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Python是一种高级的、解释性的、通用的编程语言。它的设计理念强调代码的可读性，使用大量的缩进。
Python是动态类型的，并且是垃圾收集的。它支持多种编程范式，包括结构化（特别是程序化）、面向对象和函数式编程。由于其全面的标准库，它经常被描述为一种 “包含电池 “的语言。
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- 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|python代考|Putting Your Program into Its Own File
Up until this point, any time you wanted to accomplish a task, you have needed to type out entire programs to do the job. If you needed to do the same work again, you could type the entire program again or place it in a loop. However, loops are most useful when you are repeating the same thing, but writing the same loop repeatedly in different parts of your program with slightly modified values in each one is not a sane way to live your life.
Python has functions that enable you to gather sections of code into more convenient groupings that can be called on when you have a need for them.
In this chapter, you will learn how to create and use your own functions. You will be given guidelines to help facilitate your thinking about how to create and structure your programs to use functions. You will also learn to write your functions so that you can later interrogate them for information about how they behave and what you intend for them to do.
As the examples in this book get longer, typing the entire code block begins to be a burden. A single mistake causes you to retype in the entire block of code you are working on. Long before you’ve gotten to the point where you’ve got more than, say, 40 lines of code to type, you are unlikely to want to have to do it more than once.
You are probably already aware that programmers write programs that are saved as source code into files that can be opened, edited, and run without a great deal of work.
To reach this far more convenient state of affairs, from here on out you should type the programs you are using into the main codeEditor window, and save the examples from the book into a single folder from which you can reference them and run them. One suggestion for naming the folder could be “Learning Python, ” and then you could name the programs according to the chapters in which they appear.
统计代写|python代考|Grouping Code under a Name
When you invoke ch5. py with just the in_fridge function defined, you won’t see any output. However, the function will be defined, and it can be invoked from the interactive Python session that you’ve created.
To take advantage of the in_fridge function, though, you have to ensure that there is a dictionary called fridge with food names in it. In addition, you have to have a string in the name wanted_food. This string is how you can ask, using in_fridge, whether that food is available. Therefore, from the interactive session, you can do this to use the function:
$>>>$ fridge $=\left{\right.$ ‘apples’ $: 10$, ‘oranges’ $: 3$, ‘milk’ $\left.1 k^{\prime}\right}$
$>>$ wanted_food = ‘apples’
$>>$ in_fridge(l)
10
$>>$ wanted_food = ‘oranges’
$>>>$ in_fridge()
3
$>>>$ wanted_food = ‘milk’
$>>$ in_fridge(1)
2
This is more than just useful – it makes sense and it saves you work. This grouping of blocks of code under the cover of a single name means that you can now simplify your code, which in turn enables you to get more done more quickly. You can type less and worry less about making a mistake as well.
Functions are a core part of any modern programming language, and they are a key part of getting problems solved using Python.
Functions can be thought of as a question and answer process when you write them. When they are invoked, a question is often being asked of them: “how many,” “what time,” “does this exist?” “can this be changed?” and more. In response, functions will often return an answer – a value that will contain an answer, such as True, a sequence, a dictionary, or another type of data. In the absence of any of these, the answer returned is the special value None.
Even when a function is mainly being asked to just get something simple done, there is usually an implied question that you should know to look for. When a function has completed its task, the questions “Did it work?” or “How did it work out?” are usually part of how you invoke the function.
统计代写|python代考|Describing a Function in the Function
After you’ve chosen a name for your function, you should also add a description of the function. Python enables you to do this in a way that is simple and makes sense.
If you place a string as the first thing in a function, without referencing a name to the string, Python will store it in the function so you can reference it later. This is commonly called a docstring, which is short for documentation string.
Documentation in the context of a function is anything written that describes the part of the program (the function, in this case) that you’re looking at. It’s famously rare to find computer software that is well documented. However, the simplicity of the docstring feature in Python makes it so that, generally, much more information is available inside Python programs than in programs written in other languages that lack this friendly and helpful convention.
The text inside the docstring doesn’t necessarily have to obey the indentation rules that the rest of the source code does, because it’s only a string. Even though it may visually interrupt the indentation, it’s important to remember that, when you’ve finished typing in your docstring, the remainder of your functions must still be correctly indented.
def in_fridge (\rangle :
*”This is a function to see if the fridge has a food.
fridge has to be a dictionary defined outside of the function.
the food to be searched for is in the string wanted_food” *
try:
count = fridge[wanted_food]
def in_fridge ():
” “This is a function to see if
the food to be searched for is in the
try:
count = fridge[wanted_food]
except KeyError:
count = 0
return count
except KeyError:
count $=0$
return count
The docstring is referenced through a name that is part of the function, almost as though the function were a dictionary. This name is doc and it’s found by following the function name with a period and the name _ doc..
