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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|DISCRETE RANDOM VARIABLES
The concept of probability is central to risk management. Many concepts associated with probability are deceptively simple. The basics are easy, but there are many potential pitfalls.
In this chapter, we will be working with both discrete and continuous random variables. Discrete random variables can take on only a countable number of values-for example, a coin, which can only be heads or tails, or a bond, which can only have one of several letter ratings (AAA, AA, A, BBB, etc.). Assume we have a discrete random variable $X$, which can take various values, $x_{i}$. Further assume that the probability of any given $x_{i}$ occurring is $p_{i}$. We write:
$$
P\left[X=x_{i}\right]=p_{i} \text { s.t. } x_{i} \in\left{x_{1}, x_{2}, \ldots, x_{n}\right}
$$
where $P[\cdot]$ is our probability operator.”
An important property of a random variable is that the sum of all the probabilities must equal one. In other words, the probability of any event
occurring must equal one. Something has to happen. Using our current notation, we have:
$$
\sum_{i=i}^{n} p_{i}=1
$$
统计代写|金融统计代写Mathematics with Statistics for Finance代考|CONTINUOUS RANDOM VARIABLES
In contrast to a discrete random variable, a continuous random variable can take on any value within a given range. A good example of a continuous random variable is the return of a stock index. If the level of the index can be any real number between zero and infinity, then the return of the index can be any real number greater than $-1$.
Even if the range that the continuous variable occupies is finite, the number of values that it can take is infinite. For this reason, for a continuous variable, the probability of any specific value occurring is zero.
Even though we cannot talk about the probability of a specific value occurring, we can talk about the probability of a variable being within a certain range. Take, for example, the return on a stock market index over the next year. We can talk about the probability of the index return being between $6 \%$ and $7 \%$, but talking about the probability of the return being exactly $6.001 \%$ or exactly $6.002 \%$ is meaningless. Even between $6.001 \%$ and $6.002 \%$ there are literally an infinite number of possible values. The probability of any one of those infinite values occurring is zero.
For a continuous random variable $X$, then, we can write:
$$
P\left[r_{1}<X<r_{2}\right]=p
$$
which states that the probability of our random variable, $X$, being between $r_{1}$ and $r_{2}$ is equal to $p$.
统计代写|金融统计代写Mathematics with Statistics for Finance代考|Probability Density Functions
For a continuous random variable, the probability of a specific event occurring is not well defined, but some events are still more likely to occur than others. Using annual stock market returns as an example, if we look at 50 years of data, we might notice that there are more data points between $0 \%$ and $10 \%$ than there are between $10 \%$ and $20 \%$. That is, the density of points between $0 \%$ and $10 \%$ is higher than the density of points between $10 \%$ and $20 \%$.
For a continuous random variable we can define a probability density function (PDF), which tells us the likelihood of outcomes occurring between any two points. Given our random variable, $X$, with a probability $p$ of being between $r_{1}$ and $r_{2}$, we can define our density function, $f(x)$, such that:
$$
\int_{r_{1}}^{r_{2}} f(x) d x=p
$$
The probability density function is often referred to as the probability distribution function. Both terms are correct, and, conveniently, both can be abbreviated PDF.
As with discrete random variables, the probability of any value occurring must be one:
$$
\int_{r_{\min }}^{r_{\max }} f(x) d x=1
$$
where $r_{\min }$ and $r_{\max }$ define the lower and upper bounds of $f(x)$.
金融统计代写
统计代写|金融统计代写Mathematics with Statistics for Finance代考|DISCRETE RANDOM VARIABLES
概率的概念是风险管理的核心。许多与概率相关的概念看似简单。基础很简单，但是有很多潜在的陷阱。
在本章中，我们将使用离散和连续随机变量。离散随机变量只能取可数个值——例如，硬币只能是正面或反面，或债券只能具有几个字母等级（AAA、AA、A、BBB 等）中的一个.)。假设我们有一个离散随机变量X，它可以取不同的值，X一世. 进一步假设任何给定的概率X一世发生是p一世. 我们写：
P\left[X=x_{i}\right]=p_{i} \text { st } x_{i} \in\left{x_{1}, x_{2}, \ldots, x_{n}\对}P\left[X=x_{i}\right]=p_{i} \text { st } x_{i} \in\left{x_{1}, x_{2}, \ldots, x_{n}\对}
在哪里磷[⋅]是我们的概率算子。”
随机变量的一个重要特性是所有概率之和必须等于 1。换句话说，任何事件的概率
发生必须等于一。必须发生一些事情。使用我们当前的符号，我们有：
∑一世=一世np一世=1
统计代写|金融统计代写Mathematics with Statistics for Finance代考|CONTINUOUS RANDOM VARIABLES
与离散随机变量相比，连续随机变量可以取给定范围内的任何值。连续随机变量的一个很好的例子是股票指数的回报。如果索引的级别可以是零到无穷大之间的任何实数，则索引的返回可以是大于等于的任何实数−1.
即使连续变量占据的范围是有限的，它可以取的值的数量也是无限的。因此，对于连续变量，任何特定值出现的概率为零。
即使我们不能谈论特定值出现的概率，我们也可以谈论变量在某个范围内的概率。以明年股票市场指数的回报率为例。我们可以谈谈指数回报率介于6%和7%，但谈论回报的概率是准确的6.001%或者确切地说6.002%是没有意义的。甚至之间6.001%和6.002%从字面上看，可能的值是无限的。这些无限值中的任何一个出现的概率为零。
对于连续随机变量X，那么，我们可以写：
磷[r1<X<r2]=p
这表明我们的随机变量的概率，X, 介于r1和r2等于p.
统计代写|金融统计代写Mathematics with Statistics for Finance代考|Probability Density Functions
对于连续随机变量，特定事件发生的概率没有很好的定义，但某些事件仍然比其他事件更可能发生。以年度股市收益为例，如果我们查看 50 年的数据，我们可能会注意到之间有更多的数据点0%和10%比之间10%和20%. 即，点之间的密度0%和10%高于点之间的密度10%和20%.
对于连续随机变量，我们可以定义一个概率密度函数 (PDF)，它告诉我们在任意两点之间发生结果的可能性。给定我们的随机变量，X, 有概率p介于两者之间r1和r2，我们可以定义我们的密度函数，F(X)，这样：
∫r1r2F(X)dX=p
概率密度函数通常被称为概率分布函数。这两个术语都是正确的，并且方便地，两者都可以缩写为 PDF。
与离散随机变量一样，任何值出现的概率必须为 1：
∫r分钟r最大限度F(X)dX=1
在哪里r分钟和r最大限度定义下限和上限F(X).
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。