如果你也在 怎样代写应用随机过程Stochastic process这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。
随机过程被定义为随机变量X={Xt:t∈T}的集合，定义在一个共同的概率空间上，时期内的控制和状态轨迹，以使性能指数最小化的过程。
statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写应用随机过程Stochastic process方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写应用随机过程Stochastic process代写方面经验极为丰富，各种代写应用随机过程Stochastic process相关的作业也就用不着说。
我们提供的应用随机过程Stochastic process及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
- 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|应用随机过程代写Stochastic process代考|Branching processes
The Bienaymé-Galton-Watson branching process was originally introduced as a model for the survival of family surnames over generations and has later been applied in areas such as survival of genes. The process is defined as follows. Assume that at time 0 , a population consists of a single individual who lives for a single time unit and then dies and is replaced by his offspring. These offspring all survive for a further single time unit and are then replaced by their offspring, and so on.
Formally, define $Z_{n}$ to be the population after time $n$. Then, $Z_{0}=1$. Also let $X_{i j}$ be the number of offspring born to the $j$ th individual in generation $i$. Assume that the $X_{i j}$ are all independent and identically distributed variables, $X_{i j} \sim X$, with some distribution $P(X=x)=p_{x}$ for $x=0,1,2, \ldots$ where we assume that $p_{0}>0$. Then,
$$
Z_{n+1}=\sum_{j=1}^{Z_{s}} X_{n j}
$$
Interest is usually focused on the probability $\gamma$ of extinction,
$$
\gamma=P\left(Z_{n}=0, \text { for some } n=1,2, \ldots\right)
$$
It is well known that extinction is certain if $\theta=E[X] \leq 1$. Otherwise, $\gamma$ is the smallest root of the equation $G(s)=s$, where $G(s)$ is the probability generating function of $X$ (see Appendix B). Obviously, if the initial population is of size $k>1$, then the probability of eventual extinction is $\gamma^{k}$.
Inference for branching processes is provided in Section 3.4.4.
统计代写|应用随机过程代写Stochastic process代考|Hidden Markov models
Hidden Markov models (HMMs) have been widely applied to the analysis of weakly dependent data in diverse areas such as econometrics, ecology, and signal processing. A hidden Markov model is defined as follows. Observations $Y_{n}$ for $n=0,1,2, \ldots$ are generated from a conditional distribution $f\left(y_{n} \mid X_{n}\right)$ with parameters that depend on an unobserved or hidden state, $X_{n} \in{1,2, \ldots K}$. The hidden states follow a Markov
chain with transition matrix $\boldsymbol{P}$ and an initial distribution, usually assumed to be the equilibrium distribution, $\pi(\cdot \mid \boldsymbol{P})$, of the underlying Markov chain.
The architecture of this process can be represented by an influence diagram as in Figure 3.1, with arrows denoting conditional dependencies.In the preceding text, we are assuming that the hidden state space of the HMM is discrete. However, it is straightforward to extend the definition to HMMs with a continuous state space. A simple example is the dynamic linear model described in Section 2.4.1. Inference for HMMs is overviewed in Section 3.4.5.
统计代写|应用随机过程代写Stochastic process代考|Inference for first-order, time homogeneous, Markov chains
In this section, we study inference for a first-order, time homogeneous, Markov chain, $\left{X_{n}\right}$, with state space ${1,2, \ldots, K}$ and (unknown) transition matrix $\boldsymbol{P}$.
Initially, we consider the simple experiment of observing $m$ successive transitions of the Markov chain, say $X_{1}=x_{1}, \ldots, X_{m}=x_{m}$, given a known initial state $X_{0}=x_{0}$. In this case, the likelihood function is
$$
l(\boldsymbol{P} \mid \mathbf{x})=\prod_{i=1}^{K} \prod_{j=1}^{K} p_{i j}^{n_{i j}},
$$
where $n_{i j} \geq 0$ is the number of observed transitions from state $i$ to state $j$ and $\sum_{i=1}^{K} \sum_{j=1}^{K} n_{i j}=m .$
Given the likelihood function (3.3), it is easy to show that the classical, maximum likelihood estimate for $\boldsymbol{P}$ is $\hat{\boldsymbol{P}}$ with $i, j$ th element equal to the proportion of transitions from state $i$ that go to state $j$, that is,
$$
\hat{p}{i j}=\frac{n{i j}}{n_{i}}, \quad \text { where } \quad n_{i},=\sum_{j=1}^{K} n_{i j}
$$
However, especially in chains where the number $K$ of states is large and, therefore, a very large number $K^{2}$ of transitions are possible, it will often be the case that there are no observed transitions between various pairs, $(i, j)$, of states and thus $\hat{p}_{i j}=0$.
