### 统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Basic PROC OPTMODEL

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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• (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|运筹学作业代写operational research代考|Basic PROC OPTMODEL

PROC OPTMODEL is very powerful, so we can easily declare variables and parameters, define objective and constraints, and solve the problem. It also provides a full environment for programming using do-loop, if-then-else, and many other programming statements. The syntax of PROC OPTMODEL is given in Appendix 2 . Here we give some details defining a linear programming within PROC OPTMODEL.

In most cases of defining a linear programming, we need to use the following six statements:

1. number: For defining confidences
2. var: For defining variables
1. min/max: For defining an objective function
2. con: For defining a constraint
3. solve: For solving the problem using selected solver
Because in most linear programming we have a vector of variables and a matrix of coefficients, PROC OPTMODEL provides an indexing facility to handle these more efficiently. The index can be defined using integer numbers or a set of values. For example,
number c{1..4};
$\operatorname{var} x{1 \ldots 4}$;
defines four numbers that can be referred to as $c[1], c[2], c[3]$, and $c[4]$ and defines four variables that can be referred to as $x[1], x[2], x[3]$, and $x[4]$.

Using the index provides an easy environment for working with parameters. For example, the following statement finds the sum of the four parameters just mentioned:
$$s=\operatorname{sum}{i \text { in } 1 . .4} x[i] ;$$

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Generally, parameters and expressions can have numerical or character values. For example, the number statement used in the previous code declares a numerical variable, while with the set statement we can define both numerical and string variables. Consider the following codes that define two sets of rows and columns and initialize the bank data with the following matrix

Using this definition enables us to refer to the elements of the bank matrix using index variables. For example Bank[“Bank2”, “Labor”] equals 50 and Bank[“Bank3”, “Capital”] equals 25,000.

An alternative initialization of the data to parameters in PROC OPTMODEL is using the “read” statement and populating parameter with the data saved in a dataset. Assume that the data in Program $1.4$ are saved in a bank dataset; the following program reads the dataset and loads it to the corresponding variables: In this code, we used a “read” statement. The first “read” loads the bank names to set row while the second “read” loads the value of capital, labor, and profit to each bank.

## 统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Advanced Options in PROC OPTMODEL

As discussed earlier, PROC OPTMODEL provides a full environment for programming using do-loop, if-then-else, and many other programming statements. We can divide the syntax of PROC OPTMODEL into three types of statements:

1. Options in PROC OPTMODEL
2. Declaration of parameters and variables, as well as objective function and constraints
3. Programming statements
With the option statements, you can control how the optimization model is processed and how results are displayed. The declaration statements define the parameters, variables, constraints, and objectives that describe the model to be solved. All declarations in the PROC OPTMODEL are also saved for later use. The most popular declaration statements are:
• constraint (or con): Defines one or more constraints
• max/min: Declares an objective for the solver
• number (or num): Declares a numeric parameter
• string (or str): Declares a string parameter
• set: Declares a set type parameter
• var: Declares a variable
Parameters and variables can also be initialized using option “init.”

## 统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Basic PROC OPTMODEL

PROC OPTMODEL非常强大，所以我们可以很方便的声明变量和参数，定义目标和约束，解决问题。它还为使用 do-loop、if-then-else 和许多其他编程语句进行编程提供了完整的环境。PROC OPTMODEL 的语法在附录 2 中给出。这里我们给出了在 PROC OPTMODEL 中定义线性规划的一些细节。

1. number：用于定义置信度
2. var：用于定义变量
3. 读取：用于将数据从数据集中加载到相应的参数
1. min/max：用于定义目标函数
2. con：用于定义约束
3. solve：使用选定的求解器解决问题
因为在大多数线性规划中，我们有一个变量向量和一个系数矩阵，PROC OPTMODEL 提供了一个索引工具来更有效地处理这些问题。可以使用整数或一组值来定义索引。例如，
数字 c{1..4}；
曾是⁡X1…4;
定义了四个可以称为的数字C[1],C[2],C[3]， 和C[4]并定义了四个变量，可以称为X[1],X[2],X[3]， 和X[4].

s=和⁡一世 在 1..4X[一世];

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PROC OPTMODEL 中将数据初始化为参数的另一种方法是使用“读取”语句并使用数据集中保存的数据填充参数。假设 Program 中的数据1.4保存在银行数据集中；以下程序读取数据集并将其加载到相应的变量中： 在此代码中，我们使用了“读取”语句。第一个“读取”加载银行名称以设置行，而第二个“读取”将资本、劳动力和利润的价值加载到每个银行。

## 统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Advanced Options in PROC OPTMODEL

1. PROC OPTMODEL 中的选项
2. 参数和变量的声明，以及目标函数和约束
3. 编程语句
使用选项语句，您可以控制优化模型的处理方式以及结果的显示方式。声明语句定义了描述要求解的模型的参数、变量、约束和目标。PROC OPTMODEL 中的所有声明也被保存以供以后使用。最流行的声明语句是：
• 约束（或con）：定义一个或多个约束
• max/min：为求解器声明一个目标
• number（或 num）：声明一个数字参数
• string（或str）：声明一个字符串参数
• set：声明一个集合类型参数
• var：声明一个变量
参数和变量也可以使用选项“init”进行初始化。

## 有限元方法代写

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## 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。