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  • 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
金融代写|金融数值计算代写Market Risk, Numerical Analysis for Finance代考|GRA6513

金融代写|金融数值计算代写Market Risk, Numerical Analysis for Finance代考|Binomial series

The role of the so-called binomial series is pivotal. Let us recall the binomial formula (2.39). If $n \in \mathbb{N}$ and $x \in \mathbb{R}$ then:
$$
(1+x)^n=\sum_{k=0}^n\left(\begin{array}{l}
n \
k
\end{array}\right) x^k,
$$
where the binomial coefficient is defined as:
$$
\left(\begin{array}{l}
n \
k
\end{array}\right)=\frac{n \cdot(n-1) \cdots \cdots(n-k+1)}{k !} .
$$
Observe that the left-hand side of $(2.40)$ does not require the numerator to be a natural number. Therefore, if $\alpha \in \mathbb{R}$ and if $n \in \mathbb{N}$, the generalised binomial coefficient is defined as:
$$
\left(\begin{array}{l}
\alpha \
n
\end{array}\right)=\frac{\alpha \cdot(\alpha-1) \cdots \cdots(\alpha-n+1)}{n !} .
$$
From (2.41) a useful property of the generalised binomial coefficient can be inferred, and later used to expand in power series the function $f(x)=(1+x)^\alpha$.
Proposition 2.51. For any $\alpha \in \mathbb{R}$ and any $n \in \mathbb{N}$, the following identity holds:
$$
n\left(\begin{array}{l}
\alpha \
n
\end{array}\right)+(n+1)\left(\begin{array}{c}
\alpha \
n+1
\end{array}\right)=\alpha\left(\begin{array}{l}
\alpha \
n
\end{array}\right) .
$$
Proof. The thesis follows from a straightforward computation:
$$
\begin{aligned}
n\left(\begin{array}{c}
\alpha \
n
\end{array}\right)+(n+1)\left(\begin{array}{c}
\alpha \
n+1
\end{array}\right) &=n\left(\begin{array}{c}
\alpha \
n
\end{array}\right)+(n+1) \frac{\alpha \cdot(\alpha-1) \cdots(\alpha-n)}{(n+1) !} \
&=n\left(\begin{array}{c}
\alpha \
n
\end{array}\right)+\frac{\alpha \cdot(\alpha-1) \cdots(\alpha-n)}{n !} \
&=n\left(\begin{array}{l}
\alpha \
n
\end{array}\right)+(\alpha-n) \frac{\alpha \cdot(\alpha-1) \cdots(\alpha-n+1)}{n !} \
&=n\left(\begin{array}{l}
\alpha \
n
\end{array}\right)+(\alpha-n)\left(\begin{array}{c}
\alpha \
n
\end{array}\right)=\alpha\left(\begin{array}{c}
\alpha \
n
\end{array}\right) .
\end{aligned}
$$

金融代写|金融数值计算代写Market Risk, Numerical Analysis for Finance代考|The error function

We present here an example on how to deal with power series expansion of a function, which has great importance in Probability theory. In Statistics, it is fundamental to deal with the following definite integral:
$$
F(x)=\int_0^x e^{-t^2} \mathrm{~d} t .
$$
The main issue with the integral (2.52) is that it is not possible to express it by means of the known elementary functions [39]. On the other hand, some probabilistic applications require to know, at least numerically, the values of the function introduced in (2.52). A way to achieve this goal is integrating by series. Using the power series for the exponential function, it is possible to write:
$$
e^{-t^2}=\sum_{n=0}^{\infty}(-1)^n \frac{t^{2 n}}{n !} .
$$
Since the power series is uniformly convergent, we can invoke Theorem $2.15$ and transform the integral (2.52) into a series as:
$$
\int_0^x e^{-t^2} \mathrm{~d} t=\sum_{n=0}^{\infty}(-1)^n \int_0^x \frac{t^{2 n}}{n !} \mathrm{d} t=\sum_{n=0}^{\infty}(-1)^n \frac{1}{n !} \frac{x^{2 n+1}}{2 n+1} .
$$
The error function, used in Statistics, is defined in the following way:
$$
\operatorname{erf}(x)=\frac{2}{\sqrt{\pi}} \int_0^x e^{-t^2} \mathrm{~d} t .
$$
Our previous argument, which led to equation (2.53), shows that the power series expansion of the error function, introduced in (2.54), is
$$
\operatorname{erf}(x)=\frac{2}{\sqrt{\pi}} \sum_{n=0}^{\infty}(-1)^n \frac{1}{n !} \frac{x^{2 n+1}}{2 n+1} .
$$
Notice that from Theorem $2.38$ it follows that the radius of convergence of the power series (2.55) is infinite.