随机过程代写
统计代写|应用随机过程代写Stochastic process代考|Branching processes
Bienaymé-Galton-Watson 分支过程最初是作为家族姓氏世代生存的模型引入的，后来被应用于基因生存等领域。该过程定义如下。假设在时间 0 ，人口由一个个体组成，该个体生活了一个时间单位，然后死亡并被他的后代所取代。这些后代都存活了一个时间单位，然后被它们的后代取代，依此类推。
正式地，定义从n成为时间之后的人口n. 然后，从0=1. 也让X一世j是出生的后代数量j一代人一世. 假设X一世j都是独立且同分布的变量，X一世j∼X, 有一些分布磷(X=X)=pX为了X=0,1,2,…我们假设p0>0. 然后，
从n+1=∑j=1从sXnj
兴趣通常集中在概率上C灭绝的，
C=磷(从n=0, 对于一些 n=1,2,…)
众所周知，灭绝是肯定的，如果θ=和[X]≤1. 除此以外，C是方程的最小根G(s)=s， 在哪里G(s)是概率生成函数X（见附录 B）。显然，如果初始种群的大小ķ>1，那么最终灭绝的概率是Cķ.
第 3.4.4 节提供了对分支过程的推断。
统计代写|应用随机过程代写Stochastic process代考|Hidden Markov models
隐马尔可夫模型 (HMM) 已广泛应用于计量经济学、生态学和信号处理等不同领域的弱依赖数据分析。隐马尔可夫模型定义如下。观察是n为了n=0,1,2,…由条件分布生成F(是n∣Xn)具有依赖于未观察或隐藏状态的参数，Xn∈1,2,…ķ. 隐藏状态遵循马尔可夫
带有转移矩阵的链磷和一个初始分布，通常假定为平衡分布，圆周率(⋅∣磷), 基础马尔可夫链。
这个过程的架构可以用图 3.1 中的影响图来表示，箭头表示条件依赖。在前面的文字中，我们假设 HMM 的隐藏状态空间是离散的。然而，将定义扩展到具有连续状态空间的 HMM 是很简单的。一个简单的例子是第 2.4.1 节中描述的动态线性模型。3.4.5 节概述了 HMM 的推理。
统计代写|应用随机过程代写Stochastic process代考|Inference for first-order, time homogeneous, Markov chains
在本节中，我们研究一阶、时间齐次、马尔可夫链的推理，\left{X_{n}\right}\left{X_{n}\right}, 有状态空间1,2,…,ķ和（未知）转移矩阵磷.
最初，我们考虑观察的简单实验米马尔可夫链的连续转换，比如说X1=X1,…,X米=X米，给定一个已知的初始状态X0=X0. 在这种情况下，似然函数是
l(磷∣X)=∏一世=1ķ∏j=1ķp一世jn一世j,
在哪里n一世j≥0是从状态观察到的转换次数一世陈述j和∑一世=1ķ∑j=1ķn一世j=米.
给定似然函数 (3.3)，很容易证明经典的最大似然估计磷是磷^和一世,jth 元素等于状态转换的比例一世去状态j， 那是，
p^一世j=n一世jn一世, 在哪里 n一世,=∑j=1ķn一世j
然而，尤其是在连锁店的数量ķ的州很大，因此，数量很大ķ2的转换是可能的，通常情况下没有观察到不同对之间的转换，(一世,j), 的状态，因此p^一世j=0.
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。
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。
tatistics-lab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。