如果你也在 怎样代写光学Optics这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

光学是研究光的行为和属性的物理学分支，包括它与物质的相互作用以及使用或探测它的仪器的构造。光学通常描述可见光、紫外光和红外光的行为。

assignmentutor-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写光学Optics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。我们的专家在代写光学Optics代写方面经验极为丰富，各种代写光学Optics相关的作业也就用不着说。

我们提供的光学Optics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

物理代写|光学代写Optics代考|Chi-square test

We know that a value of $\chi_{\text {red }}^{2}$ significantly greater than one implies that the fit-function is likely to be inconsistent with the data. However, we’d prefer to make a quantitative statement about the probability that the fit-function is consistent with the data based on the actual value of $\chi_{\text {red }}^{2}$. Under the assumption that the errors are Gaussian, and assuming our fit function is correct, it’s possible to construct a function $P_{\chi}(X, v)$ that will tell us the probability of getting a value of $\chi_{\text {red }}^{2}$ greater than or equal to $X$ due to random-error fluctuations alone. $P_{\chi}(X, v)$ takes both the value $X$ of the reduced chi-square and the number of degrees of freedom $v=N-m$. Finding the probability $P_{\chi}(X, v)$ based on the $\chi_{\text {red }}^{2}$ and $v$ for a particular fit to 102 data points is known as applying the chi-square test. For example, if we perform a two-parameter fit and find that the value of the reduced chi-squared is $1.243$, then $P_{\chi}(1.243,100)=0.05$. The result of this chi-square test is that there is only a $5 \%$ chance that the fit-function is consistent with the data.

The calculation of $P_{X}(X, v)$ is described in statistics books and the values are tabulated. For example, you can use Table C.4 in Bevington (2003). (Online calculators also exist but make sure you find the right one.) To use a chi-square test table, you’ll need the number of degrees of freedom, $v=N-m$ and the value of $\chi_{\text {red }}^{2}$. The table will then give $P_{\chi}(X, v) .^{11}$
So far we’ve mostly concentrated on $\chi_{\text {red }}^{2}$ values above one because these indicate that the fit is too far from the data points. If your $\chi_{\text {red }}^{2}$ is significantly less than one, it generally indicates that you’ve over-estimated your errors. Your fit is “too good” given the uncertainties you’re assigning. This doesn’t serve to rule out your model but indicates that your data is not varying as much as one would assume given the assigned uncertainties.

物理代写|光学代写Optics代考|Finding the Uncertainty in the Fit Parameters

Since the underlying data $\left(x_{i}, y_{i}\right)$ have uncertainties, the best-fit values $\left(a_{1}^{\prime}, a_{2}^{\prime}, \ldots a_{m}^{\prime}\right)$ of the parameters will have corresponding uncertainties $\left(\Delta a_{i}^{\prime}, \Delta a_{2}^{\prime}, \ldots a_{m}^{\prime}\right)$. To estimate the uncertainty in the fit parameters, we need the chi-square, Eq. (2.12), rather than the reduced chi-square. A plot of $\chi^{2}$ versus any one of the parameters $a_{i}$ while fixing the rest at their best-fit values should always show a minimum at the best-fit point, $a_{i}^{\prime}$. This is the overall minimum of the chi-square surface and the minimum value is $\chi_{\min }^{2}=\chi^{2}\left(a_{1}^{\prime}, a_{2}^{\prime} \ldots a_{m}^{\prime}\right)$ at this point. The uncertainty in $a_{i}$ is the amount by which you must vary $a_{i}$ from its best fit value in order for the $\chi^{2}$ to increase by one. Figure $2.15$ shows an example of this. The upper panel shows the chi-square surface corresponding to a two-parameter, straightline fit similar to the fit shown in Figure 2.14. The dashed white contour in the upper panel indicates the locations $\left(a_{1}, a_{2}\right)$ at which $\chi^{2}\left(a_{1}, a_{2}\right)=\chi_{\text {min }}^{2}+1$. In other words, the contour shows the distance from the minimum at which the chi-square has risen by 1 . The horizontal distance from the minimum to the contour is the uncertainty $\Delta a_{1}^{\prime}$ in the best fit value $a_{1}^{\prime}$. Similarly, $\Delta a_{2}^{\prime}$ is the vertical distance from the minimum to the contour. The lower panel shows the cut along the long-dashed, horizontal line that corresponds to allowing $a_{1}$ to vary while keeping $a_{2}$ at its best-fit value, $a_{2}^{\prime}$. The cut shows the minimum chi-square at the best fit values of the parameters and the corresponding uncertainty $\Delta a_{1}^{\prime}$ is easy to read directly from the graph.

