月度归档： 2022 年 9 月

数学代写|微积分代写Calculus代写|MATH1111

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微积分是数学的一个分支，涉及瞬时变化率的计算（微积分）和无限多的小因素相加以确定一些整体（积分微积分）

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  • Foundations of Data Science 数据科学基础
数学代写|微积分代写Calculus代写|MATH1111

数学代写|微积分代写Calculus代写|The Set R

We are ultimately concerned with one and only one set, the set $\mathbf{R}$ of real numbers. The properties of $\mathbf{R}$ that we use are

  • the arithmetic properties,
  • the ordering properties, and
  • the completeness property.
    Throughout, we use ‘real’ to mean ‘real number’, i.e., an element of $\mathbf{R}$.
    The arithmetic properties start with the fact that reals $a, b$ can be added to produce a real $a+b$, the $s u m$ of $a$ and $b$. The rules for addition are $a+b=b+a$ and $a+(b+c)=(a+b)+c$, valid for all reals $a, b$, and $c$. There is also a real 0 , called zero, satisfying $a+0=0+a=a$ for all reals $a$, and each real $a$ has a negative $-a$ satisfying $a+(-a)=0$. As usual, we write subtraction $a+(-b)$ as $a-b$.

Reals $a, b$ can also be multiplied to produce a real $a \cdot b$, the product of $a$ and $b$, also written $a b$. The rules for multiplication are $a b=b a, a(b c)=(a b) c$, valid for all reals $a, b$, and $c$. There is also a real 1 , called one, satisfying $a 1=1 a=a$ for all reals $a$, and each real $a \neq 0$ has a reciprocal $1 / a$ satisfying $a(1 / a)=1$. As usual, we write division $a(1 / b)$ as $a / b$.

Addition and multiplication are related by the property $a(b+c)=a b+a c$ for all reals $a, b$, and $c$ and the assumption $0 \neq 1$. Let us show how the above properties imply there is a unique real number 0 satisfying $0+a=a+0=a$ for all $a$. If $0^{\prime}$ were another real satisfying $0^{\prime}+a=a+0^{\prime}=a$ for all $a$, then, we would have $0^{\prime}=0+0^{\prime}=0^{\prime}+0=0$, hence, $0=0^{\prime}$. Also it follows that there is a unique real playing the role of one and $0 a=0$ for all $a$. These are the arithmetic properties of the reals.

数学代写|微积分代写Calculus代写|The Subset N and the Principle of Induction

A subset $S \subset \mathbf{R}$ is inductive if
A. $1 \in S$ and
B. $S$ is closed under addition by $1: x \in S$ implies $x+1 \in S$.
For example, $\mathbf{R}^{+}$is inductive. The subset $\mathbf{N} \subset \mathbf{R}$ of natural numbers or naturals is the intersection of all inductive subsets of $\mathbf{R}$,
$$
\mathbf{N}=\bigcap{S: S \subset \mathbf{R} \text { inductive }}
$$

Then, $\mathbf{N}$ itself is inductive. Indeed, since $1 \in S$ for every inductive set $S$, we conclude that $1 \in \bigcap{S: S \subset \mathbf{R}$ inductive $}=\mathbf{N}$. Similarly, $n \in \mathbf{N}$ implies $n \in S$ for every inductive set $S$. Hence, $n+1 \in S$ for every inductive set $S$. hence, $n+1 \in \bigcap{S: S \subset \mathbf{R}$ inductive $}=\mathbf{N}$. This shows that $\mathbf{N}$ is inductive.
From the definition, we conclude that $\mathbf{N} \subset S$ for any inductive $S \subset \mathbf{R}$. For example, since $\mathbf{R}^{+}$is inductive, we conclude that $\mathbf{N} \subset \mathbf{R}^{+}$, i.e., every natural is positive.

From the definition, we also conclude that $\mathbf{N}$ is the only inductive subset of $\mathbf{N}$. For example, $S={1} \cup(\mathbf{N}+1)$ is a subset of $\mathbf{N}$, since $\mathbf{N}$ is inductive. Clearly, $1 \in S$. Moreover, $x \in S$ implies $x \in \mathbf{N}$ implies $x+1 \in \mathbf{N}+1$ implies $x+1 \in S$, so, $S$ is inductive. Hence, $S=\mathbf{N}$ or ${1} \cup(\mathbf{N}+1)=\mathbf{N}$, i.e., $n-1$ is a natural for every natural $n$ other than 1 .

The conclusions above are often paraphrased by saying $\mathbf{N}$ is the smallest inductive subset of $\mathbf{R}$, and they are so important they deserve a name.

Theorem 1.3.1 (Principle of Induction). If $S \subset \mathbf{R}$ is inductive, then, $S \supset \mathbf{N}$. If $S \subset \mathbf{N}$ is inductive, then, $S=\mathbf{N}$.

Let $2=1+1>1$; we show that there are no naturals between 1 and 2 . For this, let $S={1} \cup{n \in \mathbf{N}: n \geq 2}$. Then, $1 \in S$. If $n \in S$, there are two possibilities. Either $n=1$ or $n \neq 1$. If $n=1$, then, $n+1=2 \in S$. If $n \neq 1$, then, $n \geq 2$, so, $n+1>n \geq 2$ and $n+1 \in \mathbf{N}$, so, $n+1 \in S$. Hence, $S$ is inductive. Since $S \subset \mathbf{N}$, we conclude that $S=\mathbf{N}$. Thus, $n \geq 1$ for all $n \in \mathbf{N}$, and there are no naturals between 1 and 2. Similarly (Exercise 1.3.1), for any $n \in \mathbf{N}$, there are no naturals between $n$ and $n+1$.

数学代写|微积分代写Calculus代写|MATH1111

微积分代考

数学代写|微积分代写微积分代写|集合R


我们最终只关心一个集合，即$\mathbf{R}$的实数集合。我们使用的$\mathbf{R}$的属性是

  • 表示算术属性，
  • 表示排序属性，
  • 表示完整性属性。在整个过程中，我们用’real’表示’实数’，即 $\mathbf{R}$.
    算术属性从实数开始 $a, b$ 能不能加个真 $a+b$， $s u m$ 的 $a$ 和 $b$。加法的规则是 $a+b=b+a$ 和 $a+(b+c)=(a+b)+c$，对所有实数都有效 $a, b$，以及 $c$。还有一个真正的0，叫0，令人满意 $a+0=0+a=a$ 对于所有实数 $a$，每一个真实的 $a$ 它是负的 $-a$ 令人满意的 $a+(-a)=0$。像往常一样，我们写减法 $a+(-b)$ 作为 $a-b$.

实数$a, b$也可以相乘得到实数$a \cdot b$，即$a$与$b$的乘积，也可写成$a b$。乘法的规则是$a b=b a, a(b c)=(a b) c$，对所有实数$a, b$和$c$都有效。还有一个实数1，叫做1，满足所有实数$a$的$a 1=1 a=a$，每个实数$a \neq 0$有一个倒数$1 / a$满足$a(1 / a)=1$。和往常一样，我们将除法$a(1 / b)$写成$a / b$。

加法和乘法由所有实数$a, b$的属性$a(b+c)=a b+a c$和$c$和假设$0 \neq 1$联系起来。让我们来看看上面的属性如何暗示存在一个唯一的实数0，满足所有$a$的$0+a=a+0=a$。如果$0^{\prime}$对所有$a$来说是另一个真正令人满意的$0^{\prime}+a=a+0^{\prime}=a$，那么，我们就会有$0^{\prime}=0+0^{\prime}=0^{\prime}+0=0$，因此，$0=0^{\prime}$。也由此可见，有一个独特的真正发挥作用的人$0 a=0$为所有$a$。这些是实数的算术性质。

数学代写|微积分代写微积分代写|子集N和归纳法原理

一个子集 $S \subset \mathbf{R}$ 是归纳的，如果
A。 $1 \in S$ 和
B。 $S$ 在加法下封闭 $1: x \in S$ 暗示 $x+1 \in S$.
例如: $\mathbf{R}^{+}$是归纳的。子集 $\mathbf{N} \subset \mathbf{R}$ 的所有归纳子集的交集 $\mathbf{R}$，
$$
\mathbf{N}=\bigcap{S: S \subset \mathbf{R} \text { inductive }}
$$

那么， $\mathbf{N}$ 本身是归纳的。事实上，自从 $1 \in S$ 对于每个归纳集 $S$，我们得出的结论是 $1 \in \bigcap{S: S \subset \mathbf{R}$ 感性的 $}=\mathbf{N}$。同样， $n \in \mathbf{N}$ 暗示 $n \in S$ 对于每个归纳集 $S$。因此， $n+1 \in S$ 对于每个归纳集 $S$。因此， $n+1 \in \bigcap{S: S \subset \mathbf{R}$ 感性的 $}=\mathbf{N}$。这表明 $\mathbf{N}$ 是归纳的。
根据定义，我们得出结论 $\mathbf{N} \subset S$ 对于任何归纳 $S \subset \mathbf{R}$。例如，因为 $\mathbf{R}^{+}$归纳，我们得出结论 $\mathbf{N} \subset \mathbf{R}^{+}$


根据定义，我们还得出结论:$\mathbf{N}$是$\mathbf{N}$的唯一归纳子集。例如，$S={1} \cup(\mathbf{N}+1)$是$\mathbf{N}$的一个子集，因为$\mathbf{N}$是归纳的。很明显，$1 \in S$。此外，$x \in S$意味着$x \in \mathbf{N}$意味着$x+1 \in \mathbf{N}+1$意味着$x+1 \in S$，因此，$S$是归纳的。因此，$S=\mathbf{N}$或${1} \cup(\mathbf{N}+1)=\mathbf{N}$，即$n-1$是除1之外的所有自然$n$的自然值


上面的结论经常被解释为$\mathbf{N}$是$\mathbf{R}$的最小归纳子集，它们是如此重要，以至于值得一个名字

定理1.3.1(归纳原理)。如果$S \subset \mathbf{R}$是归纳的，那么$S \supset \mathbf{N}$。如果$S \subset \mathbf{N}$是归纳的，则$S=\mathbf{N}$ .

