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工程统计结合了工程和统计，使用科学方法分析数据。工程统计涉及有关制造过程的数据，如：部件尺寸、公差、材料类型和制造过程控制。
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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|工程统计作业代写Engineering Statistics代考|Introduction
In this book, the word statistics is used in two ways. First, it refers to the techniques involved in collecting, analyzing, and drawing conclusions from data – a procedure, or a recipe. The second, more frequently inferred meaning, is that of an estimated value, a number, calculated from either the data or a proposed theory, that is used for comparative purposes in testing a hypothesis (guess, supposition, etc.) about a parameter of a population – a numerical value. The topics presented in this book have been selected from our experience (and others’) to provide you with a set of procedures which are relevant to application work (such as data analysis in engineering, science, and business). Although fundamental concepts are explained and some equations are derived, the focus of this book is on the how-to of statistical applications.
There is a tension between perfection and sufficiency. Perfection seeks the truth, which follows the mathematical science viewpoint. Although perfection provides grounding in statistical analysis methods, it is usually a mathematical analysis that is predicated on many idealizations, making it imperfect. By contrast, sufficiency seeks utility and functional adequacy, a balance of expediency which is also grounded in mathematical fundamentals. Sufficiency is not sloppiness or inaccuracy. It is appropriate liberty with the idealization, grounded in an understanding of the limitations of the idealization and uncertainty in the “givens”. Both perfection and sufficiency are important, and perspectives of both are presented in this text. In this “Applied Engineering” text the balance tends toward sufficiency, rather than unrealistic perfection.
统计代写|工程统计作业代写Engineering Statistics代考|Deterministic and Stochastic
The term deterministic means that there is no uncertainty, there is perfect certainty about a value. Here are some simple examples: What is 3 times 4 ? Given that the side of a cube is $2.1 \mathrm{~cm}$, what is the surface area? What angle (rounded to three digits) has a tangent value of $0.75$ ? These were very simple calculations, but it is the same with something more complicated, such as: Given a particular heat exchanger and fluid flow rates and associated properties, use the equations in your heat transfer book to calculate the exit temperatures of the fluids. Regardless of the time of day, or location, or the computer type being used, every time the calculation is performed, we get exactly the same answer.
The term stochastic means that we get a different answer each time the calculation is performed, or each time the measurement is obtained. Here are some examples: What is the height of the next person you pass on the street? How many grains of sand are in a handful? If the product label indicates that the package contains $40 \mathrm{lbs}$, what might be the actual weight? If there are the same number of red and green marbles in a box and you draw three, blindfolded, how many green marbles will you have? If you want to compare fertilizer treatments, you will find that the year-to-year variation in weather and insect population, and the location-to-location variation in properties of the earth will cause significant variation in results.
Despite the use of deterministic calculations in teaching concepts and in estimating values, the reality about measurements and samples and predictions is that they have variation. Statistics provides techniques for analyzing and making decisions within the uncertainty.
Sources of variation include the vagaries of weather, the probability of selecting a particular sample, variation in raw material, mechanical vibration, incomplete fluid mixing, prior stress on a device, new laws and regulations, future prices, and many other aspects.
统计代写|工程统计作业代写Engineering Statistics代考|Treatments, Process, and Outcomes
The term treatment refers to the influence on a process. The influence might be how safety training is delivered (video, reading materials, in-person, comically, or seriously). A treatment could be a recipe or procedure to be followed. A treatment could be the type of equipment used (batch or continuous, toaster or microwave). A treatment could be the raw material supplier or the service provider. The treatment might be the operating conditions in manufacturing (flow rates, temperatures, mixing time, etc.).
The process is whatever responds to the treatment. It may be a human response to an office lighting treatment. It may be a mechanical spring-and-weight response to treatment by the ambient temperature. It may be a biological process response to a $\mathrm{pH}$ (acidity) treatment.
Outcome refers to the response of the process. It may be the time to recover physical health after an infection in response to the medicine dose. It may be the economic response of the nation due to changes in the prime lending rate. It may be the variation in a quality metric due to a particular treatment. It may be the probability of automobile accidents if the speed limit is changed.
