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- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
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统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Bestimmung aller effizienten Punkte bei zwei Zielfunktionen
Im bikriteriellen Fall (also für $p=2$ ) lassen sich alle effizienten Punkte mithilfe der parametrischen Optimierung bestimmen. Gegeben sei also das Problem
$\max \quad F(x)=\left(\begin{array}{l}F_1(x) \ F_2(x)\end{array}\right)=\left(\begin{array}{l}\left(c^1\right)^{\top} x \ \left(c^2\right)^{\top} x\end{array}\right)$
s.t. $A x=b$
$x \geq 0$.
Um das Problem zu lösen, nutzt man die Beziehung aus Satz $2.6$ und stellt ein lineares Optimierungsproblem mit der Zielfunktion $\left(\lambda_1 c^1+\lambda_2 c^2\right)^{\top} x$ und den Parametern $\lambda_1, \lambda_2>0$ auf. Da sich optimale Punkte bei Multiplikation der Zielfunktion mit einer positiven Zahl nicht ändern, lassen sich die beiden Parameter durch die Wahl
$$
t=\frac{\lambda_2}{\lambda_1+\lambda_2}
$$
zu einem Parameter reduzieren, und man betrachtet stattdessen die Zielfunktion $\left((1-t) c^1+t c^2\right)^{\top} x$ mit $t \in(0,1)$. Mit den Wahlen $c=c^1$ und $\gamma=c^2-c^1$ erhält man das Optimierungsproblem
$$
\begin{array}{rc}
\max & (c+t \gamma)^{\top} x \
\text { s.t. } & A x=b \
& x \geq 0
\end{array}
$$
mit parameterabhängiger Zielfunktion wie in Abschnitt 2.2.2. Um die Menge aller effizienten Punkte zu bestimmen, ist dieses lineare Optimierungsproblem für das Parameterintervall $T=(0,1)$ zu lösen.
Das Verfahren zur Bestimmung aller effizienten Punkte im Fall zweier Zielfunktionen ist in Algorithmus $2.7$ abgebildet. Es berechnet der Einfachheit halber Optimalpunkte für das abgeschlossene Intervall $T=[0,1]$, um mit dem Parameterwert $t=0$ starten zu können. Zur Bestimmung des Outputs werden allerdings nur die Parameter $t \in(0,1)$ genutzt. Weitere Details sowie eine Verallgemeinerung des Simplex-Algorithmus auf multikriterielle lineare Optimierungsprobleme findet $\operatorname{man}$ in [14].
统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Transportprobleme
Exemplarisch wurden Transportprobleme bereits in Beispiel $1.4$ vorgestellt. Obwohl sie als lineare Optimierungsprobleme prinzipiell mit dem Simplex-Algorithmus lösbar sind, besitzen sie eine spezielle Struktur, die es erlaubt, sie mit einem sogenannten primal-dualen Algorithmus zu behandeln. Diesen leiten wir im Folgenden her.
Unter einem Transportproblem verstehen wir das lineare Optimierungsproblem
$$
\begin{aligned}
P: \quad \min & \sum_{i=1}^m \sum_{j=1}^n c_{i j} x_{i j} \
\text { s.t. } \sum_{j=1}^n x_{i j}=a_i \quad \text { für } i=1, \ldots, m \
\sum_{i=1}^m x_{i j}=b_j \quad \text { für } j=1, \ldots, n \
x_{i j} \geq 0 \quad \text { für alle } i, j
\end{aligned}
$$
mit den Bezeichnungen
$a_i$ : Angebotsmenge in Angebotsort $A_i, i=1, \ldots, m$,
$b_j$ : Bedarfsmenge in Bedarfsort $B_j, j=1, \ldots, n$,
$c_{i j}$ : Kosten für den Transport einer Mengeneinheit von $A_i$ nach $B_j$,
$x_{i j}$ : Mengeneinheiten, die von $A_i$ nach $B_j$ transportiert werden.
Wir setzen dahei vorans, dass das Gesamtangehot. $a_{\text {tot }}:=\sum_{i=1}^m a_i$ mit dem Gesamtbedarf $b_{\text {tot }}:=\sum_{j-1}^n b_j$ übereinstimmt. Gilt stattdessen $a_{\text {tot }}>b_{\text {tot }}$ oder $a_{\text {tot }}<b_{\text {tot }}$, so kann man durch Einführung eines fiktiven Bedarfsortes $B_{n+1}$ mit der Bedarfsmenge $b_{n+1}=a_{\text {tot }}-b_{\text {tot }}$ beziehungsweise eines fiktiven Angebotsortes $A_{m+1}$ mit der Angebotsmenge $a_{m+1}=b_{\text {tot }}-a_{\text {tot }}$ stets einen Ausgleich erreichen. Die Transportkosten zu den fiktiven Orten setzt man auf null, wenn man nicht tatsächliche Einlagerungen oder externe Beschaffungen mit ihren entsprechenden Kosten modellieren möchte.