让$2=1+1>1$;我们证明了1和2之间没有自然数。为此，让$S={1} \cup{n \in \mathbf{N}: n \geq 2}$。然后登录$1 \in S$。如果是$n \in S$，有两种可能。要么$n=1$，要么$n \neq 1$。如果$n=1$，那么$n+1=2 \in S$。如果$n \neq 1$，那么$n \geq 2$，那么$n+1>n \geq 2$, $n+1 \in \mathbf{N}$，那么$n+1 \in S$。因此，$S$是归纳的。由于$S \subset \mathbf{N}$，我们得出结论$S=\mathbf{N}$。因此，$n \geq 1$对于所有$n \in \mathbf{N}$，并且在1和2之间没有自然值。类似地(练习1.3.1)，对于任何$n \in \mathbf{N}$, $n$和$n+1$之间没有自然值

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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

数学代写|微积分代写Calculus代写|MATH141

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数学代写|微积分代写Calculus代写|MATH141

数学代写|微积分代写Calculus代写|A Note to the Reader

This text consists of many assertions, some big, some small, some almost insignificant. These assertions are obtained from the properties of the real numbers by logical reasoning. Assertions that are especially important are called theorems. An assertion’s importance is gauged by many factors, including its depth, how many other assertions it depends on, its breadth, how many other assertions are explained by it, and its level of symmetry. The later portions of the text depend on every single assertion, no matter how small, made in Chapter 1.

The text is self-contained, and the exercises are arranged linearly: Every exercise can be done using only previous material from this text. No outside material is necessary.

Doing the exercises is essential for understanding the material in the text. Sections are numbered linearly within each chapter; for example, $\S 4.3$ means the third section in Chapter 4 . Equation numbers are written within parentheses and exercise numbers in bold. Theorems, equations, and exercises are numbered linearly within each section; for example, Theorem 4.3.2 denotes the second theorem in $\$ 4.3$, (4.3.1) denotes the first numbered equation in $\S 4.3$, and 4.3.3 denotes the third exercise at the end of $\S 4.3$.
Throughout, we use the abbreviation ‘iff’ to mean ‘if and only if’ and to signal the end of a derivation.

数学代写|微积分代写Calculus代写|Sets and Mappings

We assume the reader is familiar with the usual notions of sets and mappings, but we review them to fix the notation. Strictly speaking, some of the material in this section should logically come after we discuss natural numbers ( $\$ 1.3)$. However we include this material here for convenience.

A set is a collection $A$ of objects, called elements. If $x$ is an element of $A$ we write $x \in A$. If $x$ is not an element of $A$, we write $x \notin A$. Let $A, B$ be sets. If every element of $A$ is an element of $B$, we say $A$ is a subset of $B$, and we write $A \subset B$. Equivalently, we say $B$ is a superset of $A$ and we write $B \supset A$. When we write $A \subset B$ or $A \supset B$, we allow for the possibility $A=B$, i.e., $A \subset A$ and $A \supset A$.

The union of sets $A$ and $B$ is the set $C$ whose elements lie in $A$ or lie in $B$; we write $C=A \cup B$, and we say $C$ equals $A$ union $B$. The intersection of sets $A$ and $B$ is the set $C$ whose elements lie in $A$ and lie in $B$; we write $C=A \cap B$ and we say $C$ equals $A$ inter $B$. Similarly, one defines the union $A_1 \cup \ldots \cup A_n$ and the intersection $A_1 \cap \ldots \cap A_n$ of finitely many sets $A_1, \ldots, A_n$.

More generally, given any infinite collection of sets $A_1, A_2, \ldots$, their union is the set $\bigcup_{n=1}^{\infty} A_n$ whose elements lie in at least one of the given sets. Similarly, their intersection $\bigcap_{n=1}^{\infty} A_n$ is the set whose elements lie in all the given sets.
Let $A$ and $B$ be sets. If they have no elements in common, we say they are disjoint, $A \cap B$ is empty, or $A \cap B=\emptyset$, where $\emptyset$ is the empty set, i.e., the set with no elements. By convention, we consider $\emptyset$ a subset of every set.
The set of all elements in $A$, but not in $B$, is denoted $A \backslash B={x \in A$ : $x \notin B}$ and is called the complement of $B$ in $A$. For example, when $A \subset B$, the set $A \backslash B$ is empty. Often the set $A$ is understood from the context; in these cases, $A \backslash B$ is denoted $B^c$ and called the complement of $B$.
We will have occasion to use De Morgan’s law,
$$
\begin{aligned}
&\left(\bigcup_{n=1}^{\infty} A_n\right)^c=\bigcap_{n=1}^{\infty} A_n^c \
&\left(\bigcap_{n=1}^{\infty} A_n\right)^c=\bigcup_{n=1}^{\infty} A_n^c
\end{aligned}
$$

数学代写|微积分代写Calculus代写|MATH141

微积分代考

数学代写|微积分代写Calculus代写|读者注


这篇文章由许多断言组成，有些很大，有些很小，有些几乎无关紧要。这些断言是由实数的性质通过逻辑推理得到的。特别重要的断言称为定理。断言的重要性由许多因素来衡量，包括它的深度、它依赖的其他断言的数量、它的宽度、它可以解释的其他断言的数量以及它的对称程度。文本后面的部分依赖于第一章中的每一个断言，不管它有多小

文本是独立的，并且练习是线性排列的:每一个练习都可以使用本文本以前的材料完成。不需要外部材料。


要理解课文的内容，做练习是必不可少的。章节在每一章内线性编号;例如，$\S 4.3$表示第四章的第三节。方程式编号用圆括号表示，练习编号用粗体表示。定理、方程和练习在每个部分都是线性编号的;例如，定理4.3.2表示$\$ 4.3$中的第二个定理，(4.3.1)表示$\S 4.3$中的第一个编号的方程，4.3.3表示$\S 4.3$末尾的第三个练习

数学代写|微积分代写Calculus代写|集合和映射

.


我们假设读者熟悉集合和映射的通常概念，但我们回顾它们以修正符号。严格地说，本节中的一些内容应该在讨论自然数($\$ 1.3)$。但是，为了方便起见，我们在这里包含了这些内容


集合是$A$对象的集合，称为元素。如果$x$是$A$的一个元素，我们写$x \in A$。如果$x$不是$A$的元素，则写入$x \notin A$。设$A, B$为集合。如果$A$的每个元素都是$B$的一个元素，我们说$A$是$B$的一个子集，我们写$A \subset B$。同样，我们说$B$是$A$的超集，我们写$B \supset A$。当我们写$A \subset B$或$A \supset B$时，我们考虑到$A=B$的可能性，即$A \subset A$和$A \supset A$

集合$A$和$B$的并集是集合$C$，其元素位于$A$或$B$中;我们写$C=A \cup B$，我们说$C$等于$A$ union $B$。集合$A$和$B$的交集是集合$C$，它的元素位于$A$和$B$中;我们写$C=A \cap B$，我们说$C$等于$A$ inter$B$。类似地，定义有限多个集合$A_1, \ldots, A_n$的并集$A_1 \cup \ldots \cup A_n$和交集$A_1 \cap \ldots \cap A_n$。


更一般地说，给定集合$A_1, A_2, \ldots$的任何无限集合，它们的并集就是集合$\bigcup_{n=1}^{\infty} A_n$，该集合的元素至少位于给定集合中的一个。类似地，它们的交集$\bigcap_{n=1}^{\infty} A_n$是其元素位于所有给定集合中的集合。
设置$A$和$B$。如果它们没有共同的元素，我们说它们是不相交的，$A \cap B$是空的，或者$A \cap B=\emptyset$，其中$\emptyset$是空集，也就是没有元素的集。按照惯例，我们认为$\emptyset$是每个集合的一个子集。
$A$中除$B$外的所有元素的集合记为$A \backslash B={x \in A$: $x \notin B}$，称为$A$中$B$的补集。例如，当$A \subset B$时，设置$A \backslash B$为空。通常可以从上下文理解集合$A$;在这些情况下，$A \backslash B$记为$B^c$，称为$B$的补集。
我们有时会使用德摩根定律，
$$
\begin{aligned}
&\left(\bigcup_{n=1}^{\infty} A_n\right)^c=\bigcap_{n=1}^{\infty} A_n^c \
&\left(\bigcap_{n=1}^{\infty} A_n\right)^c=\bigcup_{n=1}^{\infty} A_n^c
\end{aligned}
$$

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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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
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数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|Math1030Q

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如果你也在 怎样代写离散数学discrete mathematics这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

离散数学是研究可以被认为是 “离散”（类似于离散变量，与自然数集有偏射）而不是 “连续”（类似于连续函数）的数学结构。离散数学研究的对象包括整数、图形和逻辑中的语句。相比之下，离散数学不包括 “连续数学 “中的课题，如实数、微积分或欧几里得几何。离散对象通常可以用整数来列举；更正式地说，离散数学被定性为处理可数集的数学分支（有限集或与自然数具有相同心数的集）。然而，”离散数学 “这一术语并没有确切的定义。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写离散数学discrete mathematics方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写离散数学discrete mathematics代写方面经验极为丰富，各种代写离散数学discrete mathematics相关的作业也就用不着说。

我们提供的离散数学discrete mathematics及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • 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
数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|Math1030Q

数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|Permutations and Combinations

A permutation is an arrangement of a given number of objects, by taking some or all of them at a time. A combination is a selection of a number of objects where the order of the selection is unimportant. Permutations and combinations are defined in terms of the factorial function, which was defined in Chap. 4.
Principles of Counting
(a) Suppose one operation has $m$ possible outcomes and a second operation has $n$ possible outcomes, then the total number of possible outcomes when performing the first operation followed by the second operation is $m \times n$ (Product Kule).
(b) Suppose one operation has $m$ possible outcomes and a second operation has $n$ possible outcomes, then the total number of possible outcomes of the first operation or the second operation is given by $m+n$ (Sum Rule).
Example (Counting Principle $(a)$ )
Suppose a dice is thrown and a coin is then tossed. How many different outcomes are there and what are they?
Solution
There are six possible outcomes from a throw of the dice, $1,2,3,4,5$ or 6 , and there are two possible outcomes from the toss of a coin, $\mathrm{H}$ or $\mathrm{T}$. Therefore, the total number of outcomes is determined from the product rule as $6 \times 2=12$. The outcomes are given by
$$
(1, \mathrm{H}),(2, \mathrm{H}),(3, \mathrm{H}),(4, \mathrm{H}),(5, \mathrm{H}),(6, \mathrm{H}),(1, \mathrm{~T}),(2, \mathrm{~T}),(3, \mathrm{~T}),(4, \mathrm{~T}),(5, \mathrm{~T}),(6, \mathrm{~T}) .
$$
Example (Counting Principle $(b)$ )
Suppose a dice is thrown and if the number is even a coin is tossed and if it is odd then there is a second throw of the dice. How many different outcomes are there?

