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工程统计结合了工程和统计，使用科学方法分析数据。工程统计涉及有关制造过程的数据，如：部件尺寸、公差、材料类型和制造过程控制。
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- 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|工程统计作业代写Engineering Statistics代考|Probability
An event is a particular outcome of a trial, test, experiment, or process. It is a particular category for the outcome. You define that category.
The outcome category could be dichotomous, meaning either one thing or another. In flipping a coin, the outcome is either a Head (H) or a Tail (T). In flipping an electric light switch to the “on” position, the result is either the light lights or it does not. In passing people on a walk, they either return the smile or do not. These events are mutually exclusive, meaning if one happens the other cannot. You could define the event as a $\mathrm{H}$, or as a T; as the light working, or the light not working.
Alternately, there could be any number of mutually exclusive events. If the outcome is one event, one possible outcome from all possible discrete outcomes, then it cannot be any other. The event of randomly sampling the alphabet could result in 26 possible outcomes. But if the event is defined as finding the letter ” $\mathrm{T}^{\prime \prime}$, this success excludes finding any of the other 25 letters.
By contrast, the outcome may be a continuum-valued variable, such as temperature, and the event might be defined as sampling a temperature with a value above $85^{\circ} \mathrm{F}$. A temperature of $84.9^{\circ} \mathrm{F}$ would not count as the event. A temperature of $85.1^{\circ} \mathrm{F}$ would count as the event. For continuum-valued variables, do not define an event as a particular value. If the event is defined as sampling a temperature value of $85^{\circ} \mathrm{F}$, then $84.9999999^{\circ} \mathrm{F}$ would not count as the event. Nor would $85.00000001^{\circ} \mathrm{F}$ count as the event. Mathematically, since a point has no width, the likelihood of getting an exact numerical value, is impossible. So, for continuum-valued outcomes, define an event as being greater than, or less than a particular value, or as being between two values.
One definition of probability is the ratio of the number of particular occurrences of event to the number of all possible occurrences of mutually exclusive events. This classical definition of probability requires that the total number of independent trials of the experiment be infinite. This definition is often not as useful as the relative-frequency definition. That interpretation of probability requires only that the experiment be repeated a finite number of times, $n$. Then, if an event $E$ occurs $n_{E}$ times out of $n$ trials and if the ratio $n_{E} / n$ tends to stabilize at some constant as $n$ becomes larger, the probability of $E$ is denoted as:
$$
P(E)=\lim {n \rightarrow \infty} n{E} / n
$$
The probability is a number between 0 and 1 and inclusive of the extremes 0 and 1 , $0 \leq P(E) \leq 1$.
统计代写|工程统计作业代写Engineering Statistics代考|A Priori Probability Calculations
Let us consider that $E_{1}$ and $E_{2}$ are two user-specified events (results) of outcomes of an experiment. Here are some definitions:
If $E_{1}$ and $E_{2}$ are the only possible outcomes of the experiment, then the collection of events $E_{1}$ and $E_{2}$ is said to be exhaustive. For instance, if $E_{1}$ is that the product meets specifications and $E_{2}$ is that the product does not meet specifications, then the collection $E_{1}$ and $E_{2}$ represents all possible outcomes and is exhaustive.
The events $E_{1}$ and $E_{2}$ are mutually exclusive if the occurrence of one event precludes the occurrence of the other event. For example, again, if $E_{1}$ is that the product meets specifications and $E_{2}$ is that the product does not meet specifications, then $E_{1}$ precludes $E_{2}$, they are mutually exclusive, if the outcome is one, then it cannot be the other.
Event $E_{1}$ is independent of event $E_{2}$ if the probability of occurrence of $E_{1}$ is not affected by $E_{2}$ and vice versa. For example, flip a coin and roll a die. The coin flip event of being a Head is independent of the number that the die roll reveals. As another example, $E_{1}$ might be that the product meets specifications, and $E_{2}$ might be that fewer than two employees called in sick. These are independent.
