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统计推断是指从数据中得出关于种群或科学真理的结论的过程。进行推断的模式有很多，包括统计建模、面向数据的策略以及在分析中明确使用设计和随机化。
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统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Penalized ℓ1 recovery
Penalized $\ell_{1}$ recovery of signal $x$ from its observation (1.1) is
$$
\widehat{x}{\text {pen }}(y) \in \underset{u}{\operatorname{Argmin}}\left{|u|{1}+\lambda\left|H^{T}(A u-y)\right|\right},
$$
where $H \in \mathbf{R}^{m \times N}$, a norm $|\cdot|$ on $\mathbf{R}^{N}$, and a positive real $\lambda$ are parameters of the construction.
Theorem 1.5. Given $A$, positive integer s, and $q \in[1, \infty]$, assume that $(H,|\cdot|)$ satisfies the conditions $\mathbf{Q}{q}(s, \kappa)$ and $\mathbf{Q}{1}(s, \varkappa)$ with $\varkappa<1 / 2$ and $\kappa \geq \varkappa$. Then (i) Let $\lambda \geq 2$. Then for all $x \in \mathbf{R}^{n}, y \in \mathbf{R}^{m}$ it holds: $$ \left|\widehat{x}{\text {pen }}(y)-x\right|{p} \leq \frac{4 \lambda^{\frac{1}{p}}}{1-2 \varkappa}\left[1+\frac{\kappa \lambda}{2 s}-\varkappa\right]^{\frac{q(p-1)}{p(q-1)}}\left[\left|H^{T}(A x-y)\right|+\frac{\left|x-x^{}\right|_{1}}{2 s}\right], 1 \leq p \leq q . $$ In particular, with $\lambda=2 s$ we have: $$ \left|\widehat{x}{\text {pen }}(y)-x\right|{p} \leq \frac{4(2 s)^{\frac{1}{p}}}{1-2 x}[1+\kappa-x]^{\frac{q(p-1)}{p(q-1)}}\left[\left|H^{T}(A x-y)\right|+\frac{\left|x-x^{2}\right|_{1}}{2 s}\right], 1 \leq p \leq q . $$ (ii) Let $\rho \geq 0$, and let $\Xi_{\rho}$ be given by (1.14). Then for all $x \in \mathbf{R}^{n}$ and all $\eta \in \Xi_{\rho}$ one has: $\lambda \geq 2 s \quad \Rightarrow$ $\left|\widehat{x}{\text {pen }}(A x+\eta)-x\right|{p} \leq \frac{4 \lambda^{\frac{1}{p}}}{1-2 \varkappa}\left[1+\frac{\kappa \lambda}{2 s}-\varkappa\right]^{\frac{q(p-1)}{p(q-1)}}\left[\rho+\frac{\left|x-x^{}\right|_{1}}{2 s}\right], 1 \leq p \leq q ;$
$\lambda=2 s \quad \Rightarrow$
$\left|\widehat{x}{\text {pen }}(A x+\eta)-x\right|{p} \leq \frac{4(2 s)^{\frac{1}{p}}}{1-2 \varkappa}[1+\kappa-\varkappa]^{\frac{q(p-1)}{p(q-1)}}\left[\rho+\frac{\left|x-x^{x}\right|_{1}}{2 s}\right], 1 \leq p \leq q .$
For proof, see Section 1.5.2.
统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|VERIFIABILITY AND TRACTABILITY ISSUES
The good news about $\ell_{1}$ recovery stated in Theorems $1.3,1.4$, and $1.5$ is “conditional” – we assume that we are smart enough to point out a pair $(H,|\cdot|)$ satisfying condition $\mathbf{Q}{1}(s, \varkappa)$ with $\varkappa<1 / 2$ (and condition $\mathbf{Q}{q}(s, \kappa)$ with a “moderate” $\varkappa^{8}$ ). The related issues are twofold:
- First, we do not know in which range of $s, m$, and $n$ these conditions, or even the weaker than $\mathbf{Q}{1}(s, \varkappa), \varkappa<1 / 2$, nullspace property can be satisfied; and without the nullspace property, $\ell{1}$ minimization becomes useless, at least when we want to guarantee its validity whatever be the $s$-sparse signal we want to recover;
- Second, it is unclear how to verify whether a given sensing matrix $A$ satisfies the nullspace property for a given $s$, or a given pair $(H,|\cdot|)$ satisfics the condition $\mathbf{Q}_{q}(s, \kappa)$ with given parameters.
