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随机过程被定义为随机变量X={Xt:t∈T}的集合，定义在一个共同的概率空间上，在一个共同的集合S（状态空间）中取值，并以一个集合T为索引，通常是N或[0，∞]，并被认为是时间（分别为离散或连续）。
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- Statistical Inference 统计推断
- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等概率论
- 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|随机过程代写stochastic process代考|The average present value
EXERCISE 5.4. The average present value of the total claim amount is computed by conditioning on the value of $N(t)$. We proceed as follows: $E[P(t)]=E E[P(t) \mid N(t)]=E E\left[\sum_{i=1}^{N(t)} X_{i} e^{-\delta s_{i}} \mid N(t)\right]$ $=E\left[\sum_{i=1}^{N(t)} E\left(X_{i}\right) E\left(e^{-\delta s_{i}}\right)\right]$. The claim arrival times $S_{1}, \ldots, S_{N(t)}$ are order statistics from a uniform distribution on $[0, t]$ and we can write $S_{i}=t U_{(i)}$ where $U_{(i)}$ is the $i$ th order statistic from the standard uniform distribution. We continue $E[P(t)]=E\left[\sum_{i=1}^{N(t)} E\left(X_{i}\right) E\left(e^{\left.-\delta t U_{(i)}\right)}\right]=E\left(X_{1}\right) E\left[\sum_{i=1}^{N(t)} E\left(e^{-\delta t U_{i}}\right)\right]\right.$ $=E\left(X_{1}\right) E(N(t)) E\left(e^{-\delta t U_{1}}\right)=E\left(X_{1}\right) \lambda \int_{0}^{1} e^{-\delta t u} d u=E\left(X_{1}\right)\left(\frac{\lambda}{\delta}\right)\left(1-e^{-\delta t}\right)$
EXERCISE 5.5. (a) Random variables $Y_{i}^{\prime}$ s are iid $\sim$ Poisson $(\beta)$. Therefore, $\sum_{i=1}^{n} Y_{i} \sim$ Poisson $(\beta n)$. We write $P(X(t)=x)=P\left(\sum_{i=1}^{N(t)} Y_{i}=x\right)=\sum_{n=0}^{\infty} P\left(\sum_{i=1}^{n} Y_{i}=\right.$ $x \mid N(t)=n) P(N(t)=n)=\sum_{n=0}^{\infty} \frac{(\beta n)^{x}}{x !} e^{-\beta n} \frac{(\lambda t)^{n}}{n !} e^{-\lambda t}=\frac{\beta^{x}}{x !} e^{-\lambda t} \sum_{n=0}^{\infty} \frac{n^{x}(\lambda t)^{n}}{n !} e^{-\beta n} .$
(b) $E(X(t))=\lambda t E\left(Y_{1}\right)=\lambda t \beta, \operatorname{Var}(X(t))=\lambda t E Y_{1}^{2}=\lambda t\left(\beta+\beta^{2}\right)$.
(c) $P(X(t)=0)=\frac{\beta^{0}}{0 !} e^{-\lambda t} \sum_{n=0}^{\infty} \frac{n^{0}(\lambda t)^{n}}{n !} e^{-\beta n}=e^{-\lambda t} \sum_{n=0}^{\infty} \frac{\left(\lambda t e^{-\beta}\right)^{n}}{n !}=e^{-\lambda t+\lambda t e^{-\beta}}=e^{-\lambda t\left(1-e^{-\beta}\right)}$.
