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概率涉及预测未来事件的可能性，而统计涉及对过去事件频率的分析。概率论主要是数学的一个理论分支，它研究数学定义的后果。

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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等楖率论
• 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

统计代写|概率与统计作业代写Probability and Statistics代考|Convenience Sampling

Convenience sampling collects only units from the population that can be easily obtained, such as the top layer of a pallet of boxes or trays with vials or the first cavity in a multi-cavity molding process. This may provide a biased sample, as it represents only one small part or time window of the whole processing window for a batch of products. The term bias indicates that we obtain the value of interest with a systematic mistake: we study bias in more detail later in this chapter. Convenience sampling is often justified by using the argument of population homogeneity. ${ }^8$ This insinuates that either the population units are not truly different or the process produces the population of units in random order. Under these assumptions it is indeed irrelevant which set of units is collected, but these assumptions seem to contradict the need for sampling in the first place and are hardly ever justified.

Haphazard sampling is often believed to be an excellent way of collecting samples, because it gives a feeling or the impression that each unit was collected completely at random. ${ }^9$ This way of sampling is best described by an example. If one stands in a library in front of a bookshelf and one is asked to collect an arbitrary book, then “just picking one” would be a haphazard sample. However, in practice it turns out that this procedure typically collects books in the center of the bookshelf and typically books that are larger or thicker. This is usually not what people feel or believe when they try to take an arbitrary book. Hence despite the feeling of randomness when performing haphazard sampling, often the resulting sample is not truly random. Another example is that human beings have the tendency to choose smaller digits when they are asked to choose digits from 1 to 6 (Towse et al. 2014).

统计代写|概率与统计作业代写Probability and Statistics代考|Purposive Sampling

Purposive sampling or judgmental sampling tries to sample units for a specific purpose. This means that the collection of units is focused on one or more particular characteristics and hence it implies that only units that are more alike are sampled. In epidemiological research ${ }^{10}$ purposive sampling can be very practical, since it may be used to exclude subjects with high risks for unrelated diseases. In clinical trials ${ }^{11}$ inclusion (e.g., participants older than 65 years) and exclusion (e.g., no pregnant women) criteria are explicitly applied to make sure a sample has specific characteristics. This way of sampling is strongly related to the definition of the population, since deliberately excluding units from the sample is analogous to limiting the population of interest. Thus purposive sampling may be useful, but it is limited since it does not allow us in general to make statements about the whole population, and at best only about a limited part of the population (although we may not be sure either). In other words, it does most likely produce a biased sample with respect to the complete population.

All the sampling methods discussed above have the risk that some units are much more likely to be included in the sample than others, which can make statistics computed on the sample data bad estimates for the population parameters of interest. Even worse: with non-representative sampling some units are not only more likely to be included in the sample, we also do not actually know how likely units were included. Hence, even if we wanted to, we could not control for these systematic differences between units. When performing representative sampling we sample units in such a way that we do know how likely units are to be included in the sample (even if they will be different from unit to unit).

概率与统计作业代考

统计代写|概率与统计作业代写概率与统计代考|便利抽样

便利性抽样只从容易获得的群体中收集单元，如托盘盒或带小瓶的托盘的顶层或多腔成型过程中的第一腔。这可能会提供一个有偏差的样本，因为它只代表一个批次产品的整个加工窗口的一小部分或时间窗口。术语偏差表明，我们通过系统性错误获得了兴趣的价值:我们将在本章后面更详细地研究偏差。方便抽样通常是用种群同质性的论点来证明的。${ }^8$这暗示要么种群单位不是真正不同的，要么这个过程产生随机顺序的种群单位。在这些假设下，收集哪组单元的确是无关紧要的，但这些假设似乎首先就与抽样的需要相矛盾，而且几乎没有任何理由

随机抽样通常被认为是一种极好的收集样本的方法，因为它给人一种感觉或印象，即每个单位都是完全随机收集的。${ }^9$这种抽样方式最好用一个例子来描述。如果一个人站在图书馆的书架前，被要求随意挑选一本书，那么“只挑一本”就是一个随机样本。然而，在实际操作中，这个过程通常会把书收集在书架的中央，而且通常是更大或更厚的书。这通常不是人们的感受或相信，当他们试图选择一本任意的书。因此，尽管在执行随机抽样时有随机性的感觉，但通常得到的样本并不是真正的随机。另一个例子是，当被要求从1到6中选择数字时，人类倾向于选择较小的数字(Towse et al. 2014)

统计代写|概率与统计作业代写概率与统计代考|目的抽样

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目的性抽样或判断抽样试图为特定目的对单位进行抽样。这意味着单元的集合集中在一个或多个特定的特征上，因此它意味着只有更相似的单元才被采样。在流行病学研究中${ }^{10}$有目的的抽样可以非常实用，因为它可以用来排除患不相关疾病的高风险受试者。在临床试验中${ }^{11}$纳入(例如，参与者年龄大于65岁)和排除(例如，没有孕妇)标准被明确应用，以确保样本具有特定的特征。这种抽样方式与总体的定义密切相关，因为有意地从样本中排除单元类似于限制感兴趣的总体。因此，目的性抽样可能是有用的，但它是有限的，因为它不能让我们总体上对整个人口作出说明，最多只能对人口中的有限部分作出说明(尽管我们也可能不确定)。换句话说，相对于整个总体，它很可能产生一个有偏见的样本

以上讨论的所有抽样方法都存在这样的风险，即某些单位比其他单位更有可能被包含在样本中，这可能使基于样本数据计算的统计数据对感兴趣的总体参数的估计不准确。更糟糕的是:在非代表性抽样中，一些单位不仅更有可能被包含在样本中，我们也不知道单位被包含的可能性有多大。因此，即使我们想要控制，我们也无法控制这些单位之间的系统差异。在进行代表性抽样时，我们以这样一种方式对单元进行抽样，即我们确实知道单元被包含在样本中的可能性有多大(即使它们在每个单元之间是不同的)

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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。

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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