What is known about these crucial issues can be outlined as follows. - It is known that for given $m, n$ with $m \ll n$ (say, $m / n \leq 1 / 2$ ), there exist $m \times n$ sensing matrices which are $s$-good for the values of $s$ “nearly as large as $m$,” specifically, for $s \leq O(1) \frac{m}{\ln (n / m)} \cdot{ }^{9}$ Moreover, there are natural families of matrices where this level of goodness “is a rule.” E.g., when drawing an $m \times n$ matrix at random from Gaussian or Rademacher distributions (i.e., when filling the matrix with independent realizations of a random variable which is either a standard (zero mean, unit variance) Gaussian one, or takes values $\pm 1$ with probabilities $0.5$ ), the result will be $s$-good, for the outlined value of $s$, with prohahility approashing 1 as $m$ and $n$ grow. All this remains true when instead of speaking about matrices $A$ satisfying “plain” nullspace properties, we are speaking about matrices $A$ for which it is easy to point out a pair $(H,|\cdot|)$ satisfying the condition $\mathbf{Q}_{2}(s, \varkappa)$ with, say, $\varkappa=1 / 4$.
The above results can be considered as a good news. A bad news is that we do not know how to check efficiently, given an $s$ and a sensing matrix $A$, that the matrix is s-good, just as we do not know how to check that $A$ admits good (i.e., satisfying $\mathbf{Q}_{1}(s, \varkappa)$ with $\left.\varkappa<1 / 2\right)$ pairs $(H,|\cdot|)$. Even worse: we do not know an efficient recipe allowing us to build, given $m$, an $m \times 2 m$ matrix $A^{m}$ which is provably $s$-good for $s$ larger than $O(1) \sqrt{m}$, which is a much smaller “level of goodness” than the one promised by theory for randomly generated matrices. ${ }^{10}$ The “common life” analogy of this situation would be as follows: you know that $90 \%$ of bricks in your wall are made of gold, and at the same time, you do not know how to tell a golden brick from a usual one.
统计推断代考
统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Penalized ℓ1 recovery
受罚 $\ell_{1}$ 信号恢复 $x$ 从它的观察 (1.1) 是
在哪里 $H \in \mathbf{R}^{m \times N}$ ，一个规范 $|\cdot|$ 上 $\mathbf{R}^{N}$ ，和一个正实数 $\lambda$ 是构造参数。
定理 1.5。给定 $A$, 正整数 $\mathrm{s}$, 和 $q \in[1, \infty]$ ，假使，假设 $(H,|\cdot|)$ 满足条件 $\mathbf{Q} q(s, \kappa)$ 和 $\mathbf{Q} 1(s, \varkappa)$ 和 $\varkappa<1 / 2$ 和 $\kappa \geq \varkappa$. 然后 (i) 让 $\lambda \geq 2$. 那么对于所有人 $x \in \mathbf{R}^{n}, y \in \mathbf{R}^{m}$ 它拥有:
$$
|\widehat{x} \operatorname{pen}(y)-x| p \leq \frac{4 \lambda^{\frac{1}{p}}}{1-2 \varkappa}\left[1+\frac{\kappa \lambda}{2 s}-\varkappa\right]^{\frac{q(p-1)}{p(q-1)}}\left[\left|H^{T}(A x-y)\right|+\frac{|x-x|{1}}{2 s}\right], 1 \leq p \leq q . $$ 特别是，与 $\lambda=2 s$ 我们有: $$ |\widehat{x} \operatorname{pen}(y)-x| p \leq \frac{4(2 s)^{\frac{1}{p}}}{1-2 x}[1+\kappa-x]^{\frac{q(p-1)}{p(q-1)}}\left[\left|H^{T}(A x-y)\right|+\frac{\left|x-x^{2}\right|{1}}{2 s}\right], 1 \leq p \leq q .
