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描述性统计是对给定数据集进行总结的简短描述性系数，它可以是整个人口的代表，也可以是人口的样本。描述性统计被细分为中心趋势的测量和可变性（扩散）的测量。中心趋势的测量包括平均数、中位数和模式，而变异性的测量包括标准差、方差、最小和最大变量、峰度和偏度。
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统计代写|描述统计学代写Descriptive statistics代考|Socio-Economic Phenomena
The intent of this chapter is to clarify the nature of socio-economic statistical data, and the role statistics is playing in capturing socio-economic phenomena. This role has been seldom discussed but is a fundamental issue concerning the nature of socioeconomic statistical data, ${ }^{1}$ and the manner in which they convey socio-economic reality. The following discourse may strike some readers as unnecessary, perhaps as not even belonging to statistics. Yet, a good understanding of this preliminary phase should provide the user of statistical data with an understanding of the data-creation process as an important first step of interpretation.
To properly interpret data, an understanding of the nature of the elementary building blocks, $^{2}$ the ‘statistical-counting-units’ and their role in portraying economic phenomena, is needed. A comparison suggests itself with the role that atoms and molecules are believed to play in the physical world. The ‘statistical-counting-units’ could be thought of as equivalents of the atoms in physics. The summation of these statistical-counting-units in statistical aggregates could be compared to molecules that are made up of such atoms. These molecules then make up the substance of objects, which then are somehow comparable to phenomena in the social sciences. Despite the appearance of simplicity and mathematical precision of statistical data presenting socio-economic phenomena, like ‘price level,’ ‘unemployment,’ or the GDP, these phenomena and the data portraying them, are more ambivalent and elusive than is commonly realized.
统计代写|描述统计学代写Descriptive statistics代考|The Socio-Economic Phenomena
Let me start with the beginning of any statistical investigation: defining the phenomenon to be studied, what it is, where and when it can be found, and how
it should be captured statistically. To repeat the obvious, the phenomena in society are quite different from phenomena in the natural sciences. They also differ in the manner in which ‘real-life-objects’ project the socio-economic phenomena. ${ }^{3}$ The temperature at which water reaches the boiling point, for example, should be expected to be the same in socialist China as in capitalist USA, in a stone age community in Australia’s outback as in a futuristic community in California. Aside from the influence of the barometric pressure – depending on the altitude above sea level – the boiling point of water was probably the same during the time of the French Revolution as during the Punic Wars of ancient Rome. Minor changes may have occurred in reaction to changes in our solar system and in the galaxy to which it belongs. It seems unlikely that a research grant would be available for studying differences in the boiling points of water between cultures, in different continents, or in different historical epochs. Compare this with research in the social sciences where the opposite assumption applies: nothing should be expected to remain the same from one social stratum to another, from one country or culture to another, or even from one month to the next. Social phenomena are known for their rapid change, their unpredictable evolution and their great variety. Statistical data must keep up with this dynamism, and statistical theory ought to be prepared to interpret the phenomena that underlie those data. It should not be a surprise that statisticians have been uncomfortable approaching this topic. They seem to consider a discussion of economic and social phenomena as lying outside the purview of statistics. $.^{4}$ Yet, a foothold in this foreign area must be obtained.
It appears that socio-economic phenomena can be abstracted from actual situations of society on at least three levels.
统计代写|描述统计学代写Descriptive statistics代考|The ‘Projecting Agents’ of Socio-Economic Phenomena
In sociology, economics, management, and other business areas, specific socioeconomic phenomena are portrayed or projected by specific items, events, buildings and all kinds of things such as e.g. cars and in general, ‘durable consumer-goods.’ These ‘projecting agents’ can also be contractual documents that seem to exist only as a piece of paper but are anchored in the laws and customs of society. All of these will be referred to in the following as ‘real-life-objects.’
Socio-economic phenomena, at all levels of abstraction, are projected by appropriate ‘real-life-objects’ as the ‘projecting agents’, somewhat like the invisible field of a magnet is projected by iron filings scattered on a sheet of paper placed on top of that magnet. The iron particles become projecting agents of the phenomenon ‘magnetism’ by their reaction to these polarizing forces that exert an effect on these particles. Quetelet’s example of a circle drawn with chalk on a blackboard comes to mind although he intended to illustrate with it the ‘Law of Large Numbers.’ When looking through a magnifying glass, he relates, the individual chalk particles can be seen, spread randomly over the rough surface of the blackboard. When looking at all those particles together, however, the shape of their array in a circle, which in this instance is the phenomenon, becomes evident. ${ }^{8}$
After the appropriate branches of the social sciences have defined a social or economic phenomenon to be investigated, it is the task of statistics to identify, locate and record those ‘real-life-objects’ that portray that phenomenon.
