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微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。
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- (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
经济代写|微观经济学作业代写Microeconomics代考|Construction of a Graph
A graph is a visual representation of the relationship between two variables. The table in Figure 1 is a hypothetical illustration showing the relationship between income and consumption for the economy as a whole. Without even studying economics, we would logically expect that people would buy more goods and services when their incomes go up. Thus, it is not surprising to find in the table that total consumption in the economy increases as total income increases.
The information in the table is expressed graphically in Figure 1. Here is how it is done: We want to show visually how consumption changes as income changes. We
therefore represent income on the horizontal axis of the graph and consumption on the vertical axis.
Now we arrange the vertical and horizontal scales of the graph to reflect the ranges of values of consumption and income and mark the scales in convenient increments. As you can see, the values marked on the scales cover all the values in the table. The increments on both scales are $\$ 100$.
Because the graph has two dimensions, each point within it represents an income value and its associated consumption value. To find a point that represents one of the five income-consumption combinations in the table in Figure 1, we draw straight lines from the appropriate values on the vertical and horizontal axes. For example, to plot point $c$ (the $\$ 200$ income- $\$ 150$ consumption point), we draw straight lines up from the horizontal (income) axis at $\$ 200$ and across from the vertical (consumption) axis at $\$ 150$. These lines intersect at point $c$, which represents this particular income-consumption combination. You should verify that the other income-consumption combinations shown in the table are properly located in the graph in Figure 1. Finally, by assuming that the same general relationship between income and consumption prevails for all other incomes, we draw a line or smooth curve to connect these points. That line or curve represents the income-consumption relationship.
If the curve is a straight line, as in Figure 1 , we say the relationship is linear: (It is permissible, and even customary, to call straight lines in graphs “curves.”)
经济代写|微观经济学作业代写Microeconomics代考|Direct and Inverse Relationships
The line in Figure 1 slopes upward to the right, so it depicts a direct relationship between income and consumption. By a direct relationship (or positive relationship) we mean that two variables-in this case, consumption and income-change in the same direction. An increase in consumption is associated with an increase in income; a decrease in consumption accompanies a decrease in income. When two sets of data are positively or directly related, they always graph as an upsloping line, as in Figure 1 .
In contrast, two sets of data may be inversely related. Consider the table in Figure 2, which shows the relationship between the price of basketball tickets and game attendance at Gigantic State University (GSU). Here we have an inverse relationship (or negative relationship) because the two variables change in opposite directions. When ticket prices decrease, attendance increases. When ticket prices increase, attendance decreases. The six data points in the table in Figure 2 are plotted in the graph. Observe that an inverse relationship always graphs as a downsloping line.
经济代写|微观经济学作业代写Microeconomics代考|Independent Variables
Although it is not always easy, economists seek to determine which variable is the “cause” and which is the “effect.” Or, more formally, they seek the independent variable and the dependent variable. The independent
variable is the cause or source; it is the variable that changes first. The dependent variable is the effect or outcome; it is the variable that changes because of the change in the independent variable. As in our incomeconsumption example, income generally is the independent variable and consumption the dependent variable. Income causes consumption to be what it is rather than the other way around. Similarly, ticket prices (set in advance of the season and printed on the ticket) determine attendance at GSU basketball games; attendance at games does not determine the printed ticket prices for those games. Ticket price is the independent variable and the quantity of tickets purchased is the dependent variable.
You may recall from your high school courses that mathematicians put the independent variable (cause) on the horizontal axis and the dependent variable (effect) on the vertical axis. Economists are less tidy; their graphing of independent and dependent variables is more arbitrary. Their conventional graphing of the income-consumption relationship is consistent with mathematical convention, but economists put price and cost data on the vertical axis. Hence, economists’ graphing of GSU’s ticket priceattendance data differs from normal mathematical procedure This does not present a prohlem, hut we want you to be aware of this fact to avoid any possible confusion.