$$
(ii) 让 $\rho \geq 0$ ，然后让 $\Xi_{\rho}$ 由 (1.14) 给出。那么对于所有人 $x \in \mathbf{R}^{n}$ 和所有 $\eta \in \Xi_{\rho}$ 一个有: $\lambda \geq 2 s \Rightarrow$ $|\widehat{x} \operatorname{pen}(A x+\eta)-x| p \leq \frac{4 \lambda^{\frac{1}{p}}}{1-2 \varkappa}\left[1+\frac{\kappa \lambda}{2 s}-\varkappa\right]^{\frac{q(p-1)}{p(q-1)}}\left[\rho+\frac{|x-x|{1}}{2 s}\right], 1 \leq p \leq q$ $\lambda=2 s \quad \Rightarrow$ $|\widehat{x} \operatorname{pen}(A x+\eta)-x| p \leq \frac{4(2 s)^{\frac{1}{p}}}{1-2 \varkappa}[1+\kappa-\varkappa]^{\frac{q(p-1)}{p(q-1)}}\left[\rho+\frac{\left|x-x^{x}\right|{1}}{2 s}\right], 1 \leq p \leq q$.
有关证明，请参见第 $1.5 .2$ 节。
统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|VERIFIABILITY AND TRACTABILITY ISSUES
关于的好消息 $\ell_{1}$ 定理中所述的恢复 $1.3,1.4 ＼mathrm{~ ， 和 ~} 1.5$ 是“有条件的”一一我们假设我们足够聪明，可以指出一对 $(H,|\cdot|)$ 满足条件 $\mathbf{Q} 1(s, \varkappa)$ 和 $\varkappa<1 / 2$ (和条件 $\mathbf{Q} q(s, \kappa)$ 带有“中度” $\left.\varkappa^{8}\right)$ 。相关问题有两个:
- 首先，我们不知道在哪个范围内 $s, m$ ，和 $n$ 这些条件，甚至弱于 $\mathbf{Q} 1(s, \varkappa), \varkappa<1 / 2$ ，可以满足零空间性 质；并且没有 nullspace 属性， $\ell$ 1最小化变得无用，至少当我们想要保证它的有效性时 $s$ – 我们想要恢复的 稀疏信号;
- 二、不清楚如何验证给定的传感矩阵是否 $A$ 满足给定的零空间属性 $s$ ，或给定的一对 $(H,|\cdot|)$ 满足条件 $\mathbf{Q}_{q}(s, \kappa)$ 给定参数。
对这些关键问题的了解可以概括如下。 - 众所周知，对于给定 $m, n$ 和 $m \ll n$ (说， $m / n \leq 1 / 2$ )， 存在 $m \times n$ 传感矩阵是 $s$ – 有利于价值观 $s^{\text {“差 }}$ 不多大 $m$,”具体来说，对于 $s \leq O(1) \frac{m}{\ln (n / m)} \cdot{ }^{9}$ 此外，在某些自然矩阵族中，这种良好程度“是一种规
则。例如，当绘制一个 $m \times n$ 从高斯或 Rademacher 分布中随机生成矩阵（即，当用随机变量的独立实 现填充矩阵时，该随机变量要么是标准 (零均值，单位方差) 高斯变量，要么取值 $\pm 1$ 有概率 $0.5)$ ，结果将 是 $s$-好，对于概述的价值 $s$, 概率接近 1 为 $m$ 和 $n$ 生长。当不谈论矩阵时，所有这些都是正确的 $A$ 满足“普通” 零空间属性，我们正在谈论矩阵 $A$ 很容易指出一对 $(H,|\cdot|)$ 满足条件 $\mathbf{Q}{2}(s, \varkappa)$ 与，说， $\varkappa=1 / 4$. 上述结果可以认为是一个好消息。一个坏消息是我们不知道如何有效地检查，给定一个 $s$ 和传感矩阵 $A$ ，矩阵是 s-good，就像我们不知道如何检查 $A$ 承认好（即满足 $\mathbf{Q}{1}(s, \varkappa)$ 和 $\left.\varkappa<1 / 2\right)$ 对 $(H,|\cdot|)$. 更糟糕的是：我们不知 道一个有效的配方允许我们构建，给定 $m ， 一$ 个 $m \times 2 m$ 矩阵 $A^{m}$ 这是可证明的 $s$ – 适合 $s$ 比大 $O(1) \sqrt{m}$ ，这是 一个比理论所承诺的随机生成矩阵小得多的“善良水平”。 ${ }^{10}$ 这种情况的“普通生活”类比如下：你知道 $90 \%$ 你墙上 的砖是金做的，同时，你不知道如何区分金砖和普通砖。
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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。