Treatments and outcomes are variously termed influences and responses, causes and effects, inputs and outputs, independent and dependent variables, etc.
工程统计代写
统计代写|工程统计作业代写Engineering Statistics代考|Introduction
在本书中，统计一词有两种使用方式。首先，它指的是收集、分析和从数据中得出结论的技术——一个程序或一个配方。第二个更常见的推断含义是估计值，一个从数据或提出的理论计算出来的数字，用于比较目的，以检验关于参数的假设（猜测、假设等）。人口——一个数值。本书介绍的主题是从我们（和其他人）的经验中挑选出来的，旨在为您提供一套与应用工作（如工程、科学和商业中的数据分析）相关的程序。虽然解释了基本概念并推导出了一些方程，但本书的重点是统计应用的操作方法。
完美与充分之间存在张力。完美追求真理，遵循数学科学的观点。尽管完美提供了统计分析方法的基础，但它通常是一种基于许多理想化的数学分析，使其不完美。相比之下，充分性寻求实用性和功能上的充分性，一种基于数学基础的权宜之计的平衡。充分不是马虎或不准确。理想化是适当的自由，其基础是对理想化的局限性和“既定”中的不确定性的理解。完美和充分都很重要，本文介绍了两者的观点。在这本“应用工程”文本中，平衡倾向于充分，而不是不切实际的完美。
统计代写|工程统计作业代写Engineering Statistics代考|Deterministic and Stochastic
术语确定性意味着没有不确定性，一个值是完全确定的。下面是一些简单的例子： 3 乘以 4 是多少？鉴于立方体的边是2.1 C米，什么是表面积？哪个角度（四舍五入为三位）的正切值为0.75? 这些是非常简单的计算，但对于更复杂的计算也是如此，例如：给定特定的热交换器和流体流速和相关属性，使用传热书中的方程式来计算流体的出口温度。无论一天中的时间、地点或使用的计算机类型如何，每次执行计算时，我们都会得到完全相同的答案。
随机一词意味着每次执行计算或每次获得测量时我们都会得到不同的答案。这里有一些例子：你在街上经过的下一个人的身高是多少？一把有多少沙粒？如果产品标签表明包装包含40lbs，实际重量可能是多少？如果一个盒子里有相同数量的红色和绿色弹珠，你蒙着眼睛画了三个，你会有多少绿色弹珠？如果您想比较肥料处理，您会发现天气和昆虫数量的逐年变化以及地球性质的不同位置的变化会导致结果的显着变化。
尽管在教学概念和估计值中使用了确定性计算，但关于测量、样本和预测的现实是它们有变化。统计提供了在不确定性范围内分析和做出决策的技术。
变化的来源包括多变的天气、选择特定样品的可能性、原材料的变化、机械振动、不完全的流体混合、设备上的先前压力、新的法律法规、未来的价格以及许多其他方面。
统计代写|工程统计作业代写Engineering Statistics代考|Treatments, Process, and Outcomes
术语处理是指对过程的影响。影响可能是如何提供安全培训（视频、阅读材料、面对面、滑稽或严肃）。治疗可以是要遵循的配方或程序。处理可以是使用的设备类型（分批或连续、烤面包机或微波）。处理可以是原材料供应商或服务提供商。处理可能是制造中的操作条件（流速、温度、混合时间等）。
该过程是对治疗有反应的任何东西。这可能是人类对办公室照明处理的反应。它可能是对环境温度处理的机械弹簧和重量响应。这可能是对某种生物过程的反应pH（酸度）处理。
结果是指过程的反应。这可能是在感染后响应药物剂量恢复身体健康的时候了。这可能是由于最优惠贷款利率的变化，国家的经济反应。它可能是由于特定处理而导致的质量指标的变化。如果改变限速，可能是车祸的概率。
处理和结果被不同地称为影响和响应、原因和影响、输入和输出、自变量和因变量等。
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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。