分类: 博弈论代写

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|ECON2070

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博弈论是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域,以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初,它针对的是两人的零和博弈,其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪,博弈论适用于广泛的行为关系;它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。

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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
经济代写|博弈论代写Game Theory代考|ECON2070

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Fair odds

An investment into an opportunity $A$ offering a return of $r \geq 1$ euros per euro invested with a certain probability $\operatorname{Pr}(A)$ or returning nothing (with probability $1-\operatorname{Pr}(A)$ ) is called a bet on $A$. The investor is then a bettor (or a gambler) and the net return
$$
\rho=r-1
$$
is the payoff of the bet. The payoff is assumed to be guaranteed by a bookmaker (or bank). The net return rate is also denoted ${ }^3$ by $\rho: 1$ and known as the odds of the bet.

The expected gain (per euro) of the gambler, and hence the bookmaker’s loss, is
$$
E=\rho \operatorname{Pr}(A)+(-1)(1-\operatorname{Pr}(A))=r \operatorname{Pr}(A)-1
$$

The odds $\rho: 1$ are considered to be fair if the gambler and the bookmaker have the same expected gain, i.e., if
$$
E=-E \quad \text { and hence } \quad E=0
$$
holds. In other words:
$\rho: 1 \quad$ is fair $\Longleftrightarrow \rho=\frac{1-\operatorname{Pr}(A)}{\operatorname{Pr}(A)} \Longleftrightarrow r=\frac{1}{\operatorname{Pr}(A)}$
If the true probability $\operatorname{Pr}(A)$ is not known to the bettor, it needs to be estimated. Suppose the bettor’s estimate for $\operatorname{Pr}(A)$ is $p$. Then the bet appears (subjectively) advantageous if and only if
$$
E(p)>0, \quad \text { i.e., if } r>1 / p .
$$
The bettor will consider the odds $\rho: 1$ as fair if
$$
E(p)=0 \text { and hence } r=1 / p \text {. }
$$
In the case $E(p)<0$, of course, the bettor would not expect a gain but a loss on the bet – on the basis of the information that has led to the subjective probability estimate $p$ for $\operatorname{Pr}(A)$.

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Betting on alternatives

Consider $k$ mutually exclusive events $A_0, A_1, \ldots, A_{k-1}$ of which one will occur with certainty and a bank that offers the odds $\rho_i: 1$ for bets on the $k$ events $A_i$, which means:
(1) The bank guarantees a total payoff of $r_i=\rho_i+1$ euros for each euro invested in $A_i$ if the event $A_i$ occurs.
(2) The bank offers a scenario with $1 / r_i$ being the probability for $A_i$ to occur.
Suppose a gambler estimates the events $A_i$ to occur with probabilities $p_i$ and decides to invest the capital $B$ of unit size ${ }^6$ $b=1$ fully. Under this condition, a (betting) strategy is a $k$-tuple $a=\left(a_0, a_1, \ldots, a_{k-1}\right)$ of numbers $a_i \geq 0$ such that
$$
a_0+a_1+\ldots+a_{k-1}=1
$$
with the interpretation that the portion $a_i$ of the capital will be bet onto the occurrence of event $A_i$ for $i=0,1, \ldots, k-1$. The gambler’s expected logarithmic utility of strategy $a$ is
$$
\begin{aligned}
U(a, p) &=\sum_{i=0}^{k-1} p_i \ln \left(a_i r_i\right) \
&=\sum_{i=0}^{k-1} p_i \ln a_i+\sum_{i=0}^{k-1} p_i \ln r_i .
\end{aligned}
$$
Notice that $p=\left(p_0, p_1, \ldots, p_{k-1}\right)$ is a strategy in its own right and that the second sum term in the expression for $U(a, p)$ does not depend on the choice of $a$. So only the first sum term is of interest when the gambler seeks a strategy with optimal expected utility.

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博弈论代考

经济代写|博弈论代写博弈论代考|公平赔率

对一个机会$A$的投资,以一定的概率$\operatorname{Pr}(A)$或无回报(概率$1-\operatorname{Pr}(A)$)每欧元提供$r \geq 1$欧元的回报,被称为对$A$的赌注。投资者是一个下注者(或赌徒),净收益
$$
\rho=r-1
$$
是赌注的回报。假定收益由庄家(或银行)担保。净回报率也用$\rho: 1$表示为${ }^3$,称为打赌的赔率。


赌徒的预期收益(每欧元),因此是庄家的损失,是
$$
E=\rho \operatorname{Pr}(A)+(-1)(1-\operatorname{Pr}(A))=r \operatorname{Pr}(A)-1
$$


如果赌徒和庄家有相同的预期收益,即如果
$$
E=-E \quad \text { and hence } \quad E=0
$$
成立,则赔率$\rho: 1$被认为是公平的。换句话说:
$\rho: 1 \quad$是公平的$\Longleftrightarrow \rho=\frac{1-\operatorname{Pr}(A)}{\operatorname{Pr}(A)} \Longleftrightarrow r=\frac{1}{\operatorname{Pr}(A)}$
如果下注者不知道真正的概率$\operatorname{Pr}(A)$,就需要估计它。假设赌徒对$\operatorname{Pr}(A)$的估计是$p$。那么,当且仅当
$$
E(p)>0, \quad \text { i.e., if } r>1 / p .
$$
下注者将认为赔率$\rho: 1$是公平的,如果
$$
E(p)=0 \text { and hence } r=1 / p \text {. }
$$
在$E(p)<0$的情况下,当然,下注者不会期望在下注中获得收益,而是期望损失-基于导致主观概率估计$p$为$\operatorname{Pr}(A)$的信息。

经济代写|博弈论代写博弈论代考|在替代品上下注

考虑一下 $k$ 互斥事件 $A_0, A_1, \ldots, A_{k-1}$ 其中一个肯定会发生,而银行提供了这种可能性 $\rho_i: 1$ 为了下注 $k$ 事件 $A_i$,即
(1)银行保证支付总额为 $r_i=\rho_i+1$ 每投资一欧元 $A_i$ 如果事件 $A_i$
(2)银行提供了一个场景 $1 / r_i$ 是概率 $A_i$ 发生:发生假设一个赌徒估计事件 $A_i$ 以概率发生 $p_i$ 并决定进行资本投资 $B$ 单位尺寸 ${ }^6$ $b=1$ 完全。在这种情况下,一个(赌博)策略是一个 $k$-tuple $a=\left(a_0, a_1, \ldots, a_{k-1}\right)$ 关于数字 $a_i \geq 0$ 这样
$$
a_0+a_1+\ldots+a_{k-1}=1
$$
的解释部分 $a_i$ 的资金将被押在事件的发生上 $A_i$ 为 $i=0,1, \ldots, k-1$。赌徒期望的对数效用策略 $a$
$$
\begin{aligned}
U(a, p) &=\sum_{i=0}^{k-1} p_i \ln \left(a_i r_i\right) \
&=\sum_{i=0}^{k-1} p_i \ln a_i+\sum_{i=0}^{k-1} p_i \ln r_i .
\end{aligned}
$$
$p=\left(p_0, p_1, \ldots, p_{k-1}\right)$ 策略是否有它自己的权利,表达式中的第二个和项 $U(a, p)$ 不就看选择了吗 $a$。因此,当赌徒寻求具有最佳期望效用的策略时,只有第一项和是有意义的

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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

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博弈论是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域,以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初,它针对的是两人的零和博弈,其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪,博弈论适用于广泛的行为关系;它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。

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经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Expected utility

With respect to the logarithmic utility function $\ln x$, the expected utility of an investment of size $x$ with net return rate $\rho$ would be
$$
U(x)=p \ln (b+\rho x))+q \ln (b-x) .
$$
The marginal utility of $x$ is the value of the derivative
$$
U^{\prime}(x)=\frac{\rho p}{b+\rho x}-\frac{q}{b-x} .
$$
The second derivative is
$$
U^{\prime \prime}(x)=\frac{\rho^2 p}{(b-\rho x)^2}+\frac{q}{(b-x)^2}>0 .
$$
So the investment $x^$ has optimal (logarithmic) utility if $$ U^{\prime}\left(x^\right)=0 \quad \text { or } \quad \frac{\rho p}{b+\rho x^}=\frac{q}{b-x^} .
$$
Ex. 4.4. In the situation of Ex. 4.3, one has
$$
U(x)=\frac{1}{10} \ln (b+99 x)+\frac{9}{10} \ln (b-x)
$$
with the derivative
$$
U^{\prime}(x)=\frac{99}{10(b+99 x)}-\frac{9}{10(b-x)}
$$
$U^{\prime}\left(x^\right)=0$ implies $x^=b / 11$. Hence the portion $a^*=1 / 11$ of the portfolio should be invested in order to maximize the expected utility $U$. The rest of the portfolio should be retained and not be invested.