数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|Algebra

Algebra is the branch of mathematics that uses letters in the place of numbers, where the letters stand for variables or constants that are used in mathematical expressions. Algebra is the study of such mathematical symbols and the rules for manipulating them, and it is a powerful tool for problem-solving in science and engineering.

The origins of algebra are in the work done by Islamic mathematicians during the Golden age in Islamic civilization, and the word ‘algebra’ comes from the Arabic term ‘al-jabr’, which appears as part of the title of a book by the Islamic mathematician, Al-Khwarizmi, in the ninth century A.D. The third century A.D. Hellenistic mathematician, Diophantus, also did early work on algebra, and we mentioned in Chap. 1 that the Babylonians employed an early form of algebra.
Algebra covers many areas such as elementary algebra, linear algebra and abstract algebra. Elementary algebra includes the study of symbols and rules for manipulating them to form valid mathematical expressions, simultaneous equations, quadratic equations, polynomials, indices and logarithms. Linear algebra is concerned with the solution of a set of linear equations, and includes the study of matrices (see Chap. 8) and vectors. Abstract algebra is concerned with the study of abstract algebraic structures such as monoids, groups, rings, integral domains, fields and vector spaces.

数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|Math1030Q

离散数学代写

数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|排列与组合

.


排列是对给定数量的对象的排列，一次取一些或全部对象。组合是对许多对象的选择，其中选择的顺序不重要。排列和组合是根据阶乘函数定义的，这是在第4章中定义的。
计数原理
(a)假设一个操作有 $m$ 可能的结果和第二次手术 $n$ 可能的结果，那么执行第一个操作和第二个操作时可能的结果总数为 $m \times n$ (Product Kule).
(b)假设一个操作有 $m$ 可能的结果和第二次手术 $n$ 可能的结果，那么第一个操作或第二个操作可能的结果的总数由 $m+n$ (求和规则)。
示例(计数原理 $(a)$ 假设扔一个骰子，然后扔一枚硬币。有多少种不同的结果，它们是什么?
解
掷骰子有六种可能的结果， $1,2,3,4,5$ 或者6，抛硬币有两种可能的结果， $\mathrm{H}$ 或 $\mathrm{T}$。因此，结果的总数由乘积法则确定为 $6 \times 2=12$。结果由
给出$$
(1, \mathrm{H}),(2, \mathrm{H}),(3, \mathrm{H}),(4, \mathrm{H}),(5, \mathrm{H}),(6, \mathrm{H}),(1, \mathrm{~T}),(2, \mathrm{~T}),(3, \mathrm{~T}),(4, \mathrm{~T}),(5, \mathrm{~T}),(6, \mathrm{~T}) .
$$
示例(计数原理 $(b)$ 假设扔一个骰子，如果数字是偶数，扔一枚硬币，如果是奇数，那么再扔一次骰子。有多少种不同的结果?

数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|Algebra


代数是数学的一个分支，它用字母来代替数字，这些字母代表数学表达式中使用的变量或常数。代数就是研究这些数学符号和操作它们的规则，它是科学和工程中解决问题的有力工具


代数的起源是在伊斯兰文明黄金时代的伊斯兰数学家所做的工作，而“代数”一词来自阿拉伯语的“al-jabr”，它出现在公元9世纪的伊斯兰数学家Al-Khwarizmi的一本书的书名中。公元3世纪的希腊数学家Diophantus也对代数进行了早期的研究，我们在第一章中提到巴比伦人使用了一种早期的代数形式。代数涵盖了初等代数、线性代数和抽象代数等许多领域。初级代数包括对符号及其操作规则的研究，以形成有效的数学表达式、联立方程、二次方程、多项式、指数和对数。线性代数涉及一组线性方程的求解，包括矩阵(见第8章)和向量的研究。抽象代数关注的是抽象代数结构的研究，如一元、群、环、积分域、场和向量空间

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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
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数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|MATH200

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离散数学是研究可以被认为是 “离散”（类似于离散变量，与自然数集有偏射）而不是 “连续”（类似于连续函数）的数学结构。离散数学研究的对象包括整数、图形和逻辑中的语句。相比之下，离散数学不包括 “连续数学 “中的课题，如实数、微积分或欧几里得几何。离散对象通常可以用整数来列举；更正式地说，离散数学被定性为处理可数集的数学分支（有限集或与自然数具有相同心数的集）。然而，”离散数学 “这一术语并没有确切的定义。

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数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|MATH200

数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|Simple and Compound Interest

Savers receive interest on placing deposits at the bank for a period of time, whereas lenders pay interest on their loans to the bank. We distinguish between simple and compound interest, where simple interest is always calculated on the original principal, whereas for compound interest, the interest is added to the principal sum, so that interest is also earned on the added interest for the next compounding period.
For example, if Euro 1000 is placed on deposit at a bank with an interest rate of $10 \%$ per annum for 2 years, it would earn a total of Euro 200 in simple interest. The interest amount is calculated by
$$
\frac{1000 * 10 * 2}{100}=\text { Euro } 200 .
$$
The general formula for calculating simple interest on principal $P$, at a rate of interest $I$, and for time $T$ (in years:), is
$$
A=\frac{P \times I \times T}{100} .
$$
The calculation of compound interest is more complicated as may be seen from the following example.
Example (Compound Interest)
Calculate the interest earned and what the new principal will be on Euro 1000 , which is placed on deposit at a bank, with an interest rate of $10 \%$ per annum (compound) for 3 years.
Solution
At the end of year 1, Euro 100 of interest is earned, and this is capitalized making the new principal at the start of year 2 Euro 1100. At the end of year 2, Euro 110 is earned in interest, making the new principal at the start of year 3 Euro 1210. Finally, at the end of year 3, a further Euro 121 is earned in interest, and so the new principal is Euro 1331 and the total interest earned for the 3 years is the sum of the interest earned for each year (i.e. Euro 331). This may be seen from Table 5.1.

数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|Time Value of Money and Annuities

The time value of money discusses the concept that the earlier that cash is received the greater value it has to the recipient. Similarly, the later that a cash payment is made, the lower its value to the recipient, and the lower its cost to the payer.
This is clear if we consider the example of a person who receives $\$ 1000$ now and a person who receives $\$ 10005$ years from now. The person who receives $\$ 1000$ now is able to invest it and to receive annual interest on the principal, whereas the other person who receives $\$ 1000$ in 5 years earns no interest during the period. Further, the inflation during the period means that the purchasing power of $\$ 1000$ is less in 5 years time is less than it is today.

We presented the general formula for what the future value of a principal $P$ invested for $n$ years at a compound rate $r$ of interest is $A=P(1+r)^n$. We can determine the present value of an amount $A$ received in $n$ years time at a discount rate $r$ by
$$
P=\frac{A}{(1+r)^n}
$$ An annuity is a series of equal cash payments made at regular intervals over a period of time, and so there is a need to calculate the present value of the series of payments made over the period. The actual method of calculation is clear from Table 5.2.

数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|MATH200

离散数学代写

数学代写|离散数学作业代写离散数学代考|单利和复利


储蓄者在银行存入一段时间就能获得利息，而出借人则要向银行支付贷款的利息。我们区分单利和复利，其中单利总是按原始本金计算，而复利则是将利息加到本金总额中，这样就可以在下一个复利期间从增加的利息中获得利息。例如，如果1000欧元存入一家银行，利率是 $10 \%$ 两年，它将获得200欧元的单利收益。利息金额由
计算$$
\frac{1000 * 10 * 2}{100}=\text { Euro } 200 .
$$
计算本金单利的一般公式 $P$，以利率计算 $I$，为了时间 $T$ (以年为单位:)，是
$$
A=\frac{P \times I \times T}{100} .
$$复利的计算更复杂，从下面的例子可以看出。
示例(复利)
计算获得的利息和1000欧元的新本金是多少，这是存在银行的存款，利率为 $10 \%$ 每年(复利)，为期三年。在第1年年底，100欧元的利息赚了，这是资本化的，使第二年年初的新本金1100欧元。第二年年底，110欧元的利息收入，第三年年初的新本金为1210欧元。最后，在第三年年底，又获得了121欧元的利息，所以新的本金是1331欧元，3年的总利息是每年的利息的总和(即331欧元)。这可以从表5.1中看出

数学代写|离散数学作业代写离散数学代考|货币和年金的时间价值


货币的时间价值讨论的概念是，现金越早收到，它对接受者的价值就越大。同样，现金支付的时间越晚，它对接受者的价值就越低，对支付人的成本就越低。如果我们考虑这样一个例子:一个人现在收到$\$ 1000$，而另一个人多年后收到$\$ 10005$。现在收到$\$ 1000$的人可以投资并获得本金的年利息，而另一个在5年后收到$\$ 1000$的人在此期间没有利息。此外，这一时期的通货膨胀意味着5年后$\$ 1000$的购买力比今天要低。


我们提出了一般公式来计算投资$n$年的本金的未来价值$P$以复利率投资$r$的利率是$A=P(1+r)^n$。我们可以通过
$$
P=\frac{A}{(1+r)^n}
$$来确定$A$在$n$年的时间内以贴现率$r$收到的金额的现值。年金是在一段时间内定期支付的一系列等额现金，因此有必要计算在这段时间内支付的一系列现金的现值。实际的计算方法见表5.2

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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。

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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。

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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。

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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。

R语言代写问卷设计与分析代写
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现代代数是数学的一个分支，涉及各种集合（如实数、复数、矩阵和矢量空间）的一般代数结构，而不是操作其个别元素的规则和程序。

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数学代写|代数学代写Algebra代考|Scalar Multiplication

The other basic operation on vectors that we introduce at this point is one that changes a vector’s length and/or reverses its direction, but does not otherwise change the direction in which it points.

Suppose $\mathbf{v}=\left(v_1, v_2, \ldots, v_n\right) \in \mathbb{R}^n$ is a vector and $c \in \mathbb{R}$ is a scalar. Then their scalar multiplication, denoted by $c \mathbf{v}$, is the vector
$$
c \mathbf{v} \stackrel{\text { dff }}{=}\left(c v_1, c v_2, \ldots, c v_n\right) .
$$
We remark that, once again, algebraically this is exactly the definition that someone would likely expect the quantity $c \mathbf{v}$ to have. Multiplying each entry of $\mathbf{v}$ by $c$ seems like a rather natural operation, and it has the simple geometric interpretation of stretching $\mathbf{v}$ by a factor of $c$, as in Figure 1.4. In particular, if $|c|>1$ then scalar multiplication stretches $\mathbf{v}$, but if $|c|<1$ then it shrinks $\mathbf{v}$. When $c<0$ then this operation also reverses the direction of $\mathbf{v}$, in addition to any stretching or shrinking that it does if $|c| \neq 1$.