The composite event ” $E_{1}$ and $E_{2} “$ means that both events occur. For example, you flipped a $\mathrm{H}$ and rolled a 3. If the events are mutually exclusive, then the probability that both can occur is zero.
The composite event ” $E_{1}$ or $E_{2}^{\prime \prime}$ means that at least one of events $E_{1}$ and $E_{2}$ occurs. When you flipped and rolled, a H and/or a 3 were the outcomes. This situation allows both $E_{1}$ and $E_{2}$ to occur but does not require that result, as does the ” $E_{1}$ and $E_{2}{ }^{\prime \prime}$ case.
There could be any number of user-specified events, $E_{1}, E_{2}, E_{3}, \ldots, E_{n}{ }^{\circ}$ Two rules govern the calculation of a priori probabilities.
统计代写|工程统计作业代写Engineering Statistics代考|Conditional Probability Calculations
In some cases, an event has happened and we wish to determine the probability a posteriori (after the fact) that a particular set of circumstances existed based on the results already obtained. Suppose that several factors $B_{i}, i=1, n$ can affect the outcome of a specific situation or event, $E$. The probability that any of the $B_{i}$ did occur, given that the event or outcome $E$ has already occurred, is a conditional probability. Let’s begin with the premise that $B_{1}, B_{2}, B_{3}$, and $B_{4}$ can influence $E$, an event that has happened. The final event $E$ can take place only if at least one of the preliminary events (the $B_{i}$ ) has already happened. The probability that a particular one of them, e.g., $B_{3}$ occurred is $P\left(B_{3} \mid E\right)$. If one of the $B_{i y}$ say $B_{3}$, had to happen for $E$ to transpire, then $B_{3}$ is conditional on $E$.
These are end-of-process events and beginning-of-process conditions.
Conditional probabilities can be determined by the use of Bayes’ theorem. Bayes’ theorem is stated in Equation (2.10), where $P\left(B_{i}\right)$ and $P\left(B_{k}\right)$ are the a priori probabilities of the occurrences of events $B_{i}$ and $B_{k}$ and $P\left(B_{i} \mid E\right)$ and $P\left(B_{k} \mid E\right)$ are the conditional probabilities that $B_{i}$ or $B_{k}$ would occur if event $E$ has already occurred.
$$
P\left(B_{k} \mid E\right)=\frac{P\left(B_{k}\right) P\left(E \mid B_{k}\right)}{n}
$$
Here:
- $E$ is an event, an outcome.
- $B$ is a condition (a situation, or an influence).
- $P(B)$ is the probability of a condition happening.
- $P(E \mid B)$ is the probability $E$ occurring given that $B$ did.
- $P(E) \cdot P(E \mid B)$ is the probability $B$ and it caused $E$.
- $\Sigma$ is the sum of all probabilities of all ways that $E$ could happen.
- $P(B \mid E)$ is the probability $B$ happening given that $E$ did.
工程统计代写
统计代写|工程统计作业代写Engineering Statistics代考|Probability
事件是试验、测试、实验或过程的特定结果。它是结果的特定类别。您定义该类别。
结果类别可能是二分法的，意味着一件事或另一件事。在掷硬币时，结果要么是正面（H）要么是反面（T）。在将电灯开关拨到“开”位置时，结果要么是灯亮，要么不亮。路过的人走路时，他们要么回复微笑，要么不回复。这些事件是相互排斥的，这意味着如果一个发生，另一个则不能。您可以将事件定义为H, 或作为 T; 作为灯工作，或灯不工作。
或者，可以有任意数量的互斥事件。如果结果是一个事件，是所有可能的离散结果中的一个可能结果，那么它不可能是其他任何结果。随机抽取字母表的事件可能导致 26 种可能的结果。但如果事件被定义为找信”吨′′，此成功不包括找到其他 25 个字母中的任何一个。
相比之下，结果可能是一个连续值变量，例如温度，并且事件可能被定义为采样温度高于85∘F. 一个温度84.9∘F不会算作事件。一个温度85.1∘F将被视为事件。对于连续值变量，不要将事件定义为特定值。如果事件被定义为采样温度值85∘F， 然后84.9999999∘F不会算作事件。也不会85.00000001∘F算作事件。在数学上，因为一个点没有宽度，所以不可能得到一个精确的数值。因此，对于连续值结果，将事件定义为大于或小于特定值，或介于两个值之间。
概率的一种定义是特定事件发生的次数与互斥事件所有可能发生的次数之比。这个经典的概率定义要求实验的独立试验总数是无限的。这个定义通常不如相对频率定义有用。对概率的解释只需要实验重复有限次，n. 那么，如果一个事件和发生n和超时n试验和如果比率n和/n趋于稳定在某个常数n变大，概率和表示为：
磷(和)=林n→∞n和/n
概率是一个介于 0 和 1 之间的数字，包括极值 0 和 1 ，0≤磷(和)≤1.
