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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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• 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|The NIT Ecology and the Linkages to Development Evaluation

The main elements and actors in the NIT ecosystem include (Figure $3.4$ ) the following.

The main actors are the data producers (producers of primary data and organizations that produce the processed data), the data analysts, app developers and marketers, the data users and the data regulators. The data users include large institutional users (government agencies, UN agencies, development banks, universities and research institutions) and small users (NGOs, government agencies, development agencies and researchers). Most small users do not have the capacity to work directly with the primary data but must collaborate with a large user. As the scale of digital communication grows, the role of the government and industry regulators increases – as illustrated by the battles over security, privacy, net neutrality and how to deal with “fake news”, hate speech and online advertising. Regulation also plays a key role in ensuring accessibility and bridging the digital divide.
Data generation involves the generation of new sources of primary data (such as satellite images, phone messages, social media, Internet messages and data generated by cell phones, including GPS location data) and the production of processed data that is accessible to users.

Data analytics concerns the digitalization, integration, analysis and dissemination of big data. The rapid advances in data analytics are providing users with an increasingly sophisticated range of analytical tools, such as software for developing integrated data platforms (e.g. Tableau).

Affected populations are the individuals and groups who are affected by how information about them is collected and used – an important part of the NIT ecosystem that is often forgotten and sometimes exploited. In Figure 3.4, they are linked by a dotted line to indicate that they are often not well integrated into the ecosystem. For example, people often do not know what information is being collected on them or how it is used. This is a potentially important issue in development programmes, as big data makes it possible to collect information on communities without them knowing, and this is often used to make decisions affecting their lives.

Figure $3.4$ also includes a simplified representation of the development evaluation ecosystem that identifies the main actors: evaluation offices, clients and stakeholders, and evaluation consultants. There is also an important link to the target populations affected by development programmes, and other populations that can be affected by development programmes and how they are evaluated. The relationship between the NIT ecosystem and development evaluation is often not well defined and needs to be strengthened.

经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|Where Is the Big Data Revolution Headed?

There is a steady move away from generation and control of digital data by a few large agencies with access to massive computing capacity to universal ability to generate, access and use data. However, these trends are taking place within different political and commercial frameworks, in which decisions on public and commercial access are regulated by governments, regulators (e.g. the European Union) and in many cases a few major commercial interests.

It is important to take into consideration the consequences of commercial control of some big data. Many apps are proprietary, and their users frequently do not have information on how algorithms are defined or used. Consequently, there is concern about potential bias against the poor, minorities or other vulnerable groups (O’Neil, 2016).

Among the most important trends, the “quantified self” refers to biometric, health and behavioural data that can give people more control over their health and lifestyle, and planners and marketers more information for the design of communities, social programmes or marketing techniques.

The “quantified community” makes it possible for planners to design communities and cities that respond to or mould preferences and behaviour, using data from the quantified self, plus other sources such as mobility, and how services are accessed and used. Like many other trends, this has both positive and potentially negative effects.

The World Bank argues that digital technology promotes three kinds of “digital dividends” for development: social inclusion (through search and information), increased efficiency of public and private sectors (through automation and coordination) and innovation (through scale economies and information platforms). However, there is a danger that without strong human oversight, the benefits could turn into risks through increased control (information without accountability), inequality (increased automation without increased worker skills) and concentration (scale without competition) (World Bank, 2016).

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| NIT生态学和发展评价的联系

NIT生态系统中的主要元素和参与者包括(图$3.4$)

主要参与者是数据生产者(原始数据的生产者和生产处理过的数据的组织)、数据分析师、应用程序开发人员和营销人员、数据用户和数据监管机构。数据用户包括大型机构用户(政府机构、联合国机构、开发银行、大学和研究机构)和小型用户(非政府组织、政府机构、发展机构和研究人员)。大多数小用户没有能力直接使用主数据，而必须与大用户协作。随着数字传播规模的增长，政府和行业监管机构的作用也在增强——在安全、隐私、网络中立以及如何处理“假新闻”、仇恨言论和在线广告方面的斗争就说明了这一点。监管在确保无障碍和弥合数字鸿沟方面也发挥着关键作用。数据生成涉及生成原始数据的新来源(如卫星图像、电话信息、社交媒体、互联网信息和手机产生的数据，包括GPS位置数据)，以及生成用户可访问的经过处理的数据

数据分析关注大数据的数字化、整合、分析和传播。数据分析的快速发展为用户提供了越来越复杂的分析工具，例如用于开发集成数据平台的软件(例如Tableau)

受影响的人群是受信息收集和使用方式影响的个人和群体，这是NIT生态系统的一个重要组成部分，但经常被遗忘，有时被利用。在图3.4中，它们用虚线连接，表示它们通常没有很好地集成到生态系统中。例如，人们通常不知道他们的什么信息正在被收集，也不知道这些信息是如何使用的。这在发展规划中是一个潜在的重要问题，因为大数据可以在社区不知情的情况下收集他们的信息，而这往往被用来做出影响他们生活的决定

图$3.4$还包括开发评价生态系统的简化表示，其中确定了主要参与者:评价办公室、客户和利益攸关方以及评价顾问。这也与受发展方案影响的目标人口和可能受发展方案影响的其他人口以及如何评价他们有重要的联系。NIT生态系统与开发评价之间的关系往往没有很好地定义，需要加强

经济代写|发展经济学代写发展经济学代考|大数据革命的方向是什么?

数字数据的生成和控制正逐步从少数拥有大规模计算能力的大型机构转向普遍具有生成、访问和使用数据的能力。然而，这些趋势是在不同的政治和商业框架内发生的，在这些框架中，有关公共和商业准入的决定由政府、监管机构(例如，欧洲联盟)和在许多情况下少数主要商业利益集团负责

考虑到商业控制一些大数据的后果是很重要的。许多应用程序都是私有的，它们的用户通常不知道算法是如何定义或使用的。因此，人们担心对穷人、少数民族或其他弱势群体的潜在偏见(O’Neil, 2016)

在最重要的趋势中，“量化自我”指的是生物特征、健康和行为数据，这些数据可以使人们更好地控制自己的健康和生活方式，并为社区、社会计划或营销技术的设计提供更多信息

“量化的社区”使规划者能够利用来自量化自我的数据，加上诸如流动性等其他来源的数据，以及获取和使用服务的方式，设计响应或塑造偏好和行为的社区和城市。像许多其他趋势一样，这既有积极的影响，也有潜在的消极影响

世界银行认为，数字技术促进了发展的三种“数字红利”:社会包容(通过搜索和信息)、公共和私营部门效率的提高(通过自动化和协调)和创新(通过规模经济和信息平台)。然而，有一种危险是，如果没有强有力的人力监督，通过加强控制(没有问责的信息)、不平等(提高自动化但没有提高工人技能)和集中(规模但没有竞争)，好处可能会变成风险(世界银行，2016年)

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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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