The ratio between the variance and mean is $\frac{\operatorname{Var}(X(t))}{E(X(t))}=1+\beta$, thus, $\beta$ can be estimated as $\hat{\beta}=\frac{\operatorname{Var}(X(t))}{\hat{E}(X(t))}-1$. Also, $\ln P(X(t)=0)=\ln P(0)=-\lambda t\left(1-e^{-\beta}\right)$. Hence, we can estimate $\lambda$ by $\hat{\lambda}–\frac{\ln P(0)}{t\left(1-e^{-\beta}\right)} .$
统计代写|随机过程代写stochastic process代考|The total dollar amount
EXERCISE 5.6. (a) The total dollar amount can be modeled by a compound Poisson process $X(t)=\sum_{i=1}^{N(t)} Y_{i}$ where $N(t)$ is the process governing the number of cars that come to the gas station up to time $t$, and $Y_{i}$ is the dollar amount that the $i$ th car driver pays. We are given that $N(t) \sim$ Poisson $(\lambda t)$, and $Y_{i} \sim \operatorname{Gamma}(\alpha, \beta)$ with mean $E\left(Y_{i}\right)=\alpha \beta$, and variance $\operatorname{Var}\left(Y_{i}\right)=\alpha \beta^{2}$.
(b) Denote by $T_{i} \sim \operatorname{Exp}\left(\operatorname{mean}=\frac{1}{\lambda}\right)$ the interarrival times between car arrivals. The method of method of moments estimators of $\alpha$ and $\beta$ are $\hat{\alpha}=\frac{n P^{2}}{\sum_{i=1}^{n} Y_{i}^{2}-n P^{2}}$ and $\hat{\beta}=\frac{q}{\hat{\alpha}}=\frac{\sum_{i=1}^{n} Y_{i}^{2}-n P^{2}}{n \gamma}$. They solve the system of two equations: $\bar{Y}=\hat{E}\left(Y_{1}\right)=\hat{a} \hat{\beta}$ and $\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} Y_{i}^{2}=\hat{E}\left(Y_{1}^{2}\right)=\hat{V} a r\left(Y_{1}\right)+$ $\left(\hat{E}\left(Y_{1}\right)\right)^{2}=\hat{\alpha} \hat{\beta}^{2}+(\hat{\alpha} \hat{\beta})^{2}=\hat{\beta} \bar{Y}+\bar{Y}^{2}$
(a) The code below produces numeric values of the estimators and plots histograms with fitted curvcs.
gas. data<- read. csv (file=”./Exercise5. 6 Data.csv”, header=TRUE, sep=”, ” “)
computing lag
gas. data\$ArrivalTime. lag<- c (0, head (gas.data\$ArrivalTime, -1))
gas. data<-gas. data $[-1,$, #removing first row
computing interarrival times
interarrival.time<- gas. data\$ArrivalTime-gas. data\$ArrivalTime. lag
estimating lambda of Poisson arrival
print (lambda. hat<- $1 /$ mean (interarrival.time))
$0.6029832$
print (1/lambda. hat)
- 658421
There are, on average, $0.6029832$ car arrivals every minute. The average wait time between two arrivals is $1.658421$ minutes.
overlaying histogram and fitted exponential density curve
hist (interarrival. time, freq=FALSE, col=”purple”)
$x<-\operatorname{seq}(0,8, b y=0.01)$
$y<-\operatorname{dexp}(x$, lambda, hat $)$
lines (x, y, lty=1, col=”light green”, lwd=3)
统计代写|随机过程代写stochastic process代考|EXERCISE
EXERCISE 6.1. (a) $\operatorname{Cov}(N(s), N(t)-N(s))=E[N(s) N(t-s)]-E[N(s)] E[N(t-s)]=$ $E E[N(s) N(t-s) \mid \Lambda]-E E[N(s) \mid \Lambda] \cdot E E[N(t-s) \mid \Lambda]=E[(\Lambda s)(\Lambda)(t-s)]-E[\Lambda s] E[\Lambda(t-$ $s)]=s(t-s) E\left(\Lambda^{2}\right)-s(t-s)(E(\Lambda))^{2}=s(t-s) \operatorname{Var}(\Lambda)$.
