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在数学中，高等概率论Advanced Probability Theory对概率论的基础有更深入的了解。它提供了测量理论概率论中的重要概念、结果和证明，并强调统计学。它涵盖了概率空间和随机元素、积分和微分、分布及其特征、条件期望、渐进理论，以及大量的练习，包括许多额外的结果。
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- 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|高等概率论作业代写Advanced Probability Theory代考|Some examples of characteristic functions
For ease of reference we give a table of the c.f’s of some common densities and describe the method of deriving them. For more details, see Feller (1971, page 502 ).
- Standard normal:
$\begin{array}{ll}\text { p.d.f. } & f(x)=\frac{e^{-x^{2} / 2}}{\sqrt{2 \pi}} \ \text { c.f. } & \psi(t)=e^{-t^{2} / 2}\end{array}$
Proof.
$$
\dot{b}(t)=\int_{-\infty}^{\infty} e^{i t x} \frac{e^{-x^{2} / 2}}{\sqrt{2 \pi}} d x=\frac{1}{\sqrt{2 \pi}} \int_{-\infty}^{\infty} \cos (t x) e^{-x^{2} / 2} d x
$$
Therefore,
$$
\begin{gathered}
\psi^{\prime}(t)=-\frac{1}{\sqrt{2 \pi}} \int_{-\infty}^{\infty} x \sin (t x) e^{-x^{2} / 2} d x=\frac{t}{\sqrt{2 \pi}} \int_{-\infty}^{\infty} \sin (t x) d e^{-x^{2} / 2} \
=\frac{t}{\sqrt{2 \pi}} \int_{-\infty}^{\infty} \cos (t x) e^{-x^{2} / 2} d x=-t \psi(t) .
\end{gathered}
$$
Then, $\psi^{\prime}(t) / \psi(t)=\frac{d}{d t} \ln \psi(t)=-t$, resulting in $\ln \psi(t)=-t^{2} / 2+C$. Setting $t=0$, we get $C=0$. Finally, we get $\psi(t)=e^{-t^{2} / 2}$. - Uniform $[0, a]$.
$$
\begin{array}{ll}
\text { p.d.f. } \quad f(x)=\frac{1}{a} I{0 \leq x \leq a} \
\text { c.f. } & \psi(t)=\int_{0}^{a} e^{i t x} \frac{1}{a} d x=\left.\frac{1}{a} \frac{e^{i t x}}{i t}\right|{x=0} ^{a}=\frac{e^{i a t}-1}{i a t} \end{array} $$ Uniform $[-a, a]$. p.d.f. $\quad f(x)=\frac{1}{2 a} I{-a \leq x \leq a}$ c.f. $\psi(t)=\int{-a}^{a} e^{i t x} \frac{1}{2 a} d x=\left.\frac{1}{2 a} \frac{e^{i t x}}{i t}\right|_{a=-a} ^{a}=\frac{\sin (a t)}{a t}$.
统计代写|高等概率论作业代写Advanced Probability Theory代考|Triangular
- Triangular $[-a, a]$ :
p.d.f. $f(x)=\frac{1}{a}\left(1-\frac{|x|}{a}\right) I{|x|<a}=\frac{1}{a}\left(1-\frac{|x|}{a}\right)^{+}$
c.f. $\psi(t)=\frac{2(1-\cos (a t))}{a^{2} t^{2}}$.
Proof. Let $X, Y$ be i.i.d. r.v.’s from Uniform $(-b, b)$ with $b=a / 2$. Then,
$$
\psi_{X}(t)=\psi_{Y}(t)=\frac{\sin (b t)}{b t} .
$$
It is easy to show that the convolution of $X$ and $Y$ (or the d.f. of $X+Y$ ) is Triangular $[-a, a]$, whose c.f. is
$$
\psi_{X+Y}(t)=\psi_{X}(t) \psi_{Y}(t)=\frac{\sin ^{2}(b t)}{b^{2} t^{2}}=2 \frac{2 \sin ^{2}(a t / 2)}{a^{2} t^{2}}=\frac{2(1-\cos (a t))}{a^{2} t^{2}}
$$
Direct proof. By definition,
$$
\begin{aligned}
\psi(t) &=\int_{-\infty}^{\infty} e^{i t x} f(x) d x \
&=\frac{2}{a} \int_{0}^{a}\left(1-\frac{x}{a}\right) \cos (t x) d x \
&=\frac{2}{a t} \int_{x=0}^{a}\left(1-\frac{x}{a}\right) d \sin (t x) \
&=\left.\frac{2}{2 t}\left[\left(1-\frac{x}{a}\right) \sin (t x)\right]\right|{x=0} ^{a}+\frac{2}{a^{2} t} \int{x=0}^{a} \sin (t x) d x \
&=\frac{1-\cos (a x)}{a^{2} t^{2}} .
\end{aligned}
$$
统计代写|高等概率论作业代写Advanced Probability Theory代考|Inverse Triangular
p.d.f. $f(x)=\frac{1}{\pi} \frac{1-\cos (a x)}{a x^{2}}$
c.f. $\quad \psi(t)=\left(1-\frac{|t|}{a}\right) I{|t|<a}=\left(1-\frac{|t|}{a}\right)^{+}$.
