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微观经济学是研究稀缺性及其对资源的使用、商品和服务的生产、生产和福利的长期增长的影响，以及对社会至关重要的其他大量复杂问题的研究。

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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
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• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Laws and Regularities

Civil engineers, project managers, and economists have quite different views because of their professional backgrounds. Civil engineering students endeavor to understand the world of objects. One of the most important fields they encounter is Newtonian mechanics. Here, Newton’s laws of motion reign supreme assigning absolute values to mass, distance, and time. These laws of motion serve civil engineers well to design complex structures even 350 years after their publication in 1687 (Figure 1.3).

Newton’s thoughts became paradigmatic in defining the term natural law. However, this does not allow us today to think of natural laws as universally applicable. Neither relativity theory nor quantum mechanics are compatible with Newton’s laws. Each theory has its domain; civil engineers work with large bodies at rest and for such problems Newton provides the tools.

Newton’s laws and physics are more generally of fundamental importance in philosophy of science. Here, we find two ways of discovering knowledge, by deduction and induction. There exists an asymmetry between the two. An inductive approach is characterized by observation of data and a subsequent summation into a more general statement. These statements take the form of a universal proposition such as the famous “all swans are white”. A single observation of a black swan gives us irrefutable proof that the universal proposition is wrong. This leads to the principle of falsification (Popper 2002, first published in 1935). As it is not possible to give proof by induction, we must work with hypotheses and their falsification (deductive approach). If hypotheses such as Newton’s laws withstand all serious attempts of falsification, then the hypotheses can be understood as corroborated. After more than 350 years, Newton’s laws are well corroborated within its domain, but we have also learned that they are not universally valid. By falsification, we can never gain absolute knowledge, we are rather edging closer by increasing the verisimilitude (closeness to knowledge). The basic understanding is then that all knowledge is conjectural and hypothetical.

In sum, we do not know a single universally applicable law; assuming their existence is a leap of faith. This shall not discredit a metaphysical discussion of the problem, where we face the validity of arguments. Following this path would lead us deep into ontology, philosophy of the mind, and epistemology. I will not follow that path here.

I would like to describe instead the scientific status of economics. If we accept that laws are based on regularities, then the question of their character arises. Two basic possibilities are imaginable: (i) law of causality and (ii) principle of causality. I can leave open the question of how to understand causality because it does not impact the argument. Typical answers are that nature is organized in the way of causality, that it is a human habit of interpreting the world (Hume), or that it is a way of human thinking (Kant). The idea of verisimilitude opposes the belief that we can understand the causal organization of nature, even if it should exist. Whether it is habitual or cognitive matters little if we take an instrumental view of causality.

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Focus and Goals

Mainstream and construction economics concentrate on the efficiency of production. Here, the allocation of goods is important. There is nothing wrong with this concentration as long as we keep in mind that life also has other aspects. An aspect that finds less interest in microeconomics is equity, the distribution of income (Piketty 2013). Sen (1999) stresses personal freedom as a framework to evaluate economic outcomes and not only growth of the gross domestic product, a materialistic stance. He uses five types of freedom for his analysis: (i) political freedom, (ii) economic advantages, (iii) social chances, (iv) transparency, and (v) security. This provides a different focus on equity. If you are interested, you are encouraged to discover the arguments, but this cannot be goal of construction microeconomics.

Economics and especially microeconomics study market efficiency and thus provide specific answers to such questions. Civil engineering also has a focus by specialising in safe and user-friendly design and construction for the built environment. However, I would assert that the reach of economics is more encompassing than that of civil engineering. We need only to think of women and their rights 150 years ago. Their economic freedom was very limited – they were not free to sign contracts. Changes since then have affected not only the economic but also the political and social standing of women. These spheres are interconnected and progress in one entails development in the others. The social acceptance of women engaging in work outside home (Rosie the Riveter) required the right to enter into contracts and the income provided for economic independence. Work requires education, and this is, in turn, a very strong determinant in reducing population growth (Sen 1999). Overpopulation leads to contamination (e.g. $\mathrm{CO}_2$ emissions) of our environment beyond its capacity: Economics are vital. I would follow the thoughts of Stigler (portrait below) that economics touches us all more directly than construction. You may also think of Bill Clinton’s successful campaign slogan in 1992, “It’s the economy, stupidP”