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|The fortune formula

Let $a=x / b$ denote the fraction of the portfolio $B$ to be possibly invested into the opportunity $A$ with $r$-fold return if $A$ works out. With $\rho=r-1>0$, the expected logarithmic utility function then becomes
$$
u(a)=U(x / b)=p \ln b(1+\rho x / b)+q \ln b(1-x / b)
$$
with the derivative
$$
u^{\prime}(a)=\frac{\rho p}{1+\rho a}-\frac{q}{1-a}
$$
If a loss is to be expected with positive probability $q>0$, and the investor decides on a full investment, i.e., chooses $a=1$, then the expected utility (value)
$$
u(1)=\lim _{a \rightarrow 0} u(a)=-\infty
$$
results – no matter how big the net return rate $\rho$ might be.
On the other hand, the choice $a=0$ of no investment has the utility
$$
u(0)=\ln b .
$$
The investment fraction $a^*$ yielding the optimal utility lies somewhere between these extremes.

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|ECON3050

博弈论代考

经济代写|博弈论代写博弈论代考|期望效用

相对于对数效用函数 $\ln x$即规模投资的预期效用 $x$ 与净回报率 $\rho$
$$
U(x)=p \ln (b+\rho x))+q \ln (b-x) .
$$
边际效用 $x$ 导数的值是否
$$
U^{\prime}(x)=\frac{\rho p}{b+\rho x}-\frac{q}{b-x} .
$$二阶导数为
$$
U^{\prime \prime}(x)=\frac{\rho^2 p}{(b-\rho x)^2}+\frac{q}{(b-x)^2}>0 .
$$所以投资 $x^$ 有最佳(对数)效用,如果 $$ U^{\prime}\left(x^\right)=0 \quad \text { or } \quad \frac{\rho p}{b+\rho x^}=\frac{q}{b-x^} .
$$
Ex;4.4. 在例4.3的情况下,有
$$
U(x)=\frac{1}{10} \ln (b+99 x)+\frac{9}{10} \ln (b-x)
$$
,导数
$$
U^{\prime}(x)=\frac{99}{10(b+99 x)}-\frac{9}{10(b-x)}
$$
$U^{\prime}\left(x^\right)=0$ 暗示 $x^=b / 11$。因此这部分 $a^*=1 / 11$ 的投资组合应该是为了最大化预期效用 $U$。投资组合的其余部分应该被保留,而不是用于投资

经济代写|博弈论代写博弈论代考|财富公式

让$a=x / b$表示投资组合$B$中可能投资于机会$A$的部分,如果$A$成功,则有$r$倍的回报。对于$\rho=r-1>0$,期望的对数效用函数变成
$$
u(a)=U(x / b)=p \ln b(1+\rho x / b)+q \ln b(1-x / b)
$$
,导数
$$
u^{\prime}(a)=\frac{\rho p}{1+\rho a}-\frac{q}{1-a}
$$
如果损失是预期的正概率$q>0$,并且投资者决定进行全额投资,即选择$a=1$,那么期望效用(值)
$$
u(1)=\lim _{a \rightarrow 0} u(a)=-\infty
$$
结果-无论净收益率$\rho$可能有多大。另一方面,不投资的选择$a=0$的效用
$$
u(0)=\ln b .
$$
投资分数$a^*$产生的最优效用介于这两个极端之间

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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。

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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 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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博弈论是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域,以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初,它针对的是两人的零和博弈,其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪,博弈论适用于广泛的行为关系;它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。

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经济代写|博弈论代写Game Theory代考|ECON3503

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Investing and Betting

Assume that an investor (or bettor or gambler or simply player) is considering a financial engagement in a certain venture. Then the obvious – albeit rather vague – big question for the investor is:

  • What decision should best be taken?
    More specifically, the investor wants to decide whether an engagement is worthwhile at all and, if so, how much of the available capital should be invested how. Obviously, the answer depends on additional information: What is the likelihood of a success? What gain can be expected? What is the risk of a loss? etc.

The investor is thus about to participate as a player in a 2-person game with an opponent whose strategies and objective are not always clear or known in advance. Relevant information is not completely (or not reliably) available to the investor so that the decision must be made under uncertainties. Typical examples are gambling and betting where the success of the engagement depends on events that may or may not occur and hence on “fortune” or “chance”. But also investments in the stock market fall into this category when it is not clear in advance whether the value of a particular investment will rise or fall.

We are not able to answer the big question above completely but will discuss various aspects of it. Before going into further details, let us illustrate the difficulties of the subject with a classical – and seemingly paradoxical – gambling situation.

The St. Petersburg paradox. Imagine yourself as a potential player in the following game of chance.

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Proportional investing

Our general model consists of a potential investor with an initial portfolio $B$ of $b>0$ euros (or dollars or…) and an investment opportunity $A$. If things go well, an investment of size $x$ would bring a return $r x>x$. If things do not go well, the investment will return nothing.
In the analysis, we will denote the net return rate by
$$
\rho=r-1
$$
The investor is to decide what portion of $B$ should be invested. The investor believes:
(PI) Things go well with probability $p>0$ and do not go well with probability $q=1-p$.

Under the assumption (PI), the investor’s expected portfolio value after the investment $x$ is
$$
B(x)=[(b-x)+r x] p+(b-x) q=[b+\rho x] p+(b-x) q
$$
since an amount of size $b-x$ is not invested and therefore not at risk. The derivative is
$$
B^{\prime}(x)=\rho p-q
$$
So $B(x)$ is strictly increasing if $\rho>q / p$ and non-increasing otherwise. Hence, if the investor’s decision is motivated by the maximization of the expected portfolio value $B(x)$, the naive investment rule applies:
(NIR) If $\rho>q / p$, invest all of $B$ in $A$ and expect the return $B(b)=r b p=(1+q) b>b$.
If $\rho \leq q / p$, invest nothing since no proper gain is expected.
In spite of its intuitive appeal, rule (NIR) can be quite risky (see Ex. 4.3).

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|ECON3503

博弈论代考

经济代写|博弈论代写博弈论代考|投资与赌博


假设一个投资者(或投注者、赌徒或单纯的玩家)正在考虑在某一风险投资中进行财务参与。那么,对投资者来说,一个显而易见(尽管相当模糊)的大问题是:


我们应该做什么决定?更具体地说,投资者想要决定一项业务是否值得,如果值得,可用资本的多少应该如何投资。显然,答案取决于额外的信息:成功的可能性有多大?可以期待什么收获?损失的风险是什么? . etc


因此,投资者将作为一个玩家参与到一个2人游戏中,对手的策略和目标并不总是清楚或事先知道。投资者无法获得完全(或不可靠)的相关信息,因此必须在不确定的情况下做出决策。典型的例子是赌博和投注,其中的成功取决于可能发生或不发生的事件,因此取决于“运气”或“机会”。但是,当事先不清楚某项投资的价值是上升还是下降时,股票市场的投资也属于这一类


我们不能完全回答上面这个大问题,但将从各个方面讨论它。在深入讨论细节之前,让我们先用一个经典且看似矛盾的赌博情境来说明这一主题的困难

经济代写|博弈论代写博弈论代考|比例投资


我们的一般模型包括一个潜在投资者,初始投资组合$B$$b>0$欧元(或美元或…)和一个投资机会$A$。如果进展顺利,规模为$x$的投资将带来$r x>x$的回报。如果事情进展不顺利,投资将一无所获。在分析中,我们将用
$$
\rho=r-1
$$
表示净收益率。投资者将决定$B$的哪一部分应该投资。投资者相信:
(PI)事情顺利的概率$p>0$,不顺利的概率$q=1-p$

在假设(PI)下,投资者投资后的预期投资组合价值 $x$
$$
B(x)=[(b-x)+r x] p+(b-x) q=[b+\rho x] p+(b-x) q
$$
since amount of size $b-x$ 没有投资,因此没有风险。导数是
$$
B^{\prime}(x)=\rho p-q
$$
所以 $B(x)$ 严格增加,如果 $\rho>q / p$ 否则不增加。因此,如果投资者的决策是由预期投资组合价值最大化所驱动的 $B(x)$,幼稚投资规则适用:
(NIR) If $\rho>q / p$,投资所有 $B$ 在 $A$ 期待回报 $B(b)=r b p=(1+q) b>b$.
如果 $\rho \leq q / p$不要投资,因为没有适当的收益。尽管规则(NIR)具有直观的吸引力,但它可能是相当危险的(见例4.3)

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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。

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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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博弈论是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域,以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初,它针对的是两人的零和博弈,其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪,博弈论适用于广泛的行为关系;它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。

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经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Replicator Dynamics

It is common in game theory to use a replicator equation as a possible dynamical foundation for the analysis (e.g. Weibull, 1995; Hofbauer and Sigmund, 1998; Broom and Rychtàr, 2013). The equation deals with the dynamics of a fixed number of strategies, or genetic types, in a single large population. Let $n_i(t)$ be the number of individuals using strategy $x_i, i=1, \ldots, k$, and $v_i(t)=n_i(t) / n(t)$ the relative frequency of $x_i$, where $t$ is time measured in generations and $n(t)$ is the total population size. The equation follows from a definition of fitness $w_i(t)$ as the per capita rate of increase of the strategy:
$$
w_i(t)=\frac{1}{n_i(t)} \frac{d n_i(t)}{d t} .
$$
Note that in general this fitness depends on the composition of the population at time $t$. It is related to but not the same as invasion fitness described in Section 2.1, because it goes beyond the study of the invasion of a rare mutant into a resident population. From the definition we get
$$
\frac{d v_i(t)}{d t}=v_i(t)\left(w_i(t)-\bar{w}(t)\right), i=1, \ldots, k,
$$
where $\bar{w}=\sum_i v_i w_i$ is the average fitness in the population. Equation (4.2) in Box $4.1$ is the important special case of only two strategies, one of which is present at low frequency.
If the strategies $x_i$ can be treated as real-valued traits, it follows that
$$
\frac{d \bar{x}(t)}{d t}=\operatorname{Cov}(w \cdot(t), x \cdot(t)),
$$
where $\bar{x}=\sum_i v_i x_i$ is the population mean trait and $\operatorname{Cov}\left(w_{.}, x_{.}\right)=\sum_i v_i\left(w_i-\bar{w}\right)\left(x_i-\right.$ $\bar{x})$ is the population covariance of the trait $x_i$ with fitness $w_i$. This is a version of the celebrated Price equation (Frank, 1995). The derivation of the equations is left as Exercise $4.8$.

