统计代写|随机分析作业代写stochastic analysis代写|MATS352

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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|随机分析作业代写stochastic analysis代写|MATS352

统计代写|随机分析作业代写stochastic analysis代写|Other features at equilibrium

For a given admissible discipline $\Phi$, the sequence $S^{\Phi}$ therefore provides more information on the steady-state of the system than the workload $W$. Let us show how this information can be used to deduce from this, other characteristics of the system at equilibrium, such as congestion and waiting time.

Let us denote $\left(X_{n}^{\Phi}, n \in \mathbf{N}\right)$ the sequence counting for any $n \in \mathbf{N}$ the number of customers found in the system by $C_{n}$, starting from the initial profile $S^{\Phi}$. Under these conditions, the sequence of the profiles found by the successive customers upon arrival is stationary and equals $\left(S^{\Phi} \circ \theta^{n}, n \in \mathbf{N}\right)$. In particular, the customer $C_{n}$ finds a service profile $S^{\Phi} \circ \theta^{n}$ upon arrival, and therefore
$$
X_{n}^{\Phi}=N\left(S^{\Phi} \circ \theta^{n}\right)=N\left(S^{\Phi}\right) \circ \theta^{n} \text { a.s. for any } n \in \mathbf{N},
$$
where $N(.)$ is the number of non-zero coordinates of the sequence (see A.3). This means that $\left(X_{n}^{\Phi}, n \in \mathrm{N}\right)$ is stationary and that a stationary congestion exists, given by $X^{\Phi}=N\left(S^{\Phi}\right)^{n}$

We can apply the same arguments to show the existence of a waiting time at equilibrium, using the service profile. Let us denote $\mathrm{TA}{n}^{\Phi}$ as the waiting time of the customer $C{n}$ before entering service under the admissible discipline $\Phi$ (let us recall that for $\left.\Phi=\mathrm{FIFO}, \mathrm{TA}{n}^{\Phi}=W{n}\right)$

统计代写|随机分析作业代写stochastic analysis代写|optimality of FIFO

Let us consider a GI/GI/1 queue where $\lambda, \mu$, and $\rho$ denote the usual parameters. In addition to the common hypotheses, we assume that the sequences of inter-arrivals and service times are identically distributed and are independent of each other. We assume again that the stability condition [4.3] holds. We denote again for any $n, \mathrm{TA}{n}$, the waiting time of $C{n}$ before reaching the server, $\mathrm{Ts}{n}=\mathrm{TA}{n}+\sigma \circ \theta^{n}$ the sojourn time of $C_{n}$ and $T_{n}^{\prime}=T_{n}+\mathrm{Ts}{n}$, the departure time of $C{n}$. Subsequently, we emphasize the dependence on the service discipline whenever necessary by adding exponents FIFO and $\Psi$ to the various parameters. In particular, we know that a stationary waiting time $\mathrm{TA}^{\mathrm{FIFO}}$ (respectively $\mathrm{TA}^{\Psi}$ ) and a stationary sojourn time Ts $^{\mathrm{FIFO}}$ (respectively Ts $^{\Psi}$ ) exist under FIFO (respectively, $\Psi$ ).

THEOREM 4.10.- For any convex function $g: \mathbf{R} \rightarrow \mathbf{R}$ and any admissible discipline $\Psi$ non-preemptive and independent on the service times,
$$
\mathbf{E}\left[g\left(\operatorname{Ts}^{\mathrm{FFO}}\right)\right] \leq \mathbf{E}\left[g\left(\operatorname{Ts}^{\Psi}\right)\right]
$$
NOTE.- The FIFO discipline is thus optimal for the sojourn time among all the acceptable disciplines non-preemptive and independent of service times.

随机分析代考

统计代写|随机分析作业代写stochastic analysis代写|Other features at equilibrium

对于给定的可接受学科 $\Phi$ ，序列 $S^{\Phi}$ 因此提供了比工作负载更多的系统稳态信息 $W$. 让我们展示如何使用这些信息来推断平衡时系统的其他特征，例如拥塞和等待时间。
让我们表示 $\left(X_{n}^{\Phi}, n \in \mathbf{N}\right)$ 任何的序列计数 $n \in \mathbf{N}$ 在系统中找到的客户数量 $C_{n}$ ，从初始配置文件开始 $S^{\Phi}$. 在这些条件下，连续客户在到达时找到的配置文件的顺序是固定的，并且等于 $\left(S^{\Phi} \circ \theta^{n}, n \in \mathbf{N}\right)$. 特别是，客户 $C_{n}$ 亘找服务配置文件 $S^{\Phi} \circ \theta^{n}$ 抵达时，因此
$$
X_{n}^{\Phi}=N\left(S^{\Phi} \circ \theta^{n}\right)=N\left(S^{\Phi}\right) \circ \theta^{n} \text { a.s. for any } n \in \mathbf{N},
$$
在哪里 $N(.)$ 是序列的非零坐标数（见 A.3) 。这意味着 $\left(X_{n}^{\Phi}, n \in \mathrm{N}\right.$ )是静止的并且存在静止的拥塞，由下式给出 $X^{\Phi}=N\left(S^{\Phi}\right)^{n}$
䖸们可以使用服务配置文件应用相同的论点来证明平衡时存在等待时间。让我们表示 $\mathrm{TA} n^{\Phi}$ 作为客户的等待时间 $\mathrm{C}$ 在根据可接受的纪律进入服务之前 $\Phi$ (让我们回想一下，对于 $\Phi=$ FIFO, $\left.\mathrm{TA} n^{\Phi}=W n\right)$

统计代写|随机分析作业代写stochastic analysis代写|optimality of FIFO

让我们考虑一个 $\mathrm{GI} / \mathrm{GI} / 1$ 队列，其中 $\lambda, \mu$ ，和 $\rho$ 表示常用参数。除了常见的假设之外，我们假设到达间隔和服务时间的序列是相同分布的并且彼此独立。我们再次假设稳定性条件[4.3]成立。我们再次表示任何 $n, \mathrm{TA} n$, 等待时间 $C n$ 在到达服务器之前， $\mathrm{Ts} n=\mathrm{TA} n+\sigma \circ \theta^{n}$ 逗留时间 $C_{n}$ 和 $T_{n}^{\prime}=T_{n}+\mathrm{Ts} n$, 出发时间 $C n$. 随后，我们在必要时通过添加指数 FIFO 和 $\Psi$ 到各种参数。特别是，我们知道一个固定的等待时间 $\mathrm{TA}{ }^{\mathrm{FIFO}}$ (分别 $\mathrm{TA}{ }^{\Psi}$ ) 和一个固定的逗留时间 $\mathrm{Ts}^{\mathrm{FIFO}}$ (分别为 $\mathrm{Ts}$ I ) 存在于先进先出 (分别， $\Psi$ ).
定理 4.10.- 对于任何凸函数 $g: \mathbf{R} \rightarrow \mathbf{R}$ 和任何可接受的纪律 $\Psi$ 非抢占式且独立于服务时间，
$$
\mathbf{E}\left[g\left(\operatorname{Ts}^{\mathrm{FFO}}\right)\right] \leq \mathbf{E}\left[g\left(\operatorname{Ts}^{\Psi}\right)\right]
$$
注意：FIFO 规则因此对于所有可接受的规则中的逗留时间是最佳的，非抢占式且独立于服务时间。

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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。

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。

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