描述统计学代写
统计代写|描述统计学代写Descriptive statistics代考|Socio-Economic Phenomena
本章的目的是阐明社会经济统计数据的性质，以及统计在捕捉社会经济现象方面所起的作用。这一作用很少被讨论，但却是一个关于社会经济统计数据性质的基本问题，1以及它们传达社会经济现实的方式。以下论述可能会让一些读者觉得不必要，甚至可能不属于统计学。然而，对这个初步阶段的良好理解应该为统计数据的用户提供对数据创建过程的理解，这是解释的重要第一步。
为了正确解释数据，了解基本构建块的性质，2需要“统计单位”及其在描绘经济现象中的作用。一个比较表明原子和分子被认为在物理世界中扮演的角色。“统计计数单位”可以被认为是物理学中原子的等价物。统计聚合中这些统计计数单位的总和可以与由这些原子组成的分子进行比较。然后这些分子构成了物体的物质，然后在某种程度上可以与社会科学中的现象相媲美。尽管呈现诸如“价格水平”、“失业”或 GDP 等社会经济现象的统计数据看似简单且数学精确，但这些现象和描述它们的数据比通常意识到的更加矛盾和难以捉摸。
统计代写|描述统计学代写Descriptive statistics代考|The Socio-Economic Phenomena
让我从任何统计调查的开始：定义要研究的现象，它是什么，何时何地可以发现，以及如何
它应该被统计捕获。再说一遍，社会中的现象与自然科学中的现象有很大的不同。它们在“现实生活对象”投射社会经济现象的方式上也有所不同。3例如，在社会主义中国和资本主义美国，澳大利亚内陆的石器时代社区和加利福尼亚的未来社区，水达到沸点的温度应该是一样的。除了气压的影响（取决于海拔高度），法国大革命时期水的沸点可能与古罗马布匿战争时期相同。我们的太阳系和它所属的银河系的变化可能会发生微小的变化。研究经费似乎不太可能用于研究不同文化、不同大陆或不同历史时期的水沸点差异。将此与适用相反假设的社会科学研究进行比较：不应期望从一个社会阶层到另一个社会阶层，从一个国家或文化到另一个国家或文化，甚至从一个月到下个月，都不会保持不变。社会现象以其快速变化、不可预测的演变和种类繁多而著称。统计数据必须跟上这种活力，统计理论应该准备好解释这些数据背后的现象。统计学家对这个话题感到不舒服，这不足为奇。他们似乎认为对经济和社会现象的讨论超出了统计的范围。甚至从一个月到下一个月。社会现象以其快速变化、不可预测的演变和种类繁多而著称。统计数据必须跟上这种活力，统计理论应该准备好解释这些数据背后的现象。统计学家对这个话题感到不舒服，这不足为奇。他们似乎认为对经济和社会现象的讨论超出了统计的范围。甚至从一个月到下一个月。社会现象以其快速变化、不可预测的演变和种类繁多而著称。统计数据必须跟上这种活力，统计理论应该准备好解释这些数据背后的现象。统计学家对这个话题感到不舒服，这不足为奇。他们似乎认为对经济和社会现象的讨论超出了统计的范围。.4然而，必须在这个外国领域获得立足点。
看来，社会经济现象至少可以在三个层面上从社会实际情况中抽象出来。
统计代写|描述统计学代写Descriptive statistics代考|The ‘Projecting Agents’ of Socio-Economic Phenomena
在社会学、经济学、管理学和其他商业领域，特定的社会经济现象被特定的项目、事件、建筑物和各种事物（例如汽车和一般的“耐用消费品”）描绘或预测。这些“投射代理人”也可以是合同文件，看似仅作为一张纸存在，但却以社会法律和习俗为基础。所有这些将在下文中称为“现实生活对象”。
社会经济现象，在所有抽象层次上，都被适当的“现实生活对象”作为“投射剂”投射出来，有点像磁铁的不可见场是由散落在一张纸上的铁屑投射出来的。那个磁铁的顶部。铁粒子通过它们对这些对这些粒子施加影响的极化力的反应而成为“磁性”现象的投射剂。Quetelet 用粉笔在黑板上画一个圆圈的例子浮现在脑海中，尽管他打算用它来说明“大数定律”。他说，通过放大镜观察时，可以看到单个粉笔颗粒随机散布在黑板的粗糙表面上。然而，当把所有这些粒子放在一起看时，它们排列成圆形的形状，8
在社会科学的适当分支定义了要研究的社会或经济现象之后，统计的任务就是识别、定位和记录那些描绘该现象的“现实生活对象”。
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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。
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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。
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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。