Microeconomics uses mostly neoclassical concepts, while Keynesian economics are influential in macroeconomics. For the travel from microeconomics to construction microeconomics, I will rely on the broad shoulders of many classical and neoclassical economists. You will encounter some of them in the portraits interspersed throughout the book. In recent times, others have widened the neoclassical perspective, namely:

• Coase, North, Williamson (institutional economics)
• Simon, Kahneman, Shiller, Thaler (behavioral economics)
• Tirole, Roth, Shapley (game theory)
• Nash, Milgrom, Wilson (auction theory)
• Akerlof, Spence, Stiglitz (economics of information)

微观经济学代考

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Laws and Regularities

土木工程师、项目经理和经济学家由于专业背景不同，观点也大相径庭。土木工程专业的学生努力理解物体的世界。他们遇到的最重要的领域之一是牛顿力学。在这里，牛顿运动定律至高无上，为质量、距离和时间分配绝对值。即使在 1687 年出版 350 年后，这些运动定律仍能很好地帮助土木工程师设计复杂的结构（图 1.3）。

牛顿的思想成为定义自然法这个术语的典范。然而，这不允许我们今天认为自然法则是普遍适用的。相对论和量子力学都不符合牛顿定律。每种理论都有其领域；土木工程师与静止的大型物体一起工作，牛顿为此类问题提供了工具。

牛顿定律和物理学在科学哲学中具有更普遍的基础重要性。在这里，我们发现了两种发现知识的方法，即演绎法和归纳法。两者之间存在不对称性。归纳法的特点是观察数据并随后总结成更一般的陈述。这些陈述采用普遍命题的形式，例如著名的“所有天鹅都是白色的”。一次对黑天鹅的观察就为我们提供了无可辩驳的证据，证明普遍命题是错误的。这引出了证伪原则（Popper 2002，首次发表于 1935 年）。由于不可能通过归纳法给出证明，我们必须使用假设及其证伪（演绎法）。如果像牛顿定律这样的假设经得起所有严肃的证伪尝试，那么假设可以被理解为得到证实。350 多年后，牛顿定律在其领域内得到了很好的证实，但我们也了解到它们并非普遍有效。通过证伪，我们永远无法获得绝对知识，而是通过增加真实性（接近知识）来更接近。基本的理解是所有知识都是推测和假设的。

总之，我们不知道一个普遍适用的法律；假设它们的存在是一种信仰的飞跃。这不应使我们面临论证有效性的问题的形而上学讨论不可信。遵循这条道路将带领我们深入本体论、心灵哲学和认识论。我不会在这里走那条路。

我想描述一下经济学的科学地位。如果我们承认法律是基于规律性的，那么它们的性质问题就会出现。可以想象两种基本的可能性：（i）因果关系法则和（ii）因果关系原则。我可以保留如何理解因果关系的问题，因为它不会影响论点。典型的答案是，自然是以因果关系的方式组织起来的，它是人类解释世界的习惯（休谟），或者它是人类的一种思维方式（康德）。逼真的想法反对我们可以理解自然的因果组织的信念，即使它应该存在。如果我们对因果关系采取工具性观点，那么无论是习惯还是认知都无关紧要。

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Focus and Goals

主流和建筑经济学关注生产效率。在这里，货物的分配很重要。只要我们牢记生活还有其他方面，这种专注就没有错。对微观经济学不太感兴趣的一个方面是公平，即收入分配（Piketty 2013）。Sen (1999) 强调个人自由是评估经济成果的框架，而不仅仅是国内生产总值的增长，这是一种唯物主义的立场。他使用五种类型的自由进行分析：(i) 政治自由，(ii) 经济优势，(iii) 社会机会，(iv) 透明度，和 (v) 安全。这提供了对公平的不同关注。如果你有兴趣，鼓励你去发现论据，但这不是建筑微观经济学的目标。

经济学，尤其是微观经济学研究市场效率，从而为此类问题提供具体答案。土木工程也有一个重点，专门为建筑环境进行安全和用户友好的设计和施工。但是，我要断言，经济学的范围比土木工程的范围更广。我们只需想想 150 年前的妇女及其权利。他们的经济自由非常有限——他们不能自由签订合同。自那时以来的变化不仅影响了妇女的经济地位，而且还影响了妇女的政治和社会地位。这些领域相互关联，一个领域的进步必然导致其他领域的发展。从事外出工作的妇女（铆工罗西）的社会接受度需要签订合同的权利和为经济独立提供的收入。工作需要教育，而这又是减少人口增长的一个非常强大的决定因素（Sen 1999）。人口过剩导致污染（例如C欧2排放）超出我们环境的能力：经济是至关重要的。我会遵循斯蒂格勒（下图）的想法，即经济学比建筑更直接地触及我们所有人。你可能还会想起比尔·克林顿 (Bill Clinton) 1992 年成功的竞选口号，“It’s the economy, stupidP”

