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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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- 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|For Continuum-Valued Variables
For continuum-valued variables, $x$, the cumulative distribution function is the probability of getting a particular value or a lower value of a variable. It is the left-sided area on the probability density curve, often expressed as alpha. It is variously represented as $C D F(x)=F(x)=\alpha=p$. Here we ll use the $C D F(x)$ notation.
For continuous-valued variables, $x$, the probability distribution function, $p d f(x)$, represents the rate of increase of probability of occurrence of the value $x$. An alternate notation is $p d f(x)=f(x)$.
The relation between CDF(x) and $p d f(x)$ is
$$
\operatorname{CDF}(x)=\int_{x_{\text {mimeme }}}^{x} p d f(x) d x
$$
Where $x_{\text {minimun }}$ represents the lowest possible value for $x$. In a normal distribution $x_{\operatorname{minimum}}=$ $-\infty$. For a chi-squared distribution $x_{\text {minimun }}=0$.
The left-hand sketch in Figure $3.16$ illustrates the $C D F$ and the right-hand sketch the $p d f$ of $z$ for a standard normal distribution (the mean is zero and the standard deviation is unity). At a value of $z=-1$, the $C D F$ is about $0.158$, and the rate of increase of the $C D F$, the $p d f$ is about $0.242$. The notations are $0.158=C D F(-1)$ and $0.242=p d f(-1)$. In both you enter the graph on the horizontal axis, the $z$-value, and read the value on the vertical axis.
For continuous-valued variables the inverse of the CDF is the value of $x$ for which the probability of getting the value of $x$ or a lower value is equal to the CDF $(x)$.
The inverse would enter on the vertical axis to read the value on the horizontal axis. If the inverse question is, “What $z$-value marks the point for which equal or lower $z$-values have a probability of $0.158$ of occurring?” then we represent this inverse question as $z=\operatorname{CDF}^{-1}(\alpha)$. In this illustration, $-1=\operatorname{CDF}^{-1}(0.158)$. The inverse of the right-hand $p d f$ graph is not unique. If the question is to determine the $z$-value for which the $p d f=0.242$, there are two values, $z=-1$, and $z=+1$.
统计代写|工程统计作业代写Engineering Statistics代考|For Discrete-Valued Variables
For discrete-valued variables, $x$, likely a count of the number of events, the cumulative distribution function is the probability of getting a particular value or a lower value of a variable. It is the left-sided area on the probability density curve, often expressed as alpha. It is variously represented as $\operatorname{CDF}(x)=F(x)=\alpha=p$. Again, we will use the $C D F(x)$ notation.
For discrete-valued variables, $x$, the point distribution function, $p d f(x)$, represents the probability of an occurrence of the value $x$. An alternate notation is $p d f(x)=f(x)$. Here, $p d f(x)$ is a probability of a particular value of $x$, not the rate that the CDF is increasing. Unfortunately, the same symbol is used in continuum-valued distribution.
The relation between $\operatorname{CDF}(x)$ and $p d f(x)$ is
$$
\operatorname{CDF}(x)=\sum_{x_{\text {meimum }}}^{x} p d f(x)
$$
where $x_{\text {minimum }}$ represents the lowest possible value for $x$. Normally $x_{\text {minimum }}=0$, the least number of events that could occur.
The left-hand sketch of Figure $3.17$ illustrates the CDF and the right-hand sketch the $p d f$ of $s$, the count of the number of successes, for a binomial distribution (the number of trials is 40 , and the probability of success on any particular trial is $0.3$ ). Note that the markers on the graphs represent feasible values. The light line connecting the dots is a visual convenience. It is not possible to have $10.3$ successes. At a value of $s=10$, the CDF is about $0.309$, meaning that there is about a $31 \%$ chance of getting 10 or fewer successes. The $p d f$ is about $0.113$, meaning that the probability of getting exactly 10 successes is about $11 \%$. The notations are $0.309=\operatorname{CDF}(10)$ and $0.113=p d f(10)$. In both you enter the graph on the horizontal axis, the $s$-value, and read the value on the vertical axis.
For discrete-valued variables the inverse of the $C D F$ is the value of $s$ for which the probability of getting the value of $s$ or a lower value is equal to the CDF(s).
The inverse would enter on the vertical axis to read the value on the horizontal axis. If the inverse question is, “What $s$-value marks the point for which equal or lower counts have a probability of $0.309$ of occurring?” then we represent this inverse question as $s=C D F^{-1}(\alpha)$. In this illustration, $10=C D F^{-1}(0.309)$. The inverse of the right-hand pdf graph appears to be not unique. However, it might be. If the question is to determine the s-value for which the $p d f=0.113$, there is only one value, $s=10$. It appears that an $s$-value of about $13.5$ could have such a CDF value, but the count must be an integer. The $p d f$ of $S=13$ is $0.126$, and the $p d f$ of $S=14$ is $0.104$.