运筹学代考
统计代写|运筹学作业代写运筹学代考|Bestimmung aller effizienten Punkte bei zwei Zielfunktionen
我是bikriteriellen秋天(也叫für $p=2$)我是一个高效的地方。Gegeben sei also das Problem
$\max \quad F(x)=\left(\begin{array}{l}F_1(x) \ F_2(x)\end{array}\right)=\left(\begin{array}{l}\left(c^1\right)^{\top} x \ \left(c^2\right)^{\top} x\end{array}\right)$
s.t。$A x=b$
$x \geq 0$ .
Um das Problem zu lösen, nutzt man die Beziehung aus Satz $2.6$ und stellt ein lineares Optimierungsproblem mit der Zielfunktion $\left(\lambda_1 c^1+\lambda_2 c^2\right)^{\top} x$ und den Parametern $\lambda_1, \lambda_2>0$ auf。Da sich optimale Punkte bei乘法der Zielfunktion mit einer阳性Zahl nicht ändern, lassen siich die beiden参数durch die Wahl
$$
t=\frac{\lambda_2}{\lambda_1+\lambda_2}
$$
Zielfunktion参数reduzieren, und man betrachtet stattdessen die Zielfunktion $\left((1-t) c^1+t c^2\right)^{\top} x$ mit $t \in(0,1)$。Mit den Wahlen $c=c^1$ und $\gamma=c^2-c^1$ erhält man das Optimierungsproblem
$$
\begin{array}{rc}
\max & (c+t \gamma)^{\top} x \
\text { s.t. } & A x=b \
& x \geq 0
\end{array}
$$
Mit parameterabhängiger Zielfunktion wie in Abschnitt 2.2.2。Um die Menge aller effective Punkte zu bestimen, ist dieses lineare Optimierungsproblem für das Parameterintervall $T=(0,1)$ zu lösen.
算法里的算法$2.7$ abgebildet。Es berechnet der Einfachheit halber Optimalpunkte für das abgeschlose Intervall $T=[0,1]$, um mit dem参数$t=0$ starten zu können。Zur Bestimmung des输出变径参数$t \in(0,1)$ genutzt。在[14]中，简化算法和多kriterielle线的详细信息是优化问题搜索det $\operatorname{man}$。
统计代写|运筹学作业代写operational research代考| transportproblem
Beispiel的贝雷特运输问题范例$1.4$ vorgestellt。Obwohl的线性是优化问题的简单算法lösbar sind，它是一个简单的算法，它是一个简单的算法，它是一个简单的算法。
Unter einem Transportproblem verstehen wir das lineare Optimierungsproblem
$$
\begin{aligned}
P: \quad \min & \sum_{i=1}^m \sum_{j=1}^n c_{i j} x_{i j} \
\text { s.t. } \sum_{j=1}^n x_{i j}=a_i \quad \text { für } i=1, \ldots, m \
\sum_{i=1}^m x_{i j}=b_j \quad \text { für } j=1, \ldots, n \
x_{i j} \geq 0 \quad \text { für alle } i, j
\end{aligned}
$$
mit den Bezeichnungen
$a_i$: Bedarfsmenge in angebsort $A_i, i=1, \ldots, m$，
$b_j$: Bedarfsmenge in Bedarfsort $B_j, j=1, \ldots, n$，
$c_{i j}$: Kosten für den Transport einer Mengeneinheit von $A_i$ nach $B_j$，
$x_{i j}$: Mengeneinheiten, die von $A_i$ nach $B_j$ transportiert werden。
Wir setzen dahehevorans, dass das Gesamtangehot。$a_{\text {tot }}:=\sum_{i=1}^m a_i$ mit dem Gesamtbedarf $b_{\text {tot }}:=\sum_{j-1}^n b_j$ übereinstimmt。Gilt stattdessen $a_{\text {tot }}>b_{\text {tot }}$ oder $a_{\text {tot }}<b_{\text {tot }}$, so kann man durch Einführung eines fiktiven Bedarfsortes $B_{n+1}$ mit der Bedarfsmenge $b_{n+1}=a_{\text {tot }}-b_{\text {tot }}$ beziehungsweise eines fiktiven Angebotsortes $A_{m+1}$ mit der Angebotsmenge $a_{m+1}=b_{\text {tot }}-a_{\text {tot }}$ stets einen Ausgleich erreichen。[中文]:德国交通工具，德国交通工具，德国交通工具tatsächliche德国交通工具，德国交通工具möchte.
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。
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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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