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数据和预测模型是决策中一个越来越重要的部分。
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- Statistical Inference 统计推断
- 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 | Statistical Learning and Decision Making代考|Distributed Wildfire Surveillance
Situational awareness is a major challenge when fighting wildfires. The state of the fire evolves over time, influenced by factors such as wind and the distribution of fuel in the environment. Many wildfires span large geographic regions. One concept for monitoring a wildfire is to use a team of drones equipped with sensors to fly above the fire. 7 The sensing range of individual drones are limited, but the information from the team can be fused to provide a unified snapshot of the situation to inform resource allocation decisions. We would like the team to autonomously determine how to collaborate with each other to provide the best coverage of the fire. Effective monitoring requires deciding how to maneuver to cover areas where new sensor information is likely to be useful; spending time in areas where we are certain the fire is burning or not would be uninformative. Identifying important areas to explore requires reasoning about the stochastic evolution of the fire given only imperfect knowledge of its current state.
统计代写 | Statistical Learning and Decision Making代考|Mars Science Exploration
Rovers have made important discoveries and increased our understanding of Mars. However, a major bottleneck in scientific exploration has been the communication link between the rover and the operations team on Earth. It can take on the order of half an hour for sensor information to be sent from Mars to Earth and for commands to be sent from Earth to Mars. In addition, guidance to rovers need to be planned out in advance because there are limited upload and download windows with Mars due to the positions of orbiters serving as information relays between the planets. Recent research has suggested that the efficiency of science exploration missions can be improved by a factor of five through the introduction of greater levels of autonomy.” Human operators would still provide high-level guidance on mission objectives, but the rover would have the flexibility to select its own science targets using its most up-to-date information. In addition, it would be desirable for rovers to respond appropriately to various hazards and system failures without human intervention.
There are many different methods for designing decision-making agents. Depending on the application, some may be more appropriate than others. They differ in the responsibilities of the designer and the tasks left to automation. This section briefly overviews a collection of these methods. The book will focus primarily on planning and reinforcement learning, but some of the techniques will involve elements of supervised learning and optimization.
The most direct method for designing a decision-making agent is to anticipate all scenarios the agent might find itself in and explicitly program what the agent should do in each one. The explicit programming approach may work well for simple problems, but it places a large burden on the designer to provide a complete strategy. Various agent programming languages and frameworks have been proposed to make programming agents easier.
统计代写 | Statistical Learning and Decision Making代考|Supervised Learning
In some problems, it may be easier to show an agent what to do rather than to write a program for the agent to follow. The designer provides a set of training examples, and an automated learning algorithm must generalize from these examples. This approach is known as supervised learning and has been widely applied to classification problems. This technique is sometimes called behavioral cloning when applied to learning mappings from ohservations to actions. Rehavioral cloning works well when an expert designer actually knows the best course of action for a representative collection of example situations. Although there exists a wide variety of different learning algorithms, they generally cannot perform better than human designers in new situations.
Another approach is for the designer to specify the space of possible decision strategies and a performance measure to be maximized. Evaluating the performance of a decision strategy generally involves running a batch of simulations. The optimization algorithm then performs a search in this space for the optimal strategy. If the space is relatively small and the performance measure does not have many local optima, then various local or global search methods may be appropriate. Although knowledge of a dynamic model is generally assumed in order to run the simulations, it is not otherwise used to guide the search, which can be important in complex problems.
Planning is a form of optimization that uses a model of the problem dynamics to help guide the search. A broad base of literature explores various planning problems, much of it focused on deterministic problems. For some problems, it may be acceptable to approximate the dynamics with a deterministic model. Assuming a deterministic model allows us to use methods that can more easily scale to high-dimensional problems. For other problems, accounting for futurc uncertainty is absolutely critical. This book focuses entirely on problems in which accounting for uncertainty is important.
统计代写
统计代写 | Statistical Learning and Decision Making代考|Distributed Wildfire Surveillance
在扑灭野火时，态势感知是一项重大挑战。火灾状态会随着时间的推移而演变，受风和环境中燃料分布等因素的影响。许多野火跨越大地理区域。监测野火的一个概念是使用一组配备传感器的无人机飞越火场。7 单个无人机的感知范围有限，但可以融合来自团队的信息，提供统一的情况快照，为资源分配决策提供信息。我们希望团队能够自主决定如何相互协作，以提供最佳的火灾覆盖范围。有效的监测需要决定如何机动以覆盖新传感器信息可能有用的区域；花时间在我们确定火是否燃烧的地方不会提供任何信息。确定要探索的重要区域需要对火灾的随机演变进行推理，因为对其当前状态的了解并不完全。
统计代写 | Statistical Learning and Decision Making代考|Mars Science Exploration
漫游者取得了重要发现，增加了我们对火星的了解。然而，科学探索的一个主要瓶颈是火星车与地球上的运营团队之间的通信联系。从火星向地球发送传感器信息以及从地球向火星发送命令可能需要半小时左右。此外，由于轨道器作为行星之间的信息中继器的位置，火星的上传和下载窗口有限，因此需要提前计划对漫游者的引导。最近的研究表明，通过引入更大程度的自主权，科学探索任务的效率可以提高五倍。” 人类操作员仍将提供有关任务目标的高级指导，但是漫游者可以使用其最新信息灵活地选择自己的科学目标。此外，希望漫游者在没有人为干预的情况下对各种危险和系统故障做出适当的响应。
设计决策代理有许多不同的方法。根据应用程序，有些可能比其他更合适。它们在设计师的职责和留给自动化的任务方面有所不同。本节简要概述了这些方法的集合。本书将主要关注规划和强化学习，但其中一些技术将涉及监督学习和优化的元素。
设计决策代理最直接的方法是预测代理可能遇到的所有场景，并明确规划代理在每个场景中应该做什么。显式编程方法可能适用于简单的问题，但它给设计人员带来了很大的负担来提供完整的策略。已经提出了各种代理编程语言和框架来使编程代理更容易。
统计代写 | Statistical Learning and Decision Making代考|Supervised Learning
在某些问题中，向代理展示要做什么可能比编写程序让代理遵循更容易。设计者提供了一组训练样例，自动学习算法必须从这些样例中泛化。这种方法被称为监督学习，并已广泛应用于分类问题。当应用于学习从观察到动作的映射时，这种技术有时被称为行为克隆。当专家设计人员实际上知道针对示例情况的代表性集合的最佳行动方案时，修复性克隆效果很好。尽管存在各种各样不同的学习算法，但在新情况下它们通常不能比人类设计师表现得更好。
另一种方法是让设计人员指定可能的决策策略空间和要最大化的性能度量。评估决策策略的性能通常涉及运行一批模拟。然后优化算法在这个空间中搜索最优策略。如果空间相对较小并且性能度量没有很多局部最优值，那么各种局部或全局搜索方法可能是合适的。尽管为了运行模拟，通常假定了解动态模型，但它不用于指导搜索，这在复杂问题中可能很重要。
规划是一种优化形式，它使用问题动态模型来帮助指导搜索。广泛的文献基础探讨了各种规划问题，其中大部分集中在确定性问题上。对于某些问题，使用确定性模型来近似动态可能是可以接受的。假设确定性模型允许我们使用更容易扩展到高维问题的方法。对于其他问题，考虑未来的不确定性是绝对关键的。本书完全侧重于考虑不确定性很重要的问题。
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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。