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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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数学代写|概率论代写Probability theory代考|DISCRETE GENERALIZATIONS OF THE CLASSICAL SCHEME
In the classical probabilistic model considered above, we are dealing with $n$ outcomes of some experiment having equal chances for their appearances. The simplest examples of such classical schemes are connected, for example, with throwing of the “correct” dices or some symmetrical coins, as well as with the random selection of one or several playing cards from a well-mixed deck. However, there are substantially more situations when the possible outcomes of the carrying out experiment are not equally probable. For example, imagine that two “correct” dices are throwing, but we are interested in the sum of the readings of the two fallen faces only, then the outcomes of this experiment $\omega_{2}, \omega_{3}, \ldots, \omega_{12}$, where $\omega_{k}$ corresponds to the sum, which is equal to $\mathrm{k}$, no longer will be equally probable. Therefore, the first simplest generalization of the classical probability model presented above is fairly obvious.
Now let us consider the set of the elementary outcomes $\Omega=$ $\left{\omega_{1}, \omega_{2}, \ldots, \omega_{n}\right}$ in the case, when each outcome $\omega_{k}$ has its own (not necessarily equal to $1 / \mathrm{n}$ ) weight $p_{k}$ and the sum of all these $n$ nonnegative weights is equal to one. Then the total weight (probability)
$$
P(A)=p_{\alpha(1)}+p_{\alpha(2)}+\cdots+p_{\alpha(m)}
$$
corresponds to event $\mathrm{A}$, which is formed from the “bricks” (elementary outcomes)
$$
\left{\omega_{\alpha(1)}, \omega_{\alpha(2)}, \ldots, \omega_{\alpha(m)}\right}
$$
数学代写|概率论代写Probability theory代考|THE GENERAL CONSTRUCTION OF THE PROBABILITY SPACE
We have considered the variants of probabilistic spaces in situations where the number of outcomes of some experiment is finite or even countable. It should be noted that such schemes are very popular. Elementary events in such situations may be, for example, the following:
“the appearance of the six when throwing a die,”
“getting a ticket with the number 7 during a random selection of 24 examination tickets,”
“three defeats of a football team before its first victory in the championship,”
“the five-time appearance of the letter ” $\mathrm{s}$ ” on the first page of a readable newspaper,”
“the winning combination of numbers $(2,8,11,22,27,31)$ falls out in the draw of a lotttery.”
However, many experiments do not fit into these discrete schemes. For example, the result of some experiment may be the coordinate of a randomly thrown point on a real line or the coordinates of a randomly thrown point on a unit square. Therefore, a further generalization of our construction of probability spaces must be useful.
Now let $\Omega={\omega}$ be an arbitrary (not necessarily, finite or countable) set of elementary events. When moving from $\Omega$ to a set of random events, problems may arise of the type,” which combinations of elementary outcomes can be taken as elements of $F$ ?.” The examples from the previous paragraph suggest that this choice is sufficiently arbitrary. The only condition is that the elements (random events) contained in $F$ must present some kind of configurations which could be called $\sigma$-algebra. The “poorest” and very exotic will be the $\sigma$-algebra, which includes only two elements – an impossible event $\theta$ and the authentic event $\Omega$. The next in simplicity but already actually used there may be an $\sigma$-algebra composed of 4 events $A, \bar{A}, \theta$ and, where as the event $A$ one can take an arbitrary union of elementary outcomes. Naturally, to solve any specific problems we must work with some more eventful set $F$. The only condition, as already was noted, is that this set must form an $\sigma$-algebra. For example, if $\Omega$ contains all the points of the real axis, then it is convenient (but not at all necessary!) to take the Borel $\sigma$-algebra containing all segments and their various combinations.
概率论代考
数学代写|概率论代写Probability theory代考|DISCRETE GENERALIZATIONS OF THE CLASSICAL SCHEME
在上面考虑的经典概率模型中，我们正在处理 $n$ 一些实验的结果有相同的出现机会。此类经典方案的最简单示例 与投郑“正确”骰子或一些对称硬币以及从混合良好的牌爼中随机选择一张或几张扑克牌有关。然而，当进行实验 的可能结果不是同样可能时，还有更多的情况。例如，假设两个“正确”的骰子正在投掷，但我们只对两个落下的 面的读数之和感兴趣，那么这个实验的结果 $\omega_{2}, \omega_{3}, \ldots, \omega_{12}$ ， 在哪里 $\omega_{k}$ 对应于总和，等于 $\mathbf{k}$ ，不再是同样可能 的。因此，上面介绍的经典概率模型的第一个最简单的推广是相当明显的。
现在让我们考虑一组基本结果 $\Omega=$ left{1omega_{1}, lomega_{2}, Vdots, lomega_{n}\right} 在这种情况下，当每个 结果 $\omega_{k}$ 有自己的 (不一定等于 $1 / \mathrm{n}$ ) 重量 $p_{k}$ 以及所有这些的总和 $n$ 非负权重等于一。那么总重量（概率)
$$
P(A)=p_{\alpha(1)}+p_{\alpha(2)}+\cdots+p_{\alpha(m)}
$$
对应事件A，它由“砖块” (基本结果) 组成
数学代写|概率论代写Probability theory代考|THE GENERAL CONSTRUCTION OF THE PROBABILITY SPACE
我们已经考虑了在某些实验的结果数量是有限甚至可数的情况下概率空间的变体。应该指出的是，这种方案非常
受欢迎。例如，在这种情况下的基本事件可能如下:
“掷骰子时六人的出现”、
在随机选择 24 张考试票时获得编号为 7 的票”、“
足球的三败球队在夺冠前的第一场胜利，“
五次出场的信” $\mathrm{s}$ “在可读报纸的第一页上，”
“数字的中奖组合 $(2,8,11,22,27,31)$ 在抽签中掉出来了。”
然而，许多实验不适合这些离散方案。例如，某个实验的结果可能是一个随机抛点在实线上的坐标，也可能是一 个随机抛点在单位正方形上的坐标。因此，我们构建概率空间的进一步概括一定是有用的。
现在让 $\Omega=\omega$ 是任意的（不一定是有限的或可数的）基本事件集。从搬家时 $\Omega$ 对于一组随机事件，可能会出现类 型问题”，可以将基本结果的组合视为 $F$ ?.” 上一段中的例子表明，这种选择是足够随意的。唯一的条件是元素（随 机事件) 包含在 $F$ 必须呈现某种可以称为的配置 $\sigma$-代数。“最公穷”和最奇特的将是 $\sigma$-代数，它只包括两个元素 一一一个不可能的事件 $\theta$ 和真实的事件 $\Omega$. 下一个简单但已经实际使用过的可能是 $\sigma-$ 由 4 个事件组成的代数
$A, \bar{A}, \theta$ 并且，作为事件 $A$ 可以任意结合基本结果。自然，要解决任何特定问题，我们必须使用一些更重要的集合 $F$. 正如已经提到的，唯一的条件是这个集合必须形成一个 $\sigma$-代数。例如，如果 $\Omega$ 包含实轴的所有点，那么取 Borel很方便（但完全没有必要！) $\sigma$ – 包含所有段及其各种组合的代数。
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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。