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随机过程是一个由一些数学集合索引的随机变量的集合。每个概率和随机过程都与该集合中的一个元素唯一相关。索引集是用于索引随机变量的集合。
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我们提供的随机过程stochastic process及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
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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|随机过程作业代写stochastic process代考|Different Types of Random Walks
In this the elements of transition matrix is given by $p_{i, i+1}=p, p_{i, i-1}=q$, for all integer $i(\ldots,-1,0,1,2, \ldots)$.
If $0<p<1$, the chain is irreducible. Then we have
$p_{i j}^{(n)}=P\left(S_{n}=j-i\right)=\left(\begin{array}{c}n \ (n-j+i) / 2\end{array}\right) p^{\frac{n+j-i}{2}} q^{\frac{n-j+i}{2}}$ if $n$ is even $=0$ if $n$ is odd.
and
$$
p_{00}^{(n)}=\left(\begin{array}{c}
n \
\frac{n}{2}
\end{array}\right)(p q)^{n / 2}
$$
The period of the chain is 2 .
It is transient if $p \neq \frac{1}{2}$ and null recurrent if $p=\frac{1}{2}$.
In this walk the elements of transition matrix are given by $p_{i, i+1}=p, p_{i, i-1}=q$, $(p+q=1), p_{00}=1$ for all $i \geq 1$.
‘ 0 ‘ is an absorbing state and the remaining states are all transient. $0,-1,-2$, $-3, \ldots$ are condensed into a single absorbing state ‘ 0 ‘.
Let $f_{i 0}^{(n)}=$ Probability of visiting ‘ 0 ‘ from $i$, first time in $n$ steps
$$
=\left(\begin{array}{l}
i \
n
\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}
n \
(n-1) / 2
\end{array}\right) p^{(n-i) / 2} q^{(n+i) / 2}
$$
Probability of visiting ‘ 0 ‘ from $i$ ever,
$$
\begin{gathered}
f_{i 0}=\sum_{n} f_{i 0}^{(n)} \text { satisfies difference equations } \
f_{i 0}=p f_{i+1,0}+q f_{i-1,0} \text { for } i>1, f_{10}=p f_{20}+q .
\end{gathered}
$$
Hence solving we get
$$
f_{i 0}=\left{\begin{array}{l}
1 \text { if } p \leq q \
(q / p)^{i} \text { if } p \geq q
\end{array}\right.
$$
统计代写|随机过程作业代写stochastic process代考|Random Walks with Absorbing Barriers
Solution Let $p(x)$ be the probability of the particular player losing all his money if he now has $x$ units. Then we have the difference equation
$$
p(x)=p \cdot p(x+1)+q \cdot p(x-1) \text { if } 1p \
(q / p)^{x} \text { if } q<p
\end{array}\right.
$$
Let us investigate the effect of changing stakes,
If the amount of money held by two players are doubled, then
$$
p_{2}(x)=\frac{(q / p)^{2 s}-(q / p)^{2 x}}{(q / p)^{2 s}-1}=p(x) \cdot \frac{(q / p)^{s}+(q / p)^{x}}{(q / p)^{s}+1}
$$
depends only on the ratio $(q / p)$.
Let $p(s)$ be the Gambler’s ultimate winning probability.
统计代写|随机过程作业代写stochastic process代考|Random Walk with a Reflecting Barrier
$$
P_{i, i+1}=p, P_{i, i-1}=q \text { for } i \geq 1, p_{00}=q, p_{01}=p
$$
Here we imagine a barrier placed at $-1 / 2$ such that every time the particle moves to the left from 0 , it is reflected at the barrier and returns to ‘ 0 ‘. The chain is irreducible if $0<p<1$. To classify its states, consider the system of equations $y_{i}=\sum_{j=1}^{\infty} P_{i j} y_{j}$. Then we get
$$
y_{i}=p y_{i+1}+q y_{i-1} \quad(i \geq 1)
$$
i.e. $\quad p\left(y_{i+1}-y_{i}\right)=q\left(y_{i}-y_{i-1}\right)(i \geq 2), y_{1}=p y_{2}$.
Therefore by iteration we obtain
and
$$
\begin{aligned}
y_{i+1}-y_{i} &=y_{1}(q / p)^{i}, i \geq 1 \
y_{i}-y_{1} &=y_{1}\left{(q / p)+(q / p)^{2}+\ldots+(q / p)^{i-1}\right}
\end{aligned}
$$
Hence $y_{i}=\frac{1-(q / p)^{i}}{1-(q / p)} y_{1}, i \geq 1$, so that $y_{i}$ is bounded if $p>q$. Thus by Theorem $2.13$ (Foster-type theorem) The states are all transient if $p>q$ and recurrent if $p \leq q$, then the stationary distribution is given by
$$
\begin{aligned}
&\pi_{j}=\sum_{i=0}^{\infty} \pi_{i} p_{i j}=p \pi_{j-1}+q \pi_{j+1} \quad(j \geq 1) \
&\pi_{0}=q \pi_{0}+q \pi_{1} \Rightarrow \pi_{1}=\pi_{0} \frac{(1-q)}{q}=\pi_{0} \frac{p}{q}
\end{aligned}
$$
Proceeding successively $\pi_{j}=(p / q)^{j} \pi_{0}(j \geq 0)$,
where
$$
\pi_{0}\left{1+(p / q)+(p / q)^{2}+\ldots\right}=1 .
$$
If $p=q$, the series diverges and consequently $\pi_{0}=0$ and $\pi_{j}=0(j \geq 0)$ so that stationary distribution does not exist. Thus, if $p=q$, the states are null recurrent. If $p0$, and is the stationary distribution (the states are positive recurrent).