微观经济学主要使用新古典主义概念，而凯恩斯主义经济学对宏观经济学有影响。从微观经济学到建筑微观经济学的旅程，我将依靠许多古典和新古典经济学家的宽阔肩膀。您会在书中穿插的肖像中遇到其中一些人。最近，其他人拓宽了新古典主义的视角，即：

• Coase, North, Williamson（制度经济学）
• Simon、Kahneman、Shiller、Thaler（行为经济学）
• 梯若尔、罗斯、沙普利（博弈论）
• Nash、Milgrom、Wilson（拍卖理论）
• Akerlof、Spence、Stiglitz（信息经济学）

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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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微观经济学是研究稀缺性及其对资源的使用、商品和服务的生产、生产和福利的长期增长的影响，以及对社会至关重要的其他大量复杂问题的研究。

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• 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
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• Foundations of Data Science 数据科学基础

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Criteria for classification of consumer goods

• simple demand price elasticities:
  $E_{i i}\left(p_1, p_2, I\right)>0, \quad i=1,2$-Giffen goods or Veblen goods, ${ }^{28}$ (an increase in the price of a given good results in an increase in the demand for this good).
  $E_{i i}\left(p_1, p_2, I\right)<0, \quad i=1,2$-ordinary goods, (an increase in the price of a given good results in a decrease in the demand for this good).
• cross price elasticities of demand:
  $E_{i j}\left(p_1, p_2, I\right)>0, \quad i, j=1,2, i \neq j$ 一substitute goods, (an increase in the price of $j$-th commodity results in an increase in the demand for $i$-th good),
  $E_{i j}\left(p_1, p_2, I\right)=0, \quad i, j=1,2, i \neq j$-independent goods, (an increase in the price of $j$-th good does not affect the demand for $i$-th good),
  $E_{i j}\left(p_1, p_2, I\right)<0, \quad i, j=1,2, \quad i \neq j$-complementary goods, (an increase in the price of $j$-th good results in a decrease in the demand for $i$-th good).
• income elasticity of demand
  $E_i\left(p_1, p_2, I\right)>0, \quad i=1,2$-normal goods, (an increase in a consumer’s income results in an increase in the demand for $i$-th good).
  $E_i\left(p_1, p_2, I\right)<0, \quad i=1$, 2-inferior goods, (an increase in a consumer’s income results in a decrease in the demand for $i$-th good). ${ }^{29}$

Note 2.26 If an increase in the price of an inferior good results in an increase in the demand for this good, then it is called a Giffen good. On the other hand, when an increase in the price of a normal good results in an increase in the demand for this good, then it is called a Veblen good.
Note 2.27 Let us notice that:
(2.122) $\quad E_{i j}\left(p_1, p_2, I\right)=P_{i j}\left(p_1, p_2, I\right) \frac{p_j}{\varphi_i\left(p_1, p_2, I\right)}, \quad i, j=1,2$,
(2.123) $\quad E_i\left(p_1, p_2, I\right)=P_i\left(p_1, p_2, I\right) \frac{I}{\varphi_i\left(p_1, p_2, I\right)}, \quad i=1,2$.
The price and income elasticities of demand have the same sign as the marginal demand for $i$-th good with respect to prices of goods or with respect to a consumer’s income because prices and the demand for consumer goods are positive.

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Dynamic Approach

Let us introduce a notation $t$ of the time. In a discrete version of a dynamic consumers problem the time changes in jumps, that is we consider the values of the analysed functions in subsequent periods $t=0,1,2, \ldots, T$, where $T$ means a time horizon. For example, assuming we treat periods as months, when $T=30$, this means the time horizon of $2.5$ years. In a continuous version of a dynamic consumer’s problem the time $t \in[0 ; T]$ changes continuously, that is we consider the values of the analysed functions at any moment of the considered time horizon. As in the static approach, we assume that we are interested in bundles composed of two consumer goods ${ }^{30}$ :
$\mathbf{p}(t)=\left(p_1(t), p_2(t)\right) \geq 0$ — a vector of time-varying prices of goods,
$I(t) \geq 0$-a consumer’s income changing over time,
$\mathbf{x}(t)=\left(x_1(t), x_2(t)\right) \geq 0$-a bundle of goods that a consumer is willing to purchase at period/moment $t$ at prices $\mathbf{p}(t)$.