金融代写|金融数值计算代写Market Risk, Numerical Analysis for Finance代考|GRA6513

金融数值计算代写

金融代写|金融数值计算代写市场风险,金融数值分析代考|二项式系列


所谓的二项式级数的作用是关键的。让我们回顾一下二项式公式(2.39)。如果$n \in \mathbb{N}$和$x \in \mathbb{R}$则:
$$
(1+x)^n=\sum_{k=0}^n\left(\begin{array}{l}
n \
k
\end{array}\right) x^k,
$$
其中二项式系数定义为:
$$
\left(\begin{array}{l}
n \
k
\end{array}\right)=\frac{n \cdot(n-1) \cdots \cdots(n-k+1)}{k !} .
$$
观察$(2.40)$的左边不要求分子是一个自然数。因此,如果$\alpha \in \mathbb{R}$和$n \in \mathbb{N}$,则广义二项式系数定义为:
$$
\left(\begin{array}{l}
\alpha \
n
\end{array}\right)=\frac{\alpha \cdot(\alpha-1) \cdots \cdots(\alpha-n+1)}{n !} .
$$
从(2.41)中可以推断出广义二项式系数的一个有用性质,然后用来在幂级数中展开函数$f(x)=(1+x)^\alpha$。对于任意的$\alpha \in \mathbb{R}$和任意的$n \in \mathbb{N}$,下面的等式成立:
$$
n\left(\begin{array}{l}
\alpha \
n
\end{array}\right)+(n+1)\left(\begin{array}{c}
\alpha \
n+1
\end{array}\right)=\alpha\left(\begin{array}{l}
\alpha \
n
\end{array}\right) .
$$
证明。本文从一个简单的计算得出:
$$
\begin{aligned}
n\left(\begin{array}{c}
\alpha \
n
\end{array}\right)+(n+1)\left(\begin{array}{c}
\alpha \
n+1
\end{array}\right) &=n\left(\begin{array}{c}
\alpha \
n
\end{array}\right)+(n+1) \frac{\alpha \cdot(\alpha-1) \cdots(\alpha-n)}{(n+1) !} \
&=n\left(\begin{array}{c}
\alpha \
n
\end{array}\right)+\frac{\alpha \cdot(\alpha-1) \cdots(\alpha-n)}{n !} \
&=n\left(\begin{array}{l}
\alpha \
n
\end{array}\right)+(\alpha-n) \frac{\alpha \cdot(\alpha-1) \cdots(\alpha-n+1)}{n !} \
&=n\left(\begin{array}{l}
\alpha \
n
\end{array}\right)+(\alpha-n)\left(\begin{array}{c}
\alpha \
n
\end{array}\right)=\alpha\left(\begin{array}{c}
\alpha \
n
\end{array}\right) .
\end{aligned}
$$

金融代写|金融数值计算代写市场风险,金融数值分析代考|错误函数


我们在这里举例说明如何处理函数的幂级数展开,这是概率论中非常重要的一个问题。在统计学中,处理以下定积分是基础:
$$
F(x)=\int_0^x e^{-t^2} \mathrm{~d} t .
$$积分(2.52)的主要问题是不可能用已知的初等函数[39]来表示它。另一方面,一些概率应用要求至少在数字上知道(2.52)中引入的函数的值。实现这一目标的一种方法是级数积分。使用指数函数的幂级数,可以写成:
$$
e^{-t^2}=\sum_{n=0}^{\infty}(-1)^n \frac{t^{2 n}}{n !} .
$$由于幂级数是一致收敛的,我们可以使用定理 $2.15$ 并将积分(2.52)转换为如下级数:
$$
\int_0^x e^{-t^2} \mathrm{~d} t=\sum_{n=0}^{\infty}(-1)^n \int_0^x \frac{t^{2 n}}{n !} \mathrm{d} t=\sum_{n=0}^{\infty}(-1)^n \frac{1}{n !} \frac{x^{2 n+1}}{2 n+1} .
$$
error函数,在统计学中使用,定义如下:
$$
\operatorname{erf}(x)=\frac{2}{\sqrt{\pi}} \int_0^x e^{-t^2} \mathrm{~d} t .
$$我们前面的参数(引出式(2.53))表明(2.54)中引入的误差函数的幂级数展开为
$$
\operatorname{erf}(x)=\frac{2}{\sqrt{\pi}} \sum_{n=0}^{\infty}(-1)^n \frac{1}{n !} \frac{x^{2 n+1}}{2 n+1} .
$$
注意定理 $2.38$ 由此可知,幂级数(2.55)的收敛半径是无穷大的

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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。

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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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