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经济学是研究稀缺性及其对资源的使用、商品和服务的生产、生产和福利的长期增长的影响，以及对社会至关重要的其他大量复杂问题的研究。
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- 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|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Prediction
A major topic within the discipline that has come to be known as “Data Science” is called “Predictive Modeling,” which concerns the use of non-linear (and therefore realistic) regression models. Such models include neural networks, random forests, decision trees, and LOESS. In predictive modeling, your aim is to predict a $Y$, for example, the “Yes/ $\mathrm{No}^{\prime \prime}$ outcome of “will this customer repay the loan,” as a function of various $X$ variables such as $X_1=$ age, $X_2=$ income, $X_3=$ assets, $X_4=$ debt, $X_5=$ credit history, $\ldots, X_k=$ # of children. The goal is to come up with a function $f\left(x_1, \ldots, x_k\right)$ that is as close as possible to $Y \mid X_1=x_1, \ldots, X_k=x_k$.
In theory, the correct solution is to choose $f\left(x_1, \ldots, x_k\right)$ to be the expected value of the conditional distribution of $Y \mid X_1=x_1, \ldots, X_k=x_{k^k}$. It is a mathematical theorem that, if
$$
f\left(x_1, \ldots, x_k\right)=\mathrm{E}\left(Y \mid X_1=x_1, \ldots, X_k=x_k\right),
$$
then $\mathrm{E}\left{Y-f\left(X_1, \ldots, X_k\right)\right}^2$ is a minimum. Thus the best predictor of $Y$, in the sense of minimizing the average squared deviation from the predictor, is the conditional mean function $f\left(x_1, \ldots, x_k\right)$, which is almost always a non-linear function of $x_1, \ldots, x_k$.
The proof of this theorem is given below the following example.
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Predicting Loan Repayment
Suppose you are a loan officer. A person comes to your office presenting $X_1=31$ years old, $X_2=\$ 60 \mathrm{~K}$ income, $X_3=\$ 0$ assets, $X_4=\$ 100 \mathrm{~K}$ debt, $X_5=500$ credit score, …, and $X_k=2$ children. This person wants a loan. You would like to know whether she or he will be able to repay the loan $(Y=1)$ or not $(Y=0)$. Then your best prediction of $Y$ is $\mathrm{E}\left(Y \mid X_1=31, \ldots, X_k=2\right)$, which is the average of all potentially observable $Y$ ‘s for people with exactly the same characteristics as this person.
If there were many people who might apply for the loan who shared these exact characteristics, and whose loan-repaying outcomes ( 0 ‘s of 1’s) were observed, then you could appeal to the Law of Large numbers, getting a good estimate of $\mathrm{E}\left(Y \mid X_1=31, \ldots, X_k=2\right)$ by averaging the $Y$ values (in this case the $Y$ values are 0 ‘s and $1^{\prime}$ s) for this group of people.
The problem with this solution is that there might not be anyone else in the whole world with exactly this same profile ( $X_1=31$ years old, $X_2=\$ 60 \mathrm{~K}$ income, $X_3=\$ 0$ assets, $X_4=\$ 100 \mathrm{~K}$ debt, $X_5=500$ credit score, …, $X_k=2$ children). So, while the solution is simple, in theory, you have to use some special methods to estimate $f\left(x_1, \ldots, x_k\right)$. Logistic regression, discussed in Chapter 13 , is one such method. Neural networks and regression trees are other (more flexible) methods; these are discussed in Chapters 17 and $18 .$
Putting aside the issue of how to estimate $f\left(x_1, \ldots, x_k\right)=\mathrm{E}\left(Y \mid X_1=x_1, \ldots, X_k=x_k\right)$, how do you know that $f\left(x_1, \ldots, x_k\right)$ actually is the best predictor of $Y$ ? The answer lies in the famous “Law of Total Expectation,” which is actually a mathematical theorem, not just a mild suggestion or ugly rule of thumb.
Law of Total Expectation
Suppose $(V, W)$ are random variables. Let $\mathrm{E}(W \mid V=v)=f(v)$. Then
$$
\mathrm{E}(W)=\mathrm{E}_V{f(V)}
$$
In simple, informal words, the Law of Total Expectation states that “the (weighted) average of the within-group averages is equal to the global average.”
It bears repeating that the best way to understand abstract concepts is by using simulation because you can attach actual numbers to everything.