When choosing a bundle $\mathbf{x}(t)$ the consumer takes into account her/his preferences towards bundles of goods, described by a utility function $u(\mathbf{x}(t))$. Over time, it is not the consumer’s preferences that change, but only the bundle of goods that the consumer is willing to buy. This change occurs due to changes over time in the prices of goods and in the consumer’s income.
The consumption utility maximization problem has a form:
$$
u(\mathbf{x}(t)) \mapsto \max
$$
$$
p_1(t) x_1(t)+p_2(t) x_2(t) \leq I(t)
$$
$$
\mathbf{x}(t) \geq \mathbf{0} .
$$

If we assume that an insatiability phenomenon occurs (utility functions are increasing in quantities of goods in a consumption bundle), then as a budget constraint, instead of the inequality of the budget set, we can use the budget line equation:
$$
p_1(t) x_1(t)+p_2(t) x_2(t)=I(t) .
$$

微观经济学代考

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Criteria for classification of consumer goods

• 简单的需求价格弹性:
  $E_{i i}\left(p_1, p_2, I\right)>0, \quad i=1,2$ – 吉芬商品或凡勃伦商品，
  28 (给定商品价格的上涨导致对该商品 的需求增加）。
  $E_{i i}\left(p_1, p_2, I\right)<0, \quad i=1,2$-普通商品，（给定商品价格的上涨导致对该商品的需求减少)。
• 需求的交叉价格弹性:
  $E_{i j}\left(p_1, p_2, I\right)>0, \quad i, j=1,2, i \neq j$ 一替代品，（价格上涨 $j$-th商品导致需求增加 $i$-好)，
  $E_{i j}\left(p_1, p_2, I\right)=0, \quad i, j=1,2, i \neq j$ – 独立商品，（价格上涨 $j$-th 商品不影响需求 $i$ – 好)，
  $E_{i j}\left(p_1, p_2, I\right)<0, \quad i, j=1,2, \quad i \neq j$ – 互补品，（价格上涨 $j$ – 良好的结果导致对需求的减 少 $i$-很好)。
• 需求收入弹性
  $E_i\left(p_1, p_2, I\right)>0, \quad i=1,2$ – 正常商品，（消费者收入的增加导致对商品的需求增加 $i$-很 好)。
  $E_i\left(p_1, p_2, I\right)<0, \quad i=1$ ，2-劣质品，(消费者收入的增加导致对 $i$-很好)。 ${ }^{29}$
  注释 $2.26$ 如果劣质商品价格上涨导致对该商品的需求增加，则它被称为吉芬商品。另一方面，当一种正 常商品的价格上涨导致对该商品的需求增加时，它被称为凡勃伦商品。
  注释 $2.27$ 让我们注意到:
  (2.122) $\quad E_{i j}\left(p_1, p_2, I\right)=P_{i j}\left(p_1, p_2, I\right) \frac{p_j}{\varphi_i\left(p_1, p_2, I\right)}, \quad i, j=1,2$ ，
  (2.123) $\quad E_i\left(p_1, p_2, I\right)=P_i\left(p_1, p_2, I\right) \frac{I}{\varphi_i\left(p_1, p_2, I\right)}, \quad i=1,2$.
  需求的价格弹性和收入弹性与边际需求的符号相同 $i$ – 与商品价格或消费者收入相关的商品，因为价格和对 消费品的需求是正的。

