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信息理论是对数字信息的量化、存储和通信的科学研究。该领域从根本上是由哈里-奈奎斯特和拉尔夫-哈特利在20世纪20年代以及克劳德-香农在20世纪40年代的作品所确立的。该领域处于概率论、统计学、计算机科学、统计力学、信息工程和电气工程的交叉点。
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- (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
数学代写|信息论作业代写information theory代考|Reflections on the Measurement of Information
The measurement of information and its unit of measure are relevant only over the epistemological space, where the rise of qualitative disagreements establishes some domain of subjective phenomenon such that order-ranking inconsistency may arise among cognitive agents. To the source agent the need for measurement is to determine the relevant and appropriate channel capacity for the transmission of the signal disposition that carries the characteristic disposition of a variety or a categorial variety. The required channel capacity will depend on the size of the signal disposition which is equipped with an encoding operator that must be decoded for understanding and meaning. The decoding of the signal disposition reveals the underlying structure of the characteristic disposition and the identity of the associated variety. The information contained in the decoded message at the destination is said to be perfectly transmitted if it is completely isomorphic to the information contained in the encoded message from the source. In this way $9 k^{\sigma}=9 \kappa^{\delta}$ and the information from the source becomes the information at the destination and the communication is perfectly synchronized. The message sent and the message received are said to be information isomorphic. The conditions for the information isomorphism, among other things, will depend on the relational structure of encoding operator $\varnothing$ and decoding operator $\mathscr{8}$ given the transmission mechanism. An example may be found in all languages such that there exists a translation function operator $h$ that maps the decoding operator onto the encoding operator with $h(\mathscr{D})=\varnothing$ and $\mathscr{D}=h^{-1}(\varnothing)$. An examples of transmission mechanism in the case of languages are voice and writing. Knowledge production requires some degree of information isomorphism between ontological encoding and epistemological decoding.
A number of questions tend to arise concerning the communication activities of cognitive agents over the epistemological space. Given a channel capacity, what is the size of an optimal signal disposition that may be sent through both a noiseless or a noisy channel to a destination and what is the associated risk of transmission error? Given a signal disposition of defined variety, what is either an optimal noiseless or noisy channel capacity required to transmit it with minimal chance of transmission error? What does it mean to speak of transmission error or risk in both cases? Are the transmission errors and risks defined by the concept and measure of probability and does probability define the conditions of uncertainty and hence can one use probability to define the concept of uncertainty and vice versa?
数学代写|信息论作业代写information theory代考|The Subject Matters of Info-statics and Info-dynamics
The theory of info-statics is a branch in the theory of knowledge concerned with definition of the concept of information that will establish the information phenomenon and its content, measurement and communication. Furthermore, the theory of info-statics must deal with the nature of qualitative and quantitative dispositions of information and how they relate to universal objects to define their identities, meaning, distinction, similarities and differences at any point of time. Under these conditions, the theory of info-statics must provide the required framework and conditions to form categories of varieties at any time point. In other words, it must include a category theory that defines the conditions of its formation and analysis through categorial analytics. The category formation may be constructed through the methods and techniques of fuzzy decomposition of universal existence of matter and energy. In this way, the theory over the epistemological space must deal with the information properties that make it possible for comparative analytics, order analytics and decision-choice analytics. Over the ontological space, the theory of info-statics must deal with conditions of existence and its observability over the epistemological space in time. Furthermore, the theory of info-statics must provide an understanding of the relational structure among matter, energy and information under similarities and differences which establish identities of varieties and categorial varieties of the collection of universal phenomena $\phi \in \Phi$ and the collection of the corresponding elements $\omega \in \Phi$ at a defined time position. The theory of info-statics must also establish a sequential structure at any time point where the theory presents conditions in a manner that allows the identification of the primary categories on the basis of which other categories of knowing may be sequentially derived to define the enveloping of qualitative and quantitative dispositions with neutrality of time. In other words, the theory info-statics must establish the initial necessary and sufficient conditions for one to know if a change of a variety has occurred with different time identities.