python代写
统计代写|python代考|Putting Your Program into Its Own File
到目前为止，任何时候你想完成一项任务，你都需要输入整个程序来完成这项工作。如果您需要再次执行相同的工作，您可以再次键入整个程序或将其放入循环中。但是，当您重复相同的事情时，循环最有用，但是在程序的不同部分重复编写相同的循环并在每个部分中稍微修改值并不是一种理智的生活方式。
Python 具有使您能够将代码段收集到更方便的分组中的功能，这些分组可以在您需要时调用。
在本章中，您将学习如何创建和使用自己的函数。您将获得指导，以帮助您思考如何创建和构建程序以使用函数。您还将学习编写您的函数，以便您以后可以询问它们以获取有关它们的行为方式以及您打算让它们做什么的信息。
随着本书中的示例越来越长，输入整个代码块开始成为一种负担。一个错误会导致您重新输入正在处理的整个代码块。早在您达到可以输入超过 40 行代码的地步之前，您不太可能需要多次输入。
您可能已经知道，程序员将保存为源代码的程序编写到无需大量工作即可打开、编辑和运行的文件中。
为了达到这种更方便的状态，从现在开始，您应该在主代码编辑器窗口中键入您正在使用的程序，并将书中的示例保存到一个文件夹中，您可以从中引用它们并运行它们。命名文件夹的一个建议可能是“Learning Python”，然后您可以根据它们出现的章节来命名程序。
统计代写|python代考|Grouping Code under a Name
当你调用 ch5. py 只定义了 in_fridge 函数，你不会看到任何输出。但是，将定义该函数，并且可以从您创建的交互式 Python 会话中调用它。
但是，要利用 in_fridge 函数，您必须确保有一个名为冰箱的字典，其中包含食物名称。此外，您必须有一个名为wanted_food 的字符串。这个字符串是您如何使用 in_fridge 询问该食物是否可用的方式。因此，从交互式会话中，您可以这样做来使用该功能：
>>>冰箱=\left{\right.$ ‘苹果’ $: 10$, ‘橙子’ $: 3$, ‘牛奶’ $\left.1 k^{\prime}\right}=\left{\right.$ ‘苹果’ $: 10$, ‘橙子’ $: 3$, ‘牛奶’ $\left.1 k^{\prime}\right}
>>Wanted_food = ‘苹果’
>>in_fridge(l)
10
>>Wanted_food = ‘橘子’
>>>in_fridge()
3
>>>Wanted_food = ‘牛奶’
>>in_fridge(1)
2
这不仅仅是有用的——它是有意义的，它可以节省你的工作量。这种在单个名称的掩护下的代码块分组意味着您现在可以简化代码，从而使您能够更快地完成更多工作。您可以少打字，也可以少担心犯错。
函数是任何现代编程语言的核心部分，它们是使用 Python 解决问题的关键部分。
编写函数时，可以将其视为一个问答过程。当他们被调用时，经常会问他们一个问题：“有多少”、“什么时候”、“这存在吗？” “这可以改变吗？” 和更多。作为响应，函数通常会返回一个答案——一个包含答案的值，例如 True、序列、字典或其他类型的数据。在没有任何这些的情况下，返回的答案是特殊值 None。
即使当一个函数主要被要求完成一些简单的事情时，通常也有一个你应该知道要寻找的隐含问题。当一个函数完成它的任务时，问题是“它工作了吗？” 或“结果如何？” 通常是你调用函数的一部分。
统计代写|python代考|Describing a Function in the Function
为函数选择名称后，还应添加函数描述。Python 使您能够以简单且有意义的方式执行此操作。
如果您将字符串作为函数中的第一件事，而不引用字符串的名称，Python 会将其存储在函数中，以便您以后可以引用它。这通常称为文档字符串，是文档字符串的缩写。
函数上下文中的文档是描述您正在查看的程序部分（在本例中为函数）的任何内容。众所周知，很难找到有据可查的计算机软件。然而，Python 中 docstring 功能的简单性使得它通常在 Python 程序中可用的信息比用其他语言编写的程序中可用的信息要多得多，这些语言缺乏这种友好和有用的约定。
文档字符串中的文本不一定必须遵守源代码其余部分的缩进规则，因为它只是一个字符串。尽管它可能会在视觉上打断缩进，但重要的是要记住，当您完成输入文档字符串后，其余函数仍必须正确缩进。
def in_fridge (\rangle :
*”这是一个查看冰箱是否有食物的函数。
冰箱必须是在函数之外定义的字典。
要搜索的食物在字符串 Want_food 中” *
try:
count =冰箱[wanted_food]
def in_fridge ():
” “这是一个查看
要搜索的食物是否在
try中的函数：
count =冰箱[wanted_food]
除了 KeyError：
count = 0
返回计数，
除了 KeyError：
count=0
return count
文档字符串是通过作为函数一部分的名称引用的，几乎就像函数是字典一样。这个名字是doc，它是在函数名后面加上句点和名字 _ doc..
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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。