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Dynamic Approach

让我们引入一个符号 $t$ 的时间。在动态消费者问题的离散版本中，时间在跳跃中变化，即我们考虑后续期 间分析函数的值 $t=0,1,2, \ldots, T$ ，在哪里 $T$ 表示时间范围。例如，假设我们将期间视为月份，当 $T=30$ ，这意味着时间范围 $2.5$ 年。在动态消费者问题的连续版本中 $t \in[0 ; T]$ 不断变化，也就是说， 我们在所考虑的时间范围内的任何时刻考虑分析函数的值。与静态方法一样，我们假设我们对由两种消费 品组成的捆绑包感兴趣 30 :
$\mathbf{p}(t)=\left(p_1(t), p_2(t)\right) \geq 0$ – 随时间变化的商品价格向量，
$I(t) \geq 0$-消费者的收入随时间变化，
$\mathbf{x}(t)=\left(x_1(t), x_2(t)\right) \geq 0$ – 消费者愿意在一段时间/时刻购买的一览子商品 $t$ 按价格 $\mathbf{p}(t)$.
选择捆绑包时 $\mathbf{x}(t)$ 消费者考虑她/他对商品组合的偏好，用效用函数描述 $u(\mathbf{x}(t))$. 随着时间的推移，改变 的不是消费者的偏好，而是消费者愿意购买的商品组合。这种变化是由于商品价格和消费者收入随时间的 变化而发生的。
消费效用最大化问题有一个形式:
$$
\begin{gathered}
p_1(t) x_1(t)+p_2(t) x_2(t) \leq I(t) \
\mathbf{x}(t) \geq \mathbf{0}
\end{gathered}
$$
如果我们假设发生了无法满足的现象（效用函数在消费束中的商品数量增加），那么作为预算约束，我们 可以用预算线方程代替预算集的不等式:
$$
p_1(t) x_1(t)+p_2(t) x_2(t)=I(t)
$$

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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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PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
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如果你也在 怎样代写微观经济学Microeconomics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。

微观经济学是研究稀缺性及其对资源的使用、商品和服务的生产、生产和福利的长期增长的影响，以及对社会至关重要的其他大量复杂问题的研究。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写微观经济学Microeconomics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。我们的专家在代写微观经济学Microeconomics代写方面经验极为丰富，各种代写微观经济学Microeconomics相关的作业也就用不着说。

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经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Substitute, Independent and Complementary Goods

The substitutability concerns only these consumption bundles $\mathbf{x}=\left(x_1, x_2\right) \in \mathbb{R}_{+}^2$ whose utility is the same.

Any two goods are called substitute goods (substitutes) if in order to keep some given level of utility of a consumption bundle $\mathbf{x} \in \mathbb{R}_{+}^2$ when quantity of one of the goods is reduced (raised) one needs to compensate this change by appropriate increase (decrease) in quantity of the other good in a consumption bundle $\mathbf{x}$.

If in order to keep some given level of utility of a consumption bundle $\mathbf{x} \in \mathbb{R}_{+}^2$ when quantity of one of the goods is reduced (raised) one does need to compensate for this change by any increase (decrease) in quantity of the other good in a consumption bundle $\mathbf{x}$, then such two consumer goods are called independent goods.

Any two goods are called complementary goods (complements) if in order to change the utility of a given consumption bundle $\mathbf{x} \in \mathbb{R}_{+}^2$ one needs to simultaneously raise or reduce quantities of both goods in the bundle.

Note 2.11 When classifying consumption bundles in substitutes or independent goods one takes into account only these goods which are considered in bundles with the same utility level (bundles indifferent to each other).

Note 2.12 To state if any two goods in a consumption bundle $\mathbf{x}=\left(x_1, x_2\right) \in \mathbb{R}{+}^2$ are complements to each other one needs to determine whether an increase (decrease) in the utility of this bundle requires a simultaneous raise (reduction) in quantities of both goods. If there is no such need then the goods are called not complementary. Let us define measures of the substitutability of consumer goods. For this purpose let us assume that we are given: (1) a differentiable utility function $u: \mathbb{R}{+}^2 \rightarrow \mathbb{R}$,

(2) an indifference curve – a set
$$
G(u)=\left{\mathbf{x} \in \mathbb{R}_{+}^2 \mid u(\mathbf{x})=u=\text { const. }>0\right} .
$$
of all bundles with the same reference utility $u=$ const. $>0$.