Two special cases of scalar multiplication are worth pointing out:

  • If $c=0$ then $c v$ is the zero vector, all of whose entries are 0 , which we denote by 0 .
  • If $c=-1$ then $c \mathbf{v}$ is the vector whose entries are the negatives of $\mathbf{v}$ ‘s entries, which we denote by $-\mathbf{v}$.
    We also define vector subtraction via $\mathbf{v}-\mathbf{w} \stackrel{\text { dif }}{=} \mathbf{v}+(-\mathbf{w})$, and we note that it has the geometric interpretation that $\mathbf{v}-\mathbf{w}$ is the vector pointing from the head of $\mathbf{w}$ to the head of $\mathbf{v}$ when $\mathbf{v}$ and $\mathbf{w}$ are in standard position. It is perhaps easiest to keep this geometric picture straight (“it points from the head of which vector to the head of the other one?”) if we just think of $\mathbf{v}-\mathbf{w}$ as the vector that must be added to $\mathbf{w}$ to get $\mathbf{v}$ (so it points from $\mathbf{w}$ to $\mathbf{v}$ ). Alternatively, $\mathbf{v}-\mathbf{w}$ is the other diagonal (besides $\mathbf{v}+\mathbf{w}$ ) in the parallelogram with sides $\mathbf{v}$ and $\mathbf{w}$, as in Figure 1.5.
  • It is straightforward to verify some simple properties of the zero vector, such as the facts that $\mathbf{v}-\mathbf{v}=\mathbf{0}$ and $\mathbf{v}+\mathbf{0}=\mathbf{v}$ for every vector $\mathbf{v} \in \mathbb{R}^n$, by working entry-by-entry with the vector operations. There are also quite a few other simple ways in which scalar multiplication interacts with vector addition, some of which we now list explicitly for easy reference.

数学代写|代数学代写Algebra代考|Linear Combinations

One common task in linear algebra is to start out with some given collection of vectors $\mathbf{v}_1, \mathbf{v}_2, \ldots, \mathbf{v}_k$ and then use vector addition and scalar multiplication to construct new vectors out of them. The following definition gives a name to this concept.

For example, $(1,2,3)$ is a linear combination of the vectors $(1,1,1)$ and $(-1,0,1)$ since $(1,2,3)=2(1,1,1)+(-1,0,1)$. On the other hand, $(1,2,3)$ is not a linear combination of the vectors $(1,1,0)$ and $(2,1,0)$ since every vector of the form $c_1(1,1,0)+c_2(2,1,0)$ has a 0 in its third entry, and thus cannot possibly equal $(1,2,3)$.

When working with linear combinations, some particularly important vectors are those with all entries equal to 0 , except for a single entry that equals 1 . Specifically, for each $j=1,2, \ldots, n$, we define the vector $\mathbf{e}_j \in \mathbb{R}^n$ by
$$
\mathbf{e}_j \stackrel{\text { df }}{=}(0,0, \ldots, 0,1,0, \ldots, 0) .
$$
For example, in $\mathbb{R}^2$ there are two such vectors: $\mathbf{e}_1=(1,0)$ and $\mathbf{e}_2=(0,1)$. Similarly, in $\mathbb{R}^3$ there are three such vectors: $\mathbf{e}_1=(1,0,0), \mathbf{e}_2=(0,1,0)$, and $\mathbf{e}_3=(0,0,1)$. In general, in $\mathbb{R}^n$ there are $n$ of these vectors, $\mathbf{e}_1, \mathbf{e}_2, \ldots, \mathbf{e}_n$, and we call them the standard basis vectors (for reasons that we discuss in the next chapter). Notice that in $\mathbb{R}^2$ and $\mathbb{R}^3$, these are the vectors that point a distance of 1 in the direction of the $x-, y$-, and $z$-axes, as in Figure 1.6.

For now, the reason for our interest in these standard basis vectors is that every vector $\mathbf{v} \in \mathbb{R}^n$ can be written as a linear combination of them. In particular, if $\mathbf{v}=\left(v_1, v_2, \ldots, v_n\right)$ then
$$
\mathbf{v}=v_1 \mathbf{e}_1+v_2 \mathbf{e}_2+\cdots+v_n \mathbf{e}_n,
$$
which can be verified just by computing each of the entries of the linear combination on the right. This idea of writing vectors in terms of the standard basis vectors (or other distinguished sets of vectors that we introduce later) is one of the most useful techniques that we make use of in linear algebra: in many situations, if we can prove that some property holds for the standard basis vectors, then we can use linear combinations to show that it must hold for all vectors.

数学代写|代数学代写Algebra代考|Math4120

代数学代考

数学代写|代数学代写Algebra代考|标量乘法


我们在这里介绍的另一个关于向量的基本操作是改变向量的长度和/或反转它的方向，但不改变它所指向的方向

假设 $\mathbf{v}=\left(v_1, v_2, \ldots, v_n\right) \in \mathbb{R}^n$ 是一个向量 $c \in \mathbb{R}$ 是一个标量。然后是它们的标量乘法，用 $c \mathbf{v}$，是向量
$$
c \mathbf{v} \stackrel{\text { dff }}{=}\left(c v_1, c v_2, \ldots, c v_n\right) .
$$我们注意到，再一次，从代数上讲，这正是某人可能期望的量的定义 $c \mathbf{v}$ 拥有。乘以的每一项 $\mathbf{v}$ 通过 $c$ 看起来是一个很自然的操作，它对拉伸有简单的几何解释 $\mathbf{v}$ 乘以 $c$，如图1.4所示。特别是，如果 $|c|>1$ 那么标量乘法就会延伸 $\mathbf{v}$，但如果 $|c|<1$ 然后收缩 $\mathbf{v}$。什么时候 $c<0$ 那么这个操作的方向也就颠倒了 $\mathbf{v}$除了它所做的任何拉伸或收缩 $|c| \neq 1$.


标量乘法的两个特殊情况值得指出:

  • $c=0$ 然后 $c v$ 是零向量，它的所有元素都是0，我们用0表示。
  • If $c=-1$ 然后 $c \mathbf{v}$ 这个向量的分量是负数吗 $\mathbf{v}$ 的条目，我们用 $-\mathbf{v}$.
    我们还通过定义向量减法 $\mathbf{v}-\mathbf{w} \stackrel{\text { dif }}{=} \mathbf{v}+(-\mathbf{w})$，我们注意到它的几何解释是 $\mathbf{v}-\mathbf{w}$ 向量是否指向的头部 $\mathbf{w}$ 到 $\mathbf{v}$ 何时 $\mathbf{v}$ 和 $\mathbf{w}$ 处于标准位置。也许最容易保持这个几何图形的直线(“它从哪个向量的头部指向另一个向量的头部?”)，如果我们只是想 $\mathbf{v}-\mathbf{w}$ 作为必须加到的向量 $\mathbf{w}$ 得到 $\mathbf{v}$ (所以它指向 $\mathbf{w}$ 到 $\mathbf{v}$ )。或者， $\mathbf{v}-\mathbf{w}$ 另一条对角线(除了? $\mathbf{v}+\mathbf{w}$ )在有边的平行四边形中 $\mathbf{v}$ 和 $\mathbf{w}$，如图1.5所示。
  • 验证零向量的一些简单性质是很直接的，比如 $\mathbf{v}-\mathbf{v}=\mathbf{0}$ 和 $\mathbf{v}+\mathbf{0}=\mathbf{v}$ 对于每一个向量 $\mathbf{v} \in \mathbb{R}^n$，通过用向量运算进行逐入口运算。还有许多其他简单的方法可以使标量乘法与向量加法相互作用，我们现在显式列出其中一些方法，以方便参考
    数学代写|代数学代写Algebra代考|线性组合
    线性代数中的一个常见任务是，从某个给定的向量集合$\mathbf{v}_1, \mathbf{v}_2, \ldots, \mathbf{v}_k$开始，然后使用向量加法和标量乘法从它们中构造出新的向量。下面的定义给出了这个概念的名称例如，$(1,2,3)$是由$(1,2,3)=2(1,1,1)+(-1,0,1)$开始的向量$(1,1,1)$和$(-1,0,1)$的线性组合。另一方面，$(1,2,3)$不是向量$(1,1,0)$和$(2,1,0)$的线性组合，因为$c_1(1,1,0)+c_2(2,1,0)$形式的每个向量在第三个条目中都有一个0，因此不可能等于$(1,2,3)$当处理线性组合时，一些特别重要的向量是那些所有项都等于0的向量，只有一个项等于1。具体来说，对于每个$j=1,2, \ldots, n$，我们通过
    $$
    \mathbf{e}_j \stackrel{\text { df }}{=}(0,0, \ldots, 0,1,0, \ldots, 0) .
    $$
    来定义向量$\mathbf{e}_j \in \mathbb{R}^n$。例如，在$\mathbb{R}^2$中有两个这样的向量:$\mathbf{e}_1=(1,0)$和$\mathbf{e}_2=(0,1)$。类似地，在$\mathbb{R}^3$中有三个这样的向量:$\mathbf{e}_1=(1,0,0), \mathbf{e}_2=(0,1,0)$和$\mathbf{e}_3=(0,0,1)$。一般来说，在$\mathbb{R}^n$中有$n$这些向量，$\mathbf{e}_1, \mathbf{e}_2, \ldots, \mathbf{e}_n$，我们称它们为标准基向量(原因我们将在下一章讨论)。注意，在$\mathbb{R}^2$和$\mathbb{R}^3$中，这些是指向$x-, y$ -和$z$ -轴方向上距离为1的向量，如图1.6所示现在，我们对这些标准基向量感兴趣的原因是，每个向量$\mathbf{v} \in \mathbb{R}^n$都可以写成它们的线性组合。特别是，如果$\mathbf{v}=\left(v_1, v_2, \ldots, v_n\right)$那么
    $$
    \mathbf{v}=v_1 \mathbf{e}_1+v_2 \mathbf{e}_2+\cdots+v_n \mathbf{e}_n,
    $$
    这可以通过计算右边线性组合的每一项来验证。这种用标准基向量(或我们稍后介绍的其他不同的向量集)来表示向量的想法是我们在线性代数中使用的最有用的技巧之一:在许多情况下，如果我们能证明某些性质适用于标准基向量，那么我们就可以使用线性组合来证明它一定适用于所有向量
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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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数学代写|代数学代写Algebra代考|MATH355

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现代代数是数学的一个分支，涉及各种集合（如实数、复数、矩阵和矢量空间）的一般代数结构，而不是操作其个别元素的规则和程序。

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数学代写|代数学代写Algebra代考|MATH355

数学代写|代数学代写Algebra代考|Vectors and Vector Operations

In earlier math courses, focus was on how to manipulate expressions involving a single variable. For example, we learned how to solve equations like $4 x-3=7$ and we learned about properties of functions like $f(x)=3 x+8$, where in each case the one variable was called ” $x$ “. One way of looking at linear algebra is the natural extension of these ideas to the situation where we have two or more variables. For example, we might try solving an equation like $3 x+2 y=1$, or we might want to investigate the properties of a function that takes in two independent variables and outputs two dependent variables.

