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。

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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|Red and white hats

Imagine the following situation:
(I) Three girls, $G_1, G_2$ and $G_3$, with red hats sit in a circle.
(II) Each girl knows that their hats are either red or white.
(III) Each girl can see the color of all hats except her own.
Now the teacher comes and announces:
(1) There is at least one red hat.
(2) I will start counting slowly. As soon as someone knows the color of her hat, she should raise her hand.

What will happen? Does the teacher provide information that goes beyond the common knowledge the girls already have? After all, each girl sees two red hats – and hence knows that each of the other girls sees at least one red had as well.

Because of (III), the girls know their hat universe $\mathfrak{H}$ is in one of the 8 states of possible color distributions:

None of these states can be jointly ruled out. The entropy $H_2^0$ of their common knowledge is:
$$
H_2^0=\log _2 8=3 .
$$
The teacher’s announcement, however, rules out the state $\sigma_8$ and reduces the entropy to
$$
H_2^1=\log _2 7<H_2^0,
$$
which means that the teacher has supplied proper additional information.

At the teacher’s first count, no girl can be sure about her own hat because none sees two white hats. So no hand is raised, which rules out the states $\sigma_5, \sigma_6$ and $\sigma_7$ as possibilities.

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Information and knowledge functions

An event in the system $\mathfrak{S}$ is a subset $E \subseteq \mathfrak{S}$ of states. We say that the event $E$ occurs when $\mathfrak{S}$ is in a slale $\sigma \in E$. Denoting by $2^{\mathfrak{G}}$ the collection of all possible events, we think of a function $P: \mathfrak{S} \rightarrow 2^{\mathfrak{S}}$ with the property
$$
\sigma \in P(\sigma) \text { for all } \sigma \in \mathfrak{S}
$$
as an information function. $P$ has the interpretation:

If $\mathfrak{S}$ is in the state $\sigma$, then $P$ provides the information that the event $P(\sigma)$ has occurred.

Notice that $P$ is not necessarily a sharp identifier of the “true” state $\sigma$ : any state $\tau \in P(\sigma)$ is a candidate for the true state under the information function $P$.

The information function $P$ defines a knowledge function $K$ : $2^{\mathfrak{S}} \rightarrow 2^{\mathfrak{S}}$ via
$$
K(E)={\sigma \mid P(\sigma) \subseteq E}
$$
with the interpretation:

$K(E)$ is the set of states $\sigma \in \mathfrak{S}$ where $P$ suggests that the event $E$ has certainly occurred.

博弈论代考

经济代写|博弈论代写博弈论代考|红白帽子

(I)三个女孩$G_1, G_2$和$G_3$，戴着红帽子坐在一圈。
(II)每个女孩都知道她们的帽子不是红的就是白的。
(III)每个女孩都能看到除了她自己的帽子以外的所有帽子的颜色。
(I)三个女孩和，戴着红帽子坐在一圈。
现在老师来了，宣布:
(1)至少有一顶红帽子
(2)我开始慢慢数。只要有人知道她帽子的颜色，她就应该举手会发生什么?老师提供的信息是否超出了女孩们已有的常识?毕竟，每个女孩都看到了两顶红帽子，因此她知道其他女孩也至少看到了一顶红帽子因为(III)，女孩们知道她们的帽子宇宙$\mathfrak{H}$处于8种可能的颜色分布状态之一:

这些状态都不能被共同排除。他们的常识的熵$H_2^0$是:
$$
H_2^0=\log _2 8=3 .
$$
然而，老师的公告排除了状态$\sigma_8$，并将熵降低到
$$
H_2^1=\log _2 7<H_2^0,
$$
，这意味着老师提供了适当的附加信息

在老师第一次数的时候，没有一个女孩能肯定自己的帽子，因为没有人看到两顶白色的帽子。所以没有人举手，这就排除了状态$\sigma_5, \sigma_6$和$\sigma_7$的可能性。

经济代写|博弈论代写博弈论代考|信息和知识函数

系统中的事件$\mathfrak{S}$是状态$E \subseteq \mathfrak{S}$的子集。我们说，事件$E$发生在$\mathfrak{S}$在一个slaale $\sigma \in E$中。用$2^{\mathfrak{G}}$表示所有可能事件的集合，我们认为函数$P: \mathfrak{S} \rightarrow 2^{\mathfrak{S}}$具有属性
$$
\sigma \in P(\sigma) \text { for all } \sigma \in \mathfrak{S}
$$
作为信息函数。$P$对此有解释:

如果$\mathfrak{S}$的状态为$\sigma$，则$P$提供事件发生$P(\sigma)$的信息
请注意$P$不一定是“真实”状态$\sigma$的清晰标识符:任何状态$\tau \in P(\sigma)$都是信息函数$P$下真实状态的候选状态信息函数$P$通过
$$
K(E)={\sigma \mid P(\sigma) \subseteq E}
$$
定义了知识函数$K$: $2^{\mathfrak{S}} \rightarrow 2^{\mathfrak{S}}$，解释为
- $K(E)$是状态集$\sigma \in \mathfrak{S}$，其中$P$表示事件$E$确实发生了

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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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