The replicator and Price equations have the advantage of a certain generality, in that they follow from a definition of fitness of a strategy as the per-capita rate of increase. They are thus helpful in giving an understanding of how selection operates. However, they do not in themselves solve the difficulties of a population dynamical analysis of a polymorphic population and, in the simple versions given here, they do not deal with issues of population structure and multilocus genotype-phenotype maps. Although opinions vary, one can say that the development of adaptive dynamics has been more strongly oriented towards handling such difficulties.

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Games Between Relatives

The study of invasion of rare mutant strategies into a resident population is a leading theme in this chapter. Our approach to games between relatives also develops this idea. For these games, a rare mutant strategy can have an appreciable chance of interacting with other mutant strategies, and need not interact only or predominantly with resident strategies. Relatedness can thus lead to positive assortment of strategies (see below), but games between relatives also include other situations. One example we have encountered is dispersal to reduce kin competition (Section 3.10). Another example is the interaction between parents and offspring about parental investment, where the players of the game are from different generations and can, depending on the precise circumstances, have partly diverging evolutionary interests (see below). The evolutionary analysis of parent-offspring conflicts was initiated by Trivers (1974) and has subsequently been given much attention.

In the original formulation of kin selection by Hamilton (1964), the concept of inclusive fitness was used to study interactions between relatives. In principle the concept has wide applicability (Gardner et al., 2011), but care is sometimes needed for a correct interpretation (Fromhage and Jennions, 2019). However, we will not make use of it here. Let us just note that a main idea of the inclusive fitness approach is to assign fitness effects to an ‘actor’, corresponding to the reproductive consequences of the action for the actor and the actor’s relatives. Alternatively, instead of such an actor-centred approach, one can sum up all reproductive effects for a focal ‘recipient’ individual, and this is referred to as the direct fitness approach (Taylor and Frank, 1996; Taylor et al., 2007). Furthermore, a very straightforward approach that is related to direct fitness is to simply compute invasion fitness of a rare mutant in a resident population. This can be thought of as a ‘gene-centred’ approach and we use it here.

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博弈论代考

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Replicator Dynamics

在博孪论中,通常使用复制方程作为分析的可能动力学基础(例如 Weibull,1995;Hofbauer 和 Sigmund, 1998;Broom 和 Rychtàr,2013) 。该等式处理单个大种群中固定数量的策略或遗传类型的动态。让 $n_i(t)$ 是使 用策略的个人数量 $x_i, i=1, \ldots, k$ ,和 $v_i(t)=n_i(t) / n(t)$ 的相对频率 $x_i$ ,在哪里 $t$ 是以代为单位的时间,并 且 $n(t)$ 是总人口规模。该方程来自适应度的定义 $w_i(t)$ 作为战略的人均增长率:
$$
w_i(t)=\frac{1}{n_i(t)} \frac{d n_i(t)}{d t} .
$$
请注意,通常这种适应度取决于当时的人口组成 $t$. 它与第 $2.1$ 节中描述的入侵适应度相关但不相同,因为它超出 了对稀有突变体入侵常住人口的研究。从我们得到的定义
$$
\frac{d v_i(t)}{d t}=v_i(t)\left(w_i(t)-\bar{w}(t)\right), i=1, \ldots, k,
$$
在哪里 $\bar{w}=\sum_i v_i w_i$ 是人群的平均适应度。方框中的方程 (4.2) $4.1$ 是只有两种策略的重要特例,其中一种以 低频出现。
如果策略 $x_i$ 可以被视为实值特征,因此
$$
\frac{d \bar{x}(t)}{d t}=\operatorname{Cov}(w \cdot(t), x \cdot(t))
$$
在哪里 $\bar{x}=\sum_i v_i x_i$ 是人口平均性状和 $\operatorname{Cov}\left(w_{.}, x_{.}\right)=\sum_i v_i\left(w_i-\bar{w}\right)\left(x_i-\bar{x}\right)$ 是性状的总体协方差 $x_i$ 有健 身 $w_i$. 这是著名的价格方程的一个版本 (Frank,1995) 。方程的推导保留为练习 $4.8$.
复制器和价格方程具有一定普遍性的优势,因为它们遵循将策略的适应度定义为人均增长率。因此,它们有助于 理解选择是如何运作的。然而,它们本身并没有解决多态种群的种群动态分析的困难,并且在这里给出的简单版 本中,它们不处理种群结构和多位点基因型-表型图的问题。尽管意见不一,但可以说适应性动力学的发展更倾向 于处理这些困难。

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Games Between Relatives

研究稀有突变策略侵入常住人口是本章的主要主题。我们对待亲戚之间游戏的方法也发展了这个想法。对于这些游戏,一种罕见的突变策略可以与其他突变策略交互的机会很大,并且不需要仅或主要与常驻策略交互。因此,相关性可以导致积极的策略组合(见下文),但亲属之间的博弈也包括其他情况。我们遇到的一个例子是通过分散来减少亲属竞争(第 3.10 节)。另一个例子是父母和后代之间关于父母投资的互动,其中游戏的参与者来自不同的世代,并且根据具体情况,可能具有部分不同的进化兴趣(见下文)。

在 Hamilton (1964) 最初的亲属选择公式中,包容性适应度的概念被用来研究亲属之间的相互作用。原则上,该概念具有广泛的适用性(Gardner 等人,2011 年),但有时需要注意正确解释(Fromhage 和 Jennions,2019 年)。但是,我们不会在这里使用它。让我们注意到,包容性适应度方法的一个主要思想是将适应度效果分配给“演员”,对应于演员和演员亲属的行动的生殖后果。或者,代替这种以行为者为中心的方法,可以总结一个焦点“接受者”个体的所有生殖效应,这被称为直接适应度方法(Taylor and Frank, 1996; Taylor et al., 2007) . 此外,与直接适应度相关的一种非常直接的方法是简单地计算常住人口中罕见突变体的入侵适应度。这可以被认为是一种“以基因为中心”的方法,我们在这里使用它。

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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。

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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 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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经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Two-Habitat Model

An asexual species occupies an environment that consists of two local habitats linked by dispersal. This species has discrete, non-overlapping generations with a generation time of 1 year. Individuals are characterized by a genetically determined trait $x$ where $0 \leq x \leq 1$. An individual with trait $x$ in habitat $i$ leaves $N g_i(x)$ offspring where $N$ is large. The functions $g_1$ and $g_2$ are illustrated in Fig. 4.6a. As can be seen, it is best to have a low trait value in habitat 1 and a high value in habitat 2. Each newborn individual either remains in its birth habitat (with probability $1-d$ ) or disperses to the other habitat (with probability $d$ ). Here $0<d<0.5$. Each habitat has $K$ territories, where $K$ is large. After the dispersal phase each of these territories is occupied by one of the individuals present, chosen at random from all individuals currently in the habitat. Those individuals left without territories die, while the $K$ that possess territories grow to maturity.

Note that for this example the per-capita growth rate of any resident population (i.e. the mean number of offspring obtaining a territory per resident parent) is 1 since the population is at constant size. Frequency dependence acts through competition for territories. For example, suppose the resident trait value is $x=0$ and consider the growth rate of a subpopulation comprising individuals with mutant trait value $x^{\prime}=1$ while the size of this subpopulation is small compared with the resident population. Since residents will leave more offspring in habitat 1 than in habitat 2 after the dispersal phase, there will be greater competition for territories in habitat 1 . However, since mutant individuals do better in habitat 2 mutants will tend to accumulate in habitat 2. They will then suffer less competition than the average competition experienced by residents and so will have a growth rate that is greater than 1 . The mutant strategy will thus invade the resident population.

The derivàtion of the preecise formula for invàsion fitnesss $\lambda\left(x^{\prime}, x\right) \equiv W\left(x^{\prime}, x\right)$ of a mutant $x^{\prime}$ in a resident $x$ population is deferred to Section 10.7. From this payoff function one can obtain the strength of selection. Figure 4.6b illustrates this function for two values of the dispersal probability $d$. As can be seen, for each of these dispersal probabilities the trait $x^*=0.5$ is the unique convergence stable point under adaptive dynamics.

