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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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- Advanced Probability Theory 高等概率论
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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|Economics代考微观经济学代写|Economics as a Science
One of the debates about economics is the extent to which it is a ‘science’. Science is a process; it is related to the discovery and creation of new knowledge and understanding but also relies on existing knowledge and understanding. Science is ongoing. The knowledge and understanding associated with the process are constantly evolving as new discoveries help improve our knowledge and understanding of the world around us.
Of course, we tend to think of science from the perspective of physics, chemistry and biology, which many people have studied at school. These subjects are referred to as ‘natural sciences’, because they are associated with the study of physical things and the natural world. When studying natural phenomena, it is often possible to conduct controlled experiments. This means that researchers can vary an object of interest and observe what happens to other variables and objects. The experiment can be repeated, and data gathered, which can help in the explanation of events and to establish cause and effect.
Other discipline areas cannot carry out experiments in the same way. Economics is one of those disciplines. Economics studies decision-making and the effect of decision-making on a wide range of topic areas, but central to the study is human beings. Controlled experiments which can be carried out in the natural sciences cannot be carried out in the same way in economics. Economics is referred to as a ‘social science’ because it deals with human beings as individuals and in groups. The process of knowledge creation and development in social sciences can take on different nuances compared to the natural sciences, but there are processes and methods which are common to both.
经济代写|Economics代考微观经济学代写|Models
Economics uses a lot of models. A model is a representation of reality which facilitates understanding of how something works. Models can be used as a means of helping understand the real world and for making informed decisions and judgements.
Models are, of necessity, simplifications of reality and not meant to represent every feature, nuance or aspect of the real world it is attempting to explain. It is often worth thinking of models which architects use to show how a building will look. The model will provide the observer with an image of what the eventual building will look like. It shows its key features and helps in understanding the scale of the building, how it integrates with its surroundings and its main structures. What the model does not do is incorporate every feature and aspect of the building – that is not necessary to develop a broad understanding of the building and its environment.
Similarly, economists use models to represent the world around them. We use models to represent how markets work, how the economy as a whole works, how consumers behave and how firms behave. These models are based on assumptions, some of which might not be fully accurate as a representation of how the real world works or how the economic agents which form part of the model behave. This does not necessarily detract from the value of the model in describing how the phenomenon under investigation works.
Economic models have two principal uses: one is for predicting or forecasting what might happen in the future as a consequence of a decision or policy, and the other is to simulate an event and provide a comparison with what would have happened if the decision, policy or change had not happened (the counterfactual). Economists’ models are most often composed of diagrams and equations. By feeding in data, economists can use models to generate outcomes which provide some insight and form the basis of decision-making.
经济代写|Economics代考微观经济学代写|Types of Reasoning
One of the ways in which science discovers new knowledge is through asking questions. The consequences which arise from asking these questions can be significant. For example, if Isaac Newton really did get hit on the head with an apple and, amidst his pain, asked the question ‘I wonder why apples fall to the ground, the answers he generated have fundamentally changed the way we look at the world. Newton’s work on gravity spawned many other questions and led Einstein to arrive at the theory of relativity, and the theory of relativity was used to help in the development of global positioning satellites (GPS) which so many people in the world now use and rely upon in their cars, smartphones, watches and other gadgets.
When questions are asked, there are different routes which scientists take to explore those questions or, in some cases, arrive at the questions themselves. We can identify different types of reasoning which help clarify the process involved. There is no ‘right’ way of reasoning, but there is debate about which produeses mare reliable thenfies, which in fufn have predietive power
Deductive Reasoning Deductive reasoning begins with known ‘facts’ or ‘truths’ – things that we know to be true (or think to be true). It then works through a process of using these facts or truths to arrive at answers to the question we are interested in and, as a consequence, arriving at new facts or truths.
The ‘question’ might take the form of a general statement or hypothesis. The word is derived from the Greek (hypotithenai) meaning ‘a placing under’ or ‘to suppose’. A hypothesis is an assumption, a tentative prediction, explanation, or supposition for something. To discover whether the hypothesis is true or correct, it must be tested. If the facts or known truths are applied to the hypothesis, then the conclusions drawn allow us to discover whether the hypothesis is ‘true’ or ‘correct’.
