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贝叶斯分析，一种统计推断方法（以英国数学家托马斯-贝叶斯命名），允许人们将关于人口参数的先验信息与样本所含信息的证据相结合，以指导统计推断过程。
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- 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|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Frequentist versus Subjective View of Uncertainty
When we consider statements about uncertain events like
The next toss on a coin will be a head.
- A hurricane will destroy the White House within the next 5 years.
what we really want to do is measure the uncertainty of such events. In other words we want to be able to make statements like - There is a 1 in 2 (or equivalently $50 \%$ ) chance that the next toss on a coin will be a head.
- There is a 1 in 10 million (or equivalently $0.000001 \%$ ) chance that a hurricane will destroy the White House within the next 5 years.
Although these statements are superficially similar, there are fundamental differences between them, which come down to the nature of the experiments that give rise to these outcomes. Specifically, whether the following assumptions are reasonable: - Assumption 1 (repeatability of experiment)-The experiment is repeatable many times under identical conditions.
- Assumption 2 (independence of experiments)-Assuming the experiment is repeatable then the outcome of one experiment does not influence the result of any subsequent experiment.
统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|What If You Toss 100 Consecutive Heads
Your job (as a risk expert) is not to calculate the chance of tossing a head. Rather, your job is to calculate the chance that the next toss of the coin is a head (just look back at the original problems posed at the start of this chapter). So, if you observe what is known to be a fair coin being tossed 100 times and each time the result is heads, what do you believe are the chances of the next coin being heads?
A frequentist, given the fair coin assumption, would insist the answer is still $50 \%$. This is because the frequentist, with these assumptions, does not actually require any coin tosses to take place in practice. To the frequentist, the fair coin assumption means that the chance is always $50 \%$ on each throw. In other words, in making a prediction the frequentist must ignore the actual data that has been seen. The 100 consecutive heads would simply be considered a freak coincidence, that is, no more or less likely than any other random sequence of heads and tails. But then, the frequentist must ignore, for example,
- The possibility that a fair coin can be tossed in such a way that makes heads more likely
- That the coin tossed was not actually the fair coin assumed
In fact, we will see that such assumptions are irrational given the type of actual data observed. Only the subjective approach coupled with Bayesian reasoning will work effectively in such cases.
贝叶斯分析代考
统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Frequentist versus Subjective View of Uncertainty
当我们考虑有关不确定事件的陈述时，例如
下一次抛硬币将是正面。
- 飓风将在未来 5 年内摧毁白宫。
我们真正想做的是衡量此类事件的不确定性。换句话说，我们希望能够做出如下陈述 - 有 2 个中的 1 个（或等效的50%) 下一次掷硬币的机会是正面。
- 1000 万分之一（或同等0.000001%) 飓风将在未来 5 年内摧毁白宫的可能性。
尽管这些陈述表面上相似，但它们之间存在根本差异，这归结为产生这些结果的实验的性质。具体来说，以下假设是否合理： - 假设 1（实验的可重复性）——实验在相同条件下可重复多次。
- 假设 2（实验的独立性）——假设实验是可重复的，那么一个实验的结果不会影响任何后续实验的结果。
统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|What If You Toss 100 Consecutive Heads
您（作为风险专家）的工作不是计算抛头露面的机会。相反，你的工作是计算下一次抛硬币正面朝上的概率（只需回顾本章开头提出的原始问题）。所以，如果你观察到已知的硬币被抛 100 次，每次结果都是正面，你认为下一枚硬币正面朝上的机会是多少？
考虑到公平硬币假设，常客会坚持答案仍然是50%. 这是因为根据这些假设，常客实际上并不需要在实践中进行任何抛硬币。对于常客来说，公平硬币假设意味着机会总是50%每次投掷。换句话说，在做出预测时，常客必须忽略已经看到的实际数据。100 个连续的正面将被简单地认为是一个奇怪的巧合，也就是说，与任何其他正面和反面的随机序列一样，可能性不大或小。但是，常客必须忽略，例如，
- 可以以更容易出现正面的方式投掷公平硬币的可能性
- 投掷的硬币实际上并不是假设的公平硬币
事实上，我们将看到，鉴于观察到的实际数据类型，这种假设是不合理的。在这种情况下，只有结合贝叶斯推理的主观方法才能有效地发挥作用。
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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。