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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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- 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|Three Other Frequency Tables
In this section, using the frequency table discussed in the Sect. 3.2, we move ahead to cumulative frequency tables, relative frequency tables, and relative cumulative frequency tables.
Example 3.4 Frequency Distributions for Statistics Exam Scores. Suppose that for the data listed in Table 3.3, the professor wants to know how many students receive a $\mathrm{C}$ or below, the proportion of students who receive a $\mathrm{B}$, and the proportion of students who receive a D or an F. To obtain this information, she calculates cumulative, relative, and cumulative relative frequencies.
By constructing cumulative frequencies, the professor determines the number of students who scored in a particular class or in one of the classes before it (Table 3.7). Obviously, the cumulative frequency for the first class is the frequency itself (3): there are no classes before it. The cumulative frequency for the second class is calculated by taking the frequency in the first class and adding it to the frequency in the second class (3) to arrive at a cumulative frequency of 6 . This means that 6 students were in the first two classes. Then 6 is added to the frequency of the third class (6) to derive a cumulative frequency of 12 . Thus, 12 students scored a $\mathrm{C}$ or a worse grade. The remaining cumulative frequencies are calculated in a similar manner. Note that the cumulative observation in the last class equals the total number of sample observations, because all frequencies have occurred in that class or in previous classes.
Another important concept is the relative frequency, which measures the proportion of observations in a particular class. It is calculated by dividing the frequency in that class by the total number of observations. For the data summarized in Table 3.7, the relative frequency for both the first and second classes is $0.15$, and the relative frequencies for the remaining three classes are $0.30,0.20$, and $0.20$, respectively, as shown in Table 3.8. The sum of the relative frequencies always equals 1 .
This table indicates that $15 \%$ of the class received an $\mathrm{F}, 15 \%$ a D, $30 \%$ a C, and so on. The professor can calculate the cumulative relative frequency for any class by adding the appropriate relative frequencies. Cumulative relative frequency measures the percentage of observations in a particular class and all previous classes. Thus, if she wants to determine what percentage of the students scored below a B, our conscientious professor can add the relative frequencies associated with grades $\mathrm{C}, \mathrm{D}$, and $\mathrm{F}$ to arrive at $60 \%$.
统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Stem-and-Leaf Display
An alternative to histograms for the presentation of either nongrouped or grouped data is the stem-and-leaf display. Stem-and-leaf displays were originally developed by John Tukey of Princeton University. They are extremely useful in summarizing data sets of reasonable size (under 100 values as a general rule), and unlike histograms, they result in no loss of information. By this, we mean that it is possible to reconstruct the original data set in a stem-and-leaf display, which we cannot do when using a histogram.
For example, suppose a financial analyst is interested in the amount of money spent by food product companies on advertising. He or she samples 40 of these food product firms and calculates the amount that each spent last year on advertising as a percentage of its total revenue. The results are listed in Table 3.12.
Let’s use this set of data to construct a stem-and-leaf display. In Fig. 3.9, each observation is represented by a stem to the left of the vertical line and a leaf to the right of the vertical line. For example, the stems and leaves for the first three observations in Table $3.12$ can be defined as
In other words, stems are the integer portions of the observations, whereas leaves represent the decimal portions.
The procedure used to construct a stem-and-leaf display is as follows:
- Decide how the stems and leaves will be defined.
- List the stems in a column in ascending order.
- Proceed through the data set, placing the leaf for each observation in the appropriate stem row. (You may want to place the leaves of each stem in increasing order.)
金融统计代考
统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Three Other Frequency Tables
在本节中，使用本节中讨论的频率表。3.2，我们前进到累积频率表、相对频率表和相对累积频率表。
示例 3.4 统计考试分数的频率分布。假设对于表 3.3 中列出的数据，教授想知道有多少学生获得了C或以下，获得a的学生比例乙，以及获得 D 或 F 的学生比例。为了获得此信息，她计算了累积、相对和累积相对频率。
通过构建累积频率，教授可以确定在特定班级或之前的班级中得分的学生人数（表 3.7）。显然，第一类的累积频率就是频率本身（3）：在它之前没有类。第二类的累积频率是通过将第一类的频率与第二类的频率相加 (3) 得到累积频率 6 来计算的。这意味着前两个班级有 6 名学生。然后将 6 与第三类 (6) 的频率相加，得出累积频率 12。因此，12名学生获得了C或更差的成绩。以类似方式计算剩余的累积频率。请注意，最后一类中的累积观测值等于样本观测值的总数，因为所有频率都发生在该类或以前的类中。
另一个重要的概念是相对频率，它衡量特定类别中观察的比例。它是通过将该类中的频率除以观察总数来计算的。对于表 3.7 中汇总的数据，第一类和第二类的相对频率为0.15，其余三类的相对频率为0.30,0.20， 和0.20, 分别如表 3.8 所示。相对频率之和始终等于 1 。
该表表明15%全班学生获得了F,15%广告，30%一个 C 等等。教授可以通过添加适当的相对频率来计算任何班级的累积相对频率。累积相对频率测量特定类别和所有先前类别中的观察百分比。因此，如果她想确定分数低于 B 的学生的百分比，我们尽职尽责的教授可以添加与成绩相关的相对频率C,D， 和F到达60%.
统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Stem-and-Leaf Display
用于表示非分组或分组数据的直方图的替代方法是茎叶显示。茎叶展示最初是由普林斯顿大学的 John Tukey 开发的。它们在总结合理大小的数据集（通常小于 100 个值）方面非常有用，并且与直方图不同，它们不会导致信息丢失。通过这个，我们的意思是可以在茎叶显示中重建原始数据集，这是使用直方图时无法做到的。
例如，假设财务分析师对食品公司在广告上花费的金额感兴趣。他或她对这些食品公司中的 40 家进行了抽样调查，并计算了每家公司去年在广告上花费的金额占其总收入的百分比。结果列于表 3.12。
让我们使用这组数据来构建一个茎叶展示。在图 3.9 中，每个观察都由垂直线左侧的茎和垂直线右侧的叶子表示。例如，表中前三个观察值的茎和叶3.12可以定义为
换句话说，茎是观察的整数部分，而叶子代表小数部分。
用于构建茎叶展示的过程如下：
- 决定如何定义茎和叶。
- 按升序列出列中的词干。
- 继续浏览数据集，将每个观察的叶子放在适当的茎行中。（您可能希望按递增顺序放置每个茎的叶子。）
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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。