微观经济学代考
经济代写|微观经济学作业代写Microeconomics代考|Construction of a Graph
图表是两个变量之间关系的直观表示。图 1 中的表格是一个假设说明，显示了整个经济中收入和消费之间的关系。甚至不学习经济学，我们就逻辑上认为人们会在收入增加时购买更多的商品和服务。因此，在表中发现经济中的总消费随着总收入的增加而增加也就不足为奇了。
表中的信息在图 1 中以图形方式表示。它是如何完成的：我们希望直观地展示消费如何随着收入的变化而变化。我们
因此，图表的横轴代表收入，纵轴代表消费。
现在我们安排图表的纵横刻度，以反映消费和收入值的范围，并以方便的增量标记刻度。如您所见，标尺上标记的值涵盖了表中的所有值。两个尺度上的增量是$100.
因为该图有两个维度，所以其中的每个点都代表一个收入值及其相关的消费值。为了在图 1 的表格中找到代表五种收入-消费组合之一的点，我们从纵轴和横轴上的适当值绘制直线。例如，绘制点C（这$200收入-$150消费点），我们从水平（收入）轴向上画直线$200并在垂直（消费）轴的对面$150. 这些线相交于点C，它代表了这种特定的收入-消费组合。您应该验证表中显示的其他收入-消费组合是否正确地位于图 1 的图表中。最后，假设所有其他收入都存在相同的收入和消费之间的一般关系，我们绘制一条直线或平滑曲线连接这些点。那条线或曲线代表收入-消费关系。
如果曲线是一条直线，如图 1 所示，我们说这种关系是线性的：（在图形中将直线称为“曲线”是允许的，甚至是习惯上的。）
经济代写|微观经济学作业代写Microeconomics代考|Direct and Inverse Relationships
图 1 中的线向右上方倾斜，因此它描绘了收入和消费之间的直接关系。我们所说的直接关系（或正关系）是指两个变量——在这种情况下，消费和收入——在同一个方向上变化。消费的增加与收入的增加有关；消费的减少伴随着收入的减少。当两组数据正相关或直接相关时，它们总是绘制成一条上斜线，如图 1 所示。
相反，两组数据可能是反向相关的。考虑图 2 中的表格，该表格显示了篮球门票价格与巨型州立大学 (GSU) 比赛出勤率之间的关系。在这里，我们有一个反向关系（或负关系），因为这两个变量的变化方向相反。当票价下降时，出席人数会增加。当票价上涨时，出席人数会减少。图 2 中表格中的六个数据点绘制在图表中。请注意，逆向关系始终绘制为向下倾斜的线。
经济代写|微观经济学作业代写Microeconomics代考|Independent Variables
尽管并不总是那么容易，但经济学家试图确定哪个变量是“原因”，哪个是“结果”。或者，更正式地说，他们寻找自变量和因变量。独立
变量是原因或来源；它是首先改变的变量。因变量是效果或结果；它是由于自变量的变化而变化的变量。在我们的收入消费示例中，收入通常是自变量，而消费是因变量。收入使消费成为现实，而不是相反。同样，门票价格（在赛季前设定并印在门票上）决定了参加 GSU 篮球比赛的人数；参加比赛并不能决定这些比赛的印刷票价。票价是自变量，购票数量是因变量。
您可能记得在您的高中课程中，数学家将自变量（原因）放在横轴上，将因变量（效果）放在纵轴上。经济学家不那么整洁；他们对自变量和因变量的绘图更加随意。他们对收入-消费关系的传统图表与数学惯例一致，但经济学家将价格和成本数据放在纵轴上。因此，经济学家对 GSU 票价出勤率数据的绘图不同于正常的数学程序。这并不存在问题，但我们希望您了解这一事实以避免任何可能的混淆。
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随机过程代考
在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。
贝叶斯方法代考
贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。
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。
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机器学习代写
随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。
多元统计分析代考
基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量
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。