Figure $4.7$ shows the pairwise invasibility plots for each of the dispersal probabilities considered in Fig. 4.6b. We can also infer the convergence stability of $x^*=0.5$ from this figure. To see this, note that when the resident trait $x$ is less than $0.5$, mutants with trait values just greater than $x$ can invade, so that $x$ will increase under adaptive dynamics. Similarly when $x>0.5$ mutants with trait values just less than $x$ can invade, so that the resident trait value will decrease. This reasoning applies to both of the cases $d=0.3$ and $d=0.2$. However, the two cases differ fundamentally. For dispersal probability $d=0.3$ (Fig. 4.7a), if the resident trait value is $x^=0.5$ then any mutant with a different trait value has lower fitness. Thus when the resident trait is $x^=0.5$, mutant fitness has a strict maximum at the resident trait value, so that $x^=0.5$ is an ESS as well as being convergence stable (and is hence a CSS). The evolutionary simulation in Fig. 4.8a illustrates convergence to this trait value. In contrast when $d=0.2$ (Fig. 4.7b), if the resident trait value is $x^=0.5$ then any mutant with a different trait value has higher fitness. In other words, mutant fitness is minimized at the resident trait value, so that evolution leads the population to a fitness minimum.
As the next section describes, once evolution takes a population to a fitness minimum there is then further evolution.

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Evolutionary Branching

Consider a population that evolves to a fitness minimum under adaptive dynamics. When the resident population is at or close to this minimum any mutant that arises has greater fitness than residents, so that there will be disruptive selection, leading to trait values having a bimodal distribution with peaks either side of the fitness minimum. This phenomenon is referred to as evolutionary branching.

Figure $4.8 \mathrm{~b}$ illustrates evolutionary branching for the case of two habitats linked by dispersal. In this model the population always evolves towards the trait value $x^=0.5$. This represents a generalist strategy because individuals with this trait value do reasonably well in both habitats. If the dispersal probability is sufficiently high (Fig. 4.8a) and this generalist strategy is the resident strategy, then all other strategies have lower invasion fitness, so that the strategy is an ESS and hence a CSS. In contrast, for low dispersal probability (Fig. 4.8b), once the population approaches $x^=0.5$ there is disruptive selection and the population evolves to be polymorphic. In this polymorphic population half the population members do very well in habitat 1 but badly in habitat 2 . These individuals are also mostly found in habitat 1 (not shown). The other population members are specialists for habitat 2 and are mostly found there. When there are more than two habitats, with different optima on each, further branching into habitat specialists can occur. Not surprisingly, the number of stable polymorphisms can never exceed the number of different habitat types (Geritz et al., 1998). In the model the population size on each habitat is regulated by limiting resources on that habitat (soft selection). Similar results on generalism versus specialism can be found in a number of models in which there is soft selection and limited dispersal (e.g. Brown and Pavlovic, 1992; Meszéna et al., 1997; Debarre and Gandon, 2010).

The standard adaptive dynamics framework assumes clonal inheritance; the phenotype is inherited. This is a major limitation when investigating evolutionary branching in a diploid sexually reproducing population. However, the framework can be extended to such populations. Kisdi and Geritz (1999) considered a two-habitat model with soft selection in which the phenotypic trait was determined by the two alleles at a single diploid locus. They again concluded that evolutionary branching could occur resulting in specialist phenotypes.

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|ECON3050

博弈论代考

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Two-Habitat Model

无性物种占据的环境由两个通过扩散连接的当地栖息地组成。该物种具有离散的、不重㔭的世代,世代时间为 1 年。个体的特征是遗传决定的特征 $x$ 在哪里 $0 \leq x \leq 1$. 一个有特点的人 $x$ 在栖息地 $i$ 树叶 $N g_i(x)$ 后代在哪里 $N$ 很 大。功能 $g_1$ 和 $g_2$ 如图 4.6a 所示。可以看出,最好在栖息地 1 中具有低特征值,在栖息地 2 中具有高值。每个新 生个体要么留在其出生栖息地 (有概率 $1-d)$ 或分散到其他栖息地 $($ 有概率 $d)$ 。这里 $0=0.5$ 是自适应动力学下的唯一收敛稳定点。 数字 $4.7$ 显示了图 4.6b 中考虑的每个分散概率的成对不可侵入图。我们还可以推断出收敛稳定性 $x^=0.5$ 从这个 数字。要看到这一点,请注意当 resident trait $x$ 小于 $0.5$, 性状值刚好大于的突变体 $x$ 可以入侵,所以 $x$ 将在自适应 动态下增加。同样当 $x>0.5$ 性状值小于 $x$ 可以入侵,从而使居民特质值降低。这个推理适用于这两种情况 $d=0.3$ 和 $d=0.2$. 然而,这两种情况有根本的不同。对于分散概率 $d=0.3$ (图 4.7a) ,如果居民特征值是 $x^{=} 0.5$ 那么任何具有不同特征值的突变体都具有较低的适应度。因此,当居民特征是 $x=0.5$, 突变体适应度在常驻 特征值处有一个严格的最大值,因此 $x=0.5$ 是 ESS 并且收敛稳定(因此是 CSS) 。图 4.8a 中的进化模拟说明了收 敛到这个特征值。相反,当 $d=0.2$ (图 4.7b) ,如果居民特征值是 $x=0.5$ 那么任何具有不同特征值的突变体都 具有更高的适应度。换句话说,突变适应度在常驻特征值处最小化,因此进化导致种群达到适应度最小值。 正如下一节所描述的,一旦进化使种群达到适应度最小值,那么就会有进一步的进化。

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Evolutionary Branching

考虑在自适应动力学下进化到适应度最小值的种群。当常住人口处于或接近这个最小值时,任何出现的突变体都比常住人口具有更大的适应度,因此将出现破坏性选择,导致性状值具有双峰分布,在适应度最小值的两侧都有峰值。这种现象被称为进化分支。

数字4.8 b说明了通过扩散联系在一起的两个栖息地的进化分支。在这个模型中,种群总是朝着特征值进化X=0.5. 这代表了一种通才策略,因为具有这种特征值的个体在两个栖息地都做得相当好。如果分散概率足够高(图 4.8a)并且这种通用策略是驻留策略,那么所有其他策略的入侵适应度都较低,因此该策略是 ESS,因此是 CSS。相反,对于低分散概率(图 4.8b),一旦种群接近X=0.5存在破坏性选择,种群进化为多态性。在这个多态种群中,一半的种群成员在栖息地 1 中表现很好,但在栖息地 2 中表现不佳。这些个体也主要在栖息地 1 中发现(未显示)。其他人口成员是栖息地 2 的专家,大部分都在那里。当有两个以上的栖息地,每个栖息地都有不同的最优值时,可能会进一步分支到栖息地专家。毫不奇怪,稳定多态性的数量永远不会超过不同栖息地类型的数量(Geritz 等,1998)。在模型中,每个栖息地的种群规模通过限制该栖息地的资源(软选择)来调节。类似的结果可以在许多模型中找到,其中存在软选择和有限的分散(例如 布朗和巴甫洛维奇,1992;梅泽纳等人,1997;Debarre 和 Gandon,2010 年)。

标准的自适应动态框架假设克隆继承;表型是遗传的。在研究二倍体有性繁殖种群的进化分支时,这是一个主要限制。但是,该框架可以扩展到此类人群。Kisdi 和 Geritz (1999) 考虑了一个软选择的双生境模型,其中表型性状由单个二倍体基因座上的两个等位基因决定。他们再次得出结论,可能会发生进化分支,从而导致专业表型。

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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。

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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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经济代写|博弈论代写Game Theory代考|ECON3503

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博弈论是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域,以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初,它针对的是两人的零和博弈,其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪,博弈论适用于广泛的行为关系;它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。

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经济代写|博弈论代写Game Theory代考|ECON3503

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Convergence Stability

Any resident trait value $x^$ that is an equilibrium point under adaptive dynamics must satisfy $D\left(x^\right)=0$. Such a trait value is referred to as an evolutionarily singular strategy (Metz et al., 1996; Geritz et al., 1998). But what would happen if an initial resident trait is close to such an $x^$ ? Would it then evolve towards $x^$ or evolve away from this value? To analyse this we consider the derivative of $D(x)$ at $x=x^$. Suppose that $D^{\prime}\left(x^\right)<0$. Then for $x$ close to $x^$ we have $D(x)>0$ for $x$ and $D(x)<0$ for $x>x^$. Thus by the conditions in (4.6) $x$ will increase for $x$ and decrease for $x>x^$. Thus, providing the resident trait $x$ is close to $x^$, it will move closer to $x^$, and will converge on $x^$. We therefore refer to the trait $x^$ as being convergence stable if $$ D^{\prime}\left(x^\right)<0 . $$ We might also refer to such an $x^*$ as an evolutionary attractor. Conversely, if $D^{\prime}\left(x^*\right)>0$, then any resident trait value close to (but not exactly equal to) $x^$ will evolve further away from $x^$. In this case we refer to $x^$ as an evolutionary repeller. Such a trait value cannot be reached by evolution. Figure $4.4$ illustrates these results. If $x^$ is a Nash equilibrium value of the trait, then $W\left(x^{\prime}, x^\right)$ has a maximum at $x^{\prime}=x^$. Thus if $x^$ lies in the interior of the range of possible trait values we must have $\frac{\partial W}{\partial x^{\prime}}\left(x^, x^\right)=0$; i.e. $D\left(x^\right)=0$. Thus $x^*$ is an equilibrium point under adaptive dynamics; i.e. it is an evolutionarily singular strategy. Since every ESS is also a Nash equilibrium, every internal ESS is also an evolutionarily singular strategy. The above analysis of the convergence stability of an ESS was originally developed by Eshel and Motro (1981) and Eshel (1983). Eshel and Motro (1981) refer to an ESS that is also convergence stable as a Continuously Stable Strategy (CSS). Some ESSs are also CSSs, others are not and are unattainable.