信息论代写
数学代写|信息论作业代写information theory代考|Reflections on the Measurement of Information
信息的测量及其测量单位仅与认识论空间相关，其中定性分歧的增加建立了主观现象的某些领域，因此认知代理之间可能出现顺序排列不一致。对源代理而言，测量的需要是确定传输携带品种或分类品种特征性状的信号性状的相关和适当的信道容量。所需的信道容量将取决于配备编码运算符的信号配置的大小，必须对其进行解码才能理解和理解。信号倾向的解码揭示了特征倾向的潜在结构和相关品种的身份。如果包含在目的地的解码消息中的信息与来自源的编码消息中包含的信息完全同构，则称该信息是完美传输的。这样9ķp=9ķd来自源头的信息变成了目的地的信息，通信完美同步。发送的消息和接收的消息称为信息同构。信息同构的条件取决于编码算子的关系结构∅和解码运算符8给定传输机制。可以在所有语言中找到一个示例，例如存在翻译函数运算符H将解码运算符映射到编码运算符H(D)=∅和D=H−1(∅). 就语言而言，传输机制的一个例子是语音和书写。知识生产需要在本体编码和认识论解码之间存在某种程度的信息同构。
关于认知主体在认识论空间上的交流活动，往往会出现一些问题。给定信道容量，可以通过无噪声或有噪声信道发送到目的地的最佳信号配置的大小是多少？相关的传输错误风险是多少？给定各种定义的信号配置，以最小的传输错误机会传输它所需的最佳无噪声或有噪声信道容量是多少？在这两种情况下谈论传输错误或风险是什么意思？传输错误和风险是否由概率的概念和度量来定义，概率是否定义了不确定性的条件，因此可以使用概率来定义不确定性的概念，反之亦然？
数学代写|信息论作业代写information theory代考|The Subject Matters of Info-statics and Info-dynamics
信息静态理论是知识理论中的一个分支，它与信息概念的定义有关，它将建立信息现象及其内容、测量和交流。此外，信息静态理论必须处理信息的定性和定量处置的性质以及它们如何与普遍对象相关，以在任何时间点定义它们的身份、意义、区别、相似性和差异。在这些条件下，信息静力学理论必须提供必要的框架和条件，以在任何时间点形成品种的类别。换句话说，它必须包含一个范畴论，通过范畴分析来定义其形成和分析的条件。范畴构成可以通过物质和能量的普遍存在的模糊分解的方法和技术来构建。这样，认识论空间的理论必须处理使比较分析、顺序分析和决策选择分析成为可能的信息属性。在本体论空间上，信息静态理论必须处理存在条件及其在时间上认识论空间上的可观察性。此外，信息静力学理论必须提供对物质、能量和信息在相似性和差异性下的关系结构的理解，从而建立普遍现象集合的品种和分类品种的身份。认识论空间的理论必须处理使比较分析、顺序分析和决策选择分析成为可能的信息属性。在本体论空间上，信息静态理论必须处理存在条件及其在时间上认识论空间上的可观察性。此外，信息静力学理论必须提供对物质、能量和信息在相似性和差异性下的关系结构的理解，从而建立普遍现象集合的品种和分类品种的身份。认识论空间的理论必须处理使比较分析、顺序分析和决策选择分析成为可能的信息属性。在本体论空间上，信息静态理论必须处理存在条件及其在时间上认识论空间上的可观察性。此外，信息静力学理论必须提供对物质、能量和信息在相似性和差异性下的关系结构的理解，从而建立普遍现象集合的品种和分类品种的身份。信息静态理论必须处理存在条件及其在认识论空间上的可观察性。此外，信息静力学理论必须提供对物质、能量和信息在相似性和差异性下的关系结构的理解，从而建立普遍现象集合的品种和分类品种的身份。信息静态理论必须处理存在条件及其在认识论空间上的可观察性。此外，信息静力学理论必须提供对物质、能量和信息在相似性和差异性下的关系结构的理解，从而建立普遍现象集合的品种和分类品种的身份。φ∈披以及对应元素的集合哦∈披在规定的时间位置。信息静态理论还必须在任何时间点建立一个顺序结构，在该结构中，理论以一种允许识别主要类别的方式呈现条件，在此基础上，可以顺序推导出其他认识类别，以定义对信息的包围。具有时间中性的定性和定量配置。换言之，理论信息静力学必须建立初始的充要条件，以使人们知道在不同的时间同一性下是否发生了品种的变化。
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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。
| 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 |
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