(b) $\operatorname{Cov}(N(s), N(t))=E[N(s) N(t)]-E[N(s)] E[N(t)]=E E[N(s)(N(t)-N(s)+N(s)) \mid \Lambda]-$ $E[N(s)] E[N(t)]=E E[N(s) N(t-s) \mid \Lambda]+E E\left[(N(s))^{2} \mid \Lambda\right]-E E[N(s) \mid \Lambda] \cdot E E[N(t) \mid \Lambda]=$ $E[(\Lambda s)(\Lambda)(t-s)]+E\left[\Lambda s+(\Lambda s)^{2}\right]-E(\Lambda s) E(\Lambda t)=s(t-s) E\left(\Lambda^{2}\right)+s E(\Lambda)+s^{2} E\left(\Lambda^{2}\right)-$ $s t(E(\Lambda))^{2}=s t E\left(\Lambda^{2}\right)-s t(E(\Lambda))^{2}+s E(\Lambda)=s t \operatorname{Var}(\Lambda)+s E(\Lambda) .$
EXERCISE 6.2. (a) $F_{\Lambda \mid N(t)}(\lambda \mid n)=P(\Lambda \leq \lambda \mid N(t)=n)=\frac{P(N(t)=n, \Lambda \leq \lambda)}{P(N(t)=n)}$
$$
=\frac{\int_{0}^{\lambda} P(N(t)=n \mid \Lambda=u) f_{\Lambda}(u) d u}{\int_{0}^{\infty} P(N(t)=n \mid \Lambda=u) f_{\Lambda}(u) d u}=\frac{\int_{0}^{\lambda(u t)^{n}} \frac{n !}{n !} e^{-u t} f_{\Lambda}(u) d u}{\int_{0}^{\infty} \frac{\left.(u t)^{n}\right)^{n}}{n !} e^{-u t} f_{\Lambda}(u) d u}=\frac{\int_{0}^{\lambda} u^{n} e^{-u t} f_{\Lambda}(u) d u}{\int_{0}^{\infty} u^{n} e^{-u t} f_{\Lambda}(u) d u} .
$$
(b) $f_{\Lambda \mid N(t)}(\lambda \mid n)=F_{\Lambda \mid N(t)}^{\prime}(\lambda \mid n)=\frac{\lambda^{n} e^{-\lambda t} f_{\Lambda}(\lambda)}{\int_{0}^{\infty} \lambda^{n} e^{-\lambda t} f_{\Lambda}(\lambda) d \lambda}$.
(c) $E[\Lambda \mid N(t)=n]=\int_{0}^{\infty} \lambda f_{\Lambda \mid N(t)}(\lambda \mid n) d \lambda=\frac{\int_{0}^{\infty} \lambda^{n+1} e^{-\lambda t} f_{\Lambda}(\lambda) d \lambda}{\int_{0}^{\infty} \lambda^{n} e^{-\lambda t} f_{\Lambda}(\lambda) d \lambda}$.
EXERCISE 6.3. (a) Denote by ${N(t), t \geq 0}$ the process of visitor arrival. We know that $N(t) \sim$ Poisson $(\Lambda t)$ where $P(\Lambda=4)=0.46, P(\Lambda=2)=0.24$, and $P(\Lambda=3)=0.30$.
The mean and variance of $N(t)$ are $E(N(t))=t E(\Lambda)=t((4)(0.46)+(2)(0.24)+(3)(0.30))=$ $3.22 t$, and $\operatorname{Var}(N(t))=t^{2} \operatorname{Var}(\Lambda)+t E(\Lambda)=t^{2}\left((4)^{2}(0.46)+(2)^{2}(0.24)+(3)^{2}(0.30)-\right.$ $\left.(3.22)^{2}\right)+3.22 t=0.6516 t^{2}+3.22 t$.