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Marshallian Demand Function

Let us consider a market for two consumer goods where:
$i=1,2$ – consumer goods (products and services),
$X=\mathbb{R}{+}^2-$ a goods space, $\mathbf{p}=\left(p_1, p_2\right) \in \mathbb{R}{+}^2$-a vector of prices of consumer goods,
$\mathbf{x}=\left(x_1, x_2\right) \in B \subset \mathbb{R}{+}^2-$ a bundle of goods that the consumer wants to purchase (a consumption bundle), $B=\left{\mathbf{x}=\left(x_1, x_2\right) \in \mathbb{R}{+}^2 \mid x_1 \leq b_1, x_2 \leq b_2\right}$-a supply set,
$b_i, i=1,2$-supply of $i$-th consumer good, ${ }^{22}$
$I \in$ int $\mathbb{R}{+}-$a consumer’s income, ${ }^{23}$ $u: \mathbb{R}{+}^2 \rightarrow \mathbb{R}-$ a utility function describing the preferences of a consumer (describing a relation of consumer preference).
$D(\mathbf{p}, I)=\left{\mathbf{x} \in \mathbb{R}{+}^2 \mid p_1 x_1+p_2 x_2 \leq I\right} \subset X=\mathbb{R}{+}^2-$ a set of all consumption bundles whose value is not greater than the consumer’s income (a budget set),
Definition 2.26 A bundle $\mathbf{x}$ is called a limit of a sequence $\left{\mathbf{x}^i\right}_{i=1}^{+\infty}$ if a limit of sequence of metric values $\lim {i \rightarrow+\infty} d\left(\mathbf{x}^i, \mathbf{x}\right)=0$, which can be written as $$ \lim {i \rightarrow+\infty} \mathbf{x}^i=\mathbf{x} \text { or } \quad \mathbf{x}^i \rightarrow_{i \rightarrow+\infty} \mathbf{x} .
$$
Definition 2.27 The budget set $D(\mathbf{p}, I) \subset X=\mathbb{R}{+}^2$ is a closed set because: (2.38) $\forall \mathbf{x}^i \in D(\mathbf{p}, I) \lim {i \rightarrow+\infty} \mathbf{x}^i=\mathbf{x} \Rightarrow \mathbf{x} \in D(\mathbf{p}, I)$.
Definition $2.28$ The budget set $D(\mathbf{p}, I) \subset X=\mathbb{R}_{+}^2$ is a bounded set because:
$$
\forall \mathbf{x}^1, \mathbf{x}^2 \in D(\mathbf{p}, I) \quad \exists \mathrm{N}>0 \quad d\left(\mathbf{x}^1, \mathbf{x}^2\right)<N
$$

微观经济学代考

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Substitute, Independent and Complementary Goods

可替代性只涉及这些消费束 $\mathbf{x}=\left(x_1, x_2\right) \in \mathbb{R}{+}^2$ 谁的效用是一样的。 任何两种商品都被称为替代商品 (substitutes)，如果为了保持消费束的某个给定效用水平 $\mathbf{x} \in \mathbb{R}{+}^2$ 当 一种商品的数量减少 (增加) 时，需要通过适当增加 (减少) 消费束中另一种商品的数量来补偿这种变化 $\mathbf{x}$.
如果为了保持某个给定水平的消费束效用 $\mathbf{x} \in \mathbb{R}{+}^2$ 当其中一种商品的数量减少 (增加）时，确实需要通过 消费束中另一种商品数量的增加 (减少) 来补偿这种变化 $\mathbf{x}$ ，则称这两种消费品为独立品。 如果为了改变给定消费束的效用，任何两种商品都称为互补品 (complements) $\mathbf{x} \in \mathbb{R}{+}^2$ 需要同时增加 或减少捆绑包中两种商品的数量。
注释 $2.11$ 在将消费束分类为替代品或独立商品时，仅考虑这些商品，这些商品被视为具有相同效用水平 的消费束（彼此无关的消费束）。
注 $2.12$ 说明消费束中是否有任何两种商品 $\mathbf{x}=\left(x_1, x_2\right) \in \mathbb{R}+{ }^2$ 是互补的，因此需要确定增加（减少) 这一束的效用是否需要同时增加 (减少) 两种商品的数量。如果没有这种需要，则该商品称为非互补商 品。让我们定义消费品可替代性的衡量标准。为此，让我们假设给定: (1)一个可微的效用函数 $u: \mathbb{R}+{ }^2 \rightarrow \mathbb{R}$
(2) 一条无差异曲线一一一个集合
$G(u)=\backslash$ left $\left{\backslash m a t h b f{x} \backslash\right.$ in $\backslash m a t h b b{R}_{-}{+}^{\wedge} 2 \backslash$ mid $u(\backslash \operatorname{mathbf}{x})=u=\backslash \operatorname{text}{$ 常数。 $}>0 \backslash$ 右 $}$
具有相同参考效用的所有束 $u=$ 常量。 $>0$.

