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运筹学是一种解决问题和决策的分析方法，对组织的管理很有帮助。

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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等楖率论
• 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|运筹学作业代写operational research代考|Basic PROC OPTMODEL

PROC OPTMODEL is very powerful, so we can easily declare variables and parameters, define objective and constraints, and solve the problem. It also provides a full environment for programming using do-loop, if-then-else, and many other programming statements. The syntax of PROC OPTMODEL is given in Appendix 2 . Here we give some details defining a linear programming within PROC OPTMODEL.

In most cases of defining a linear programming, we need to use the following six statements:

1. number: For defining confidences
2. var: For defining variables
3. read: For loading data from a dataset to the corresponding parameter

4. min/max: For defining an objective function
5. con: For defining a constraint
6. solve: For solving the problem using selected solver
   Because in most linear programming we have a vector of variables and a matrix of coefficients, PROC OPTMODEL provides an indexing facility to handle these more efficiently. The index can be defined using integer numbers or a set of values. For example,
   number c{1..4};
   $\operatorname{var} x{1 \ldots 4}$;
   defines four numbers that can be referred to as $c[1], c[2], c[3]$, and $c[4]$ and defines four variables that can be referred to as $x[1], x[2], x[3]$, and $x[4]$.

Using the index provides an easy environment for working with parameters. For example, the following statement finds the sum of the four parameters just mentioned:
$$
s=\operatorname{sum}{i \text { in } 1 . .4} x[i] ;
$$

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Generally, parameters and expressions can have numerical or character values. For example, the number statement used in the previous code declares a numerical variable, while with the set statement we can define both numerical and string variables. Consider the following codes that define two sets of rows and columns and initialize the bank data with the following matrix

Using this definition enables us to refer to the elements of the bank matrix using index variables. For example Bank[“Bank2”, “Labor”] equals 50 and Bank[“Bank3”, “Capital”] equals 25,000.

An alternative initialization of the data to parameters in PROC OPTMODEL is using the “read” statement and populating parameter with the data saved in a dataset. Assume that the data in Program $1.4$ are saved in a bank dataset; the following program reads the dataset and loads it to the corresponding variables: In this code, we used a “read” statement. The first “read” loads the bank names to set row while the second “read” loads the value of capital, labor, and profit to each bank.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Advanced Options in PROC OPTMODEL

As discussed earlier, PROC OPTMODEL provides a full environment for programming using do-loop, if-then-else, and many other programming statements. We can divide the syntax of PROC OPTMODEL into three types of statements:

1. Options in PROC OPTMODEL
2. Declaration of parameters and variables, as well as objective function and constraints
3. Programming statements
   With the option statements, you can control how the optimization model is processed and how results are displayed. The declaration statements define the parameters, variables, constraints, and objectives that describe the model to be solved. All declarations in the PROC OPTMODEL are also saved for later use. The most popular declaration statements are:

• constraint (or con): Defines one or more constraints
• max/min: Declares an objective for the solver
• number (or num): Declares a numeric parameter
• string (or str): Declares a string parameter
• set: Declares a set type parameter
• var: Declares a variable
  Parameters and variables can also be initialized using option “init.”

运筹学代考

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Basic PROC OPTMODEL

PROC OPTMODEL非常强大，所以我们可以很方便的声明变量和参数，定义目标和约束，解决问题。它还为使用 do-loop、if-then-else 和许多其他编程语句进行编程提供了完整的环境。PROC OPTMODEL 的语法在附录 2 中给出。这里我们给出了在 PROC OPTMODEL 中定义线性规划的一些细节。

在定义线性规划的大多数情况下，我们需要使用以下六个语句：

1. number：用于定义置信度
2. var：用于定义变量
3. 读取：用于将数据从数据集中加载到相应的参数

4. min/max：用于定义目标函数
5. con：用于定义约束
6. solve：使用选定的求解器解决问题
   因为在大多数线性规划中，我们有一个变量向量和一个系数矩阵，PROC OPTMODEL 提供了一个索引工具来更有效地处理这些问题。可以使用整数或一组值来定义索引。例如，
   数字 c{1..4}；
   曾是⁡X1…4;
   定义了四个可以称为的数字C[1],C[2],C[3]， 和C[4]并定义了四个变量，可以称为X[1],X[2],X[3]， 和X[4].

使用索引为使用参数提供了一个简单的环境。例如，下面的语句求刚才提到的四个参数的总和：
s=和⁡一世 在 1..4X[一世];

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|

通常，参数和表达式可以具有数值或字符值。例如，前面代码中使用的 number 语句声明了一个数值变量，而使用 set 语句我们可以定义数值和字符串变量。考虑以下代码，这些代码定义了两组行和列，并使用以下矩阵初始化银行数据

使用这个定义，我们可以使用索引变量来引用银行矩阵的元素。例如 Bank[“Bank2”, “Labor”] 等于 50，Bank[“Bank3”, “Capital”] 等于 25,000。

PROC OPTMODEL 中将数据初始化为参数的另一种方法是使用“读取”语句并使用数据集中保存的数据填充参数。假设 Program 中的数据1.4保存在银行数据集中；以下程序读取数据集并将其加载到相应的变量中： 在此代码中，我们使用了“读取”语句。第一个“读取”加载银行名称以设置行，而第二个“读取”将资本、劳动力和利润的价值加载到每个银行。

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Advanced Options in PROC OPTMODEL

如前所述，PROC OPTMODEL 为使用 do-loop、if-then-else 和许多其他编程语句进行编程提供了完整的环境。我们可以将 PROC OPTMODEL 的语法分为三类语句：

1. PROC OPTMODEL 中的选项
2. 参数和变量的声明，以及目标函数和约束
3. 编程语句
   使用选项语句，您可以控制优化模型的处理方式以及结果的显示方式。声明语句定义了描述要求解的模型的参数、变量、约束和目标。PROC OPTMODEL 中的所有声明也被保存以供以后使用。最流行的声明语句是：

• 约束（或con）：定义一个或多个约束
• max/min：为求解器声明一个目标
• number（或 num）：声明一个数字参数
• string（或str）：声明一个字符串参数
• set：声明一个集合类型参数
• var：声明一个变量
  参数和变量也可以使用选项“init”进行初始化。

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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。

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