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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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- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等概率论
- 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|python代考|Treating a String Like a List
Python offers an interesting feature of strings. Sometimes, it is useful to be able to treat a string as though it were a list of individual characters. It’s not uncommon to have extraneous characters at the end of a string. People may not recognize these, but computers will get hung up on them. It’s also common to only need to look at the first character of a string to know what you want to do with it. For instance, if you had a list of last names and first names, you could view the first letter of each by using the same syntax that you would for a list. This method of looking at strings is called slicing and is one of the fun things about Python:
$\Rightarrow>$ last_names = [ “Douglass”, “Jefferson”, “Williams”, “Frank”, “Thomas” ]
print “ofs” of last_names[0]
Douglass
$>>$ print “ofs” 항 last_names[0][0]
D
print ” o \$s” of last_names [1]
Jefferson
$>>>$ print “o्os” of last_names [1] [0]
$\Rightarrow>$ print “ơos” 항 last_names [2]
Williams
print “o्षs” of last_names[2][0]
$\mathrm{W}$
print “o्8s” of last_names [3]
Frank
$>>>$ print “o्ㅎ” 뭉 last_names [3] [0]
$\mathrm{F}$
print “o 와” 왕 last_names [4]
Thomas
print “oेs” of last_names[4][0]
$\mathrm{T}$
For example, you can use the letter positioning of strings to arrange them into groups in a dictionary based on the first letter of the last name. You don’t need to do anything complicated; you can just check to see which letter the string containing the name starts with and file it under that:
$>>$ by_letter $={1$
$>>$ by_letter[last_names [0] [0]] = last_names [0]
$>>$ by_letter [last_names [1][0]] = last_names [1]
$>>$ by_letter[last_names [2][0]] = last_names [2]
$>>>$ by_letter[1ast_names [3] [0]] = last_names [3]
$>>$ by_letter [last_names [5] [0] $=$ last_names [5]
The by_letter dictionary will, thanks to string slicing, only contain the first letter from each of the last names. Therefore, by_letter is a dictionary indexed by the first letter of each last name. You could also make each key in by_letter reference a list instead and use the append method of that list to create a list of names beginning with that letter (if, of course, you wanted to have a dictionary that indexed a larger group of names, where each one did not begin with a different letter).
Remember that, like tuples, strings are immutable. When you are slicing strings, you are actually creating new strings that are copies of sections of the original string.
统计代写|python代考|Special Types
There are a handful of special types in Python. You’ve seen them all, but they bear mentioning on their own: None, True, and False are all special built-in values that are useful at different times.
None is special because there is only one None. It’s a name that no matter how many times you use it, it doesn’t match any other object, just itself. When you use functions that don’t have anything to return to you – that is, when the function doesn’t have anything to respond with – it will return None.
True and False are special representations of the numbers 1 and 0 . This prevents a lot of the confusion that is common in other programming languages where the truth value of a statement is arbitrary. For instance, in a Unix shell (shell is both how you interact with the system, as well as a programming language), 0 is true and anything else is false. With $\mathrm{C}$ and Perl, 0 is false and anything else is true. However, in all of these cases, there are no built-in names to distinguish these values. Python makes this easier by explicitly naming the values. The names True and False can be used in elementary comparisons, which you’ll see a lot; and in Chapter 4, you will learn how these comparisons can dramatically affect your programs – in fact, they enable you to make decisions within your program.
$>>>$ True
True
$\rightarrow>$ False
False
$\Rightarrow>$ True $==1$
True
$>>>$ True
True
$>>>$ False
False
$>>>$ True $==1$
True
$>>>$ True $==0$
False
$>>>$ False $==1$
False
$>>>$ False $==0$
True
$\Rightarrow>$ True $==0$
False
) False $==1$
False
$>>\Rightarrow$ False $==0$
True
统计代写|python代考|Referencing the Last Elements
All of the sequence types provide you with some shortcuts to make their use more convenient. You often need to know the contents of the final element of a sequence, and you can get that information in two ways. One way is to get the number of elements in the list and then use that number to directly access the value there:
$>>$ last_names = [ “Douglass”, “Jefferson”, “Williams”, “Frank”, “Thomas” ]
$>>>$ len (last_names)
5
$>>$ last_element = 1en (last_names) – 1
$\rightarrow>$ print “o्8s” 훟 last_names[last_element]
Thomas
However, that method takes two steps; and as a programmer, typing it repeatedly in a program can be time-consuming. Fortunately, Python provides a shortcut that enables you to access the last element of a sequence by using the number $-1$, and the next-to-last element with $-2$, letting you reverse the order of the list by using negative numbers from $-1$ to the number that is the negative length of the list (-5 in the case of the last_names list).
