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数据和预测模型是决策中一个越来越重要的部分。
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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 | Statistical Learning and Decision Making代考|Computer Science
In the mid-twentieth century, computer scientists began formulating the problem of intelligent decision making as a problem of symbolic manipulation through formal logic. The computer program Logic Theorist, written in the mid-twentieth century to perform automated reasoning, used this way of thinking to prove mathematical theorems. Herbert Simon, one of its inventors, addressed the symbolic nature of the program by relating it to the human mind:
We invented a computer program capable of thinking non-numerically, and thereby solved the venerable mind/body problem, explaining how a system composed of matter can have the properties of mind. ${ }^{18}$
These symbolic systems relied heavily on human expertise. An alternative approach to intelligence, called connectionism, was inspired in part by developments in neuroscience and focuses on the use of artificial neural networks as a substrate for intelligence. With the knowledge that neural networks could be trained for pattern recognition, connectionists attempt to learn intelligent behavior from data or experience rather than the hard-coded knowledge of experts. The connectionist paradigm underpinned the success of AlphaGo, the autonomous program that beat a human professional at the game of Go, as well as much of the development of autonomous vehicles. Algorithms that combine both symbolic and connectionist paradigms remain an active area of research today.
统计代写 | Statistical Learning and Decision Making代考|Engineering
The field of engineering has focused on allowing physical systems, such as robots, to make intelligent decisions. World-renowned roboticist Sebastian Thrun describes the components of these systems as follows:
Robotics systems have in common that they are situated in the physical world, perceive their environments through sensors, and manipulate their environment through things that move. ${ }^{19}$
To design these systems, engineers must address perception, planning, and acting. Physical systems perceive the world by using their sensors to create a representation of the salient features of their environment. The field of state-estimation has focused on using sensor measurements to construct a belief about the state of the world. Planning requires reasoning about the ways to execute the tasks they are designed to perform. The planning process has been enabled by advances in the semiconductor industry spanning many decades. ${ }^{20}$ Once a plan has been devised, an autonomous agent must act on it in the real world. This task requires both hardware in the form of actuators and algorithms to control the actuators and reject disturbances. The field of control theory has focused on the stabilization of mechanical systems through feedback control. ${ }^{21}$ Automatic control systems are widely used in industry, from the regulation of temperature in an oven to the navigation of aerospace systems.
统计代写 | Statistical Learning and Decision Making代考|Mathematics
An agent must be able to quantify its uncertainty in order to make informed decisions in uncertain environments. The field of decision making relies heavily on probability theory for this task. In particular, Bayesian statistics plays an important role in this text. In 1763 , a paper of Thomas Bayes was published posthumously containing what would later be known as Bayes’ rule. His approach to probabilistic inference fell in and out of favor until the mid-twentieth century, when researchers began to find Bayesian methods useful in a number of settings. ${ }^{22}$ Mathematician Bernard Koopman found practical use for the theory during World War II.
Every operation involved in search is beset with uncertainties; it can be understood quantitatively only in terms of [… probability. This may now be regarded as a truism, but it seems to have taken the developments in operational research of the Second World War to drive home its practical implications. ${ }^{23}$
Sampling-based methods (sometimes referred to as Monte Carlo methods) developed in the early twentieth century for large scale calculations as part of the Manhattan Project, made some inference techniques possible that would previously have been intractable. These foundations serve as a basis for Bayesian networks, which increased in popularity later in the twentieth century in the field of artificial intelligence.
统计代写
统计代写 | Statistical Learning and Decision Making代考|Computer Science
在 20 世纪中叶，计算机科学家开始将智能决策问题表述为通过形式逻辑进行符号操作的问题。计算机程序 Logic Theorist 写于 20 世纪中叶，用于执行自动推理，使用这种思维方式来证明数学定理。其发明者之一赫伯特·西蒙（Herbert Simon）通过将程序与人类思维联系起来来解决程序的象征性质：
我们发明了一种能够以非数字方式思考的计算机程序，从而解决了古老的身心问题，解释了系统如何组成物质可以具有心的属性。18
这些符号系统严重依赖人类的专业知识。另一种智能方法称为联结主义，部分受到神经科学发展的启发，并侧重于使用人工神经网络作为智能的基础。有了可以训练神经网络进行模式识别的知识，联结主义者试图从数据或经验中学习智能行为，而不是专家的硬编码知识。联结主义范式为 AlphaGo 的成功奠定了基础，AlphaGo 是在围棋比赛中击败人类专业人士的自动程序，以及自动驾驶汽车的大部分发展。结合符号范式和联结主义范式的算法今天仍然是一个活跃的研究领域。
统计代写 | Statistical Learning and Decision Making代考|Engineering
工程领域的重点是允许物理系统（例如机器人）做出智能决策。世界著名的机器人专家 Sebastian Thrun 将这些系统的组成部分描述如下：
机器人系统的共同点是它们位于物理世界中，通过传感器感知环境，并通过移动的物体操纵环境。19
为了设计这些系统，工程师必须解决感知、规划和行动问题。物理系统通过使用它们的传感器来感知世界，以创建其环境的显着特征的表示。状态估计领域专注于使用传感器测量来构建对世界状态的信念。计划需要推理如何执行他们设计执行的任务。半导体行业几十年来的进步使规划过程成为可能。20一旦制定了计划，自治代理必须在现实世界中对其采取行动。该任务需要执行器形式的硬件和算法来控制执行器并拒绝干扰。控制理论领域的重点是通过反馈控制来稳定机械系统。21自动控制系统广泛应用于工业领域，从烤箱的温度调节到航空航天系统的导航。
统计代写 | Statistical Learning and Decision Making代考|Mathematics
代理必须能够量化其不确定性，以便在不确定的环境中做出明智的决定。决策领域在很大程度上依赖于概率论来完成这项任务。特别是，贝叶斯统计在本文中起着重要作用。1763 年，托马斯·贝叶斯 (Thomas Bayes) 的一篇论文在死后发表，其中包含后来被称为贝叶斯规则的内容。直到 20 世纪中叶，他的概率推理方法一直不受欢迎，当时研究人员开始发现贝叶斯方法在许多环境中有用。22数学家伯纳德·考普曼在二战期间发现了该理论的实际用途。
搜索所涉及的每一项操作都充满了不确定性；它只能根据[……概率来定量地理解。这现在可能被认为是不言而喻的，但它似乎已经利用第二次世界大战运筹学的发展来推动其实际意义。23
作为曼哈顿计划的一部分，在 20 世纪初开发的基于抽样的方法（有时称为蒙特卡罗方法）用于大规模计算，使得一些以前难以处理的推理技术成为可能。这些基础是贝叶斯网络的基础，贝叶斯网络在 20 世纪后期在人工智能领域越来越受欢迎。
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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。