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化学计量学是一门化学学科，它使用数学、统计学和其他采用形式逻辑的方法来设计或选择最佳的测量程序和实验，并通过分析化学数据来提供最大的相关化学信息。
将化学计量学方法与经典方法相比较，也许可以最好地理解它的特点。经典方法旨在理解效应–哪些因素是主要的，哪些因素是可以忽略的–而化学计量学方法则放弃了理解效应的必要性，并指出了其他目标，如预测、模式识别、分类等。
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- (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|化学计量学作业代写chemometrics代考|Preface to the Second Edition
Eight years after the appearance of the first edition of this book, the $R$ ecosystem has evolved significantly. The number of $R$ users has continued to grow, and so has the number of R packages. The latter not only can be found at the two main $R$ repositories, CRAN and Bioconductor, where elementary quality control checks are being applied to ascertain that the packages are at least semantically correct and provide a minimum of support, but also at other platforms such as github. Installation of an $\mathrm{R}$ package is as easy as can be, probably one of the main reasons for the huge success that the language is experiencing. At the same time, this presents the user with a difficult problem: where should I look? What should I use? In keeping with the aims formulated in the first edition, this second edition presents an overview of techniques common in chemometrics, and R packages implementing them. I have tried to remain as close as possible to elementary packages, i.e., packages that have been designed for one particular purpose and do this pretty well. All of them are from CRAN or Bioconductor.
Maybe somewhat ironically, the R package ChemometricsWithR, accompanying this book, will no longer be hosted on CRAN. Due to package size restrictions, the package accompanying the first edition was forced to be split into two, the data part transferring into a separate package, ChemometricsWithRData. For this new edition, hosting everything on my own github repository has made it possible to reunite the two packages, making life easier for the reader. Installing the ChemometricsWithR package can be done as follows.
统计代写|化学计量学作业代写chemometrics代考|Preface to the First Edition
The natural sciences, and the life sciences in particular, have seen a huge increase in the amount and complexity of data being generated with every experiment. It is only some decades ago that scientists were typically measuring single numbers weights, extinctions, absorbances – usually directly related to compound concentrations. Data analysis came down to estimating univariate regression lines, uncertainties and reproducibilities. Later, more sophisticated equipment generated complete spectra, where the response of the system is wavelength-dependent. Scientists were confronted with the question how to turn these spectra into usable results such as concentrations. Things became more complex after that: chromatographic techniques for separating mixtures were coupled to high-resolution (mass) spectrometers, yielding a data matrix for every sample, often with large numbers of variables in both chromatographic and spectroscopic directions. A set of such samples corresponds to a data cube rather than a matrix. In parallel, rapid developments in biology saw a massive increase in the ratio of variables to objects in that area as well.
As a result, scientists today are faced with the increasingly difficult task to make sense of it all. Although most will have had a basic course in statistics, such a course is unlikely to have covered much multivariate material. In addition, many of the classical concepts have a rough time when applied to the types of data encountered nowadays – the multiple-testing problem is a vivid illustration. Nevertheless, even though data analysis has become a field in itself (or rather: a large number of specialized fields), scientists generating experimental data should know at least some of the ways to interpret their data, if only to be able to ascertain the quality of what they have generated. Cookbook approaches, involving blindly pushing a sequence of buttons in a software package, should be avoided. Sometimes the things that deviate from expected behavior are the most interesting in a data set, rather than unfortunate measurement errors. These deviations can show up at any time point during data analysis, during data preprocessing, modelling, interpretation… Every phase in this pipeline should be carefully executed and results, also at an intermediate stage, should be checked using common sense and prior knowledge.
统计代写|化学计量学作业代写chemometrics代考|Preprocessing
Textbook examples typically use clean, perfect data, allowing the techniques of interest to be explained and illustrated. However, in real life data are messy, noisy, incomplete, downright faulty, or a combination of these. The first step in any data analysis often consists of preprocessing to assess and possibly improve data quality. This step may actually take more time than the analysis itself, and more often than not the process consists of an iterative procedure where data preprocessing steps are alternated with data analysis steps.
Some problems can immediately be recognized, such as measurement noise, spikes, non-detects, and unrealistic values. In these cases, taking appropriate action is rarely a problem. More difficult are the cases where it is not obvious which characteristics of the data contain information, and which do not. There are many examples where chance correlations lead to statistical models that are perfectly able to describe the training data (the data used to set up the model in the first place) but have no predictive abilities whatsoever.