To make expressions involving several variables easier to deal with, we use vectors, which are ordered lists of numbers or variables. We say that the number of entries in the vector is its dimension, and if a vector has $n$ entries, we say that it “lives in” or “is an element of” $\mathbb{R}^n$. We denote vectors themselves by lowercase bold letters like $\mathbf{v}$ and $\mathbf{w}$, and we write their entries within parentheses. For example, $\mathbf{v}=(2,3) \in \mathbb{R}^2$ is a 2 -dimensional vector and $\mathbf{w}=(1,3,2) \in \mathbb{R}^3$ is a 3-dimensional vector (just like $4 \in \mathbb{R}$ is a real number).
In the 2 – and 3-dimensional cases, we can visualize vectors as arrows that indicate displacement in different directions by the amount specified in their entries. The vector’s first entry represents displacement in the $x$-direction, its second entry represents displacement in the $y$-direction, and in the 3-dimensional case its third entry represents displacement in the $z$-direction, as in Figure 1.1.
The front of a vector, where the tip of the arrow is located, is called its head, and the opposite end is called its tail. One way to compute the entries of a vector is to subtract the coordinates of its tail from the corresponding coordinates of its head. For example, the vector that goes from the point $(-1,1)$ to the point $(2,2)$ is $(2,2)-(-1,1)=(3,1)$. However, this is also the same as the vector that points from $(1,0)$ to $(4,1)$, since $(4,1)-(1,0)=(3,1)$ as well.

It is thus important to keep in mind that the coordinates of a vector specify its length and direction, but not its location in space; we can move vectors around in space without actually changing the vector itself, as in Figure 1.2. To remove this ambiguity when discussing vectors, we often choose to display them with their tail located at the origin – this is called the standard position of the vector.

数学代写|代数学代写Algebra代考|Vector Addition

Even though we can represent vectors in 2 and 3 dimensions via arrows, we emphasize that one of our goals is to keep vectors (and all of our linear algebra tools) as dimension-independent as possible. Our visualizations involving arrows can thus help us build intuition for how vectors behave, but our definitions and theorems themselves should work just as well in $\mathbb{R}^7$ (even though we cannot really visualize this space) as they do in $\mathbb{R}^3$. For this reason, we typically introduce new concepts by first giving the algebraic, dimension-independent definition, followed by some examples to illustrate the geometric significance of the new concept. We start with vector addition, the simplest vector operation that there is.

Vector addition can be motivated in at least two different ways. On the one hand, it is algebraically the simplest operation that could reasonably be considered a way of adding up two vectors: most students, if asked to add up two vectors, would add them up entry-by-entry even if they had not seen Definition 1.1.1. On the other hand, vector addition also has a simple geometric picture in terms of arrows: If $\mathbf{v}$ and $\mathbf{w}$ are positioned so that the tail of $\mathbf{w}$ is located at the same point as the head of $\mathbf{v}$ (in which case we say that $\mathbf{v}$ and $\mathbf{w}$ are positioned head-to-tail), then $\mathbf{v}+\mathbf{w}$ is the vector pointing from the tail of $\mathbf{v}$ to the head of $\mathbf{w}$, as in Figure 1.3(a). In other words, $\mathbf{v}+\mathbf{w}$ represents the total displacement accrued by following $\mathbf{v}$ and then following $\mathbf{w}$.

If we instead work entirely with vectors in standard position, then $\mathbf{v}+$ $\mathbf{w}$ is the vector that points along the diagonal between sides $\mathbf{v}$ and $\mathbf{w}$ of a parallelogram, as in Figure 1.3(b).

数学代写|代数学代写Algebra代考|MATH355

代数学代考

数学代写|代数学代写代数代考|向量与向量运算

. . 数学代写|代数学代写代数代考|


在早期的数学课程中，重点是如何操作包含单个变量的表达式。例如，我们学习了如何求解$4 x-3=7$这样的方程，我们学习了$f(x)=3 x+8$这样的函数的性质，在这些函数中，每个变量都被称为“$x$”。看待线性代数的一种方法是将这些概念自然地扩展到有两个或更多变量的情况。例如，我们可能会尝试解一个像$3 x+2 y=1$这样的方程，或者我们可能想研究一个函数的性质，它接受两个自变量并输出两个因变量


为了使包含多个变量的表达式更容易处理，我们使用向量，它是数字或变量的有序列表。我们说，向量中的条目数是它的维数，如果一个向量有$n$个条目，我们说它“生活在”$\mathbb{R}^n$或“是”的一个元素。我们用小写的加粗字母来表示向量本身，如$\mathbf{v}$和$\mathbf{w}$，并将它们的条目写在括号内。例如，$\mathbf{v}=(2,3) \in \mathbb{R}^2$是一个2维向量，$\mathbf{w}=(1,3,2) \in \mathbb{R}^3$是一个3维向量(就像$4 \in \mathbb{R}$是一个实数)。在二维和三维的情况下，我们可以将向量可视化为箭头，表示在不同方向上的位移，其分量中指定的量。矢量的第一个条目表示$x$方向的位移，第二个条目表示$y$方向的位移，在三维情况下，第三个条目表示$z$方向的位移，如图1.1所示。矢量的前端，也就是箭头尖端所在的位置，叫做它的头，而另一端叫做它的尾。计算一个向量的分量的一种方法是用它头部的对应坐标减去它尾部的坐标。例如，从$(-1,1)$到$(2,2)$的向量是$(2,2)-(-1,1)=(3,1)$。然而，这也与从$(1,0)$指向$(4,1)$的向量相同，因为$(4,1)-(1,0)=(3,1)$也是


因此，重要的是要记住，一个向量的坐标规定了它的长度和方向，而不是它在空间中的位置;我们可以在不改变矢量本身的情况下在空间中移动矢量，如图1.2所示。在讨论向量时，为了消除这种歧义，我们通常选择将它们的尾部显示在原点上——这被称为向量的标准位置

数学代写|代数学代写Algebra代考|Vector加法

.


虽然我们可以用箭头表示二维和三维的向量，但我们要强调的是，我们的目标之一是保持向量(以及所有的线性代数工具)尽可能与维度无关。因此，我们对箭头的可视化可以帮助我们建立向量行为的直觉，但是我们的定义和定理本身在$\mathbb{R}^7$中应该和在$\mathbb{R}^3$中一样有效(即使我们不能真正可视化这个空间)。由于这个原因，我们通常通过首先给出代数的、与维度无关的定义来引入新概念，然后用一些例子来说明新概念的几何意义。我们从向量加法开始，这是最简单的向量运算


向量加法至少有两种不同的动机。一方面，它是代数上最简单的运算，可以被合理地认为是两个向量相加的一种方法:大多数学生，如果被要求将两个向量相加，即使他们没有看过定义1.1.1，他们也会逐项相加。另一方面，矢量加法也有一个用箭头表示的简单几何图:如果将$\mathbf{v}$和$\mathbf{w}$定位，使$\mathbf{w}$的尾部与$\mathbf{v}$的头部位于同一点(在这种情况下我们说$\mathbf{v}$和$\mathbf{w}$是首尾相接的位置)，那么$\mathbf{v}+\mathbf{w}$就是从$\mathbf{v}$尾部指向$\mathbf{w}$的矢量，如图1.3(a)所示。换句话说，$\mathbf{v}+\mathbf{w}$表示跟随$\mathbf{v}$然后跟随$\mathbf{w}$累积的总位移。


如果我们完全使用标准位置的向量，那么$\mathbf{v}+$$\mathbf{w}$是平行四边形的$\mathbf{v}$和$\mathbf{w}$边之间的对角线上的向量，如图1.3(b)所示

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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。

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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。

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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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统计代写|运筹学作业代写operational research代考|MA3212

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统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Das Schnittebenenverfahren von Gomory

Die Klasse der Schnittebenenverfahren (engl.: cutting plane methods) zur Lösung ganzzahliger Probleme wurde als Alternative zu den Branch-\&-BoundVerfahren entwickelt und lässt sich auf Probleme der Form
$$
P_0: \quad \max c^{\boldsymbol{\top}} x \text { s.t. } A x \leq b, \quad x \in \mathbb{Z}^n
$$
mit $c \in \mathbb{Z}^n, b \in \mathbb{Z}^m$ und der $(m, n)$-Matrix $A$ mit ganzzahligen Einträgen anwenden. Ihr grundsätzlicher Ablauf lässt sich wie folgt skizzieren: Zunächst wird eine Relaxierung (meist LP-Relaxierung) des ursprünglichen Problems gebildet und gelöst. Anschließend wird die zulässige Menge der Relaxierung schrittweise durch Hinzunahme neuer Nebenbedingungen (Schnittebenen) solange weiter eingeschränkt, bis eine ganzzahlige Lösung gefunden wird. Die neuen Nebenbedingungen stellen zusätzliche Ungleichungen dar, die von allen zulässigen Punkten des ganzzahligen Problems erfüllt werden, nicht aber von der aktuellen Lösung der Relaxierung. Diese wird somit von der weiteren Betrachtung ausgeschlossen.

Schnittebenenverfahren existieren sowohl für allgemeine ganzzahlige Probleme (z.B. Schnittebenenverfahren von Gomory) oder für spezielle Problemstellungen (z.B. Schnittebenenverfahren für Traveling Salesman Probleme). In diesem Abschnitt werden wir die allgemeine Form eines Gomory Cuts für ganzzahlige Probleme herleiten. Zunächst besprechen wir hierzu ein Beispiel.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Heuristiken

Abschließend geben wir einen Ausblick auf die Klasse der Branch-\&-Cut-Verfahren. Hierunter versteht man ein Branch-\&-Bound-Verfahren, das in jedem Knoten des Lösungsbaumes versucht, zusätzliche Schnittebenen, sogenannte gültige Ungleichungen (engl.i valid inequalities), einzuführen. Hierunter versteht man eine Ungleichung, die für alle zulässigen Lösungen von $P_0$ erfüllt ist. Gültige Ungleichungen können z.B. Gonory Cuts sein. Häufiger liegen jedoch für bestimmte Problemstellungen spezifische Klassen gültiger Ungleichungen vor. Ein Branch-\&-CutAlgorithmus geht in einer Iteration des übergeordneten Branch-\&-Bound-Ablaufs nach Algorithmus $5.7$ vor. Die Regeln zum Ausloten und Verzweigen sind dieselben wie bei Branch-\&-Bound-Verfahren. Für eine detailliertere Darstellung verweisen wir auf $[37]$ und [55].