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Marshallian Demand Function

让我们考虑两种消费品的市场，其中:
$i=1,2$ – 消费品（产品和服务)，
$X=\mathbb{R}+{ }^2$ 一货品空间， $\mathbf{p}=\left(p_1, p_2\right) \in \mathbb{R}+{ }^2$-消费品价格的向量，
$\mathbf{x}=\left(x_1, x_2\right) \in B \subset \mathbb{R}+{ }^2$ 一消费者想要购买的一束商品（消费束），
$B=\backslash$ left $\left{\backslash\right.$ mathbf ${x}=\backslash \operatorname{left}\left(x_{-} 1, x_{-} \backslash \backslash\right.$ ight $) \backslash$ in $\backslash m a t h b b{R}{+}^{\wedge} 2 \backslash m i d x_{-} 1 \backslash$ leq b_1, $x_{-} 2 \backslash$ leq b_2\right } } \text { – 一套补给 }
品，
$b_i, i=1,2$-供应 $i$-i肖费品， 22
$I \in$ 整数 $\mathbb{R}+$ 一消费者的收入， ${ }^{23} u: \mathbb{R}+{ }^2 \rightarrow \mathbb{R}$ 一描述消费者偏好的效用函数（描述消费者偏好的关
系)。
一组所有消费束，其价值不大于消费者的收入 (预算集)，
$\lim i \rightarrow+\infty d\left(\mathbf{x}^i, \mathbf{x}\right)=0$, 可以写成
$$
\lim i \rightarrow+\infty \mathbf{x}^i=\mathbf{x} \text { or } \quad \mathbf{x}^i \rightarrow_{i \rightarrow+\infty} \mathbf{x}
$$
定义 $2.27$ 预算集 $D(\mathbf{p}, I) \subset X=\mathbb{R}+{ }^2$ 是闭集因为: $\forall \mathbf{x}^i \in D(\mathbf{p}, I) \lim i \rightarrow+\infty \mathbf{x}^i=\mathbf{x} \Rightarrow \mathbf{x} \in D(\mathbf{p}, I)$
定义 $2.28$ 预算设定 $D(\mathbf{p}, I) \subset X=\mathbb{R}_{+}^2$ 是有界集因为:
$$
\forall \mathbf{x}^1, \mathbf{x}^2 \in D(\mathbf{p}, I) \quad \exists \mathrm{N}>0 \quad d\left(\mathbf{x}^1, \mathbf{x}^2\right)<N
$$

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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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如果你也在 怎样代写微观经济学Microeconomics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。

微观经济学是研究稀缺性及其对资源的使用、商品和服务的生产、生产和福利的长期增长的影响，以及对社会至关重要的其他大量复杂问题的研究。

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我们提供的微观经济学Microeconomics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
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经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Preliminary Terms

For the sake of simplicity we consider rational choices ${ }^4$ made by an individual consumer on a market of two consumer goods ${ }^5$ denoted by subscript $i=1,2$.
Let us introduce basic terms which set the frame of an analysis we conduct in this chapter and Chap. 3.

Definition 2.1 A bundle of consumer goods (a consumption bundle) is a vector $\mathbf{x}=\left(x_1, x_2\right) \in \mathbb{R}_{+}^2$, in which $i$-th component $x_i \geq 0, i=1,2$ indicates a nonnegative expressed in physical units amount of $i$-th good in the consumption bundle $\mathbf{x}$.

Definition 2.2 A consumer goods space is a set $X=\mathbb{R}{+}^2$ of all bundles of goods available on the market along with a metric specified on it ${ }^6$ : (2.1) $\quad d_E\left(\mathbf{x}^1, \mathbf{x}^2\right)=\sqrt{\sum{i=1}^2\left(x_i^1-x_i^2\right)^2}=\sqrt{\left(x_1^1-x_1^2\right)^2+\left(x_2^1-x_2^2\right)^2}$, or
(2.2) $\quad d\left(\mathbf{x}^1, \mathbf{x}^2\right)=\max {i=1,2}\left{\left|x_i^1-x_i^2\right|\right}=\max {i=1,2}\left{\left|x_1^1-x_1^2\right|,\left|x_2^1-x_2^2\right|\right}$
being a measure of distance between two consumption bundles. ${ }^7$
Definition 2.3 A Cartesian product determined on the goods space $X=\mathbb{R}_{+}^2$ is such a set:
$$
X \times X=\left{\left(\mathbf{x}^1, \mathbf{x}^2\right) \mid \mathbf{x}^1 \in X, \mathbf{x}^2 \in X\right},
$$
of all ordered pairs of consumption bundles in which both bundles (the first one and the second one in the pair) belong to the goods space.