This chapter will focus on standard preprocessing techniques used in the natural sciences and the life sciences. Data are typically spectra or chromatograms, and topics include noise reduction, baseline removal, peak alignment, peak picking, and scaling. Only the basic general techniques are mentioned here; some more specific ways to improve the quality of the data will be treated in later chapters. Examples include Orthogonal Partial Least Squares for removing uncorrelated variation (Sect. 11.4) and variable selection (Chap. 10).
化学计量学代写
统计代写|化学计量学作业代写chemometrics代考|Preface to the Second Edition
本书第一版问世八年后，R生态系统发生了显着变化。的数量R用户持续增长，R 包的数量也在持续增长。后者不仅可以在两个主要R存储库、CRAN 和 Bioconductor，其中正在应用基本的质量控制检查来确定包至少在语义上是正确的并提供最少的支持，但也在其他平台上，例如 github。安装一个Rpackage 尽可能简单，这可能是该语言取得巨大成功的主要原因之一。同时，这也给用户带来了一个难题：我应该去哪里看？我应该使用什么？为了与第一版中制定的目标保持一致，第二版概述了化学计量学中常见的技术，以及实现它们的 R 包。我试图尽可能地接近基本包，即为一个特定目的而设计并且做得很好的包。它们都来自 CRAN 或 Bioconductor。
也许有点讽刺的是，本书随附的 R 包 ChemometricsWithR 将不再托管在 CRAN 上。由于包大小的限制，第一版附带的包被迫一分为二，数据部分转移到一个单独的包中，ChemometricsWithRData。对于这个新版本，将所有内容托管在我自己的 github 存储库中，这使得重新组合这两个包成为可能，让读者的生活更轻松。安装 ChemometricsWithR 包可以如下完成。
统计代写|化学计量学作业代写chemometrics代考|Preface to the First Edition
自然科学，尤其是生命科学，在每次实验中产生的数据量和复杂性都出现了巨大的增长。仅仅在几十年前，科学家们通常测量单个数字的重量、消光、吸光度——通常与化合物浓度直接相关。数据分析归结为估计单变量回归线、不确定性和可重复性。后来，更复杂的设备产生了完整的光谱，其中系统的响应与波长有关。科学家们面临着如何将这些光谱转化为可用结果（例如浓度）的问题。之后事情变得更加复杂：分离混合物的色谱技术与高分辨率（质谱）光谱仪相结合，为每个样品生成一个数据矩阵，通常在色谱和光谱方向都有大量变量。一组这样的样本对应于一个数据立方体而不是一个矩阵。与此同时，生物学的快速发展也见证了该领域变量与物体的比例大幅增加。
因此，今天的科学家们面临着越来越难以理解这一切的任务。尽管大多数人都上过统计学的基础课程，但这样的课程不太可能涵盖很多多元材料。此外，许多经典概念在应用到现在遇到的数据类型时也有一段艰难的时期——多重检验问题就是一个生动的例证。尽管如此，即使数据分析本身已经成为一个领域（或者更确切地说：大量的专业领域），产生实验数据的科学家至少应该知道一些解释他们数据的方法，如果只是为了能够确定质量他们产生了什么。应避免涉及盲目按下软件包中的一系列按钮的食谱方法。有时，偏离预期行为的事情是数据集中最有趣的，而不是不幸的测量错误。这些偏差可以在数据分析期间的任何时间点、数据预处理、建模、解释期间出现……这个管道中的每个阶段都应该仔细执行，并且在中间阶段，应该使用常识和先验知识检查结果。
统计代写|化学计量学作业代写chemometrics代考|Preprocessing
教科书示例通常使用干净、完美的数据，允许对感兴趣的技术进行解释和说明。然而，在现实生活中，数据是混乱的、嘈杂的、不完整的、完全错误的，或者是这些的组合。任何数据分析的第一步通常包括预处理以评估并可能提高数据质量。此步骤实际上可能比分析本身花费更多时间，并且该过程通常由迭代过程组成，其中数据预处理步骤与数据分析步骤交替进行。
一些问题可以立即被识别，例如测量噪声、尖峰、未检测和不切实际的值。在这些情况下，采取适当的措施很少会成为问题。更困难的情况是，数据的哪些特征包含信息，哪些不包含信息并不明显。有很多例子表明，机会相关性导致统计模型能够完美地描述训练数据（首先用于建立模型的数据）但没有任何预测能力。
本章将重点介绍自然科学和生命科学中使用的标准预处理技术。数据通常是光谱或色谱图，主题包括降噪、基线去除、峰对齐、峰拾取和缩放。这里只提到基本的通用技术；一些更具体的提高数据质量的方法将在后面的章节中讨论。示例包括用于消除不相关变化的正交偏最小二乘法（第 11.4 节）和变量选择（第 10 章）。
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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。