(b) The code below simulates 5 trajectories of the process with 200 visitors each.
specifying parameters
$p<-c(0.46,0.24,0.30)$
lambda<- c $(4,2,3)$
nvisitors<- 200
time<- data.frame ()
$\mathbb{N}<-$ data . frame ()
specifying seed
set.seed (109088)
creating loop to simulate trajectories
for $(j$ in 1:5)
selecting rate
Lambda<- lambda [sample $(1: 3,1$, prob=p) ]
随机过程代写
统计代写|随机过程代写stochastic process代考|The average present value
练习 5.4。总索赔额的平均现值是根据ñ(吨). 我们进行如下：和[磷(吨)]=和和[磷(吨)∣ñ(吨)]=和和[∑一世=1ñ(吨)X一世和−ds一世∣ñ(吨)] =和[∑一世=1ñ(吨)和(X一世)和(和−ds一世)]. 索赔到达时间小号1,…,小号ñ(吨)是来自均匀分布的订单统计量[0,吨]我们可以写小号一世=吨在(一世)在哪里在(一世)是个一世来自标准均匀分布的 th 阶统计量。我们继续和[磷(吨)]=和[∑一世=1ñ(吨)和(X一世)和(和−d吨在(一世))]=和(X1)和[∑一世=1ñ(吨)和(和−d吨在一世)] =和(X1)和(ñ(吨))和(和−d吨在1)=和(X1)λ∫01和−d吨在d在=和(X1)(λd)(1−和−d吨)
练习 5.5。(a) 随机变量是一世′是 iid∼泊松(b). 所以，∑一世=1n是一世∼泊松(bn). 我们写磷(X(吨)=X)=磷(∑一世=1ñ(吨)是一世=X)=∑n=0∞磷(∑一世=1n是一世= X∣ñ(吨)=n)磷(ñ(吨)=n)=∑n=0∞(bn)XX!和−bn(λ吨)nn!和−λ吨=bXX!和−λ吨∑n=0∞nX(λ吨)nn!和−bn.
(二)和(X(吨))=λ吨和(是1)=λ吨b,曾是(X(吨))=λ吨和是12=λ吨(b+b2).
（C）磷(X(吨)=0)=b00!和−λ吨∑n=0∞n0(λ吨)nn!和−bn=和−λ吨∑n=0∞(λ吨和−b)nn!=和−λ吨+λ吨和−b=和−λ吨(1−和−b).
方差与均值之比为曾是(X(吨))和(X(吨))=1+b， 因此，b可以估计为b^=曾是(X(吨))和^(X(吨))−1. 还，ln磷(X(吨)=0)=ln磷(0)=−λ吨(1−和−b). 因此，我们可以估计λ经过λ^–ln磷(0)吨(1−和−b).
统计代写|随机过程代写stochastic process代考|The total dollar amount
练习 5.6。(a) 总美元金额可以通过复合泊松过程建模X(吨)=∑一世=1ñ(吨)是一世在哪里ñ(吨)是控制到达加油站的汽车数量的过程吨， 和是一世是美元金额一世汽车司机付钱。我们被赋予了ñ(吨)∼泊松(λ吨)， 和是一世∼伽玛(一种,b)平均和(是一世)=一种b, 和方差曾是(是一世)=一种b2.
(b) 表示为吨一世∼经验(意思是=1λ)汽车到达之间的间隔时间。矩估计方法的方法一种和b是一种^=n磷2∑一世=1n是一世2−n磷2和b^=q一种^=∑一世=1n是一世2−n磷2nC. 他们解决了两个方程组：是¯=和^(是1)=一种^b^和1n∑一世=1n是一世2=和^(是12)=在^一种r(是1)+ (和^(是1))2=一种^b^2+(一种^b^)2=b^是¯+是¯2
(a) 下面的代码生成估计量的数值并绘制带有拟合曲线的直方图。
气体。数据<-读取。csv (file=”./Exercise5. 6 Data.csv”, header=TRUE, sep=”, “”)
计算滞后
气体。数据$到达时间。lag<- c (0, head (gas.data $ ArrivalTime, -1))
气体。数据<-gas。数据[−1,, #删除第一行
计算到达间隔时间
interarrival.time<-gas。数据$ ArrivalTime-gas。数据$到达时间。落后
估计泊松到达的 lambda
打印（lambda。帽子<-1/平均（到达时间））
0.6029832
打印（1/lambda。帽子）
- 658421
平均而言，0.6029832每分钟都有汽车到达。两次到达之间的平均等待时间为1.658421分钟。
叠加直方图和拟合指数密度曲线
hist (interarrival. time, freq=FALSE, col=”purple”)
X<−序列(0,8,b是=0.01)
是<−敏捷(X老拉姆达帽子)
行 (x, y, lty=1, col=”浅绿色”, lwd=3)
统计代写|随机过程代写stochastic process代考|EXERCISE
练习 6.1。（一种）这(ñ(s),ñ(吨)−ñ(s))=和[ñ(s)ñ(吨−s)]−和[ñ(s)]和[ñ(吨−s)]= 和和[ñ(s)ñ(吨−s)∣Λ]−和和[ñ(s)∣Λ]⋅和和[ñ(吨−s)∣Λ]=和[(Λs)(Λ)(吨−s)]−和[Λs]和[Λ(吨− s)]=s(吨−s)和(Λ2)−s(吨−s)(和(Λ))2=s(吨−s)曾是(Λ).
