### 统计代写|随机过程代写stochastic process代考|In R

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• 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|随机过程代写stochastic process代考|single limiting distribution

$\begin{array}{rrrrrrrr}1 & 2 & 3 & 4 & 5 & 6 & 7 \ 0.5 & 0.5 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0\end{array}$
There is a single limiting distribution which means that the chain is ergodic. States 1 and 2 absorb the chain and then the chain spends $50 \%$ of the time in state 1 and the other $50 \%$, in state 2 .
(e) Here we plot the unconditional probability vectors $p_{n}$ against $n$.

nsteps<- 60

###### specifying matrix containing probabilities

probs<- matrix(NA, nrow=nsteps, ncol=7)

###### computing probabilities

probs [1,] <- p0
for ( $n$ in 2:nsteps)
probs $[n,]<-$, probs $[n-1,$, \& $* 8 t m$

###### plotting probabilities vs. step by state

matplot (probs, type=”1″, lty=1, lwd=2, col=1:7, ylim=c(-0.05, 0.6),
$x l a b=$ “Step”, ylab=”Probability”, panel. first=grid())
legend ” “ight”, c(“State $1 “$, “State $2 “$, “State $3 “$, “State $4 “$, “State $5 “$, “State $6 “$,
“State 7”), lty=1, 1wd=2, col=1:7) state $2 “$, “state $3 “$, “state $4 “$, “state $5 “$, “state
$6^{*}$, “state $\left.7^{\prime \prime}\right), ~ 1 t y=1$, col=1:7)

## 统计代写|随机过程代写stochastic process代考|the diagram of the Markov chain

###### specifying the transition probability matrix

tm<- matrix (c $(0.1,0.2,0.3,0,0.4,0,0.5,0.5,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0.6,0.4)$,
nrow=5, ncol=5, byrow=TRUE)

###### transposing the transition probability matrix

$t m . t r<-t(t m)$

###### specifying the transition probability matrix

tm<- matrix(c $(0.1,0.2,0.3,0,0.4,0,0.5,0.5,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0.6,0.4)$,
nrow=5, ncol=5, byrow=TRUE)

tm.tr<- t(tm)

###### plotting the diagram for the Markov chain

library(diagram)
plotmat(tm.tr, arr.length=0.3, arr.width=0.1, box. col=”light blue”, box.lwd=1,
box.prop=0.5, box.size=0.09, box.type=”circle”, cex.txt=0.8, lwd=1, self. cex=0.3,
self.shiftx=-0.07, self. shifty=-0.05)

###### plotting the diagram for the Markov chain

library (diagram)
plotmat(tm.tr, arr.length=0.3, arr.width=0.1, box. col=”light blue”, box.lwd=1,
box. prop=0.5, box.size=0.09, box.type=”circle”, cex.txt=0.8, lwd=1, self. cex=0.3,
self. shiftx $=-0.07$, self. shifty=-0.05)

###### creating Markov chain object

library (markovehain)
mc<- new (“markovchain”, transitionMatrix=tm, states=e(“1”, “2”, “3”, “4”, “5”))

###### creating Markov chain object

library (markovchain)
mc<- new (“markovchain”, transitionMatrix=tm, states=c(“1”, “2”, “3”, “4”, “5”))

###### computing Markov chain characteristics

recurrentclasses (me)

###### computing Markov chain characteristics

recurrentClasses (me)

$${ }^{n} 2^{n \prime} 4^{n \prime} 3^{n \prime}$$
transientClasses (mc)
“1”
absorbingstates (mc)
character $(0)$

###### creating irreducible Markov chain objects

tm.ir1<- matrix $(c(0,1,0.6,0.4), n r O w=2$, nCol=2, byIOw=TRUE $)$
me. ir1<-new (“markovchain”, transitionMatrix=tm.ir, states=e (” 4 “, “5”))
*finding periods of irreducible Markov chains
period (me.irl)
1

###### creating irreducible Markov chain objects

tm, ir2<- matrix (c(0.5, 0.5, 1, 0), nrow=2, ncol=2, byrow=TRUE)
mc. ir $2<$-new (“markovchain”, transitionMatrix=tm.ir, states=c(“2″, ” 3 “) )

period (me.ir2)
1

## 统计代写|随机过程代写stochastic process代考|We simulate two trajectories of the Markov chain

(c) We simulate two trajectories of the Markov chain.

notepec- 25

###### specifying seed

set.seed (202870)

###### specifying matrix containing states

MC.states<- matrix (NA, nrow=nsteps, ncol=2)