Figure $4.4$ shows the fitness derivative $D(x)$ at $x=0.5$ for each of the two formulations of the predator inspection game. In formulation I, $D(x)>0$ for $x<0.5$ and $D(x)<0$ for $x>0.5$, so that the trait $x=0.5$ is convergence stable and is hence a CSS. In contrast, in formulation II, $D(x)<0$ for $x<0.5$ and $D(x)>0$ for $x>0.5$, so that the trait $x=0.5$ is an evolutionary repeller and is unattainable. Figure $4.2$ illustrates why the two formulations result in the sign of $D(x)$ behaving differently. The two formulations differ in the dependence of the survival of the mutant on the mutant and resident distances travelled when these distances are similar. In formulation I an increase above $0.5$ in the distance travelled by the resident does not reduce the danger sufficiently for the mutant to also increase its distance by this much.

Eshel and Motro (1981) were the first to demonstrate that an ESS may not be convergence stable and so might not be attainable. In their model the trait under selection is the maximum risk that an individual should take in order to help kin. Since then unattainable ESSs have been demonstrated in a very wide variety of contexts. For example, Nowak (1990) shows that there can be an unattainable ESS in a variant of the repeated Prisoner’s Dilemma model.

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|The Slope of the Best Response Function and Convergence Stability

The condition $D^{\prime}\left(x^*\right)<0$ for convergence stability in eq $(4.8)$ can be translated into a condition on the second derivatives of the payoff function $W$ (Box 4.2). This condition can then be used to show that if the slope of the best response function is less than 1 at an ESS, then the ESS is also convergence stable and is hence a CSS. Conversely if the slope exceeds 1 the ESS is unattainable (Box 4.2). In the predator inspection game the slope of the best response function at the ESS is less than 1 in Formulation I and greater than 1 for Formulation II (Fig. 4.3), in agreement with our previous findings for these two cases. We can also apply this result to other examples in this book. For example in the model of pairwise contests where individuals know their own fighting ability (Section 3.11), we can infer that the two ESSs shown in Fig. 3.9b are also convergence stable and are hence CSSs.

A pairwise invasibility plot (PIP) (van Tienderen and de Jong, 1986; Matsuda, 1995) shows, for each possible resident strategy, the range of mutant strategies that can invade. PIPs are useful graphical representations from which one can often ascertain whether a Nash equilibrium $x^$ is also an ESS at a glance. Figure $4.5$ illustrates these plots for the two cases of the predator inspection game that we have analysed. In both cases it can be seen from the figure that when the resident strategy is $x^=0.5$ any mutant different from $x^$ has lower fitness. Thus $x^=0.5$ is the unique best response

to itself and is hence an ESS. PIPs are, however, not so useful in cases where some mutants have equal fitness to residents when the resident strategy is $x^*$. This is because the ESS criterion then relies on the second-order condition (ES2)(ii). PIPs also can be used to infer whether $x^$ is convergence stable. In Fig. $4.5$ a if the resident trait is initially less than $0.5$ then those mutants that can invade have trait values greater than the resident trait, so that the resident trait will tend to increase over time. Conversely if the resident trait is initially greater than $0.5$ it will tend to decrease over time. The trait value $x^=0.5$ is therefore convergence stable. In contrast, in Fig. $4.5 \mathrm{~b}$ if the resident trait is initially less than $0.5$ those mutants that can invade have trait values less than the resident trait, so that the resident trait value will tend to decrease over time. Similarly, if the resident trait is initially greater than $0.5$ it will tend to increase over time. The trait value $x^*=0.5$ is therefore an evolutionary repeller in this case.

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|ECON3503

博弈论代考

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Convergence Stability

任何居民特征值x^x^即自适应动力学下的平衡点必须满足D\左(x^\右)=0D\左(x^\右)=0. 这种特征值被称为进化奇异策略(Metz et al., 1996; Geritz et al., 1998)。但是,如果最初的居民特征接近这样的特征会发生什么? X^? 以后会不会朝着
我们也可以参考这样的 $x^$ 作为进化吸引子。相反,如果 $D^{\prime}\left(x^\right)>0$ ,然后任何接近 (但不完全等于) 的常驻特 征值 $\mathrm{x}^{\wedge}$ 将进一步远离 $\mathrm{x}^{\wedge}$. 在这种情况下,我们指[^作为进化的排斥者。进化无法达到这样的特征值。数字 4.4说 什均衡,每个内部 ESS 也是一个进化上的单一策略。ESS 收敛稳定性的上述分析最初是由 Eshel 和 Motro (1981) 和 Eshel (1983) 提出的。Eshel 和 Motro (1981) 将同时收敛稳定的 ESS 称为连续稳定策略 (CSS)。一些 ESS 也是 CSS,而另一些则不是而且是无法实现的。
数字 $4.4$ 显示适应度导数 $D(x)$ 在 $x=0.5$ 对于捕食者检查游戏的两种形式中的每一种。在配方 中, $D(x)>0$ 为了 $x<0.5$ 和 $D(x)<0$ 为了 $x>0.5$ ,所以特征 $x=0.5$ 收敛稳定,因此是 CSS。相反,在配方 II 中, $D(x)<0$ 为了 $x<0.5$ 和 $D(x)>0$ 为了 $x>0.5$ ,所以特征 $x=0.5$ 是进化的排斥者,是无法实现的。数字 $4.2$ 说明了为什么这两个公式会㝵致 $D(x)$ 表现不同。当这些距离相似时,这两种公式的不同之处在于突变体的生 存对突变体和居民距离的依赖性。在配方 1 中增加了以上 $0.5$ 在居民行进的距离内,并没有充分降低突变体的危 险,也无法将其距离增加这么多。

Eshel 和 Motro (1981) 是第一个证明 ESS 可能不是收敛稳定的,因此可能无法实现。在他们的模型中,被选择的 特征是个人为了帮助亲属而应该承担的最大风险。从那时起,无法实现的 ESS已在各种环境中得到证明。例如, Nowak (1990) 表明,在重复囚徍困境模型的变体中可能存在无法实现的 ESS。

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|The Slope of the Best Response Function and Convergence Stability

条件 $D^{\prime}\left(x^\right)<0$ 对于 eq 中的收敛稳定性 $(4.8)$ 可以转化为支付函数二阶导数的条件 $W$ (框 4.2)。然后可以使 用此条件来表明,如果最佳响应函数的斜率在 ESS 处小于 1,则 ESS 也是收敛稳定的,因此是 CSS。相反,如果 斜率超过 1,则无法实现 ESS (框 4.2) 。在捕食者检查游戏中,ESS 最佳响应函数的斜率在配方 | 中小于 1,在 配方 II 中大于 1 (图 4.3),这与我们之前对这两种情况的发现一致。我们也可以将此结果应用于本书中的其他示 例。例如,在个人知道自己的战斗能力的成对竞寒模型中(第 $3.11$ 节),我们可以推断出图 3.9b 中所示的两个 ESS 也是收敛稳定的,因此是 CSS。 成对入侵图 (PIP) (van Tienderen and de Jong,1986; Matsuda,1995) 显示了对于每个可能的驻留策略,可以入 侵的突变竺略的范围。PIP 是有用的图形表示,人们通常可以从中确定是否存在纳什均衡 $x^{\wedge}$ 也是一目了然的 ESS。数字4.5说明了我们分析的捕食者检查游戏的两个案例的这些图。两种情况都可以从图中看出,当驻留策略 为 $x^{=}=0.5$ 任何不同于 $\mathrm{x}^{\wedge}$ 身体素质较低。因此 $x^{=}=0.5$ 是唯一的最佳响应 对自己来说,因此是一个 个SS。然而,在一些突变体对居民具有同等适应性的情况下,当居民策略是 $x^$. 这是因为 ESS 标准依赖于二阶条件 (ES2)(ii)。PIP 也可用于推断是否 $\mathrm{x}^{\wedge}$ 收敛稳定。在图。4.5a 如果居民特征最初小于0.5那 么那些可以入侵的突变体的性状值大于常驻性状,因此常驻性状会随看时间的推移而增加。相反,如果居民特征 最初大于 $0.5$ 它会随着时间的推移而减少。特质值 $x^{=} 0.5$ 因此收敛稳定。相比之下,在图4.5 b如果居民特征最初 小于0.5那些可以入侵的突变体的性状值小于常驻性状,因此常驻性状值会随着时间的推移而降低。同样,如果居 民特征最初大于0.5它会随着时间的推移而增加。特质值 $x^*=0.5$ 因此在这种情况下是一个进化排后者。