(二)这(ñ(s),ñ(吨))=和[ñ(s)ñ(吨)]−和[ñ(s)]和[ñ(吨)]=和和[ñ(s)(ñ(吨)−ñ(s)+ñ(s))∣Λ]− 和[ñ(s)]和[ñ(吨)]=和和[ñ(s)ñ(吨−s)∣Λ]+和和[(ñ(s))2∣Λ]−和和[ñ(s)∣Λ]⋅和和[ñ(吨)∣Λ]= 和[(Λs)(Λ)(吨−s)]+和[Λs+(Λs)2]−和(Λs)和(Λ吨)=s(吨−s)和(Λ2)+s和(Λ)+s2和(Λ2)− s吨(和(Λ))2=s吨和(Λ2)−s吨(和(Λ))2+s和(Λ)=s吨曾是(Λ)+s和(Λ).
练习 6.2。（一种）FΛ∣ñ(吨)(λ∣n)=磷(Λ≤λ∣ñ(吨)=n)=磷(ñ(吨)=n,Λ≤λ)磷(ñ(吨)=n)
=∫0λ磷(ñ(吨)=n∣Λ=在)FΛ(在)d在∫0∞磷(ñ(吨)=n∣Λ=在)FΛ(在)d在=∫0λ(在吨)nn!n!和−在吨FΛ(在)d在∫0∞(在吨)n)nn!和−在吨FΛ(在)d在=∫0λ在n和−在吨FΛ(在)d在∫0∞在n和−在吨FΛ(在)d在.
(二)FΛ∣ñ(吨)(λ∣n)=FΛ∣ñ(吨)′(λ∣n)=λn和−λ吨FΛ(λ)∫0∞λn和−λ吨FΛ(λ)dλ.
（C）和[Λ∣ñ(吨)=n]=∫0∞λFΛ∣ñ(吨)(λ∣n)dλ=∫0∞λn+1和−λ吨FΛ(λ)dλ∫0∞λn和−λ吨FΛ(λ)dλ.
练习 6.3。(a) 表示为ñ(吨),吨≥0访客到达的过程。我们知道ñ(吨)∼泊松(Λ吨)在哪里磷(Λ=4)=0.46,磷(Λ=2)=0.24， 和磷(Λ=3)=0.30.
的均值和方差ñ(吨)是和(ñ(吨))=吨和(Λ)=吨((4)(0.46)+(2)(0.24)+(3)(0.30))= 3.22吨， 和曾是(ñ(吨))=吨2曾是(Λ)+吨和(Λ)=吨2((4)2(0.46)+(2)2(0.24)+(3)2(0.30)− (3.22)2)+3.22吨=0.6516吨2+3.22吨.
(b) 下面的代码模拟了过程的 5 个轨迹，每个轨迹有 200 个访问者。
指定参数
p<−C(0.46,0.24,0.30)
λ<- c(4,2,3)
nvisitors<- 200
次<- data.frame ()
ñ<−数据 。框架 （）
指定种子
set.seed (109088)
创建循环以模拟轨迹
为了(j1:5)
选择率
λ<- λ [样本(1:3,1,概率=p)]
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。
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。