.

经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|Factors Affecting Information Technology Access

The relatively low cost and simplicity of mobile phones and the widespread excitement about these technologies have made them seem ubiquitous. Data on the sheer number of phones or SIM cards mask nuances related to access, however, and they do not account for multiple phones or SIM cards being owned by the same person. The truth is that access and use of such information and communication technologies (ICTs) as phones are complicated. They depend on many factors, including gender and gender identity, age, location, sexual preference, economic status, refugee or citizenship status, disability, health, education, race, religion, ethnicity and political leanings. The intersection of various factors that lead to exclusion can increase marginalization as well as limit access and use of technology. Even if more marginalized people and groups can access mobile phones or the Internet, other factors affect how and when this happens and whether people share information or express themselves via that channel. That is why it is critical to understand context and culture when designing tech-enabled data collection for evaluation ( $\operatorname{Box} 4.1$ ).

发展经济学代考

经济代写|发展经济学代写发展经济学代考|大数据时代发展评估的未来情景

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结合适当的NIT数据收集和分析工具可以通过解决他们所面临的设计、数据收集和分析挑战来加强许多开发评估。NIT还为获取新的信息和知识来源以及新的和更广泛的社会、政治和经济网络开辟了巨大的机会。NIT为公民提供了接触权力和影响力中心的新途径，这可能为基层社区和弱势群体提供了发出自己声音的途径。虽然在发展方案中广泛采用了新技术，但评价人员和评价办事处采用这些新技术的速度要慢得多。这是由几个因素造成的

大数据中心和评估办公室之间的机构联系很弱。许多发展机构已经开始建立数据发展中心。但是，这些中心往往不与评价处密切合作。数据中心往往由具有数据科学或数学背景的专业人员组成，在评估方法方面几乎没有受过培训。就许多评价办事处而言，它们对数据中心的工作不是很熟悉。评价管理部门往往不认为有必要鼓励两个办事处更密切地合作。评价人员甚至担心，他们的部分预算可能转移到最近设立的数据中心

大数据的访问和使用受到限制。虽然某些类型的大数据正越来越多地为没有数据分析背景的更广泛的组织和用户所访问，但对许多类型的大数据的访问仍然受到成本和专业知识、以及政治和专有考虑的限制。例如，卫星数据、电话记录、自动取款机(atm)的数字交易数据、推特(Twitter)等大规模社交媒体数据以及许多应用程序的数据都很难访问或成本高昂。许多小规模用户将必须满足大型机构用户(如联合国机构、双边捐助者或大学)施加的条件，通过这些条件他们才能获得访问

经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|影响信息技术访问的因素

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移动电话的相对低成本和简单性，以及对这些技术的广泛兴奋，使它们似乎无处不在。然而，关于手机或SIM卡数量的数据掩盖了与接入相关的细微差别，它们没有解释同一个人拥有多部手机或多张SIM卡的情况。事实是，像电话这样的信息和通信技术(ict)的获取和使用是复杂的。它们取决于许多因素，包括性别和性别认同、年龄、地点、性偏好、经济地位、难民或公民地位、残疾、健康、教育、种族、宗教、族裔和政治倾向。导致排斥的各种因素交织在一起，会加剧边缘化，并限制获得和使用技术。即使更边缘化的人群和群体可以使用移动电话或互联网，其他因素也会影响到如何和何时使用这些渠道，以及人们是否通过这些渠道分享信息或表达自己。这就是为什么在为评估设计技术支持的数据收集时，理解环境和文化是至关重要的($\operatorname{Box} 4.1$)

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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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