如果你也在 怎样代写概率论Probability theory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。

概率论是与概率有关的数学分支。虽然有几种不同的概率解释,但概率论以严格的数学方式处理这一概念,通过一套公理来表达它。

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

我们提供的概率论Probability theory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
数学代写|概率论代写Probability theory代考|MATHS2103

数学代写|概率论代写Probability theory代考|EXAMPLES OF RANDOM VARIABLES

Thus, above we fixed the probabilistic space ${\Omega, F, P}$ and defined a random variable $\xi=\xi(\omega)$ on it. For each random variable $\xi$ the distribution function
$$
F(x)=F_{\xi}(x)=P(\xi<x)
$$
is determined. As an example of the such function can be taken any function $F(x)$ that satisfies the following properties:
$$
0 \leq F(x) \leq 1
$$

$$
F(-\infty)=\lim {x \rightarrow-\infty}(x)=0, F(+\infty)=\lim {x \rightarrow \infty} F(x)=1
$$
$F(x)$ is a non-decreasing function;
$F(x)$ is left continuous at each point $x,-\infty<x<\infty$.
There are three types of distributions: discrete, absolutely continuous and singular. Discrete random variable $\xi$ is presented by some set (finite or countable) of its possible values
$$
-\infty<x_1<x_2<\cdots<x_n<\cdots<\infty
$$
and the corresponding set of probabilities
$$
p_n=P\left(\xi=x_n\right), n=1,2, \ldots
$$
These probabilities are non-negative and their sum equals 1 . The distribution functions of discrete random variables have jumps
$$
p_n=F\left(x_n+0\right)-F\left(x_n\right)
$$
at each point $x_n, n=1,2, \ldots$. The function $F(x)$ on any segment $\left(x_n, x_{n+1}\right)$ is constant and takes the value $p_1+p_2+\cdots+p_n$. To be precise it should be noted that the values of a discrete random variable may represent a sequence of points that are not necessarily limited in the left. For example, it may be a situation, when the values $\mathrm{x}{\mathrm{n}}$ form, say, a sequence of the numbers $0,-1,-2, \ldots$, tending to $-\infty$. In this case, $F(x)>0$ for any $x,-\infty{x \rightarrow-\infty} F(x)=0
$$

数学代写|概率论代写Probability theory代考|GENERATING FUNCTIONS AND THEIR PROPERTIES

For the discrete random variables considered before that take integer non-negative values, it is convenient to use the so-called generating functions. If $\xi$ takes values $0,1,2, \ldots$ with probabilities $p_1, p_2, p_3, \ldots$ then its generating function $P(s)$ at each point $s$ is defined as the mathematical expectation of a random variable $s^{\xi}$ i.e., random variable, which already takes on values of $s^k$ with probabilities $p_k, k=0,1,2, \ldots$. Thus for each fixed value of $s$ (usually limited to $s$ lying in the interval $[0,1]$ ) the corresponding generating function of a random variable $\xi$ is given as the sum
$$
P(s)=E s^{\xi}=\sum_k p_k s^k
$$
Obviously, for values $s \in[-1,1]$ the convergence of the series on the right-hand side of equality (3.1.1) is guaranteed. Later we will return to a more detailed discussion of the properties of generating functions. We first consider these functions for some discrete distributions.

We are dealing with a random variable $\xi \sim B(n, p)$. In this case, the generating function (we denote it by $P_n(s)$, taking into account one of the parameters of this distribution) is found as follows:
$$
\begin{aligned}
P_n(s) &=\sum_{m=0}^n C_n^m p^m(1-p)^{n-m} s^m \
&=\sum_{m=0}^n C_n^m(p s)^m(1-p)^{n-m}=\
&=(1-p+p s)^n
\end{aligned}
$$
A special case ( $n=1$ ) of relation (3.1.2) allows for a two-point random variable $\xi$ taking values 0 and 1 with probabilities $q=1-p$ and $p$ respectively to immediately find its generating function, which in this situation has the form
$$
P_1(s)=1-p+p s
$$
Note (and we will return to this relation) that from (3.1.2) and (3.1.3) it follows that
$$
P_n(s)=\left(P_1(s)\right)^n .
$$

数学代写|概率论代写Probability theory代考|MATHS2103

概率论代考

数学代写|概率论代写Probability theory代考|EXAMPLES OF RANDOM VARIABLES

因此,上面我们固定了概率空间哦,F,磷并定义了一个随机变量X=X(哦)在上面。对于每个随机变量X分布函数
F(X)=FX(X)=磷(X<X)
决心,决意,决定。作为此类函数的示例,可以采用任何函数F(X)满足以下性质:
0≤F(X)≤1

F(−∞)=林X→−∞(X)=0,F(+∞)=林X→∞F(X)=1
F(X)是非减函数;
F(X)在每个点保持连续X,−∞<X<∞.
分布有三种类型:离散的、绝对连续的和奇异的。离散随机变量X由其可能值的某个集合(有限或可数)表示
−∞<X1<X2<⋯<Xn<⋯<∞
和相应的一组概率
pn=磷(X=Xn),n=1,2,…
这些概率是非负的,它们的总和等于 1 。离散随机变量的分布函数有跳跃
pn=F(Xn+0)−F(Xn)
在每个点Xn,n=1,2,…. 功能F(X)在任何细分市场(Xn,Xn+1)是常数并取值p1+p2+⋯+pn. 确切地说,应该注意离散随机变量的值可以表示不一定限制在左侧的一系列点。例如,它可能是一种情况,当值Xn形成,比如说,一个数字序列0,−1,−2,…, 趋于−∞. 在这种情况下,F(X)>0对于任何X,−∞X→−∞F(X)=0$

数学代写|概率论代写Probability theory代考|GENERATING FUNCTIONS AND THEIR PROPERTIES

对于之前考虑的离散随机变量取整数非负值,使用所谓的生成函数是很方便的。如果 $\xi$ 取值 $0,1,2, \ldots$ 有概率 $p_1, p_2, p_3, \ldots$ 那么它的生成函数 $P(s)$ 在每个点 $s$ 定义 为随机变量的数学期望 $s^{\xi}$ 即,随机变量,它已经取值为 $s^k$ 有概率 $p_k, k=0,1,2, \ldots$ 因此对于每个固定值 $s$ (通常限于 $s$ 位于区间 $[0,1]$ ) 对应的随机变量生成函数 $\xi$ 作为总和给出
$$
P(s)=E s^{\xi}=\sum_k p_k s^k
$$
显然,对于价值观 $s \in[-1,1]$ 保证等式 (3.1.1) 右侧的级数收敛。稍后我们将返回对生成函数属性的更详细讨论。我们首先考虑一些离散分布的这些函数。 我们正在处理一个随机变量 $\xi \sim B(n, p)$. 在这种情况下,生成函数(我们将其表示为 $P_n(s)$ ,考虑到这个分布的一个参数) 发现如下:
$$
P_n(s)=\sum_{m=0}^n C_n^m p^m(1-p)^{n-m} s^m \quad=\sum_{m=0}^n C_n^m(p s)^m(1-p)^{n-m}==(1-p+p s)^n
$$
一种特殊情况 $(n=1)$ 的关系 (3.1.2) 允许两点随机变量 $\xi$ 以概率取值 0 和 $1 q=1-p$ 和 $p$ 分别立即找到它的生成函数,在这种情况下具有形式
$$
P_1(s)=1-p+p s
$$
注意 (我们将回到这个关系) 从 (3.1.2) 和 (3.1.3) 可以得出
$$
P_n(s)=\left(P_1(s)\right)^n .
$$

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