###### simulating stater

for (i in $1: 2)$ (
state0<- sample $(1: 5,1, \operatorname{prob}=\mathrm{c}(1 / 5,1 / 5,1 / 5,1 / 5,1 / 5))$
MC.states $[, 1]<-$ rmarkovchain $(n=n s t e p s-1$, object=mc, t0=state0,
include. LO-TRUE)
1

###### plotting simulated trajectories

matplot (MC.states, type=”1″, $1 t y=1,1 w d=2, \quad$ col $=3: 4, y 1 i m=c(1,5), x a x t=” n “$,
axis (side=1, at $=c(1,5,10,15,20,25))$
points (1:nsteps, MC.states $[, 1]$, pch=16, col=3)
points (1:nsteps, MC.states $[, 2]$, pch=16, col=4)
The trajectories enter either class ${2,3}$ or ${4,5}$ and keep bouncing between the two states within each class, possibly remaining for a little bit in state 2 or state 5 because of the loops.

## 统计代写|随机过程代写stochastic process代考|single limiting distribution

###### 寻找稳态分布

1234567 0.50.500000

(e) 这里我们绘制无条件概率向量pn反对n.

###### 计算概率

for (n在 2:nsteps)

###### 绘制概率与状态的逐步关系

matplot (probs, type=”1″, lty=1, lwd=2, col=1:7, ylim=c(-0.05, 0.6),
Xl一种b=“步骤”，ylab =“概率”，面板。first=grid())

“状态 7”), lty=1, 1wd=2, col=1:7) 状态2“， “状态3“， “状态4“， “状态5“， “状态
6∗， “状态7′′), 1吨是=1, col=1:7)

## 统计代写|随机过程代写stochastic process代考|the diagram of the Markov chain

###### 指定转移概率矩阵

tm<- 矩阵 (c(0.1,0.2,0.3,0,0.4,0,0.5,0.5,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0.6,0.4),
nrow=5, ncol=5, byrow=TRUE)

###### 指定转移概率矩阵

tm<- 矩阵（c(0.1,0.2,0.3,0,0.4,0,0.5,0.5,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0.6,0.4),
nrow=5, ncol=5, byrow=TRUE)

tm.tr<- t(tm)

###### 绘制马尔可夫链图

plotmat（tm.tr，arr.length=0.3，arr.width=0.1，box.col=“浅蓝色”，box.lwd=1，
box.prop=0.5，box.size=0.09，box .type=”circle”, cex.txt=0.8, lwd=1, self.cex=0.3,
self.shiftx=-0.07, self.shifty=-0.05)

###### 绘制马尔可夫链图

plotmat(tm.tr, arr.length=0.3, arr.width=0.1, box.col=”浅蓝色”, box.lwd=1,
box.prop=0.5, box.size=0.09, box .type=”circle”, cex.txt=0.8, lwd=1, self.cex=0.3,
self.shiftx=−0.07， 自己。转移=-0.05)

###### 创建马尔可夫链对象

mc<-new（“markovchain”，transitionMatrix=tm，states=e（“1”，“2”，“3”，“4”，“5”））

###### 创建马尔可夫链对象

mc<- new (“markovchain”, transitionMatrix=tm, states=c(“1”, “2”, “3”, “4”, “5”))

“1”

###### 创建不可约马尔可夫链对象

tm.ir1<- 矩阵(C(0,1,0.6,0.4),nr这在=2, nCol=2, byIOw=TRUE)

*寻找不可约马尔可夫链的

1

###### 创建不可约马尔可夫链对象

tm, ir2<- 矩阵 (c(0.5, 0.5, 1, 0), nrow=2, ncol=2, byrow=TRUE)
mc. 红外2<-new（“markovchain”，transitionMatrix=tm.ir，states=c（“2”，“3”））

1

## 统计代写|随机过程代写stochastic process代考|We simulate two trajectories of the Markov chain

(c) 我们模拟了马尔可夫链的两条轨迹。

noteec- 25

###### 指定种子

set.seed (202870)

###### 指定包含状态的矩阵

MC.states<- 矩阵（NA，nrow=nsteps，ncol=2）

###### 模拟状态机

MC.states[,1]<−马尔科夫链(n=ns吨和ps−1, 对象=mc, t0=state0,

1

###### 绘制模拟轨迹

matplot（MC.states，类型=“1”，1吨是=1,1在d=2,山口=3:4,是1一世米=C(1,5),X一种X吨=”n“,

## 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。