Note: Here $\psi(t)$ has a bounded support, which proves useful later on. See the section on Esseen’s smooth lemma.
Proof. Apply Theorem 10.3.4 below (i.e. $\left.f(y)=\frac{1}{2 \pi} \int_{-\infty}^{\infty} e^{-i t y} \psi(t) d t\right)$ to the triangular distribution above to get
$$
\frac{1}{a}\left(1-\frac{|x|}{a}\right)^{+}=\frac{1}{2 \pi} \int_{-\infty}^{\infty} e^{-i t x} \frac{2(1-\cos (a t))}{a^{2} t^{2}} d t=\frac{1}{a} \int_{-\infty}^{\infty} e^{i s(-x)}\left(\frac{1}{\pi} \frac{(1-\cos (a s))}{a s^{2}}\right) d s .
$$
Let $s=y$, and $x=-t$, we have
$$
\left(1-\frac{|t|}{a}\right)^{+}=\int_{-\mathrm{n}}^{\infty} e^{i t y}\left(\frac{1}{\pi} \frac{(1-\cos (a y))}{a y^{2}}\right) d y=\int_{=\mathrm{n}}^{\infty} e^{i t y} f(y) d y
$$
高等概率论代写
统计代写|高等概率论作业代写Advanced Probability Theory代考|Some examples of characteristic functions
为了便于参考，我们给出了一些常见密度的 c.f 表，并描述了推导它们的方法。有关更多详细信息，请参阅 Feller (1971，第 502 页)。
- 标准正常：
pdf F(X)=和−X2/22圆周率 参考 ψ(吨)=和−吨2/2
证明。
b˙(吨)=∫−∞∞和一世吨X和−X2/22圆周率dX=12圆周率∫−∞∞某物(吨X)和−X2/2dX
所以，
ψ′(吨)=−12圆周率∫−∞∞X没有(吨X)和−X2/2dX=吨2圆周率∫−∞∞没有(吨X)d和−X2/2 =吨2圆周率∫−∞∞某物(吨X)和−X2/2dX=−吨ψ(吨).
然后，ψ′(吨)/ψ(吨)=dd吨lnψ(吨)=−吨， 导致lnψ(吨)=−吨2/2+C. 环境吨=0，我们得到C=0. 最后，我们得到ψ(吨)=和−吨2/2. - 制服[0,一种].
pdf F(X)=1一种一世0≤X≤一种 参考 ψ(吨)=∫0一种和一世吨X1一种dX=1一种和一世吨X一世吨|X=0一种=和一世一种吨−1一世一种吨制服[−一种,一种]. pdfF(X)=12一种一世−一种≤X≤一种参考ψ(吨)=∫−一种一种和一世吨X12一种dX=12一种和一世吨X一世吨|一种=−一种一种=没有(一种吨)一种吨.
统计代写|高等概率论作业代写Advanced Probability Theory代考|Triangular
- 三角形[−一种,一种]:
pdfF(X)=1一种(1−|X|一种)一世|X|<一种=1一种(1−|X|一种)+
参考ψ(吨)=2(1−某物(一种吨))一种2吨2.
证明。让X,和是 iidrv 的制服(−b,b)和b=一种/2. 然后，
ψX(吨)=ψ和(吨)=没有(b吨)b吨.
很容易证明卷积X和和（或 df 的X+和) 是三角形的[−一种,一种], 其 cf 是
ψX+和(吨)=ψX(吨)ψ和(吨)=没有2(b吨)b2吨2=22没有2(一种吨/2)一种2吨2=2(1−某物(一种吨))一种2吨2
直接证明。根据定义，
ψ(吨)=∫−∞∞和一世吨XF(X)dX =2一种∫0一种(1−X一种)某物(吨X)dX =2一种吨∫X=0一种(1−X一种)d没有(吨X) =22吨[(1−X一种)没有(吨X)]|X=0一种+2一种2吨∫X=0一种没有(吨X)dX =1−某物(一种X)一种2吨2.
统计代写|高等概率论作业代写Advanced Probability Theory代考|Inverse Triangular
pdfF(X)=1圆周率1−某物(一种X)一种X2
参考ψ(吨)=(1−|吨|一种)一世|吨|<一种=(1−|吨|一种)+.
注意：这里ψ(吨)有一个有限的支持，这在以后证明是有用的。请参阅 Esseen 的平滑引理部分。
证明。应用下面的定理 10.3.4（即F(和)=12圆周率∫−∞∞和−一世吨和ψ(吨)d吨)到上面的三角分布得到
1一种(1−|X|一种)+=12圆周率∫−∞∞和−一世吨X2(1−某物(一种吨))一种2吨2d吨=1一种∫−∞∞和一世s(−X)(1圆周率(1−某物(一种s))一种s2)ds.
让s=和， 和X=−吨， 我们有
(1−|吨|一种)+=∫−n∞和一世吨和(1圆周率(1−某物(一种和))一种和2)d和=∫=n∞和一世吨和F(和)d和
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随机过程代考
在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。
贝叶斯方法代考
贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。
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。
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机器学习代写
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多元统计分析代考
基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量
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。