Although one could ask, “What count value, or lower, has a $30 \%$ chance of occurring?” it is impossible to match the $30 \% C D F=0.3 \overline{000}$ value. $S \leq 9$ has a $C D F$ of about $0.196$ which does not include the target $0.3 \overline{000} . S \leq 10$ has a CDF of about $0.309$ which does match. $S=10$ is the lowest value that includes the target $C D F$. One convention is to report the minimum count that includes the target $C D F$ value.
统计代写|工程统计作业代写Engineering Statistics代考|Propagating Distributions with Variable Transformations
Often, we know the distribution on $x$-values and have a model that transforms $x$ to $y$. For instance, $y=\operatorname{Ln}(x)$. The question is, “What is the distribution of $y$ ?”
Figure $3.18$ reveals the case of $y=a+b x^{3}$ when the distribution on $x$ (on the abscissa) is normal.
Note: For the range of $x$-values shown, the function is strictly monotonic, positive definite. As $x$ increases, $y$ increases for all values of $x$. There are no places in the $x$-range where either 1) the derivative is negative or 2) zero (there are no flat spots in the function).
The inset sketches indicate the $p d f$ (dashed line) and CDF of $x$ and $y$, about a nominal value of $x_{0}=2.5$ and the corresponding $y_{0}=a+b x_{0}{ }^{3}$. Note that the $p d f$ of $x$ is symmetric, and that of $y$ is skewed.
The CDF of $x$ indicates the probability that $x$ could have a lower value. For any $x$ there is a corresponding $y$, and since the function is strictly monotonic, the probability of a lower $y$-value is the same as the probability of a lower $y$-value. Then
$$
\operatorname{CDF}(y=f(x))=\operatorname{CDF}(x)
$$
Between any two corresponding points $x_{1}$ and $x_{2}$ separated by $\Delta x=x_{2}-x_{1}$, there are the two corresponding points $y_{1}=f\left(x_{1}\right)$ and $y_{2}=f\left(x_{2}\right)$ separated by $\Delta y=f\left(x_{2}\right)-f\left(x_{1}\right) \cong \frac{d y}{d x} \Delta x$ for small $\Delta x$ values (meaning that $\frac{d y}{d x}$ is relatively unchanged over the $\Delta x$ interval). Since $\operatorname{CDF}\left(y_{2}\right)=\operatorname{CDF}\left(x_{2}\right)$ and $\operatorname{CDF}\left(y_{1}\right)=\operatorname{CDF}\left(x_{1}\right)$, the difference is also equal, and by definition:
$$
\int_{y_{1}}^{y_{2}} p d f(y) d y=\int_{x_{1}}^{x_{2}} p d f(x) d x
$$
For small $\Delta x$ intervals, the integral can be approximated by the trapezoid rule of integration, and in the limit of very small $\Delta x$,
To obtain the $C D F(y)$ numerically integrate the $p d f(y)$. Using the trapezoid rule of integration, with y sorted in ascending order.
$$
\operatorname{CDF}\left(y_{i+1}\right)=\operatorname{CDF}\left(y_{i}\right)+\frac{1}{2}\left[p d f\left(y_{i+1}\right)+p d f\left(y_{i}\right)\right]\left(y_{i+1}-y_{i}\right)
$$
Initialize $C D F\left(y_{\text {very low }}\right)=0$.
工程统计代写
统计代写|工程统计作业代写Engineering Statistics代考|For Continuum-Valued Variables
对于连续值变量，X，累积分布函数是变量获得特定值或较低值的概率。它是概率密度曲线上的左侧区域，通常表示为 alpha。它以不同的方式表示为CDF(X)=F(X)=一种=p. 这里我们将使用CDF(X)符号。
对于连续值变量，X, 概率分布函数,pdF(X), 表示值出现概率的增加率X. 另一种表示法是pdF(X)=F(X).
CDF(x) 与pdF(X)是
CDF(X)=∫X哑剧 XpdF(X)dX
在哪里X最低限度 表示可能的最低值X. 在正态分布中X最低限度= −∞. 对于卡方分布X最低限度 =0.
图中左侧示意图3.16说明了CDF和右手的草图pdF的和对于标准正态分布（均值为零，标准差为单位）。在价值和=−1， 这CDF是关于0.158, 和增长率CDF， 这pdF是关于0.242. 符号是0.158=CDF(−1)和0.242=pdF(−1). 在两者中，您都在水平轴上输入图形，和-value，并读取垂直轴上的值。
对于连续值变量，CDF 的倒数是X获得值的概率为X或较低的值等于 CDF(X).