统计代写|工程统计作业代写Engineering Statistics代考|A Priori Probability Calculations
让我们考虑一下和1和和2是实验结果的两个用户指定的事件（结果）。以下是一些定义：
如果和1和和2是实验的唯一可能结果，然后是事件的集合和1和和2据说是详尽无遗的。例如，如果和1是产品符合规格和和2是产品不符合规格，那就收藏和1和和2代表所有可能的结果并且是详尽的。
事件和1和和2如果一个事件的发生排除了另一事件的发生，则它们是相互排斥的。例如，再一次，如果和1是产品符合规格和和2是产品不符合规格，那么和1排除和2，它们是互斥的，如果结果是一个，那么它不可能是另一个。
事件和1独立于事件和2如果发生的概率和1不受影响和2反之亦然。例如，掷硬币并掷骰子。作为正面的硬币翻转事件与掷骰子显示的数字无关。作为另一个例子，和1可能是产品符合规格，并且和2可能只有不到两名员工请病假。这些是独立的。
复合事件”和1和和2“意味着这两个事件都发生了。例如，您翻转了一个H并掷出 3。如果事件是互斥的，则两者都发生的概率为零。
复合事件”和1或者和2′′意味着至少有一个事件和1和和2发生。当您翻转和滚动时，结果是 H 和/或 3。这种情况允许两者和1和和2发生但不需要该结果，就像“和1和和2′′案子。
可以有任意数量的用户指定的事件，和1,和2,和3,…,和n∘先验概率的计算有两条规则。
统计代写|工程统计作业代写Engineering Statistics代考|Conditional Probability Calculations
在某些情况下，一个事件已经发生，我们希望根据已经获得的结果来确定存在特定情况的后验概率（事后）。假设有几个因素乙一世,一世=1,n可以影响特定情况或事件的结果，和. 任何一个的概率乙一世确实发生了，鉴于事件或结果和已经发生，是条件概率。让我们从以下前提开始乙1,乙2,乙3， 和乙4可以影响和，已经发生的事件。最后的事件和只有当至少有一个初步事件（乙一世) 已经发生了。其中一个特定的概率，例如，乙3发生是磷(乙3∣和). 如果其中之一乙一世是说乙3, 必须发生和蒸腾，然后乙3是有条件的和.
这些是流程结束事件和流程开始条件。
条件概率可以通过使用贝叶斯定理来确定。贝叶斯定理如公式 (2.10) 所示，其中磷(乙一世)和磷(乙ķ)是事件发生的先验概率乙一世和乙ķ和磷(乙一世∣和)和磷(乙ķ∣和)是条件概率乙一世或者乙ķ如果事件会发生和已经发生了。
磷(乙ķ∣和)=磷(乙ķ)磷(和∣乙ķ)n
这里：
- 和是一个事件，一个结果。
- 乙是一种条件（情况或影响）。
- 磷(乙)是某种情况发生的概率。
- 磷(和∣乙)是概率和鉴于发生乙做过。
- 磷(和)⋅磷(和∣乙)是概率乙它导致和.
- Σ是所有方式的所有概率的总和和可能发生。
- 磷(乙∣和)是概率乙鉴于发生和做过。
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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。