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描述性统计是对给定数据集进行总结的简短描述性系数，它可以是整个人口的代表，也可以是人口的样本。描述性统计被细分为中心趋势的测量和可变性（扩散）的测量。中心趋势的测量包括平均数、中位数和模式，而变异性的测量包括标准差、方差、最小和最大变量、峰度和偏度。
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统计代写|描述统计学代写Descriptive statistics代考|Location, Extension and Mobility of ‘Real-Life-Objects’
Every ‘real-life-object’ has a definite relation to its location. Reference to it as the ‘geographic characteristic’ treats location as an intrinsic quality of an object, at a par with other characteristics. This assessment is inaccurate, however, and prevented statistical theory from dealing with the geographic dimension of socio-economic phenomena. Regional phenomena differ due to the special economic and environmental characteristics of each area, which are implied and summarily stated through a ‘real-life-objects’ geographic location. Even ‘real-life-objects’ with only a symbolic, minimal physical substance like the sale of a car or the issuance of a mortgage happen in a place on the map. The geographical location on which a sale takes place, though not an attribute of the ‘real-life-object’ ‘sale’ is, like the time at which it happened, important for grouping these objects into meaningful aggregates (more in Chap. 3).
Every object also has a geographic extension. A farm occupies a certain amount of land with certain surface and soil characteristics. So does a strike which takes place in some production plant. The plant’s physical and geographic extension is usually also the geographic extension of that ‘strike.’
Objects can be fixed or mobile with regard to their location. Most ‘real-life-objects’ are neither absolutely fixed, nor completely mobile. Even houses and large firms have been moved to different locations. It is the high mobility of some ‘real-life-objects’ that creates problems for statistics. Examples are the whereabouts of the rolling stock of a trucking firm or of a railroad company. These problems create uncertainty, not unlike the measuring problems in atomic physics.
统计代写|描述统计学代写Descriptive statistics代考|Attributes and Variables
These ‘real-life-objects’ project an economic phenomenon through their properties. The attributes – qualitative characteristics or non-measurable variables – of these real-life-objects describe pervasive, essential aspects of an object, through non-numeric, nominal description. They cannot be determined with accuracy or measured on an interval or ratio scale. Quantitative characteristics, on the other hand, expressing intensity or the magnitude of some feature, can be determined accurately, but contribute little to characterize the object. ${ }^{13}$ Both kinds of determining the characteristics of a ‘real-life-object’ are needed as mutual complements. ${ }^{14}$
Every property which characterizes a ‘real-life-object’ may be understood as a partial description of its nature. Behind the customary distinction in qualitative characteristics (attributes) and quantitative characteristics (variables) really is another distinction, according to the width of the segment of the integral nature of the ‘reallife-object’ which is provided by a given characteristic. Qualitative characteristics capture in literary form essential and pervasive aspects of the ‘real-life-object,’ but cannot be determined succinctly. The wider that slice out of the nature of a ‘reallife-object’, a specific attribute, the less precisely can it be determined. The so-called quantitative characteristics, on the other hand, refer to narrow segments of the nature of the ‘real-life-object’ which can be determined more accurately. The narrower this segment, the more precisely it can be captured (measured), but the less information is obtained concerning that ‘real-life-object’.
As a first approximation, a wide part of the nature of a ‘real-life-object’ is described through a qualitative characteristic. In consecutive, progressively finer determinations (descriptions) the nature of that initial segment of the ‘real-lifeobject’ is then further defined. At the end of such a wedge-like penetration into the nature of the ‘real-life-object’, quantitative, measurable characteristics can add the sharpness that was missing in the initial description by the attributes. The same holds for the tabulations made of such characteristics of the ‘real-life-objects.’
When the ‘real-life-object’ is an occurrence, it is also characterized by the ‘reallife-object’ to which it belongs, or on which it is happening. The characteristics of non-individualized ‘real-life-objects,’ e.g. raw materials, are summarily estimated. From the socio-economic point of view they usually are of little interest – although they may be of interest e.g. from a quality-control, that is, engineering point-of-view.
To summarize, the qualitative description alone is imprecise, e.g. a firm described only by the nature of its products. The quantitative description alone has little meaning, e.g. a firm described only by the number of its employees, or the size of last month’ sales, without an indication of its qualitative characteristics like the industry to which it belongs, the kind of products, form of ownership, capital structure, etc. The description of a ‘real-life-object’ by attributes does not need to be supplemented by quantitative characteristics – measurements – in order to be comprehensible.