倒数将在垂直轴上输入以读取水平轴上的值。如果反问是“什么和-value 标记等于或低于的点和-值的概率为0.158发生？” 然后我们将这个反问题表示为和=CDF−1(一种). 在这个插图中，−1=CDF−1(0.158). 右手的倒数pdF图不是唯一的。如果问题是确定和- 价值pdF=0.242，有两个值，和=−1， 和和=+1.
统计代写|工程统计作业代写Engineering Statistics代考|For Discrete-Valued Variables
对于离散值变量，X，可能是事件数量的计数，累积分布函数是获得特定值或变量较低值的概率。它是概率密度曲线上的左侧区域，通常表示为 alpha。它以不同的方式表示为CDF(X)=F(X)=一种=p. 同样，我们将使用CDF(X)符号。
对于离散值变量，X，点分布函数，pdF(X), 表示该值出现的概率X. 另一种表示法是pdF(X)=F(X). 这里，pdF(X)是特定值的概率X，而不是 CDF 增加的速率。不幸的是，在连续值分布中使用了相同的符号。
之间的关系CDF(X)和pdF(X)是
CDF(X)=∑X最大 XpdF(X)
在哪里X最低限度 表示可能的最低值X. 一般X最低限度 =0，可能发生的最少事件数。
图的左侧草图3.17说明 CDF 和右手草图pdF的s，成功次数的计数，对于二项分布（试验次数为 40 ，任何特定试验的成功概率为0.3）。请注意，图表上的标记代表可行值。连接点的光线是一种视觉上的便利。不可能有10.3成功。在价值s=10, CDF 约为0.309, 意味着大约有一个31%获得 10 次或更少成功的机会。这pdF是关于0.113，这意味着恰好获得 10 次成功的概率约为11%. 符号是0.309=CDF(10)和0.113=pdF(10). 在两者中，您都在水平轴上输入图形，s-value，并读取垂直轴上的值。
对于离散值变量，CDF是的价值s获得值的概率为s或较低的值等于 CDF(s)。
倒数将在垂直轴上输入以读取水平轴上的值。如果反问是“什么s-value 标记相同或更少计数的概率为的点0.309发生？” 然后我们将这个反问题表示为s=CDF−1(一种). 在这个插图中，10=CDF−1(0.309). 右手pdf图的倒数似乎不是唯一的。然而，它可能是。如果问题是要确定pdF=0.113，只有一个值，s=10. 似乎一个s-值约13.5可以有这样的 CDF 值，但计数必须是整数。这pdF的小号=13是0.126, 和pdF的小号=14是0.104.
尽管有人可能会问，“什么计数值或更低，具有30%发生的几率？” 这是不可能匹配的30%CDF=0.3000¯价值。小号≤9有一个CDF约0.196不包括目标0.3000¯.小号≤10的 CDF 约为0.309这确实匹配。小号=10是包含目标的最小值CDF. 一种约定是报告包含目标的最小计数CDF价值。
统计代写|工程统计作业代写Engineering Statistics代考|Propagating Distributions with Variable Transformations
通常，我们知道X-values 并有一个可以转换的模型X到是. 例如，是=ln(X). 问题是，“什么是分布是 ?”
数字3.18揭示了案例是=一种+bX3当分布在X（横坐标）是正常的。
注：对于范围X- 显示的值，该函数是严格单调的，正定的。作为X增加，是增加的所有值X. 里面没有地方X-范围，其中 1) 导数为负或 2) 零（函数中没有平坦点）。
插图中的草图表示pdF（虚线）和CDFX和是, 关于标称值X0=2.5和相应的是0=一种+bX03. 请注意，pdF的X是对称的，并且是是歪斜的。
CDF 的X表示概率X可能有较低的价值。对于任何X有对应的是，并且由于该函数是严格单调的，因此较低的概率是-值与较低的概率相同是-价值。然后
CDF(是=F(X))=CDF(X)
任意两个对应点之间X1和X2由ΔX=X2−X1，有两个对应点是1=F(X1)和是2=F(X2)由Δ是=F(X2)−F(X1)≅d是dXΔX对于小ΔX值（意味着d是dX相对不变ΔX间隔）。自从CDF(是2)=CDF(X2)和CDF(是1)=CDF(X1)，差值也相等，根据定义：
∫是1是2pdF(是)d是=∫X1X2pdF(X)dX
对于小ΔX区间，积分可以用梯形积分规则近似，并且在非常小的范围内ΔX,
要获得CDF(是)数值积分pdF(是). 使用梯形积分规则，y按升序排序。
CDF(是一世+1)=CDF(是一世)+12[pdF(是一世+1)+pdF(是一世)](是一世+1−是一世)
初始化CDF(是非常低 )=0.
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。
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。