微观经济学代考
经济代写|Economics代考微观经济学代写|Economics as a Science
关于经济学的争论之一是它在多大程度上是一门“科学”。科学是一个过程；它与新知识和理解的发现和创造有关，但也依赖于现有的知识和理解。科学正在进行中。随着新发现有助于提高我们对周围世界的知识和理解，与该过程相关的知识和理解不断发展。
当然，我们倾向于从物理、化学和生物的角度来思考科学，很多人在学校都学过这些。这些科目被称为“自然科学”，因为它们与对物理事物和自然世界的研究有关。在研究自然现象时，通常可以进行受控实验。这意味着研究人员可以改变感兴趣的对象并观察其他变量和对象发生的情况。可以重复实验并收集数据，这有助于解释事件并确定因果关系。
其他学科领域不能以同样的方式进行实验。经济学就是其中一门学科。经济学研究决策和决策对广泛主题领域的影响，但研究的核心是人类。可以在自然科学中进行的受控实验在经济学中不能以同样的方式进行。经济学被称为“社会科学”，因为它将人类作为个体和群体来处理。与自然科学相比，社会科学中的知识创造和发展过程可以呈现出不同的细微差别，但两者都有共同的过程和方法。
经济代写|Economics代考微观经济学代写|Models
经济学使用了很多模型。模型是对现实的表示，有助于理解事物的工作原理。模型可用作帮助理解现实世界以及做出明智决策和判断的一种手段。
模型必然是对现实的简化，并不意味着代表它试图解释的现实世界的每一个特征、细微差别或方面。通常值得考虑建筑师用来展示建筑物外观的模型。该模型将为观察者提供最终建筑物外观的图像。它展示了它的主要特征，并有助于理解建筑的规模、它如何与周围环境和主要结构相结合。该模型没有做的是整合建筑物的每个特征和方面——这对于发展对建筑物及其环境的广泛理解并不是必需的。
同样，经济学家使用模型来代表他们周围的世界。我们使用模型来表示市场如何运作、整个经济如何运作、消费者行为方式以及公司行为方式。这些模型基于假设，其中一些可能无法完全准确地代表现实世界的运作方式或构成模型一部分的经济主体的行为方式。这并不一定会降低模型在描述所调查现象如何运作方面的价值。
经济模型有两个主要用途：一个是用于预测或预测由于决策或政策而在未来可能发生的事情，另一个是模拟事件并提供与如果决策、政策可能发生的情况进行比较或没有发生变化（反事实）。经济学家的模型通常由图表和方程式组成。通过输入数据，经济学家可以使用模型来生成结果，这些结果提供了一些洞察力并构成了决策的基础。
经济代写|Economics代考微观经济学代写|Types of Reasoning
科学发现新知识的方式之一是提出问题。提出这些问题的后果可能很严重。例如，如果艾萨克·牛顿（Isaac Newton）真的被一个苹果击中了头部，并且在他的痛苦中问了一个问题“我想知道为什么苹果会掉在地上，那么他给出的答案已经从根本上改变了我们看待世界的方式。牛顿在引力方面的工作引发了许多其他问题，并导致爱因斯坦得出了相对论，而相对论被用来帮助开发全球定位卫星 (GPS)，现在世界上有如此多的人使用和依赖它在他们的汽车、智能手机、手表和其他小工具中。
当提出问题时，科学家们会采取不同的途径来探索这些问题，或者在某些情况下，他们自己会得出问题。我们可以识别不同类型的推理，这有助于阐明所涉及的过程。没有“正确”的推理方式，但是关于哪些产品是可靠的，哪些产品具有预测能力存在争议
演绎推理 演绎推理始于已知的“事实”或“真理”——我们知道是真的（或认为是真的）的事情。然后，它通过使用这些事实或真相的过程来得出我们感兴趣的问题的答案，并因此得出新的事实或真相。
“问题”可能采用一般陈述或假设的形式。这个词源自希腊语（hypotithenai），意思是“置于之下”或“假设”。假设是对某事的假设、初步预测、解释或假设。要发现假设是正确的还是正确的，必须对其进行检验。如果将事实或已知真理应用于假设，那么得出的结论使我们能够发现假设是“正确的”还是“正确的”。
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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。