As demonstrated by Figure 2.15b, it’s not necessary to calculate the full chi-square surface to find the uncertainties. One only needs to calculate the chi-square cuts. Generating these cuts is a fairly easy way of obtaining the uncertainty in the parameters. It’s a good way to get a handle on fitting uncertainties, especially to begin with. However, if you do a lot of fitting, generating chi-square cuts soon gets old. Since the cuts are through a minimum of the chi-square surface, they can almost always be approximated by tangent parabolas. The uncertainties in the fit parameters are then estimated by calculating where these tangent parabolas have increased by 1 . The tangent parabolas can be found from the curvature of the chi-square cuts at the minimum. Some fit routines will use this information to estimate the uncertainties in the parameters for you. Other fit routines may return the curvature of the cuts at the minimum or some related quantity from which you can find the parameter uncertainties. The code in Appendix B.3 shows an example how to make a direct estimate of the parameter uncertainties based on information about the chi-square curvature.

光学代考

物理代写|光学代写Optics代考|Chi-square test

我们知道一个值H红色的 2显着大于 1 意味着拟合函数可能与数据不一致。但是，我们更愿意根据实际值对拟合函数与数据一致的概率做出定量陈述H红色的 2. 假设误差是高斯的，并且假设我们的拟合函数是正确的，则可以构造一个函数磷H(X,在)这将告诉我们获得价值的概率H红色的 2大于或等于X仅由于随机误差波动。磷H(X,在)既取值X的减少卡方和自由度的数量在=ñ−米. 寻找概率磷H(X,在)基于H红色的 2和在对 102 个数据点的特定拟合称为应用卡方检验。例如，如果我们执行一个双参数拟合并发现减少的卡方的值是1.243， 然后磷H(1.243,100)=0.05. 这个卡方检验的结果是只有一个5%拟合函数与数据一致的可能性。

的计算磷X(X,在)在统计书籍中进行了描述，并将值制成表格。例如，您可以使用 Bevington (2003) 中的表 C.4。（在线计算器也存在，但请确保您找到正确的。）要使用卡方检验表，您需要自由度数，在=ñ−米和价值H红色的 2. 然后该表将给出磷H(X,在).11
到目前为止，我们主要集中在H红色的 2大于 1 的值，因为这些表明拟合距离数据点太远。如果你的H红色的 2明显小于一，这通常表明您高估了自己的错误。考虑到您分配的不确定性，您的适合度“太好了”。这并不能排除您的模型，但表明您的数据没有像人们假设的那样变化，因为指定的不确定性。

物理代写|光学代写Optics代考|Finding the Uncertainty in the Fit Parameters

由于基础数据(X一世,是一世)有不确定性，最佳拟合值(一个1′,一个2′,…一个米′)的参数将具有相应的不确定性(D一个一世′,D一个2′,…一个米′). 为了估计拟合参数的不确定性，我们需要卡方方程。（2.12），而不是减少卡方。一个情节H2与任何一个参数一个一世而将其余部分固定在最佳拟合值时，应始终在最佳拟合点处显示最小值，一个一世′. 这是卡方曲面的整体最小值，最小值为H分钟2=H2(一个1′,一个2′…一个米′)在此刻。中的不确定性一个一世是你必须改变的数量一个一世从其最佳拟合值，以H2增加一。数字2.15显示了一个例子。上图显示了与图 2.14 中所示的拟合相似的两参数直线拟合对应的卡方曲面。上面板中的白色虚线轮廓表示位置(一个1,一个2)在哪个H2(一个1,一个2)=H分钟 2+1. 换句话说，等高线显示了距卡方上升 1 的最小值的距离。从最小值到轮廓的水平距离是不确定性D一个1′在最佳拟合值一个1′. 相似地，D一个2′是从最小值到轮廓的垂直距离。下面的面板显示了沿长虚线水平线的切割，对应于允许一个1变化的同时保持一个2以其最佳拟合值，一个2′. 切割显示了参数最佳拟合值处的最小卡方和相应的不确定性D一个1′很容易直接从图表中读取。

如图 2.15b 所示，没有必要计算完整的卡方曲面来找出不确定性。只需要计算卡方切割。生成这些切割是获得参数不确定性的一种相当简单的方法。这是处理拟合不确定性的好方法，尤其是在开始时。但是，如果您进行大量拟合，生成卡方切割很快就会过时。由于切口穿过卡方曲面的最小值，因此它们几乎总是可以用切线抛物线来近似。然后通过计算这些切线抛物线增加 1 的位置来估计拟合参数中的不确定性。切线抛物线可以从最小的卡方切割的曲率中找到。一些拟合例程将使用此信息为您估计参数中的不确定性。其他拟合例程可能会返回最小或某个相关量的切割曲率，您可以从中找到参数不确定性。附录 B.3 中的代码显示了如何根据卡方曲率信息直接估计参数不确定性的示例。

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