$>>$ print “ofo” of last_names $[-1]$
Thomas
$>>>$ print “ofos” 핳 last_names $[-2]$
Frank
$>>$ print “o्षेs” 형 last_names $[-3]$
Williams
python代写
统计代写|python代考|Treating a String Like a List
Python 提供了一个有趣的字符串特性。有时，能够将字符串视为单个字符的列表很有用。在字符串的末尾有多余的字符并不少见。人们可能无法识别这些，但计算机会挂断它们。只需要查看字符串的第一个字符就知道你想用它做什么也是很常见的。例如，如果您有一个姓氏和名字的列表，您可以使用与列表相同的语法来查看每个名字的第一个字母。这种查看字符串的方法称为切片，是 Python 的有趣之处之一：
⇒>last_names = [“道格拉斯”、“杰斐逊”、“威廉姆斯”、“弗兰克”、“托马斯”]
打印 last_names[0]
Douglass的“ofs”
>>打印“ofs” 항 last_names[0][0]
D
打印“o $ s” of last_names [1]
Jefferson
>>>打印姓氏 [1] [0] 的“o्os”
⇒>打印“ơos” 항 last_names [2]
威廉姆斯
打印“o्षs” of last_names[2][0]
在
打印姓氏的“o्8s” [3]
Frank
>>>打印“o्ha” Mung last_names [3] [0]
F
打印“o 와” 왕 last_names [4]
Thomas
打印“oेs” of last_names[4][0]
吨
例如，您可以使用字符串的字母定位在字典中根据姓氏的第一个字母将它们排列成组。你不需要做任何复杂的事情；您可以检查包含名称的字符串以哪个字母开头并将其归档：
>>by_letter $={1>>b是l和吨吨和r[l一种s吨n一种米和s[0][0]]=l一种s吨n一种米和s[0]>>b是l和吨吨和r[l一种s吨n一种米和s[1][0]]=l一种s吨n一种米和s[1]>>b是l和吨吨和r[l一种s吨n一种米和s[2][0]]=l一种s吨n一种米和s[2]>>>b是l和吨吨和r[1一种s吨n一种米和s[3][0]]=l一种s吨n一种米和s[3]>>b是l和吨吨和r[l一种s吨n一种米和s[5][0]=$ last_names [5]
由于字符串切片，by_letter 字典将只包含每个姓氏的第一个字母。因此，by_letter 是由每个姓氏的首字母索引的字典。您还可以让 by_letter 中的每个键引用一个列表，并使用该列表的 append 方法创建一个以该字母开头的名称列表（当然，如果您想要一个索引更大组名称的字典，其中每个都没有以不同的字母开头）。
请记住，就像元组一样，字符串是不可变的。当您对字符串进行切片时，您实际上是在创建新字符串，这些新字符串是原始字符串部分的副本。
统计代写|python代考|Special Types
Python中有一些特殊类型。您已经看到了它们，但它们本身值得一提：None、True 和 False 都是在不同时间有用的特殊内置值。
None 是特殊的，因为只有一个 None。这是一个名称，无论你使用多少次，它都不匹配任何其他对象，只匹配它自己。当你使用没有任何东西可以返回给你的函数时——也就是说，当函数没有任何东西可以响应时——它会返回 None。
True 和 False 是数字 1 和 0 的特殊表示。这避免了其他编程语言中常见的许多混淆，其中语句的真值是任意的。例如，在 Unix shell 中（shell 既是你与系统交互的方式，也是一种编程语言），0 为真，其他任何东西都是假的。和C和 Perl，0 是假的，其他的都是真的。但是，在所有这些情况下，都没有内置名称来区分这些值。Python 通过显式命名值使这更容易。名称 True 和 False 可用于基本比较，您会看到很多；在第 4 章中，您将了解这些比较如何极大地影响您的程序——事实上，它们使您能够在程序中做出决定。
>>>真真
_
→>假
假
⇒>真的==1
真的
>>>真真
_
>>>假
假
>>>真的==1
真的
>>>真的==0
错误的
>>>错误的==1
错误的
>>>错误的==0
真的
⇒>真的==0
错误的
） 错误的==1
错误的
>>⇒错误的==0
真的
统计代写|python代考|Referencing the Last Elements
所有的序列类型都为您提供了一些快捷方式，使它们的使用更加方便。您经常需要知道序列的最后一个元素的内容，您可以通过两种方式获取该信息。一种方法是获取列表中元素的数量，然后使用该数字直接访问那里的值：
>>last_names = [“道格拉斯”、“杰斐逊”、“威廉姆斯”、“弗兰克”、“托马斯”]
>>>len (last_names)
5
>>last_element = 1en (last_names) – 1
→>print “o्8s” 훟 last_names[last_element]
Thomas
但是，该方法需要两个步骤；而作为程序员，在程序中重复输入可能会很耗时。幸运的是，Python 提供了一种快捷方式，使您可以使用数字访问序列的最后一个元素−1, 和倒数第二个元素−2，让您通过使用负数来反转列表的顺序−1到作为列表负长度的数字（在 last_names 列表的情况下为 -5）。
>>打印姓氏的“ofo”[−1]
托马斯
>>>打印“ofos” 핳 last_names[−2]
坦率
>>打印“o्षेs”형 last_names[−3]
威廉姆斯
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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。