经济代写|博弈论代写Game Theory代考|ECON2112

博弈论是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域，以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初，它针对的是两人的零和博弈，其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪，博弈论适用于广泛的行为关系；它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。

assignmentutor-lab™ 为您的留学生涯保驾护航在代写博弈论Game Theory方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写博弈论Game Theory代写方面经验极为丰富，各种代写博弈论Game Theory相关的作业也就用不着说。

我们提供的博弈论Game Theory及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

Statistical Inference 统计推断
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|博弈论代写Game Theory代考|Parent–Offspring Conflict

Interactions between parents and offspring involve such issues as how much parents should invest in a given clutch of offspring compared with future clutches, and how the investment in a clutch should be distributed among the individual offspring. Offspring begging for food is a kind of negotiation between offspring and parents, and between the offspring. Here we study a simpler situation, where parents provide a fixed amount of resources to a clutch, and the question is how this amount is distributed among the offspring. We will compare the case where one chick (the oldest) is dominant and can decide on the proportion $p$ of resources to itself with the case where a parent decides the proportions. In many species of birds, the chicks in a clutch compete intensely over food and the oldest chick often dominates its younger siblings (Mock et al., 1990).
Inspired by Parker et al. (1989), we examine the simplest possible situation in which a clutch consists of two siblings, with the older chick being dominant. We assume that the survival to adulthood of a chick that gets a proportion $p$ of the parental resources is
$$
s(p)=1-\exp \left(-a\left(p-p_{\min }\right)\right)
$$
for $p \geq p_{\min }$ and zero otherwise. The parameter $a$ is related to the total amount of resources invested and $p_{\min }$ is the smallest proportion required for a chick to have a chance to survive. If the dominant chick gets the proportion $p$ with survival $s(p)$, the other chick will get $1-p$ with survival $s(1-p)$. In panel (a) of Fig. $4.10$ we illustrate this chick survival function, together with the evolutionarily stable allocations if they are determined by the dominant chick (dashed lines) or by a parent (dotted line).
Figure 4.10b shows a great egret parent with chicks. Sibling competition is fierce in these birds (Mock et al., 1990), but their breeding characteristics do not agree in detail with our model here. In great egrets the observation is that the parents do not interfere in sibling fights.

To derive the allocations illustrated in Fig. 4.10, we assume that individuals are diploid. For each of the two cases of dominant chick control and parental control, we examine the payoff (proportional to invasion fitness) of a rare mutant $p$ in a resident population using $q$. When the mutant is rare, it occurs overwhelmingly as an allele in a heterozygote genotype. Furthermore, at most one of the mother and the father of a clutch is a mutant heterozygote. As a simplification, we assume that generations are non-overlapping. For each of the two cases, we look for the change from one generation to the next of the frequency of the mutant (gene-centred approach). We can then use as payoff the expected number of adult mutant offspring per breeding attempt (clutch) where one of the parents is a mutant.

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Learning in Large Worlds

Many things that are important for individuals are variable. Among the examples are properties of an individual and its social partners, such as size, strength, and similar qualities, and characteristics of the environment, such as the availability of resources. Individuals might then need to learn about their particular circumstances, rather than relying on innate precepts. For game theory there are two major ways to conceptualize such learning. The first is to assume that individuals have innate representations of the probability distributions of variable features and use experiences to update the priors to adequate posteriors (cf. Section 3.12). We refer to this widely used Bayesian perspective as a ‘small-worlds’ approach. It presupposes that individuals have innate representations of the states of the world, over which prior distributions are defined, as well as representations of the state dynamics. For this to be reasonable the number of states should in some sense be small. The second way is to assume that individuals have much more limited innate precepts, for instance only about what should be sought and what should be avoided, perhaps guided by emotions like pleasure and pain. This can be referred to as a ‘large-worlds’ approach. It may give rise to seemingly adaptive behaviour also in situations where an individual does not have an innate model of the world, for instance because the world, including the decision-making machinery of social partners, is too complex. One can use the term model-free learning to refer to this approach.

An advantage of the large-worlds perspective is that it can be combined with investigation of the properties of model-free learning that are evolutionarily favoured in particular situations. We can for instance study the evolution of an individual’s initial, unlearned tendencies to perform actions, how much the individual pays attention to different classes of stimuli, and the magnitude of the primary rewards that guide learning. As we illustrate in this and later chapters, the approach can be helpful as a method of analysis also for situations (games) that individuals encounter on a day-to-day basis, while living and interacting in social groups.