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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。

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经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Bayesian updating with relative quality

The qualities, $q^{\prime}$ and $q$, of two randomly selected contestants are independent and normally distributed with mean $\mu_{q}$ and variance $\sigma_{q}^{2}$. The difference in quality, $h=q^{\prime}-q$ is normally distributed with mean 0 and variance $2 \sigma_{q}^{2}$. This is the prior distribution of quality difference before any observation. On obtaining the observation $\xi^{\prime}$ the $q^{\prime}$ contestant updates this prior to a posterior distribution using Bayes’ theorem. This theorem shows that the posterior density function for $h$ is proportional to the product
prior density of $h \times$ conditional density of $\xi^{\prime}$ given $h$.
From eq (3.22), the observation $\xi^{\prime}$ given $h$ is normally distributed with mean $h$ and variance $\sigma^{2}$. After some manipulation, using eq (3.24), one finds that the posterior distribution of $h$ given $\xi^{\prime}$ is normal with mean $\kappa \xi^{\prime}$ and variance $\kappa \sigma^{2}$, where $\kappa=2 \sigma_{q}^{2} /\left(2 \sigma_{q}^{2}+\sigma^{2}\right)$.

Now let $x$ be the resident threshold strategy of using action $\mathrm{A}$ if $\xi>x$. For a mutantresident pair with difference $h$, the probability that the resident individual uses $\mathrm{A}$ is then $p_{A}(h ; x)=\mathrm{P}(\epsilon>x+h)$. The payoffs for choosing action $\mathrm{A}$ and $\mathrm{S}$, given a true quality difference $h$ is then
$$
\begin{aligned}
&w_{A}(h ; x)=\left(1-p_{A}(h ; x)\right) V-p_{A}(h ; x) C e^{-h} \
&w_{S}(h ; x)=\left(1-p_{A}(h ; x)\right) \frac{V}{2}
\end{aligned}
$$
where we used eq (3.23) for the cost. The mutant individual of course does not know $h$. Instead, using the posterior distribution, the mutant payoffs for $\mathrm{A}$ and $\mathrm{S}$ given the observation $\xi^{\prime}$ are
$$
\begin{aligned}
&W_{A}\left(\xi^{\prime} ; x\right)=\int_{-\infty}^{\infty} w_{A}(h ; x) f\left(h \mid \xi^{\prime}\right) d h \
&W_{S}\left(\xi^{\prime} ; x\right)=\int_{-\infty}^{\infty} w_{S}(h ; x) f\left(h \mid \xi^{\prime}\right) d h
\end{aligned}
$$
where $f\left(h \mid \xi^{\prime}\right)$ is the posterior probability density function.

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Stability Concepts: Beyond Nash Equilibria

Gene frequencies in a population change over time as result of natural selection and random processes. So far we have not specified the details of these evolutionary dynamics. Nevertheless, in Chapter 1 we argued that if the dynamics have a stable endpoint, then at this endpoint no mutant strategy should outperform the resident strategy so that the resident strategy is a Nash equilibrium; i.e. condition (2.1) holds for invasion fitness $\lambda$, or equivalently condition (2.4) holds for a fitness proxy $W$. However, we have yet to deal with two central issues, which form the main focus of this chapter:

  • Stability against invasion by mutants. The Nash condition is necessary for stability but is it sufficient? For example, in the Hawk-Dove game with $V<C$, at the Nash equilibrium every mutant strategy does equally well as the resident. So can mutant numbers increase by random drift, changing the population composition? In considering conditions that are sufficient to ensure stability we will assume that mutants arise one at a time and their fate is determined before any other mutant arises. As we describe, this leads to the concept of an Evolutionarily Stable Strategy $(\mathrm{ESS})$
  • Dynamic stability and attainability. Even if a Nash equilibrium cannot be invaded by new mutants, if the initial population is not at the equilibrium, will the evolutionary process take the population to it? To consider this question we introduce the idca of convergence stability. As we describe, a strategy $x^{}$ is convergence stable if the resident strategy evolves to this strategy provided that the initial resident strategy is sufficiently close to $x^{}$. In other words, if the whole population is perturbed away from $x^{}$ then it will evolve back to $x^{}$.
经济代写|博弈论代写Game Theory代考|ECON2070

博弈论代考

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Bayesian updating with relative quality

素质, $q^{\prime}$ 和 $q$, 两个随机选择的参褰者是独立的且正态分布的均值 $\mu_{q}$ 和方差 $\sigma_{q}^{2}$. 品质的不同, $h=q^{\prime}-q$ 正态分布, 均值为 0 ,方差为 $2 \sigma_{q}^{2}$. 这是在任何观察之前质量差异的先验分布。在获得观察 $\xi^{\prime}$ 这 $q^{\prime}$ 参賽者使用贝叶斯定理在后验 分布之前对其进行更新。该定理表明,后验密度函数 $h$
与产品先验密度成正比 $h \times$ 条件密度 $\xi^{\prime}$ 给定 $h$.
从 eq (3.22),观察 $\xi^{\prime}$ 给定 $h$ 正态分布,均值 $h$ 和方差 $\sigma^{2}$. 经过一些操作,使用 eq (3.24),可以发现 $h$ 给定 $\xi^{\prime}$ 均值正常 $\kappa \xi^{\prime}$ 和方差 $\kappa \sigma^{2}$ , 在哪里 $\kappa=2 \sigma_{q}^{2} /\left(2 \sigma_{q}^{2}+\sigma^{2}\right)$.
现在让 $x$ 是使用动作的居民呵值策略 $\mathrm{A}$ 如果 $\xi>x$. 对于一个有差异的mutantresident对 $h$ ,居民个人使用的概率 $\mathrm{A}$ 那么是 $p_{A}(h ; x)=\mathrm{P}(\epsilon>x+h)$. 选择行动的回报 $\mathrm{A}$ 和S,给定一个真正的质量差异 $h$ 那么是
$$
w_{A}(h ; x)=\left(1-p_{A}(h ; x)\right) V-p_{A}(h ; x) C e^{-h} \quad w_{S}(h ; x)=\left(1-p_{A}(h ; x)\right) \frac{V}{2}
$$
我们使用 eq (3.23) 作为成本。变异个体当然不知道 $h$. 相反,使用后验分布,突变收益为 $\mathrm{A}$ 和 $\mathrm{S}$ 鉴于观察 $\xi^{\prime}$ 是
$$
W_{A}\left(\xi^{\prime} ; x\right)=\int_{-\infty}^{\infty} w_{A}(h ; x) f\left(h \mid \xi^{\prime}\right) d h \quad W_{S}\left(\xi^{\prime} ; x\right)=\int_{-\infty}^{\infty} w_{S}(h ; x) f\left(h \mid \xi^{\prime}\right) d h
$$
在哪里 $f\left(h \mid \xi^{\prime}\right)$ 是后验概率密度函数。

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Stability Concepts: Beyond Nash Equilibria

由于自然选择和随机过程,种群中的基因频率随时间而变化。到目前为止,我们还没有具体说明这些进化动力学的细节。然而,在第 1 章中,我们认为如果动态有一个稳定的端点,那么在这个端点上,没有突变策略应该优于驻留策略,因此驻留策略是纳什均衡;即条件(2.1)适用于入侵适应度l, 或等价的条件 (2.4) 对适应度代理成立在. 然而,我们还没有处理两个核心问题,它们构成了本章的主要焦点:

  • 抵抗突变体入侵的稳定性。纳什条件对于稳定性是必要的,但它是否充分?例如,在鹰鸽游戏中在<C,在纳什均衡下,每个突变策略都与常驻策略一样好。那么突变数量可以通过随机漂移增加,改变种群组成吗?在考虑足以确保稳定性的条件时,我们将假设突变体一次出现一个,并且它们的命运在任何其他突变体出现之前就已确定。正如我们所描述的,这导致了进化稳定策略的概念(和小号小号)
  • 动态稳定性和可达性。即使一个纳什均衡不能被新的突变体入侵,如果初始种群不处于平衡状态,进化过程是否会将种群带向它?为了考虑这个问题,我们引入了收敛稳定性的 idca。正如我们所描述的,一种策略X如果驻留策略演变为该策略,则收敛稳定,前提是初始驻留策略足够接近X. 换句话说,如果整个人口都被扰乱X然后它会进化回X.
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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

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|ECON3050

如果你也在 怎样代写博弈论Game Theory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。

博弈论是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域,以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初,它针对的是两人的零和博弈,其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪,博弈论适用于广泛的行为关系;它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写博弈论Game Theory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。我们的专家在代写博弈论Game Theory代写方面经验极为丰富,各种代写博弈论Game Theory相关的作业也就用不着说。

我们提供的博弈论Game Theory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
经济代写|博弈论代写Game Theory代考|ECON3050

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Environmental Sex Determination

In many species the sex of offspring is not determined by the offspring genotype but can depend on other circumstances of the mother or the developing offspring. In other words, sex determination is state dependent.

