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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 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
统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Financial Ratio Analysis
To help them analyze balance sheets and income statements, financial managers construct various financial ratios. There are five basic types of these ratios: leverage ratios, activity ratios, liquidity ratios, profitability ratios, and market value ratios.
Let us use Merck (MRK) and Johnson \& Johnson data to calculate a number of these ratios and discuss their significance.
Table $2.7$ shows how financial ratios are derived from the 2009 balance sheet and income statement. The information for the current ratio comes from the assets side of the balance sheet. The ratio for $\mathrm{JNJ}$ is $1.82$, which means that 1 dollar in current liabilities is matched by $1.82$ dollars in current assets. To calculate the inventory turnover ratio, we use cost of goods sold from the income statement and inventories from the current assets in the balance sheet. The resulting ratio (3.561) reveals how often the average value of goods in inventory was sold in 2009 .
The total debt to total assets ratio is derived from the balance sheet; it indicates that about $45.1 \%$ of JNJ’s assets are financed by debt. Data to calculate the net profit margin come from the income statement. JNJ’s profit margin is .198, that is, about 20 cents out of every dollar of sales is profit (net income). ROI (return on investment) is more accurately described as return on total assets; it is calculated from information in both the income statement and the balance sheet. The resulting figure for JNJ is $12.9 \%$.
The price/earnings (P/E) ratio is calculated by taking the price per share divided by the earnings per share (EPS). Although the price per share does not appear in the balance sheet or the income statement, it can be found in stock reports in newspapers. The EPS is then found by dividing net income by the number of common shares. (The ratio cannot be calculated if the firm experienced losses.) The $\mathrm{P} / \mathrm{E}$ ratio for JNJ is $14.474$.
Finally, the payout ratio is calculated by dividing the price of the stock by the dividends per share (DPS). DPS is the value of dividends paid out divided by the number of shares of common stock. This ratio reveals that $\mathrm{JNJ}$ paid out about $0.434 \%$ of its earnings in dividends.
统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Tally Table for Constructing a Frequency Table
Before conducting any statistical analysis, we must organize our data sets. One way to organize data is by using a tally table as a worksheet for setting up a frequency table. To set up a tally table for a set of data, we split the data into equal-sized classes in such a way that each observation fits into one and only one class of numbers (i.e., the classes are mutually exclusive). Sometimes data are reported in a frequency table with class intervals given but with actual values of observations in the classes unknown; data presented in this manner are called grouped data. The analyst assigns each data point to a class and enters a tally mark made by that class. Let’s see how this works.
Example 3.1 Tallying Scores from a Statistics Exam. Suppose a statistics professor wants to summarize how 20 students performed on an exam. Their scores are as follows: $78,56,91,59,78,84,65,97,84,71,84,44,69,90,73,77,80,90,68$, and 75. Data in this form are called nongrouped data or raw data. We can use a tally table like Table $3.1$ to list the number of occurrences, of frequency, of each score. A corresponding diagram is shown in Fig. 3.1.
This table presents nongrouped data, and no pattern emerges from them. As an alternative, the data can be grouped into classes by letter grade. If the professor uses a straight grading scale, the classes might be 90-99, 80-89, 70-79, 60-69, and below 60 . After establishing the classes, the professor counts scores in each class and records these numbers to obtain a tally sheet, as shown in Table $3.2$ and Fig. 3.2.
Note that each observation is included in one and only one class. The tallies are counted, and a frequency table is constructed as shown in Table 3.3, where letter grades are assigned to each class.
金融统计代考
统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Financial Ratio Analysis
为了帮助他们分析资产负债表和损益表，财务经理构建了各种财务比率。这些比率有五种基本类型：杠杆比率、活动比率、流动性比率、盈利比率和市值比率。
让我们使用 Merck (MRK) 和 Johnson \& Johnson 的数据来计算其中的一些比率并讨论它们的重要性。
桌子2.7显示财务比率是如何从 2009 年资产负债表和损益表得出的。流动比率的信息来自资产负债表的资产部分。比例为江南是1.82，这意味着 1 美元的流动负债与1.82美元的流动资产。为了计算存货周转率，我们使用损益表中的已售商品成本和资产负债表中流动资产中的存货。由此产生的比率 (3.561) 显示了 2009 年库存商品的平均价值被出售的频率。
总负债与总资产的比率来自资产负债表；它表明关于45.1%JNJ 的资产由债务融资。计算净利润率的数据来自损益表。JNJ 的利润率为 0.198，即每销售一美元的销售额中约有 20 美分是利润（净收入）。ROI（投资回报率）更准确地描述为总资产回报率；它是根据损益表和资产负债表中的信息计算得出的。JNJ 的结果数字是12.9%.
市盈率 (P/E) 的计算方法是将每股价格除以每股收益 (EPS)。尽管每股价格没有出现在资产负债表或损益表中，但可以在报纸的股票报告中找到。然后通过将净收入除以普通股数量来找到每股收益。（如果公司遭受损失，则无法计算该比率。）磷/和JNJ 的比率是14.474.
最后，派息率是通过将股票价格除以每股股息 (DPS) 来计算的。DPS 是支付的股息价值除以普通股的数量。这个比例表明江南支付约0.434%其股息收益。
统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Tally Table for Constructing a Frequency Table
在进行任何统计分析之前，我们必须组织我们的数据集。组织数据的一种方法是使用计数表作为设置频率表的工作表。为了为一组数据建立一个计数表，我们将数据分成大小相等的类，这样每个观察结果都适合一个且只有一个数字类（即，这些类是互斥的）。有时数据在频率表中报告，给出了类别间隔，但类别中的实际观察值未知；以这种方式呈现的数据称为分组数据。分析人员将每个数据点分配给一个类别，并输入该类别的计数标记。让我们看看这是如何工作的。
示例 3.1 统计统计考试的分数。假设一位统计学教授想要总结 20 名学生在考试中的表现。他们的分数如下：78,56,91,59,78,84,65,97,84,71,84,44,69,90,73,77,80,90,68, 和 75. 这种形式的数据称为非分组数据或原始数据。我们可以使用像 Table 这样的计数表3.1列出每个分数的出现次数、频率。相应的图表如图 3.1 所示。
该表显示了未分组的数据，并且没有从中出现任何模式。作为替代方案，数据可以按字母等级分组。如果教授使用直接评分量表，则班级可能是 90-99、80-89、70-79、60-69 和 60 以下。建立班级后，教授统计每个班级的分数，并记录这些数字，得到一个计分表，如表所示3.2和图 3.2。
请注意，每个观察都包含在一个且仅一个类中。对这些计数进行计数，并构建一个频率表，如表 3.3 所示，其中为每个班级分配了字母等级。
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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。