Wie wir in Kapitel 5 gesehen haben, ist die Lösung eines ganzzahligen linearen Problems eine $\mathcal{N} \mathcal{P}$-schwere Aufgabe, so dass die vorgestellten exakten Verfahren im Allgemeinen einen exponentiellen Rechenaufwand besitzen. Aus diesem Grund greift man in vielen Anwendungen auf Heuristiken zurück, wenn der mit der Anwendung exakter Verfahren verbundene Rechenaufwand zu groß wird. Heuristiken sind demnach Verfahren zur Bestimmung eines guten, aber nicht notwendigerweise optimalen zulässigen Punktes eines Problems bei akzeptablem Aufwand. „Gut” bedeutet in diesem Zusammenhang, dass der Zielfunktionswert des Punktes möglichst nahe am Optimalwert liegen soll. Der wesentliche Vorteil von Heuristiken liegt in ihrer meist polynomialen und damit relativ schnellen Rechengeschwindigkeit.
Zwar kann man im Allgemeinen keine Garantie für die Güte der erhaltenen Lösung geben, doch folgen Heuristiken plausiblen und erfolgversprechenden Vorgehensregeln. Aus diesem Grund ist die Akzeptanz von Heuristiken unter Praxisanwendern relativ hoch, da sie leicht verständlich sind und weniger hohe Ansprüche an mathematische Kenntnisse des Benutzers stellen.
Heuristische Verfahren lassen sich in die folgenden Klassen einteilen:

  • Konstruktionsheuristiken (oder Eröffnungsverfahren) finden für ein gegebenes Problem einen ersten zulässigen Punkt,
  • Verbesserungsheuristiken gehen von dem Vorhandensein eines zulässigen Punktes aus und versuchen, diesen zu verbessern,
  • Heuristiken zur Bestimmung von Schranken suchen nicht unbedingt nach konkreten Lösungen für eine Problemstellung, sondern bestimmen obere und untere Schranken fiir den optimalen 7ielfunktionswert.
统计代写|运筹学作业代写operational research代考|MA3212

运筹学代考

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Das Schnittebenenverfahren von Gomory

解决整数问题的切割平面方法类是作为分支 1\& 界方法的替代方法而开发的，可应用于形式问题
$$
P_0: \quad \max c^{\top} x \text { s.t. } A x \leq b, \quad x \in \mathbb{Z}^n
$$
和 $c \in \mathbb{Z}^n, b \in \mathbb{Z}^m$ 和 $(m, n)$-矩阵 $A$ 带有整数条目。其基本过程可以概括如下：首先，创建并解决原始问题的松 弛 (通常是 LP 松弛) 。然后通过添加新的约束 (相交平面) 进一步限制允许的松弛量，直到找到整数解。新约束 表示整数问题的所有可行点都满足的附加不等式，但当前的松驰解不满足这些不等式。因此，这被排除在进一步考 虑之外。
对于一般整数问题 (例如 Gomory 的切割平面方法) 和特殊问题 (例如旅行商问题的切割平面方法) 都存在切割 平面方法。在本节中，我们将推导出整数问题的 Gomory 割的一般形式。首先，让我们讨论一个例子。

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Heuristiken

最后，我们对分支।\& cut方法类进行了展望。这是一种分支定界方法，它试图在解树的每个节点中引入额外的切割 平面，即所谓的有效不等式。这是一个适用于所有可行解的不等式 $P_0$ 很满意。有效的不等式可以是例如Gonory Cuts。然而，更常见的是，对于某些问题，存在特定类别的有效不等式。分支 I\& 切割算法在父分支 $1 \&$ 绑定流的 迭代中通过算法5.7前。探索和分支的规则与分支 \& 绑定方法相同。更详细的介绍，我们参考 $[37]$ 和 $[55]$ 。
正如我们在第 5 章中看到的，整数线性问题的解是 $\mathcal{N} \mathcal{P}$-艰巨的任务，因此提出的确切方法通常具有指数计算工作 量。出于这个原因，当与精确方法的应用相关的计算工作量变得太大时，许多应用都会使用启发式算法。因此，启 发式方法是用可接受的努力确定问题的一个好的但不一定是最佳的可行点的方法。在这种情况下， “好”意味着该点 的目标函数值应尽可能接近最优值。启发式算法的主要优势在于它们大多是多项式的，因此计算速度相对较快。
一般来说，不能保证所获得解决方案的质量，但启发式算法遵循合理且有希望的程序规则。由于这个原因，启发式 算法在实际用户中的接受度较高，因为它们易于理解，对用户的数学知识要求不高。 启发式方法可以分为以下几类:

  • 构造启发式 (或打开程序) 为给定问题找到第一个可行点，
  • 改进启发式假设存在一个有效点并尝试改进它，
  • 确定界限的启发式方法不一定要寻找问题的具体解决方案，而是确定最佳目标函数值的上限和下限。
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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|MAT2200

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statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写运筹学operational research方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写运筹学operational research代写方面经验极为丰富，各种代写运筹学operational research相关的作业也就用不着说。

我们提供的运筹学operational research及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

  • 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|MAT2200

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Optimierungs- und Entscheidungsprobleme

Optimierungsprobleme sind Probleme, bei denen jeder zulässige Punkt $x$ einen zugeordneten Zielfunktionswert $f(x)$ besitzt und man denjenigen zulässigen Punkt sucht, der den bestmöglichen Zielfunktionswert liefert. Zur weiteren Einteilung der Menge aller Probleme benötigen wir noch den Begriff des Entscheidungsproblems, da man jedem Optimierungsproblem ein Entscheidungsproblem zuordnen kann.

Bei einem Entscheidungsproblem wird die Frage gestellt, ob es einen Punkt mit Zielfunktionswert höchstens $k$ (bzw. mindestens $k$ ) gibt. Ist ein Optimierungsproblem in polynomialer Zeit lösbar, so kann offensichtlich auch das zugeordnete Entscheidungsproblem in polynomialer Zeit gelöst werden. In diesem Sinne sind Entscheidungsprobleme nicht schwieriger als Optimierungsprobleme.

Die Instanzen eines Optimierungsproblems lassen sich formal durch ein Paar $(\mathbb{M}, f)$ darstellen. Dabei sind $M$ die Menge der zulässigen Punkte und $f$ die Zielfunktion. Gesucht ist ein $x_0 \in \mathbb{M}$ mit $f\left(x_0\right)=\min {f(x) \mid x \in \mathbb{M}}$ (bzw. $\left.f\left(x_0\right)=\max {f(x) \mid x \in \mathbb{M}}\right)$. Die Instanzen eines Entscheidungsproblems bestehen aus einem Paar $(\mathbb{M}, f)$ und einem Wert $k \in \mathbb{N}$. Die mit Ja oder Nein zu beantwortende Frage lautet: Existiert ein $x \in \mathbb{M}$ mit $f(x) \leq k$ (bzw. $f(x) \geq k)$ ?
Beispiel $5.10$.
a) Die Menge aller Traveling Salesman Probleme stellt Beispiele für Optimierungsprobleme dar.
b) Beispiele für Entscheidungsprobleme sind durch die Menge aller KnapsackProbleme gegeben, wobei jeder Instanz ein $k \in \mathbb{N}$ zugeordnet ist, das eine untere Schranke für den zu erreichenden Zielfunktionswert darstellt.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Die Klassen P, NP und NP -vollständig

Die unterschiedlichen Rechenaufwände erlauben eine Einteilung aller Probleme in Komplexitätsklassen: $\mathcal{P}$ ist die Menge aller Entscheidungsprobleme, für die ein polynomialer Lösungsalgorithmus existiert. Diese Probleme werden im Allgemeinen als ,leicht” bezeichnet. $\mathcal{N} \mathcal{P}$ ist die Menge aller nicht-deterministisch poly= nomial lösbarcn Entscheidungsprobleme. Ein Entscheidungsproblem heift nichtdeterministisch polynomial lösbar, wenn ein (geratener) Ja-Input in polynomialer Zeit als ein solcher nachgewiesen werden kann. Offensichtlich gilt $\mathcal{P} \subseteq \mathcal{N} \mathcal{P}$. $\mathrm{Ob} \mathcal{P}=\mathcal{N} \mathcal{P}$ gilt, konnte bis heute weder bewiesen noch widerlegt werden. Allerdings lässt sich aufgrund des aktuellen Standes der Forschung $\mathcal{P} \neq \mathcal{N} \mathcal{P}$ vermuten. Somit ist fraglich, ob für eine Vielzahl der Probleme aus $\mathcal{N} \mathcal{P}$ jemals ein effizienter Algorithmus gefunden werden kann.
Beispiel 5.11.
a) Das Entscheidungsproblem, das zum Problem „Bestimmung eines kürzesten Weges in einem gerichteten Graphen” gehört, ist ein Element von $\mathcal{N} P$. Die Begründung hierfür liegt darin, dass für eine gegebene Lösung, also einen Weg, durch einfaches Aufaddieren der Kantenlängen des Weges in polynomialer Zeit geprüft werden kann, ob die Länge des Weges kürzer als $k$ ist.
b) Das zum binären Rucksackproblem gehörende Entscheidungsproblem ist ein Element von $\mathcal{N} P$, da für eine bekannte Lösung des Problems der Zielfunktionswert dureh Einsetzen in die Zielfunktion in polynomialer Zeit bestimmt werden kann.

Ein Entscheidungsproblem $P_1$ heißt (polynomialzeit-) reduzierbar auf ein Entscheidungsproblem $P_2\left(P_1 \leq\right.$ pol $\left.P_2\right)$, wenn es einen in der Inputlänge von $P_1$ polynomialen Algorithmus gibt, der jede Instanz von $P_1$ in eine Instanz von $P_2$ transformiert, so dass genau dann ein Ja-Input für $P_1$ vorliegt, wenn die transformierte Instanz einem Ja-Input für $P_2$ entspricht. In diesem Fall ist $P_2$ schwerer zu lösen als $P_1$, da ein polynomialer Algorithmus für $P_2$ auch einen polynomialen Algorithmus für $P_1$ induziert. Ein polynomialer Algorithmus für $P_1$ hingegen löst $P_2 \mathrm{im}$ Allgemeinen nicht.