In many reptile species the sex of offspring is determined by the temperature at which the eggs develop. For example, in their study of sex determination in alligators, Ferguson and Joanen (1982) found that at hatching all offspring were female if the eggs developed at less than $30^{\circ} \mathrm{C}$ and all were male if eggs developed at greater than $34^{\circ} \mathrm{C}$. Ferguson and Joanen suggest possible adaptive reasons for this phenomenon, but it is, of course, not easy to perform controlled experiments to find out what would have happened if the offspring had developed as the other sex. However, through hormonal manipulation of eggs the differential effects of temperature on the sexes can be experimentally explored. Using this technique on Jacky dragon lizards, where normally females are produced at low and at high temperatures and a mixture of males and females at intermediate temperatures, Warner and Shine (2008) found that males from intermediate incubation temperatures had greater lifetime reproduction than those from either low or high temperatures, and there was a tendency towards an inverted pattern for females. This kind of explanation for temperature-dependent sex determination-that the sexes differ in how their growth, survival, or reproduction are influenced by temperature during development, was put forward by Charnov and Bull (1977). After much work, it has proven difficult to establish general empirical support for the hypothesis, and this research is ongoing (e.g., Pen et al., 2010; Schwanz et al., 2016).

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|A Model of Animal Conflict with Assessment

Individuals vary in some quality $q$, which we assume is normally distributed in the population with mean $\mu_{q}$ and standard deviation $\sigma_{q}$. We might, for instance, have the logarithm of body size as $q$, or some other aspect of fighting ability.

When a pair meet there are two stages. In the first stage, the contestants observe some measure $\xi$ of relative quality. For the interaction between contestants with qualities $q^{\prime}$ and $q$, the observation by the $q^{\prime}$ individual is
$$
\xi^{\prime}=q^{\prime}-q+\epsilon^{\prime},
$$
where $\epsilon^{\prime}$ is an error of observation, assumed to be normally distributed with mean 0 and standard deviation $\sigma$. Similarly, the observation by the quality $q$ individual is $\xi=q-q^{\prime}+\epsilon$. We assume that the errors $\epsilon^{\prime}$ and $\epsilon$ are independent.

In the second stage each performs one of two actions, $A$ and $S$, where $A$ is an aggressive display or actual fighting behaviour and $\mathrm{S}$ is a subordinate or submissive display. If both contestants use action $\mathrm{S}$, each has a $50 \%$ chance of obtaining a resource of value $V$ (or, alternatively, they share it). If one uses $\mathrm{A}$ and the other $\mathrm{S}$, the aggressive individual gets the resource. If both use $\mathrm{A}$, we assume that they are preoccupied with aggressive behaviour, and neither gets the resource (for instance, some other, unspecified agent gets the resource, or, if it is a potential mate, that the resource moves on). An AA interaction incurs a cost from exhaustion or injuries. The cost to the $q^{\prime}$ contestant is
$$
\operatorname{Cexp}\left(-q^{\prime}+q\right) .
$$
The observation in eq (3.22) is statistically related to this cost.

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博弈论代考

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Environmental Sex Determination

在许多物种中,后代的性别不是由后代基因型决定的,而是取决于母亲的其他情况或发育中的后代。换句话说,性别决定取决于状态。

在许多爬行动物物种中,后代的性别取决于卵子发育的温度。例如,在他们对短吻鳄性别决定的研究中,Ferguson 和 Joanen (1982) 发现,在孵化时,如果卵的发育时间低于30∘C如果卵子发育大于34∘C. Ferguson 和 Joanen 提出了这种现象可能的适应性原因,但当然,要进行对照实验来找出如果后代发展为异性会发生什么并不容易。然而,通过对鸡蛋的荷尔蒙操纵,可以通过实验探索温度对性别的不同影响。Warner 和 Shine(2008 年)在 Jacky 龙蜥身上使用这种技术,通常雌性在低温和高温下产生,雄性和雌性混合在中等温度下,Warner 和 Shine(2008)发现,中等孵化温度下的雄性比从无论是低温还是高温,女性都有倒置的趋势。Charnov和Bull(1977)提出了这种温度依赖性性别决定的解释——两性在发育过程中的生长、生存或繁殖受温度影响的方式不同。经过大量工作,事实证明很难为该假设建立一般的经验支持,并且这项研究正在进行中(例如,Pen 等人,2010;Schwanz 等人,2016)。

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|A Model of Animal Conflict with Assessment

个体在某些品质上有所不同 $q$, 我们假设它正态分布在具有均值的总体中 $\mu_{q}$ 和标准差 $\sigma_{q}$. 例如,我们可以将体型的对 数设为 $q$ ,或者其他方面的战斗能力。
当一对相遇有两个阶段。在第一阶段,参赛者观察一些措施 $\xi$ 相对质量。对于有素质的选手之间的互动 $q^{\prime}$ 和 $q$, 观察 $q^{\prime}$ 个人是
$$
\xi^{\prime}=q^{\prime}-q+\epsilon^{\prime}
$$
在哪里 $\epsilon^{\prime}$ 是观察误差,假设正态分布,均值为 0 ,标准差为 $\sigma$. 同样,通过质量观察 $q$ 个人是 $\xi=q-q^{\prime}+\epsilon$. 我们假 设错误 $\epsilon^{\prime}$ 和 $\epsilon$ 是独立的。
在第二阶段,每个人都执行两个动作之一, $A$ 和 $S$ ,在哪里 $A$ 是攻击性的展示或实际的战斗行为,并且 $\mathrm{S}$ 是从属或顺 从的显示。如果两个参赛者都使用动作 $\mathrm{S}$ ,每个都有一个 $50 \%$ 获得有价值资源的机会 $V$ (或者,他们共享它)。如 果一个使用 $\mathrm{A}$ 和另一个 $\mathrm{S}$ ,好斗的人获得资源。如果两者都使用 $\mathrm{A}$ ,我们假设他们全神贯注于攻击性行为,并且都没 有获得资源(例如,其他一些末指定的代理获得了资源,或者,如果它是潜在的伴侣,则资源继续前进)。AA 互动 会因筋疲力尽或受伤而产生成本。的成本 $q^{\prime}$ 他们对此提出异议
$$
\operatorname{Cexp}\left(-q^{\prime}+q\right)
$$
eq (3.22) 中的观察结果在统计上与此成本相关。

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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。

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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

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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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经济代写|博弈论代写Game Theory代考|ECON3503

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博弈论是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域,以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初,它针对的是两人的零和博弈,其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪,博弈论适用于广泛的行为关系;它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。

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经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Pairwise Contests Where Individuals

Consider the Hawk-Dove game, modified so that population members differ in their fighting ability. Ability lies between 0 and 1 and is set during development; irrespective of genotype the ability of each individual is drawn from a uniform distribution between 0 and 1, independently of other individuals. In a fight between an individual of ability $q^{\prime}$ and an opponent of ability $q$, the probability that the $q^{\prime}$ individual wins the fight is a function $\alpha\left(q^{\prime}, q\right)$ of these two abilities. We assume that the probability an individual wins a fight increases as the individual’s ability $q^{\prime}$ increases or the opponent’s ability $q$ decreases. In a contest each individual knows their own ability but not that of their opponent, so that the choice of action can depend on own ability. We seek a strategy (i.e. a rule for choosing whether to play Hawk or Dove as a function of own ability) that is evolutionarily stable. Note that since individuals following a strategy vary in ability, the payoff to a mutant strategy (for a given resident strategy) is an average over the payoffs obtained by these various mutant individuals (Box 3.2). Thus, if under a mutant strategy each individual maximizes their own expected payoff, then the payoff to the mutant strategy is maximized, and is hence a best response to the resident strategy-a principle of individual optimization.

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Alternative Male Mating Tactics For Pacific Salmon

In many species some males attempt to defend territories and attract females to their territories, while other males attempt to sneak matings with females that enter these territories. For example, in Coho salmon the larger ‘hook’ males defend territories while the smaller ‘jacks’ attempt to sneak matings.

At one extreme it might be that the reproductive tactics adopted are both genetically determined, for example they might be the result of alternative alleles at a single locus. If this is the case the two alternative reproductive strategies will have equal fitness at equilibrium.

At the other extreme, the tactic adopted might be conditional on some state variable such as body size. For example, in Coho salmon it appears that the tactic adopted may depend on size as a juvenile; larger individuals mature early as jacks while smaller individuals grow for longer and mature as the larger hooks. If the tactic is a result of such a conditional strategy, then as in the Hawk-Dove game where individuals know their own fighting ability, we would not expect each tactic to do equally well on average. In Coho salmon the suggestion is that the jacks, who have an early growth advantage, do better (Gross, 1996). For more on these ideas, see Gross (1996) and for a game theoretical analysis, see chapter 3 of Charnov (1993).