回归分析代写
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Prediction
该学科中的一个主要主题已被称为”数据科学”，称为”预测建模”，它涉及非线性 (因此是现实的) 回归模型的使用。此类模型包括神经网络、随机森林、决策树和 LOESS。在预测建模中，您的目标是预测 $Y$ ，例如， “是 $/ \mathrm{No}^{\prime \prime \prime}$ “该客户是否会偿还贷款“的结果，作为各种函数的函数 $X$ 变量如 $X_1=$ 年龄， $X_2=$ 收入， $X_3=$ 资产， $X_4=$ 债务， $X_5=$ 信用记录， $\ldots, X_k=$ # 孩子的。目标是想出一个功能 $f\left(x_1, \ldots, x_k\right)$ 尽可能接近 $Y \mid X_1=x_1, \ldots, X_k=x_k$. 理论上，正确的解决方案是选择 $f\left(x_1, \ldots, x_k\right)$ 是条件分布的期望值 $Y \mid X_1=x_1, \ldots, X_k=x_k k$ 这是一个数学定理，如果
$$
f\left(x_1, \ldots, x_k\right)=\mathrm{E}\left(Y \mid X_1=x_1, \ldots, X_k=x_k\right),
$$
然后 \1eft 的分隔符缺失或无法识别 是最小值。因此最好的预测器 $Y$ ，在最小化与预测变量的平均平方偏差的意义上，是条件均值函数 $f\left(x_1, \ldots, x_k\right) ，$ 这几乎总是一个非线性函数 $x_1, \ldots, x_k$. 下面的例子给出了这个定理的证明。
统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Predicting Loan Repayment
假设你是一名信贷员。一个人来到你的办公室展示 $X_1=31$ 岁， $X_2=\$ 60 \mathrm{~K}$ 收入， $X_3=\$ 0$ 资产， $X_4=\$ 100 \mathrm{~K}$ 债务， $X_5=500$ 信用评分， ……，和 $X_k=2$ 孩 子们。这个人想要伩款。您想知道她或他是否能够偿还信款 $(Y=1)$ 或不 $(Y=0)$. 那么你最好的预测 $Y$ 是 $\mathrm{E}\left(Y \mid X_1=31, \ldots, X_k=2\right)$ ，这是所有潜在可观察到 的平均值 $Y$ 是针对与此人具有完全相同特征的人。
如果有很多可能申请帒款的人具有这些确切的特征，并且观察到他们的贷款偿还结果（0的 1)，那么你可以诉诸大数定律，得到一个很好的估计 $\mathrm{E}\left(Y \mid X_1=31, \ldots, X_k=2\right)$ 通过平均 $Y$ 值（在这种情况下 $Y$ 值为 0 和 $\left.1^{\prime} \mathrm{s}\right)$ 对于这群人。
此解决方案的问题在于，全世界可能没有其他人具有完全相同的配置文件 $\left(X_1=31\right.$ 岁， $X_2=\$ 60 \mathrm{~K}$ 收入， $X_3=\$ 0$ 资产， $X_4=\$ 100 \mathrm{~K}$ 债务， $X_5=500$ 信用 评分，…..， $X_k=2$ 孩子们) 。所以，虽然解决方案很简单，但理论上你必须使用一些特殊的方法来估计 $f\left(x_1, \ldots, x_k\right)$. 第 13 章中讨论的逻辑回归就是这样一种 方法。神经网络和回归树是其他（更灵活) 的方法；这些将在第 17 章和 18 .
抛开如何估算的问题 $f\left(x_1, \ldots, x_k\right)=\mathrm{E}\left(Y \mid X_1=x_1, \ldots, X_k=x_k\right)$ ，你怎么知道 $f\left(x_1, \ldots, x_k\right)$ 实际上是最好的预测器 $Y ?$ 答案在于著名的“总期望定律”，它实 际上是一个数学定理，而不仅仅是一个温和的建议或丑陃的经验法则。
总期望定侓
假设 $(V, W)$ 是随机变量。让 $\mathrm{E}(W \mid V=v)=f(v)$. 然后
$$
\mathrm{E}(W)=\mathrm{E}_V f(V)
$$
简而言之，总期望定律指出“组内平均值的（加权）平均值等于全球平均值”。
值得重申的是，理解抽象概念的最佳方法是使用模拟，因为您可以将实际数字附加到所有事物上。
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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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