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生物统计学是将统计技术应用于健康相关领域的科学研究，包括医学、生物学和公共卫生，并开发新的工具来研究这些领域。
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- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
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- 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|金融统计代写Financial Statistics代考|Frequency Polygon
A frequency polygon is obtained by linking the midpoints indicated on the $\mathrm{x}$-axis of the class intervals from a frequency histogram. A cumulative frequency polygon is derived by connecting the midpoints indicated on the $\mathrm{x}$-axis of the class intervals from a cumulative frequency histogram. Figures $3.11$ and $3.12$ show the frequency polygon and the cumulative frequency polygon, respectively, for JNJ’s current ratio. Although a histogram does demonstrate the shape of the data, perhaps the shape can be more clearly illustrated by using a frequency polygon.
Histograms are perhaps the graphical forms most commonly used in statistics, but other pictorial forms, such as the pie chart, are often used to present financial and marketing data. For example, Fig. $3.13$ depicts a family’s sources of income. This pie chart indicates that $80 \%$ of this family’s income comes from salary.
For data already in frequency form, a pie chart is constructed by converting the relative frequencies of each class into their respective arcs of a circle. For example, a pie chart can be used to represent the student grade distribution data originally presented in Table 3.3. In Table 3.13, the arcs (in degrees) for the five slices shown in Fig. $3.14$ were obtained by multiplying each relative frequency by $360^{\circ}$.
统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Further Economic and Business Applications
The Lorenz curve, which represents a society’s distribution of income, is a cumulative frequency curve used in economics (Fig. 3.15a). The cumulative percentage of families (ranked by income) is measured on the $x$-axis, and the cumulative percentage of family income received is measured on the $y$-axis. For example, suppose there are 100 families, and each earns $\$ 100$ – that is, the distribution of income is perfectly equal. The resulting Lorenz curve will be a $45^{\circ}$ line $(O P)$, because the cumulative percentage of families (e.g., $40 \%$ ) and the cumulative share of family income received are always equal.
Now suppose that one family receives $100 \%$ of total family income – that is, the income distribution is absolutely unequal. The resulting Lorenz curve (ONP) coincides with the $\mathrm{x}$-axis until point $N$, where there is a discontinuous jump to point $P$. This is because, with the exception of that single family (represented by point $N$ ), each family receives $0 \%$ of total family income. Therefore, these families’ cumulative share of total family income is also $0 \%$.
The shape the Lorenz curve is most likely to assume is curve $H$, which lies between absolute inequality and equality. This curve indicates that the lowestincome families, who comprise $40 \%$ of families (point $A$ ), receive a disproportionately small share (about $7 \%$ ) of total family income (point $C$ ). If every family had the same income, the share going to the lowest $40 \%$ would be represented by point $B(40 \%)$
Note that with a more equitable distribution of income, the Lorenz curve is less bowed, or flatter. Curve $S$ in Fig. 3.15b is the Lorenz curve after a progressive income tax is imposed. Because $S$ is flatter than $H$ (which is reproduced from Fig. 3.15a), we can conclude that the distribution of income (after taxes) is more nearly equal than before, as would be expected.
One way to measure the inequality of income from the Lorenz curve is to use the Gini coefficient.
Gini coefficient for curve $H=\frac{\text { area } \mathrm{I}}{\operatorname{area}(\mathrm{I}+\mathrm{II})}$
The Gini coefficient can range from 0 (perfect equality) to 1 (absolute inequality, wherein one family receives all the income).
Examining Fig. 3.15b reveals that the Gini coefficient will be smaller for curve $S$ than it is for curve $H$. In other words, the progressive income tax makes the distribution of income more nearly equal.
金融统计代考
统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Frequency Polygon
频率多边形是通过链接上指示的中点获得的X- 来自频率直方图的类间隔的轴。累积频率多边形是通过连接图上指示的中点得出的X- 来自累积频率直方图的类间隔轴。数字3.11和3.12分别显示 JNJ 当前比率的频率多边形和累积频率多边形。尽管直方图确实展示了数据的形状，但使用频率多边形或许可以更清楚地说明形状。
直方图可能是统计中最常用的图形形式，但其他图形形式，例如饼图，通常用于呈现财务和营销数据。例如，图。3.13描述了一个家庭的收入来源。这个饼图表明80%这个家庭的收入来自工资。
对于已经是频率形式的数据，通过将每个类别的相对频率转换为它们各自的圆弧来构造饼图。例如，可以使用饼图来表示最初在表 3.3 中呈现的学生成绩分布数据。在表 3.13 中，图 3 中所示的五个切片的弧（以度为单位）。3.14通过将每个相对频率乘以360∘.
统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Further Economic and Business Applications
代表社会收入分配的洛伦兹曲线是经济学中使用的累积频率曲线（图 3.15a）。家庭的累积百分比（按收入排名）是根据X-轴，家庭收入的累积百分比是在是-轴。例如，假设有 100 个家庭，每个家庭的收入$100——也就是说，收入的分配是完全平等的。由此产生的洛伦兹曲线将是45∘线(○磷)，因为家庭的累积百分比（例如，40%) 和家庭收入的累积份额总是相等的。
现在假设一个家庭收到100%家庭总收入——即收入分配绝对不平等。由此产生的洛伦兹曲线（ONP）与X-轴直到点ñ, 有一个不连续的跳转点磷. 这是因为，除了那个单一的家庭（用点表示ñ)，每个家庭收到0%占家庭总收入。因此，这些家庭在家庭总收入中的累计份额也是0%.
洛伦兹曲线最有可能呈现的形状是曲线H，介于绝对不平等和平等之间。这条曲线表明，收入最低的家庭包括40%家庭（点一个），获得不成比例的小份额（大约7%) 的家庭总收入（点C）。如果每个家庭的收入相同，那么份额会降到最低40%将由点表示乙(40%)
请注意，随着收入分配更加公平，洛伦兹曲线的弯曲度会降低，或者更平坦。曲线小号图 3.15b 是征收累进所得税后的洛伦兹曲线。因为小号比H（从图 3.15a 复制），我们可以得出结论，收入分配（税后）比以前更接近平等，正如预期的那样。
从洛伦兹曲线衡量收入不平等的一种方法是使用基尼系数。
曲线的基尼系数H= 区域 我区域(我+二)
基尼系数的范围可以从 0（完全平等）到 1（绝对不平等，其中一个家庭获得所有收入）。
检查图 3.15b 发现曲线的基尼系数会更小小号比曲线H. 换句话说，累进所得税使收入分配更加接近平等。
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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。