Ein Problem $P_0$ liegt in der Klasse $\mathcal{N} P$-vollständig, wenn das Problem $P_0$ zu $\mathcal{N} \mathcal{P}$ gehört und jedes Problem aus $\mathcal{N} \mathcal{P}$ auf $P_0$ reduziert werden kann. Die Probleme aus der Klasse $\mathcal{N} \mathcal{P}$-vollständig sind die schwersten Probleme aus $\mathcal{N} \mathcal{P}$, und bis heute ist für kein Problem dieser Klasse ein polynomialer Algorithmus bekannt. Würde allerdings für eines dieser Probleme ein polynomialer Algorithmus gefunden werden, so gälte $\mathcal{P}=\mathcal{N} \mathcal{P}$.

Ein Optimierungsproblem $P$ heißt $\mathcal{N} \mathcal{P}$-schwer, wenn das zugehörige Entscheidungsproblem in der Klasse $\mathcal{N} \mathcal{P}$-vollständig liegt.

Im Allgemeinen sind ganzzahlige lineare Programme, wie wir sie in diesem Kapitel behandeln, $\mathcal{N} \mathcal{P}$-schwer (z.B. Traveling Salesman Probleme oder Rucksackprobleme). Es gibt aber einige Ausnahmen (z.B. das allgemeine Transportproblem), bei denen durch eine spezielle Struktur eine Lösung in polynomialer Zeit möglich ist.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|MAT2200

运筹学代考

统计代写|运筹学作业代写运筹学代考|Optimierungs- und entscheidungsproblem

optimierungsproblemsinind Probleme, bei denenjeder zulässige Punkt $x$ einen zugeordneten Zielfunktionswert $f(x)$ besitt und man denjenigen zulässigen Punkt sucht, der den bestmöglichen Zielfunktionswert liefert。Zur weiteren Einteilung der Menge aller problem benötigen这是一个有确定问题的问题，在确定问题中有一个最优的问题

Bei einem Entscheidungsproblem wdie Frage gestelt, ob es einen Punkt mit Zielfunktionswert höchstens $k$ (bzw。Mindestens $k$) gibt。在多项式时代的最优化问题lösbar，所以kann offensichtlich auch das zugeordnete在多项式时代的求最优化问题gelöst werden。

Die Instanzen eines optimiergsproblems lassen sich formal durch in Paar $(\mathbb{M}, f)$ darstellen。大贝信德$M$ die Menge der zulässigen Punkte und $f$ die Zielfunktion。Gesucht ist ein $x_0 \in \mathbb{M}$ mit $f\left(x_0\right)=\min {f(x) \mid x \in \mathbb{M}}$;$\left.f\left(x_0\right)=\max {f(x) \mid x \in \mathbb{M}}\right)$。Die Instanzen eines Entscheidungsproblems bestehen aus einem Paar $(\mathbb{M}, f)$和einem Wert $k \in \mathbb{N}$。Die mit Ja oder Nein zu beantwortende Frage lautet:存在于$x \in \mathbb{M}$ mit $f(x) \leq k$ (bzw。$f(x) \geq k)$ ?
Beispiel $5.10$ .
a) Die Menge aller Traveling Salesman难题stellt Beispiele für Optimierungsprobleme dar.
b) Beispiele für entscheidungs难题sind Die Menge aller knacksack难题gegeben, wobei jeder Instanz ein $k \in \mathbb{N}$ zugeordnet ist, das eine untere Schranke für den zu erreichenden Zielfunktionswert darstellt.

统计代写|运筹学作业代写运筹学代考|Die Klassen P, NP und NP -vollständig

Die unterschiedlichen Rechenaufwände erlauben eine Einteilung aller problem me in Komplexitätsklassen: $\mathcal{P}$ ist die Menge aller entscheidungsproblem, für die ein多项式er Lösungsalgorithmus exist。这是所有人的问题。 $\mathcal{N} \mathcal{P}$ ist die Menge aller nicht-deterministisch poly= nomial lösbarcn entscheidungsproblem。Ein entscheidgs问题的量值确定多项式lösbar, wenn Ein (geratener) jia – input在多项式中Zeit als in solcher nachgewiesen werden kann。Offensichtlich镀金 $\mathcal{P} \subseteq \mathcal{N} \mathcal{P}$。 $\mathrm{Ob} \mathcal{P}=\mathcal{N} \mathcal{P}$ 金色的，我的爱，我的爱，我的爱。过敏原lässt sich aufgrund des aktuellen Standes der Forschung $\mathcal{P} \neq \mathcal{N} \mathcal{P}$ vermuten。Somit ist fraglich, ob für eine Vielzahl der problem me aus $\mathcal{N} \mathcal{P}$ jemals ein effizienter算法gefunden werden kann。
Beispiel 5.11.
a) Das Entscheidungsproblem, Das zum Problem ” Bestimmung eines kürzesten Weges in einem gerichteten Graphen” gehört, ist in Element von $\mathcal{N} P$。Die Begründung hierfür liegt darin, dass für eine gegebene Lösung，也叫einen Weg, durch einfaches Aufaddieren der Kantenlängen des Weges in多项式Zeit geprüft werden kann, ob Die Länge des Weges kürzer als $k$ ist.
b) Das zum binären背包问题gehörende entscheidungs问题ist in Element von $\mathcal{N} P$， da für eine bekannte Lösung de Zielfunktionswert dureh Einsetzen in die Zielfunktion in多项式Zeit bekannt werden kann的问题

Ein Entscheidungsproblem $P_1$ he ßt(多项式zeit-) reduzierbar auf in Entscheidungsproblem $P_2\left(P_1 \leq\right.$ pol $\left.P_2\right)$， wenn es einen in der Inputlänge von $P_1$ 多项式算法，广义算法 $P_1$ in eine Instanz von $P_2$ transformiert，所以dass genau dann ein Ja-Input für $P_1$ vorliegt, wenn die transformierte Instanz einem Ja-Input für $P_2$ entspricht。在diesem Fall ist $P_2$ Schwerer zu lösen als $P_1$， da ein多项式算法für $P_2$ auh einen多项式算法für $P_1$ 工业。Ein多项式算法für $P_1$ hinggenen löst $P_2 \mathrm{im}$

Ein Problem $P_0$ liegt in der Klasse $\mathcal{N} P$ -vollständig, wenn das Problem $P_0$ zu $\mathcal{N} \mathcal{P}$ gehört und jedes Problem aus $\mathcal{N} \mathcal{P}$ auf $P_0$ reduziert werden kann。求解克劳斯多项式问题$\mathcal{N} \mathcal{P}$ -vollständig求解克劳斯多项式问题$\mathcal{N} \mathcal{P}$，求解克劳斯多项式算法für。Würde allerdings für eines dieser problem ein多项式算法gefunden werden，所以gälte $\mathcal{P}=\mathcal{N} \mathcal{P}$ .

Ein Optimierungsproblem $P$ he ßt $\mathcal{N} \mathcal{P}$ -schwer, wenn das zugehörige Entscheidungsproblem in der Klasse $\mathcal{N} \mathcal{P}$ -vollständig liegt.

. in Optimierungsproblem he ßt -schwer, wenn das zugehörige Entscheidungsproblem in der Klasse -vollständig liegt

Im Allgemeinen sind ganzzahlige lineare program, wie wir sie in diesem Kapitel behandeln, $\mathcal{N} \mathcal{P}$ -schwer (z.B. Traveling Salesman problem for racksackproblem)。(z.B. das allgemeine运输问题)，多项式时代的多项式Lösung möglich ist.

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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。

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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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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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统计代写|统计与机器学习作业代写Statistical and Machine Learning代考|ECE6254

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统计学的目的是在样本的基础上对人群进行推断。机器学习被用来通过在数据中寻找模式来进行可重复的预测。

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统计代写|统计与机器学习作业代写Statistical and Machine Learning代考|Hard and Soft Skills

Hard skills include mathematics, statistics, computer science, data analysis, programming, etc. On the other side, there are a lot of soft skills essential to performing data science tasks such as problem-solving, communication, curiosity, innovation, storytelling, and so on. It is very hard to find people with both skill sets. Many job search sites point out that there is a reasonable increase in demand for data scientists every year. With substantial inexpensive data storage and increasingly stronger computational power, data scientists have more capacity to fit models that influence business decisions and change the course of tactical and strategical actions. As companies become more data driven, data scientists become more valuable. There is a clear trend that every piece of the business is becoming driven by data analysis and analytical models.

To be effective and valuable in this new evolving scenario, data scientists must have both hard and soft skills. Again, it is quite difficult to find professionals with both hard and soft skills, so collaboration as a team is a very tangible solution. It is critical that data scientists partner with business departments to combine hard and soft skills in seeking the best analytical solution possible.

For example, in fraud detection, it is almost mandatory that data scientists collaborate with the fraud analysts and investigators to get their perspective and knowledge in business scenarios where fraud is most prevalent. In this way, they can derive analytical solutions that address feasible solutions in production, usually in a transactional and near real-time perspective.