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|ECON3503

博弈论代考

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Pairwise Contests Where Individuals

考虑鹰鸽游戏,经过修改后,人口成员的战斗能力有所不同。能力介于 0 和 1 之间,在开发过程中设置;无论基因型如何,每个个体的能力都是从 0 到 1 之间的均匀分布中得出的,与其他个体无关。在一个有能力的人之间的斗争中q′和能力的对手q, 的概率q′个人赢得战斗是一种功能一个(q′,q)这两种能力。我们假设个人赢得战斗的概率随着个人能力的增加而增加q′增加或对手的能力q减少。在比赛中,每个人都知道自己的能力,但不知道对手的能力,因此行动的选择取决于自己的能力。我们寻求一种进化上稳定的策略(即根据自身能力选择玩鹰还是鸽的规则)。请注意,由于遵循策略的个体能力不同,突变策略的收益(对于给定的居民策略)是这些不同突变个体获得的收益的平均值(框 3.2)。因此,如果在突变策略下每个个体最大化他们自己的预期收益,那么突变策略的收益最大化,因此是对驻留策略的最佳响应——个体优化原则。

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Alternative Male Mating Tactics For Pacific Salmon

在许多物种中,一些雄性试图保卫领地并吸引雌性进入它们的领地,而另一些雄性则试图与进入这些领地的雌性偷偷交配。例如,在银鲑中,较大的“钩”雄性保卫领地,而较小的“杰克”试图偷偷交配。

在一个极端情况下,所采用的繁殖策略可能都是由基因决定的,例如它们可能是单个基因座上替代等位基因的结果。如果是这种情况,两种可供选择的繁殖策略在平衡时将具有相同的适应度。

在另一个极端,所采用的策略可能取决于某些状态变量,例如体型。例如,在银鲑中,所采用的策略似乎取决于幼鱼的体型;较大的个体像千斤顶一样早熟,而较小的个体则长得更长,并且像较大的钩子一样成熟。如果该策略是这种有条件策略的结果,那么就像在鹰鸽游戏中个人知道自己的战斗能力一样,我们不会期望每种策略平均表现都一样好。在银鲑中,建议是具有早期生长优势的千斤顶做得更好(Gross,1996)。有关这些想法的更多信息,请参见 Gross (1996),有关博弈论分析,请参见 Charnov (1993) 的第 3 章。

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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。

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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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经济代写|博弈论代写Game Theory代考|ECON40010

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博弈论是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域,以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初,它针对的是两人的零和博弈,其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪,博弈论适用于广泛的行为关系;它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。

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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
经济代写|博弈论代写Game Theory代考|ECON40010

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Approach in This Book

Here we give an overview of major issues that we deal with in this book, indicating where in the book they occur. The central concepts of biological game theory, such as invasion fitness, the Nash equilibrium, and the phenotypic gambit are expanded on in Chapter 2. That chapter also deals with fitness proxies and the problem of embedding a game that occupies a small part of the life of an organism into a wholelife perspective, a topic we return to in Chapter $9 .$

A variety of game-theoretic models dealing with a range of phenomena have previously been developed. In Chapter 3 we present many of what have become the standard models. Some of these standard models deal with cooperation and the contribution to a common good, including parental care. We also introduce the simplest model of animal conflict over a resource: the Hawk-Dove game. Many animals signal to others, and we present a simple model showing that signals can evolve from cues, later returning to the question of why signals should be honest in Section 7.4. We also present the standard model of sex allocation, a topic we later return to in Section 10.4. Most of these simple models assume that all individuals are the same, so that if they take different actions this is because their choice has a random component. In reality it is likely that individuals differ in aspects of their state such as size or fighting ability, and different behaviours are a result of these difference. At the end of Chapter 3 we illustrate how such state-dependent decision making can be incorporated into models. The effects of state differences are harder to analyse when the state of offspring is affected by the state and action(s) of their parent(s). We defer the description of some standard models that have these features until Chapter 10 , where we outline the theory necded to analysc inter-gencrational cffects. Wc apply this theory to the problem of sex allocation when offspring tend to inherit the quality of their mother (Trivers and Willard theory) and to the case where female preference for a male ornament (such as tail length) and the ornament co-evolve (the Fisher process).

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Challenges

The approach taken in the standard game-theoretic models often rests on idealized assumptions. This is important and helpful in providing easily understandable and clcar predictions, but biologists might rcly on modcls without carcful cxamination of the consequences of the assumptions and limitations of the models. We believe the ideas used in the field need to be re-evaluated and updated. In particular, game theory needs to be richer, and much of the remainder of the book is concerned with ways in which we believe it should be enriched. Here we outline some of these ways.

Co-evolution. There is a tendency to consider the evolution of a single trait keeping other traits fixed. It is often the case, however, that another trait strongly interacts with the focal trait (Chapter 6). Co-evolution of the two traits can for instance bring about disruptive selection causing two morphs to coexist or giving rise to two evolutionarily stable outcomes. These insights might not be gained if the traits are considered singly. Variation. There is usually considerable variation in natural populations. Many existing game-theoretical models ignore this and assume all individuals in a given role are the same. However, variation affects the degree to which individuals should be choosy over who they interact with and the value of expending effort observing others. Variation thus leads to co-evolution of the focal trait with either choosiness or social sensitivity. These issues are crucial for effects of reputation and the functioning of biological markets (Chapter 7). Variation is also crucial for phenomena such as signalling. We believe that models need to be explicit about the type and amount of variation present, and to explore the consequences.

Process. In many game-theoretical models of the interaction of two individuals each chooses its action without knowledge of the choice of their partner. Furthermore, neither alters its choice once the action of its partner has been revealed (a simultaneous or one-shot game). In reality most interactions involve individuals responding to each other. The final outcome of the interaction can then be thought of as resulting from some interaction process. The outcome can depend strongly on the nature of this process (Chapter 8). Since partners vary, the interaction often involves gaining information about the abilities and intentions of other individuals, emphasizing the importance of variation and learning (Chapters 5 and 8).

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博弈论代考

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Approach in This Book

在这里,我们概述了我们在本书中处理的主要问题,并指出它们在书中出现的位置。生物博弈论的核心概念,例如入侵适应度、纳什均衡和表型策略在第 2 章中进行了扩展。该章还涉及适应度代理和嵌入占生活一小部分的博弈问题将有机体转化为整个生命的视角,这是我们在第 1 章回到的主题9.

以前已经开发了处理一系列现象的各种博弈论模型。在第 3 章中,我们介绍了许多已成为标准模型的模型。其中一些标准模型涉及合作和对共同利益的贡献,包括父母照顾。我们还介绍了动物争夺资源的最简单模型:鹰鸽博弈。许多动物向其他动物发出信号,我们提出了一个简单的模型,表明信号可以从线索演变而来,稍后在第 7.4 节中回到为什么信号应该是诚实的问题。我们还介绍了性别分配的标准模型,稍后我们将在 10.4 节中讨论这个主题。这些简单模型中的大多数假设所有个体都是相同的,因此如果他们采取不同的行动,这是因为他们的选择具有随机成分。实际上,个体的体型或战斗能力等状态可能存在差异,而不同的行为是这些差异的结果。在第 3 章的最后,我们说明了如何将这种依赖于状态的决策纳入模型中。当后代的状态受到其父母的状态和行为的影响时,状态差异的影响更难分析。我们将一些具有这些特征的标准模型的描述推迟到第 10 章,在那里我们概述了分析代际影响所需的理论。

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Challenges

标准博弈论模型中采用的方法通常基于理想化的假设。这对于提供易于理解和明确的预测非常重要且有帮助,但生物学家可能会在不仔细检查模型的假设和限制的后果的情况下依赖模型。我们认为该领域使用的想法需要重新评估和更新。尤其是博弈论需要更加丰富,本书其余部分的大部分内容都与我们认为应该丰富博弈论的方式有关。在这里,我们概述了其中一些方法。

共同进化。有一种趋势是考虑单一性状的进化,保持其他性状不变。然而,通常情况下,另一个特征与焦点特征强烈相互作用(第 6 章)。例如,这两种特征的共同进化可以带来破坏性选择,导致两种变体共存或产生两种进化上稳定的结果。如果单独考虑这些特征,可能无法获得这些见解。变化。自然种群通常存在相当大的差异。许多现有的博弈论模型忽略了这一点,并假设给定角色的所有个人都是相同的。然而,差异会影响个人应该选择与谁互动的程度,以及花费精力观察他人的价值。因此,变异导致焦点特征与挑剔或社会敏感性的共同进化。这些问题对于声誉的影响和生物市场的运作至关重要(第 7 章)。变化对于信号等现象也至关重要。我们认为模型需要明确说明存在的变化的类型和数量,并探索其后果。

过程。在许多关于两个人互动的博弈论模型中,每个人都在不知道他们的伴侣选择的情况下选择自己的行动。此外,一旦其伙伴的行动被揭示(同时或单发游戏),双方都不会改变其选择。实际上,大多数互动都涉及个人相互回应。交互的最终结果可以被认为是一些交互过程的结果。结果很大程度上取决于这个过程的性质(第 8 章)。由于合作伙伴各不相同,互动通常涉及获取有关其他人的能力和意图的信息,强调变化和学习的重要性(第 5 章和第 8 章)。

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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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