博弈论代考

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Parent–Offspring Conflict

父母和后代之间的互动涉及到这样的问题，例如父母应该在给定的后代上与末来的后代相比投资多少，以及如何在个体后代中分配对后代的投资。子孙乞食是子孙与父母、子孙之间的一种协商。在这里，我们研究一个更简单的情况，父母为离合器提供固定数量的资源，问题是这些资源如何在后代之间分配。我们将比较一只小鸡（最老的）占主导地位并可以决定比例的情况 $p$ 在父母决定比例的情况下，将资源分配给自己。在许多鸟类中，一禽中的小鸡会激烈地争夺食物，而最年长的小鸡通常会支配其年轻的兄弟姐妺（Mock 等，1990）。
受帕克等人的启发。（1989），我们研究了一个最简单的可能情况，其中一个离合器由两个兄弟姐妺组成，年长的小鸡占主导地位。我们假设获得一定比例的小鸡成年后的存活率 $p$ 父母资源是
$$
s(p)=1-\exp \left(-a\left(p-p_{\min }\right)\right)
$$
另一只小鸡会得到 $1-p$ 与生存 $s(1-p)$. 在图 (a) 的面板中。4.10我们说明了这种小鸡生存函数，以及进化稳定的分配，如果它们是由优势小鸡 (虚线) 或父母（虚线) 决定的。
图 4.10b 显示了一只伟大的白笝父母和小鸡。这些鸟类的兄弟姐妺竞争非常激烈（Mock et al., 1990），但它们的繁殖特征与我们这里的模型并不完全一致。在大白鹭中，观察到父母不会干涉兄弟姐妺的争斗。
为了推导出图 $4.10$ 所示的分配，我们假设个体是二倍体。对于优势小鸡控制和亲本控制的两种情况中的每一种，我们检查了一种罕见突变体的收益 (与入侵适应度成正比) $p$ 在常住人口中使用 $q$. 当突变体很罕见时，它在杂合子基因型中绝大多数是作为等位基因出现的。此外，离合器的母亲和父亲至多有一个是突变杂合子。作为简化，我们假设世代是不重㪅的。对于这两种情况中的每一种，我们寻找从一代到下一代的突变频率的变化 (以基因为中心的方法) 。然后，我们可以使用每次育种尝试（离合器）的预期成年突变后代数量作为回报，其中父母之一是突变体。

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Learning in Large Worlds

许多对个人很重要的事情都是可变的。这些例子包括个人及其社会伙伴的属性，例如大小、力量和类似的品质，以及环境的特征，例如资源的可用性。然后，个人可能需要了解他们的特定情况，而不是依赖于先天的戒律。对于博弈论，有两种主要的方法来概念化这种学习。第一个是假设个人对可变特征的概率分布具有先天表示，并使用经验将先验更新为足够的后验（参见第 3.12 节）。我们将这种广泛使用的贝叶斯观点称为“小世界”方法。它假定个人对世界的状态具有与生俱来的表征，定义了先验分布，以及状态动态的表示。为了使这个合理，状态的数量在某种意义上应该很小。第二种方法是假设个人的先天戒律更为有限，例如仅关于应该寻求什么和应该避免什么，也许是受到快乐和痛苦等情绪的引导。这可以称为“大世界”方法。在个人没有先天的世界模型的情况下，它也可能产生看似适应性的行为，例如因为世界，包括社会伙伴的决策机制，太复杂了。可以使用术语无模型学习来指代这种方法。为了使这个合理，状态的数量在某种意义上应该很小。第二种方法是假设个人的先天戒律更为有限，例如仅关于应该寻求什么和应该避免什么，也许是受到快乐和痛苦等情绪的引导。这可以称为“大世界”方法。在个人没有先天的世界模型的情况下，它也可能产生看似适应性的行为，例如因为世界，包括社会伙伴的决策机制，太复杂了。可以使用术语无模型学习来指代这种方法。为了使这个合理，状态的数量在某种意义上应该很小。第二种方法是假设个人的先天戒律更为有限，例如仅关于应该寻求什么和应该避免什么，也许是受到快乐和痛苦等情绪的引导。这可以称为“大世界”方法。在个人没有先天的世界模型的情况下，它也可能产生看似适应性的行为，例如因为世界，包括社会伙伴的决策机制，太复杂了。可以使用术语无模型学习来指代这种方法。也许是受快乐和痛苦等情绪的引导。这可以称为“大世界”方法。在个人没有先天的世界模型的情况下，它也可能产生看似适应性的行为，例如因为世界，包括社会伙伴的决策机制，太复杂了。可以使用术语无模型学习来指代这种方法。也许是受快乐和痛苦等情绪的引导。这可以称为“大世界”方法。在个人没有先天的世界模型的情况下，它也可能产生看似适应性的行为，例如因为世界，包括社会伙伴的决策机制，太复杂了。可以使用术语无模型学习来指代这种方法。

大世界视角的一个优点是它可以与对特定情况下进化上受青睐的无模型学习特性的调查相结合。例如，我们可以研究个人最初的、未被学习的执行行为倾向的演变、个人对不同类别刺激的关注程度以及指导学习的主要奖励的大小。正如我们在本章和后面的章节中所说明的那样，这种方法作为一种分析方法也很有帮助，也可以用于个人在日常生活中遇到的情况（游戏），同时在社会群体中生活和互动。

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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。

assignmentutor™作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写