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概率论是与概率有关的数学分支。虽然有几种不同的概率解释，但概率论以严格的数学方式处理这一概念，通过一套公理来表达它。
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- 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
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- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
数学代写|概率论代写Probability theory代考|COMBINATORICS
The theory of probability, in fact, began with the solution of the great number of combinatorial problems. Several classical situations are connected with the situations when it is necessary to choose randomly $\mathrm{m}$ objects from the set which includes $n(m \leq n)$ available items.
1) If we are interested in the question of how many different groups including $\mathrm{m}$ items can be formed under the condition that the order of their arrival to the created group is important for us, then we naturally find that this number of arrangements $\mathrm{N}(\mathrm{m}, \mathrm{n})$ is given as follows:
$$
\mathrm{N}(\mathrm{m}, \mathrm{n})=A_{n}^{m}=\mathrm{n}(\mathrm{n}-1)(\mathrm{n}-2) \ldots(\mathrm{n}-\mathrm{m}+1)=\mathrm{n} ! /(\mathrm{n}-\mathrm{m}) ! .
$$
2) Here we should especially note the case when $m=n$. In this situation, we get the number of rearrangements of $n$ items on $n$ places:
$$
\mathrm{N}(\mathrm{n}, \mathrm{n})=A_{n}^{n}=\mathrm{n} ! .
$$
3) Not always we are interested to know the order of the arrival of these $\mathrm{m}$ items. In this case the number $\mathrm{N}$ of possible groups (without taking into account the order of the objects chosen by us in these groups) coincides with the corresponding number of combinations:
$$
\mathrm{N}=C_{n}^{m}=\mathrm{n} ! / \mathrm{m} !(\mathrm{n}-\mathrm{m}) ! .
$$
4) Very often we have to deal with the so-called “samples with replacement,” when the selected object is returned to the original group and can be selected repeatedly (and even more than once). In this situation, the number $\mathrm{N}$ of possible different ways of selecting $\mathrm{m}$ objects (here $\mathrm{m}$ can be greater than $\mathrm{n}$ ) is given by
$$
\mathrm{N}=n^{m} .
$$
数学代写|概率论代写Probability theory代考|THE SIMPLEST PROBABILISTIC MODELS
For the simplest situations, discussed before methods were proposed to rate the chances of the occurrences of events. It would be quite natural to introduce some characteristic, which makes it possible to compare the chances of the success in carrying out various experiments. Such sufficiently convenient characteristic is a certain measure of the success of the experiment (the probability of occurrence of the desired event) turned out to be the ratio $m / n$, where $n$ is the possible number of outcomes of this experiment, and $m$ is the number of outcomes that suit us.
In order to consider more complex situations in which this measure of the success can be evaluated for various events of interest to us, we will try to give some scientific form to the classical model already considered before, in which this measure is determined by the ratio $m / n$.
So, we are conducting some experiment, the result of which can be (with equal chances for any of them!) $n$ outcomes. These outcomes we treat as elementary events and denote them $\omega_{1}, \omega_{2}, \ldots, \omega_{n}$. Thus, we define the first element of the probabilistic space – the so-called set of elementary events
$$
\Omega=\left{\omega_{1}, \omega_{2}, \ldots, \omega_{n}\right}
$$
概率论代考
数学代写|概率论代写Probability theory代考|COMBINATORICS
事实上，概率论是从解决大量组合问题开始的。几种经典情况与需要随机选择的情况有关 $\mathrm{m}$ 集合中的对象，其中 包括 $n(m \leq n)$ 可用的项目。
1) 如果我们对有多少不同组的问题感兴趣，包括m项目可以在它们到达创建组的顺序对我们很重要的条件下形 成，那么我们自然会发现这个排列的数量 $\mathrm{N}(\mathrm{m}, \mathrm{n})$ 给出如下:
$$
\mathrm{N}(\mathrm{m}, \mathrm{n})=A_{n}^{m}=\mathrm{n}(\mathrm{n}-1)(\mathrm{n}-2) \ldots(\mathrm{n}-\mathrm{m}+1)=\mathrm{n} ! /(\mathrm{n}-\mathrm{m}) ! .
$$
2) 这里要特别注意的情况是 $m=n$. 在这种情况下，我们得到重排的次数 $n$ 上的项目 $n$ 地方:
$$
\mathrm{N}(\mathrm{n}, \mathrm{n})=A_{n}^{n}=\mathrm{n} !
$$
3) 我们并不总是有兴趣知道这些到达的顺序 $\mathrm{m}$ 项目。在这种情况下，数字 $\mathrm{N}$ 可能组的数量 (不考虑我们在这些组 中选择的对象的顺序) 与相应的组合数量一致：
$$
\mathrm{N}=C_{n}^{m}=\mathrm{n} ! / \mathrm{m} !(\mathrm{n}-\mathrm{m}) ! .
$$
4) 很多时候我们不得不处理所谓的“有替换的样本”，当被选中的对象被返回到原来的组并且可以被重复选择（甚 至不止一次)。在这种情况下，数 $N$ 可能的不同选择方式 $m$ 对象 (这里m可以大于n) 是 (准) 给的
$$
\mathrm{N}=n^{m} .
$$
数学代写|概率论代写Probability theory代考|THE SIMPLEST PROBABILISTIC MODELS
对于最简单的情况，之前讨论过的方法被提出来评估事件发生的机会。引入一些特征是很自然的，这样就可以比 较进行各种实验的成功机会。这种足够方便的特性是实验成功的某种度量 (期望事件发生的概率) 结果是比率 $m / n$ ，在哪里 $n$ 是该实验的可能结果数，并且 $m$ 是适合我们的结果的数量。
为了考虑更复杂的情况，在这些情况下，可以针对我们感兴趣的各种事件评估这种成功的衡量标准，我们将尝试 为之前已经考虑过的经典模型提供一些科学形式，其中这个衡量标准由比率决定 $m / n$.
因此，我们正在进行一些实验，其结果可能是（其中任何一个机会均等!) $n$ 结果。我们将这些结果视为基本事 件并表示它们 $\omega_{1}, \omega_{2}, \ldots, \omega_{n}$. 因此，我们定义了概率空间的第一个元素一一所谓的基本事件集
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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。