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应用统计学包括计划收集数据，管理数据，分析、解释和从数据中得出结论，以及利用分析结果确定问题、解决方案和机会。本专业培养学生在数据分析和实证研究方面的批判性思维和解决问题的能力。
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- Statistical Inference 统计推断
- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等概率论
- 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|应用统计代写applied statistics代考|Introduction to R
The purpose of this first chapter is to introduce you to the basic workings of $R$ and get you up to speed. Some of this material might be familiar to you if you’ve used $R$ before, but the goal is to get anyone reading the book up to a basic level of familiarity. You will learn many of the basic and very important functions of $R$, such as:
- Creating objects
- Writing articulate R code
- Using functions
- Generating artificial data
- Entering data in a format that can be read and analyzed by $R$
This chapter does not intend to be an exhaustive introduction to all the basic workings of $R$. In other words, we’ll move pretty quickly here. If you would like a greater introduction, I highly recommend checking out the excellent book Getting Started With R: An Introduction for Biologists by Andrew Beckerman, Dylan Childs, and Owen Petchey.
统计代写|应用统计代写applied statistics代考|Installing and loading packages
$R$ is designed to be a small program (currently just about $80 \mathrm{mb}$ ) which makes it easy to download and install anywhere in the world. The base version of $R$ contains a great number of functions for organizing and analyzing data, but the real strength comes in what are called packages. Packages are freely downloadable additions to $R$ that provide new functions and datasets for particular analyses. For example, the base version of $R$ can conduct linear models and generalized linear models (Chapters $5-7$ ) but cannot conduct mixed effects models (Chapter 8). To do mixed effects models, you need to download a specific package (of which there are several).
The only important thing to remember about packages is that adding them to $\mathrm{R}$ is a two-step process. First, you have to install a package, which (perhaps counterintuitively) just downloads the package to your computer.Secondly, you have to load the package, which is when you have actively placed it in the current memory for use. You will generally obtain packages from the Comprehensive R Archive Network (https://cran.r-project.org/) (CRAN) directly through $R$.
统计代写|应用统计代写applied statistics代考|WORKING FROM THE SCRIPT WINDOW
The biggest mistake that most new $\mathrm{R}$ users make is to just type commands into the command prompt. The problem with this is that once you hit enter the command is gone. If you hit the up-arrow, $\mathrm{R}$ will scroll through the previously executed commands, but aside from this what you typed is gone and it cannot be edited! It is of course reasonable to run lines from the command line from time to time, but it is much better to work from a script window.
The script window allows you to easily save and edit your code, and to execute one or multiple lines of code at once. To open a blank script window, go to the File menu and click on New Document, or just hit command- $\mathrm{N}$ (Mac) or control- $\mathrm{N}$ (PC) on your keyboard.
In the script window you can type in your commands and then execute them by hitting command-enter (Mac) or control-R (PC). This means you type code into the script window and then the program sends the line of
code to the command prompt for you. Do not cut and paste code from the script window to the command prompt; that is a waste of time. You can also highlight multiple lines of code and execute them all at once. To save your code simply go to the File menu and save as you would any other file (or just hit command-S or control-S on your keyboard).
A script allows you to edit, run, and tweak your code, save it, return to it later, send it collaborators or mentors, and so on. Anything you think will want to run more than once, or that you might want to edit, should be typed into a script window (which is pretty much everything).
应用统计代写
统计代写|应用统计代写applied statistics代考|Introduction to R
第一章的目的是向您介绍R让您快速上手。如果你用过这些材料，你可能会很熟悉R以前，但目标是让阅读本书的人达到基本的熟悉程度。您将学习到许多基本的和非常重要的功能R， 如：
- 创建对象
- 编写清晰的 R 代码
- 使用函数
- 生成人工数据
- 以可读取和分析的格式输入数据R
本章并不打算详尽介绍所有的基本工作原理。R. 换句话说，我们将很快地移动到这里。如果您想要更详细的介绍，我强烈建议您阅读 Andrew Beckerman、Dylan Childs 和 Owen Petchey 撰写的优秀书籍 R 入门：生物学家介绍。
统计代写|应用统计代写applied statistics代考|Installing and loading packages
R被设计成一个小程序（目前大约80米b) 这使得在世界任何地方都可以轻松下载和安装。的基础版本R包含大量用于组织和分析数据的功能，但真正的优势在于所谓的包。软件包是可免费下载的附加组件R为特定分析提供新功能和数据集。例如，基础版本R可以进行线性模型和广义线性模型（章节5−7) 但不能进行混合效应模型（第 8 章）。要做混合效果模型，你需要下载一个特定的包（其中有几个）。
关于包唯一要记住的重要事情是将它们添加到R是一个两步的过程。首先，您必须安装一个包，它（可能违反直觉）只是将包下载到您的计算机。其次，您必须加载包，这是您主动将其放置在当前内存中以供使用的时候。您通常会直接通过以下方式从综合 R 存档网络 (https://cran.r-project.org/) (CRAN) 获取包R.
统计代写|应用统计代写applied statistics代考|WORKING FROM THE SCRIPT WINDOW
大多数新人最大的错误R用户只需在命令提示符中键入命令。这样做的问题是，一旦你按下回车，命令就消失了。如果你按向上箭头，R将滚动浏览先前执行的命令，但除此之外，您键入的内容已消失且无法编辑！不时地从命令行运行行当然是合理的，但从脚本窗口工作要好得多。
脚本窗口允许您轻松保存和编辑代码，并一次执行一行或多行代码。要打开一个空白脚本窗口，请转到“文件”菜单并单击“新建文档”，或者直接点击命令-ñ(Mac) 或控制-ñ(PC) 在您的键盘上。
在脚本窗口中，您可以输入命令，然后通过按 command-enter (Mac) 或 control-R (PC) 来执行它们。这意味着您在脚本窗口中键入代码，然后程序发送
代码到你的命令提示符。不要从脚本窗口剪切和粘贴代码到命令提示符；那是浪费时间。您还可以突出显示多行代码并一次全部执行。要保存您的代码，只需转到“文件”菜单并像保存任何其他文件一样保存（或者只需按键盘上的 command-S 或 control-S）。
脚本允许您编辑、运行和调整代码、保存、稍后返回、发送协作者或指导者等等。任何您认为需要多次运行的内容，或者您可能想要编辑的内容，都应该输入到脚本窗口（这几乎是所有内容）。
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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。