贝叶斯网络代写
统计代写|随机过程作业代写stochastic process代考|Different Types of Random Walks
在此，转移矩阵的元素由下式给出p一世,一世+1=p,p一世,一世−1=q, 对于所有整数一世(…,−1,0,1,2,…).
如果0<p<1，链是不可约的。然后我们有
p一世j(n)=磷(小号n=j−一世)=(n (n−j+一世)/2)pn+j−一世2qn−j+一世2如果n甚至=0如果n很奇怪。
和
p00(n)=(n n2)(pq)n/2
链的周期为 2 。
如果是短暂的p≠12和 null 经常性 ifp=12.
在本步中，转移矩阵的元素由下式给出p一世,一世+1=p,p一世,一世−1=q, (p+q=1),p00=1对全部一世≥1.
“0”是吸收状态，其余状态都是瞬态的。0,−1,−2, −3,…凝聚成单一的吸收态‘0’。
让F一世0(n)=访问“0”的概率来自一世, 第一次在n脚步
=(一世 n)(n (n−1)/2)p(n−一世)/2q(n+一世)/2
访问“0”的概率来自一世曾经，
F一世0=∑nF一世0(n) 满足差分方程 F一世0=pF一世+1,0+qF一世−1,0 为了 一世>1,F10=pF20+q.
因此求解我们得到
$$
f_{i 0}=\left{1 如果 p≤q (q/p)一世 如果 p≥q\对。
$$
统计代写|随机过程作业代写stochastic process代考|Random Walks with Absorbing Barriers
解决方案让p(X)是特定玩家输掉所有钱的概率，如果他现在有X单位。然后我们有差分方程
p(x)=p \cdot p(x+1)+q \cdot p(x-1) \text { if } 1p \ (q / p)^{x} \text { if } q<p \end {数组}\对。p(x)=p \cdot p(x+1)+q \cdot p(x-1) \text { if } 1p \ (q / p)^{x} \text { if } q<p \end {数组}\对。
让我们研究一下改变赌注的效果，
如果两个玩家持有的钱加倍，那么
p2(X)=(q/p)2s−(q/p)2X(q/p)2s−1=p(X)⋅(q/p)s+(q/p)X(q/p)s+1
只取决于比例(q/p).
让p(s)成为赌徒的最终获胜概率。
统计代写|随机过程作业代写stochastic process代考|Random Walk with a Reflecting Barrier
磷一世,一世+1=p,磷一世,一世−1=q 为了 一世≥1,p00=q,p01=p
在这里，我们想象一个放置在−1/2这样每次粒子从 0 向左移动时，都会在屏障处反射并返回到 ‘0’。链是不可约的，如果0<p<1. 要对其状态进行分类，请考虑方程组是一世=∑j=1∞磷一世j是j. 然后我们得到
是一世=p是一世+1+q是一世−1(一世≥1)
IEp(是一世+1−是一世)=q(是一世−是一世−1)(一世≥2),是1=p是2.
因此，通过迭代，我们获得
和
\begin{对齐} y_{i+1}-y_{i} &=y_{1}(q / p)^{i}, i \geq 1 \ y_{i}-y_{1} &=y_{ 1}\left{(q / p)+(q / p)^{2}+\ldots+(q / p)^{i-1}\right} \end{对齐}\begin{对齐} y_{i+1}-y_{i} &=y_{1}(q / p)^{i}, i \geq 1 \ y_{i}-y_{1} &=y_{ 1}\left{(q / p)+(q / p)^{2}+\ldots+(q / p)^{i-1}\right} \end{对齐}
因此是一世=1−(q/p)一世1−(q/p)是1,一世≥1， 以便是一世有界如果p>q. 因此由定理2.13(Foster-type theorem) 状态都是瞬态的，如果p>q并且经常出现如果p≤q，则平稳分布由下式给出
圆周率j=∑一世=0∞圆周率一世p一世j=p圆周率j−1+q圆周率j+1(j≥1) 圆周率0=q圆周率0+q圆周率1⇒圆周率1=圆周率0(1−q)q=圆周率0pq
依次进行圆周率j=(p/q)j圆周率0(j≥0),
其中
\pi_{0}\left{1+(p / q)+(p / q)^{2}+\ldots\right}=1 。\pi_{0}\left{1+(p / q)+(p / q)^{2}+\ldots\right}=1 。
如果p=q，级数发散，因此圆周率0=0和圆周率j=0(j≥0)所以不存在平稳分布。因此，如果p=q，状态是零循环的。如果p0，并且是平稳分布（状态是正循环的）。
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。