统计代写|统计与机器学习作业代写Statistical and Machine Learning代考|Explore the Data

The third step is to explore the data and evaluate the quality and appropriateness of the information available. This step involves a lot of work with the data. Data analysis, cardinality analysis, data distribution, multivariate analysis, and some data quality analyses-all these tasks are important to verify if all the data needed to develop the model are available, and if they are available in the correct format. For example, in data warehouses, data marts, or data lakes, customer data is stored in multiple occurrences over time, which means that there are multiple records of the same customers in the data set. For analytical models, each customer must be a unique observation in the data set. Therefore, all historical information should be transposed from rows to columns in the analytical table.
Some of the questions for this phase are:

  • What anomalies or patterns are noticeable in the data sets?
  • Are there too many variables to create the model?
  • Are there too few variables to create the model?
  • Are data transformations required to adjust the input data for the model training, like imputation, replacement, transformation, and so on?
  • Are tasks assigned to create new inputs?
  • Are tasks assigned to reduce the number of inputs?
    In some projects, data scientists might have thousands of input variables, which is far too many to model in an appropriate way. A variable selection approach should be used to select the relevant features. When there are too few variables to create the model, the data scientist needs to create model predictors from the original input set. Data scientists might also have several input variables with missing values that need to be replaced with reasonable values. Some models require this step, some do not. But even the models that do not require this step might benefit from an imputation process. Sometimes an important input is skewed, and the distribution needs to be adjusted. All these steps can affect the model’s performance and accuracy at the end of the process.
统计代写|统计与机器学习作业代写Statistical and Machine Learning代考|ECE6254

统计与机器学习代考

统计代写|统计与机器学习作业代写统计和机器学习代考|硬和软技能


硬技能包括数学、统计学、计算机科学、数据分析、编程等。另一方面，有许多软技能对于执行数据科学任务至关重要，如解决问题、沟通、好奇心、创新、讲故事等等。很难找到同时具备这两种技能的人。许多求职网站指出，对数据科学家的需求每年都有合理的增长。随着大量廉价的数据存储和日益强大的计算能力，数据科学家有更多的能力来拟合影响业务决策和改变战术和战略行动进程的模型。随着公司越来越受数据驱动，数据科学家也变得更有价值。一个明显的趋势是，每一项业务都在由数据分析和分析模型驱动


为了在这个不断发展的新场景中发挥作用和价值，数据科学家必须同时具备硬技能和软技能。同样，很难找到同时具备硬技能和软技能的专业人士，所以团队合作是一个非常切实的解决方案。至关重要的是，数据科学家与业务部门合作，将硬技能和软技能结合起来，以寻求可能的最佳分析解决方案


例如，在欺诈检测中，几乎强制要求数据科学家与欺诈分析师和调查人员合作，以获得他们在欺诈最普遍的业务场景中的观点和知识。通过这种方式，他们可以推导出解决生产中可行解决方案的分析解决方案，通常是从事务和接近实时的角度出发

统计代写|统计与机器学习作业代写统计和机器学习代考|探索数据


第三步是探索数据，并评估现有信息的质量和适当性。这一步涉及大量数据处理工作。数据分析、基数分析、数据分布、多变量分析和一些数据质量分析——所有这些任务对于验证开发模型所需的所有数据是否可用，以及它们是否以正确的格式可用都非常重要。例如，在数据仓库、数据集市或数据湖中，客户数据会随着时间的推移多次存储，这意味着数据集中有相同客户的多个记录。对于分析模型，每个客户必须是数据集中唯一的观察结果。因此，在分析表中，所有的历史信息都应该从行转到列。这个阶段的一些问题是:

  • 数据集中有哪些异常或模式值得注意?是否有太多的变量来创建模型?
  • 创建模型的变量是否太少?
  • 是否需要数据转换来调整模型训练的输入数据，如imputation、replacement、transform等?
  • 是否分配了创建新输入的任务?
  • 是否分配了减少输入数量的任务?在某些项目中，数据科学家可能有数千个输入变量，这太多了，无法以适当的方式建模。应该使用变量选择方法来选择相关的特性。当创建模型的变量太少时，数据科学家需要从原始输入集中创建模型预测器。数据科学家还可能有几个输入变量缺少值，需要用合理的值替换它们。有些模型需要这一步，有些不需要。但即使是不需要这一步的模型也可能从归责过程中受益。有时一个重要的输入是倾斜的，分布需要调整。
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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。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

机器学习代写

随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|统计与机器学习作业代写Statistical and Machine Learning代考|ECE414

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如果你也在 怎样代写统计与机器学习Statistical and Machine Learning这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

统计学的目的是在样本的基础上对人群进行推断。机器学习被用来通过在数据中寻找模式来进行可重复的预测。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写统计与机器学习Statistical and Machine Learning方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写统计与机器学习Statistical and Machine Learning方面经验极为丰富，各种代写机器学习Statistical and Machine Learning相关的作业也就用不着说。

我们提供的统计与机器学习Statistical and Machine Learning及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

  • 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|统计与机器学习作业代写Statistical and Machine Learning代考|SEC595

统计代写|统计与机器学习作业代写Statistical and Machine Learning代考|Domain Knowledge

Data scientists need to have strong mathematics and statistics skills to understand the data available, prepare the data needed to train a model, deploy multiple approaches in training and validating the analytical model, assess the model’s results, and finally explain and interpret the model’s outcomes. For example, data scientists need to understand the problem, explain the variability of the target, and conduct controlled tests to evaluate the effect of the values of parameters on the variation of the target values.
Data scientists need mathematics and statistical skills to summarize data to describe past events (known as descriptive statistics). These skills are needed to take the results of a sample and generalize them to a larger population (known as inferential statistics). Data scientists also need these skills to fit models where the response variable is known, and based on that, train a model to classify, predict, or estimate future outcomes (known as supervised modeling). These predictive modeling skills are some of the most widely used skills in data science.

Mathematics and statistics are needed when the business conditions don’t require a specific event, and there is no past behavior to drive the training of a supervised model. The learning process is based on discovering previously unknown patterns in the data set (known as unsupervised modeling). There is no target variable and the main goal is to raise some insights to help companies understand customers and business scenarios.
Data scientists need mathematics and statistics in the field of optimization. This refers to models aiming to find an optimal solution for a problem when constraints and resources exist. An objective function describes the possible solution, which involves the use of limited resources according to some constraints. Mathematics and statistics are also needed in the field of forecasting that is comprised of models to estimate future values in time series data. Based on past values over time, sales, or consumption, it is possible to estimate the future values according to the past behavior. Finally, mathematics and statistics are needed in the field of econometrics that applies statistical models to economic data, usually panel data or longitudinal data, to highlight empirical outcomes to economic relationships. These models are used to evaluate and develop econometric methods.
Mathematics and statistics are needed in the field of text mining. This is a very important field of analytics, particularly nowadays, because most of the data available is unstructured. Imagine all the social media applications, media content, books, articles, and news. There is a huge amount of information in unstructured, formatted data. Analyzing this type of data allows data scientists to infer correlations about topics, identify possible clusters of contents, search specific terms, and much more. Recognizing the sentiments of customers through text data on social media is a very hot topic called sentiment analysis.

统计代写|统计与机器学习作业代写Statistical and Machine Learning代考|Communication and Visualization

One more key skill is essential to analyze and disseminate the results achieved by data science. At the end of the process, data scientists need to communicate the results. This communication can involve visualizations to explain and interpret the models. A picture is worth a thousand words. Results can be used to create marketing campaigns, offer insights into customer behavior, lead to business decisions and actions, improve processes, avoid fraud, and reduce risk, among many others.
Once the model’s results are created, data scientists communicate how the results can be used to improve the operational process with the business side of the company. It is important to provide insights to the decision makers so that they can better address the business problems for which the

model was developed. Every piece of the model’s results needs to be assigned to a possible business action. Business departments must understand possible solutions in terms of the model’s outcomes and data scientists can fill that gap.

Data scientists use visual presentation expertise and story-telling capabilities to create an exciting and appealing story about how the model’s results can be applied to business problems. Data analysis and data visualization sometime suffice. Analyzing the data can help data scientists to understand the problem and the possible solutions but also help to drive straightforward solutions with dashboards and advanced reports. In telecommunications, for example, a drop in services consumption can be associated with an engineering problem rather than a churn behavior. In this case, a deep data analysis can drive the solution rather than a model development to predict churn. This could be a very isolated problem that does not demand a model but instead a very specific business action.

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统计与机器学习代考

统计代写|统计与机器学习作业代写统计与机器学习代考|领域知识

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数据科学家需要有很强的数学和统计技能来理解可用的数据，准备训练模型所需的数据，在训练和验证分析模型时采用多种方法，评估模型的结果，最后解释和解释模型的结果。例如，数据科学家需要了解问题，解释目标的可变性，并进行受控测试，以评估参数值对目标值变化的影响。数据科学家需要数学和统计技能来总结数据来描述过去的事件(称为描述性统计)。这些技能是获取样本的结果并将其推广到更大的人群所必需的(称为推论统计)。数据科学家还需要这些技能来拟合响应变量已知的模型，并基于此训练模型对未来结果进行分类、预测或估计(称为监督建模)。这些预测建模技能是数据科学中应用最广泛的技能之一


当业务条件不需要特定的事件，并且没有过去的行为来驱动受监督模型的训练时，就需要数学和统计。学习过程基于发现数据集中以前未知的模式(称为无监督建模)。没有目标变量，主要目标是提出一些见解，以帮助公司了解客户和业务场景。数据科学家在优化领域需要数学和统计学。这是指当存在约束和资源时，旨在为问题找到最优解决方案的模型。目标函数描述了可能的解决方案，这涉及到根据某些约束使用有限的资源。预测领域还需要数学和统计学，它是由模型组成的，以估计时间序列数据的未来值。根据过去一段时间、销售或消费的价值，可以根据过去的行为估计未来的价值。最后，计量经济学领域需要数学和统计学，将统计模型应用于经济数据，通常是面板数据或纵向数据，以突出经济关系的经验结果。这些模型被用来评估和发展计量经济学方法。文本挖掘领域需要数学和统计学。这是一个非常重要的分析领域，特别是现在，因为大多数可用的数据都是非结构化的。想象一下所有的社交媒体应用程序、媒体内容、书籍、文章和新闻。在非结构化、格式化的数据中有大量的信息。通过分析这种类型的数据，数据科学家可以推断主题的相关性，识别可能的内容集群，搜索特定的术语，等等。通过社交媒体上的文字数据识别顾客的情绪是一个非常热门的话题，叫做情绪分析

统计代写|统计与机器学习作业代写统计与机器学习代考|通信与可视化


要分析和传播数据科学所取得的成果，还有一项关键技能是必不可少的。在这个过程的最后，数据科学家需要交流结果。这种交流可以涉及到解释和解释模型的可视化。一幅画胜过千言万语。结果可以用于创建营销活动，提供对客户行为的洞察，引导业务决策和行动，改进流程，避免欺诈，降低风险，等等。一旦创建了模型的结果，数据科学家就会与公司的业务部门沟通如何使用结果来改进操作流程。为决策者提供见解是很重要的，这样他们就可以更好地解决所解决的业务问题


建立

模型。模型结果的每一部分都需要分配给一个可能的业务操作。业务部门必须根据模型的结果了解可能的解决方案，而数据科学家可以填补这一空白


数据科学家使用可视化演示专业知识和讲故事的能力来创建一个令人兴奋和吸引人的故事，讲述模型的结果如何应用于业务问题。有时候数据分析和数据可视化就足够了。分析数据可以帮助数据科学家理解问题和可能的解决方案，还有助于使用仪表板和高级报告驱动直接的解决方案。例如，在电信中，服务消耗的下降可能与工程问题有关，而不是与流失行为有关。在这种情况下，深度数据分析可以驱动解决方案，而不是模型开发来预测流失。这可能是一个非常孤立的问题，不需要模型，而需要非常具体的业务操作

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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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随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

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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。

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