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金融统计描述了应用数学和数学模型来解决金融问题。它有时被称为定量金融，金融工程，和计算金融。
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- 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|金融统计代写Mathematics with Statistics for Finance代考|PARAMETRIC DISTRIBUTIONS
Distributions can be divided into two broad categories: parametric distributions and nonparametric distributions. A parametric distribution can be described by a mathematical function. In the following sections we will explore a number of parametric distributions including the uniform distribution and the normal distribution. A nonparametric distribution cannot be summarized by a mathematical formula. In its simplest form, a nonparametric distribution is just a collection of data. An example of a nonparametric distribution would be a collection of historical returns for a security.
Parametric distributions are often easier to work with, but they force us to make assumptions, which may not be supported by real-world data. Nonparametric distributions can fit the observed data perfectly. The drawback of nonparametric distributions is that they are potentially too specific, which can make it difficult to draw any general conclusions.
统计代写|金融统计代写Mathematics with Statistics for Finance代考|UNIFORM DISTRIBUTION
For a continuous random variable, $X$, recall that the probability of an outcome occurring between $b_{1}$ and $b_{2}$ can be found by integrating as follows:
$$
P\left[b_{1} \leq X \leq b_{2}\right]=\int_{b_{1}}^{b_{2}} f(x) d x
$$
where $f(x)$ is the probability density function (PDF) of $X$.
The uniform distribution is one of the most fundamental distributions in statistics. The probability density function is given by the following formula:
$$
u\left(b_{1}, b_{2}\right)=\left{\begin{array}{ll}
c & \forall b_{1} \leq x \leq b_{2} \
0 & \forall b_{1}>x>b_{2}
\end{array} \quad \text { s.t. } b_{2}>b_{1}\right.
$$
In other words, the probability density is constant and equal to $c$ between $b_{1}$ and $b_{2}$, and zero everywhere else. Figure $4.1$ shows the plot of a uniform distribution’s probability density function.
Because the probability of any outcome occurring must be one, we can find the value of $c$ as follows:
$$
\begin{aligned}
&\int_{-\infty}^{+\infty} u\left(b_{1}, b_{2}\right) d x=1 \
&\int_{-\infty}^{+\infty} u\left(b_{1}, b_{2}\right) d x=\int_{-\infty}^{b_{1}} 0 d x+\int_{b_{1}}^{b_{2}} c d x+\int_{b_{2}}^{+\infty} 0 d x=\int_{b_{1}}^{b_{2}} c d x \
&\int_{b_{1}}^{b_{2}} c d x=[\mathrm{cx}]{b{1}}^{b_{2}}=c\left(b_{2}-b_{1}\right)=1 \
&c=\frac{1}{b_{2}-b_{1}}
\end{aligned}
$$
统计代写|金融统计代写Mathematics with Statistics for Finance代考|BERNOULLI DISTRIBUTION
Bernoulli’s principle explains how the flow of fluids or gases leads to changes in pressure. It can be used to explain a number of phenomena, including how the wings of airplanes provide lift. Without it, modern aviation would be impossible. Bernoulli’s principle is named after Daniel Bernoulli, an eighteenthcentury Dutch-Swiss mathematician and scientist. Daniel came from a family of accomplished mathematicians. Daniel and his cousin Nicolas Bernoulli first described and presented a proof for the St. Petersburg Paradox. But it is not Daniel or Nicolas, but rather their uncle, Jacob Bernoulli, for whom the Bernoulli distribution is named. In addition to the Bernoulli distribution, Jacob is credited with first describing the concept of continuously compounded returns, and, along the way, discovering Euler’s number, $e$, both of which we explored in Chapter $1 .$
The Bernoulli distribution is incredibly simple. A Bernoulli random variable is equal to either zero or one. If we define $p$ as the probability that $X$ equals one, we have:
$$
P[X=1]=p \text { and } P[X=0]=1-p
$$
We can easily calculate the mean and variance of a Bernoulli variable:
$$
\begin{aligned}
\mu &=p \cdot 1+(1-p) \cdot 0=p \
\sigma^{2} &=p \cdot(1-p)^{2}+(1-p) \cdot(0-p)^{2}=p(1-p)
\end{aligned}
$$
Binary outcomes are quite common in finance: a bond can default or not default; the return of a stock can be positive or negative; a central bank can decide to raise rates or not to raise rates.