统计代写|描述统计学代写Descriptive statistics代考|From ‘Real-Life-Object’ to ‘Statistical-Counting-Unit’
The printed socio-economic data do not directly deal with the ‘real-life-objects’ that were discussed, but with simplified statistical sketches of these, that I would like to call the ‘statistical-counting-units.’ It is these that are tabulated, not the ‘real-life-objects’ themselves. The user of statistical data knows only about those ‘real-life-objects’ of which questionnaires or computer accessible evidence – the ‘statistical-counting-units’ – exist. A clear distinction must be made between the ‘real-life-objects’ out there in reality, and the ‘statistical-counting-units, the sketches of these ‘real-life-objects’ in electronic or in other storable form. That seemingly subtle distinction, however, is important and must be kept in mind when interpreting socio-economic data (Fig. 2.1).
描述统计学代写
统计代写|描述统计学代写Descriptive statistics代考|Location, Extension and Mobility of ‘Real-Life-Objects’
每个“现实生活中的对象”都与其位置有明确的关系。将其称为“地理特征”将位置视为对象的内在品质，与其他特征相提并论。然而，这种评估是不准确的，并且阻止了统计理论处理社会经济现象的地理维度。区域现象因每个区域的特殊经济和环境特征而有所不同，这些特征通过“现实生活对象”的地理位置来暗示和概括。即使是只有象征性的、最小的物理物质的“现实生活对象”，比如汽车销售或抵押贷款的发放，也会出现在地图上的某个地方。发生销售的地理位置，虽然不是“现实生活对象”“销售”的属性，但就像它发生的时间一样，
每个对象也有一个地理扩展。农场占用一定数量的土地，具有一定的地表和土壤特征。一些生产工厂发生的罢工也是如此。工厂的物理和地理延伸通常也是“罢工”的地理延伸。
对象的位置可以是固定的或移动的。大多数“现实生活中的物体”既不是绝对固定的，也不是完全可移动的。甚至房屋和大公司也搬到了不同的地方。一些“现实生活中的物体”的高流动性给统计带来了问题。例如，货运公司或铁路公司的机车车辆的下落。这些问题产生了不确定性，与原子物理学中的测量问题没有什么不同。
统计代写|描述统计学代写Descriptive statistics代考|Attributes and Variables
这些“现实生活中的物体”通过它们的属性投射出一种经济现象。这些现实生活中的对象的属性——定性特征或不可测量的变量——通过非数字的、名义的描述来描述对象普遍的、基本的方面。它们无法准确确定，也无法按区间或比率标度测量。另一方面，表示某些特征的强度或大小的定量特征可以准确地确定，但对表征对象的贡献很小。13两种确定“现实生活对象”的特征都需要作为相互补充。14
每个表征“现实生活对象”的属性都可以理解为对其性质的部分描述。在质量特征（属性）和数量特征（变量）的习惯区别背后确实是另一个区别，根据给定特征提供的“现实生活对象”的整体性质的片段宽度。定性特征以文学形式捕捉“现实生活对象”的基本和普遍方面，但不能简明扼要地确定。从“现实生活对象”的性质（特定属性）中切出的范围越广，确定它的精确度就越低。另一方面，所谓的数量特征是指可以更准确地确定的“现实生活对象”性质的狭窄部分。
作为第一个近似，“现实生活对象”的大部分性质是通过定性特征来描述的。在连续的、逐渐精细的确定（描述）中，“现实生活对象”的初始片段的性质被进一步定义。在这种对“现实生活对象”本质的楔形渗透结束时，定量的、可测量的特征可以增加属性初始描述中缺失的锐度。由“现实生活对象”的这些特征制成的表格也是如此。
当“现实生活对象”是一个事件时，它的特征还在于它所属的或正在发生的“现实生活对象”。非个体化的“现实生活对象”的特征，例如原材料，被简要估计。从社会经济的角度来看，它们通常没有什么意义——尽管它们可能是有意义的，例如从质量控制，即工程的角度来看。
总而言之，仅定性描述是不精确的，例如，仅通过其产品性质描述的公司。仅凭定量描述没有什么意义，例如，一家公司仅以员工人数或上个月的销售额来描述，而没有说明其所属行业、产品种类、形式等定性特征所有权、资本结构等。通过属性对“现实生活中的对象”的描述不需要补充定量特征——测量——以便于理解。
统计代写|描述统计学代写Descriptive statistics代考|From ‘Real-Life-Object’ to ‘Statistical-Counting-Unit’
印刷的社会经济数据不直接涉及所讨论的“现实生活对象”，而是用这些简化的统计草图，我想称之为“统计计数单位”。列表中的是这些，而不是“现实生活中的对象”本身。统计数据的用户只知道存在问卷或计算机可访问证据的那些“现实生活对象”——“统计计数单位”。必须在现实中的“现实生活对象”和“统计计数单位”之间做出明确的区分，这些“现实生活对象”的电子或其他可存储形式的草图。然而，这种看似微妙的区别很重要，在解释社会经济数据时必须牢记（图 2.1）。
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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。