In a computer simulation, one way to model a Bernoulli variable is to start with a standard uniform variable. Conveniently, both the standard uniform variable and our Bernoulli probability, $p$, range between zero and one. If the draw from the standard uniform variable is less than $p$, we set our Bernoulli variable equal to one; likewise, if the draw is greater than $p$, we set the Bernoulli variable to zero (see Figure 4.2).
金融统计代写
统计代写|金融统计代写Mathematics with Statistics for Finance代考|PARAMETRIC DISTRIBUTIONS
分布可分为两大类：参数分布和非参数分布。参数分布可以用数学函数来描述。在接下来的部分中，我们将探讨一些参数分布，包括均匀分布和正态分布。非参数分布不能用数学公式概括。在最简单的形式中，非参数分布只是数据的集合。非参数分布的一个例子是证券历史收益的集合。
参数分布通常更容易使用，但它们迫使我们做出假设，而现实世界的数据可能不支持这些假设。非参数分布可以完美地拟合观察到的数据。非参数分布的缺点是它们可能过于具体，因此很难得出任何一般性结论。
统计代写|金融统计代写Mathematics with Statistics for Finance代考|UNIFORM DISTRIBUTION
对于连续随机变量，X，回想一下结果发生的概率b1和b2可以通过如下积分得到：
磷[b1≤X≤b2]=∫b1b2F(X)dX
在哪里F(X)是概率密度函数 (PDF)X.
均匀分布是统计学中最基本的分布之一。概率密度函数由以下公式给出：
$$
u\left(b_{1}, b_{2}\right)=\left{C∀b1≤X≤b2 0∀b1>X>b2\quad \text { st } b_{2}>b_{1}\right.
$$
换句话说，概率密度是恒定的，等于C之间b1和b2, 其他地方为零。数字4.1显示均匀分布的概率密度函数图。
因为任何结果发生的概率必须为 1，所以我们可以找到C如下：
$$
\begin{aligned}
&\int_{-\infty}^{+\infty} u\left(b_{1}, b_{2}\right) dx=1 \
&\int_{-\ infty}^{+\infty} u\left(b_{1}, b_{2}\right) dx=\int_{-\infty}^{b_{1}} 0 d x+\int_{b_{1} }^{b_{2}} cd x+\int_{b_{2}}^{+\infty} 0 dx=\int_{b_{1}}^{b_{2}} cdx \
&\int_{b_{ 1}}^{b_{2}} cdx=[\mathrm{cx}] {b {1}}^{b_{2}}=c\left(b_{2}-b_{1}\right)= 1 \
&c=\frac{1}{b_{2}-b_{1}}
\end{对齐}
$$
统计代写|金融统计代写Mathematics with Statistics for Finance代考|BERNOULLI DISTRIBUTION
伯努利原理解释了流体或气体的流动如何导致压力变化。它可以用来解释许多现象，包括飞机的机翼如何提供升力。没有它，现代航空将是不可能的。伯努利原理以 18 世纪荷兰-瑞士数学家和科学家丹尼尔·伯努利的名字命名。丹尼尔来自一个有成就的数学家家庭。丹尼尔和他的堂兄尼古拉斯·伯努利首先描述并提出了圣彼得堡悖论的证明。但伯努利分布的名字不是丹尼尔或尼古拉斯，而是他们的叔叔雅各布伯努利。除了伯努利分布之外，雅各布还首次描述了连续复利的概念，并在此过程中发现了欧拉数，和, 两者我们在第 1 章中探讨1.
伯努利分布非常简单。伯努利随机变量等于零或一。如果我们定义p作为概率X等于一，我们有：
磷[X=1]=p 和 磷[X=0]=1−p
我们可以很容易地计算出伯努利变量的均值和方差：
μ=p⋅1+(1−p)⋅0=p σ2=p⋅(1−p)2+(1−p)⋅(0−p)2=p(1−p)
二元结果在金融中很常见：债券可以违约或不违约；股票的回报可以是正的或负的；中央银行可以决定加息或不加息。
在计算机模拟中，对伯努利变量建模的一种方法是从标准统一变量开始。方便的是，标准统一变量和我们的伯努利概率，p, 范围在零和一之间。如果标准统一变量的平局小于p，我们将伯努利变量设置为1；同样，如果平局大于p，我们将伯努利变量设置为零（见图 4.2）。
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考
随机过程代考
在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。
贝叶斯方法代考
贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。
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。
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机器学习代写
随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。
多元统计分析代考
基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量
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。