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Utility Function

Definition 2.12 A consumer’s utility function (defined on the goods space $X=$ $\mathbb{R}{+}^2$ ) is a mapping $u: \mathbb{R}{+}^2 \rightarrow \mathbb{R}$ such that
$$
\begin{aligned}
& \forall \mathbf{x}^1, \mathbf{x}^2 \in X=\mathbb{R}{+}^2 \quad \mathbf{x}^1 \succsim \mathbf{x}^2 \Leftrightarrow u\left(\mathbf{x}^1\right) \geq u\left(\mathbf{x}^2\right), \ & \forall \mathbf{x}^1, \mathbf{x}^2 \in X=\mathbb{R}{+}^2 \quad \mathbf{x}^1 \succ \mathbf{x}^2 \Leftrightarrow u\left(\mathbf{x}^1\right)>u\left(\mathbf{x}^2\right), \
& \forall \mathbf{x}^1, \mathbf{x}^2 \in X=\mathbb{R}{+}^2 \quad \mathbf{x}^1 \sim \mathbf{x}^2 \Leftrightarrow u\left(\mathbf{x}^1\right)=u\left(\mathbf{x}^2\right) . \end{aligned} $$ Some properties of the utility function Definition 2.13 A utility function $u: \mathbb{R}{+}^2 \rightarrow \mathbb{R}$ is called continuous at point $\mathbf{x} \in \mathbb{R}{+}^2$ if for any sequence $\left{\mathbf{x}^i\right}{i=1}^{+\infty}$, where $\mathbf{x}^i \in X=\mathbb{R}{+}^2$, it is satisfied: $$ \lim {i \rightarrow+\infty} \mathbf{x}^i=\mathbf{x} \Rightarrow \lim {i \rightarrow+\infty} u\left(\mathbf{x}^i\right)=u(\mathbf{x}) . $$ Definition 2.14 A utility function $u: \mathbb{R}{+}^2 \rightarrow \mathbb{R}$ is called continuous on the goods space $X=\mathbb{R}_{+}^2$ if it is continuous at every point of this space.

Definition 2.15 A utility function $u: \mathbb{R}{+}^2 \rightarrow \mathbb{R}$ is called differentiable on the goods space $X=\mathbb{R}{+}^2$ if its partial first-order derivatives:
$$
\begin{aligned}
& \frac{\partial u\left(x_1, x_2\right)}{\partial x_1}=\lim {\Delta x_1 \rightarrow 0} \frac{u\left(x_1+\Delta x_1, x_2\right)-u\left(x_1, x_2\right)}{\Delta x_1}, \ & \frac{\partial u\left(x_1, x_2\right)}{\partial x_2}=\lim {\Delta x_2 \rightarrow 0} \frac{u\left(x_1, x_2+\Delta x_2\right)-u\left(x_1, x_2\right)}{\Delta x_2}
\end{aligned}
$$
are continuous on this space.
Definition 2.16 A marginal utility of $\boldsymbol{i}$-th good in a consumption bundle $\mathbf{x}=$ $\left(x_1, x_2\right) \in \mathbb{R}_{+}^2$ is a partial first-order derivative of the utility function:
$$
\frac{\partial u\left(x_1, x_2\right)}{\partial x_i} \quad i=1,2,
$$ which describes by approximately how many units the utility of a consumption bundle $\mathbf{x} \in \mathbb{R}_{+}^2$ changes when quanity of $i$-th good increases by one (notional) unit and quantity of the other good in the bundle does not change.

微观经济学代考

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Preliminary Terms

为了简单起见，我们考虑理性选择 ${ }^4$ 由个人消费者在两种消费品市场上制造的 ${ }^5$ 用下标表示 $i=1,2$. 让我们介绍一些基本术语，这些术语为我们在本章和第 1 章中进行的分析设定了框架。3.
定义 $2.1$ 一束消费品 (a consumption bundle) 是一个向量 $\mathbf{x}=\left(x_1, x_2\right) \in \mathbb{R}{+}^2$ ，其中 $i$-th 组件 $x_i \geq 0, i=1,2$ 表示以物理单位量表示的非负数 $i$ – 消费束中的第一种商品 $\mathbf{x}$. 定义 $2.2$ 一个消费品空间是一个集合 $X=\mathbb{R}+^2$ 市场上所有可用商品的捆绑包及其上指定的指标 ${ }^6:(2.1)$ $d_E\left(\mathbf{x}^1, \mathbf{x}^2\right)=\sqrt{\sum i=1^2\left(x_i^1-x_i^2\right)^2}=\sqrt{\left(x_1^1-x_1^2\right)^2+\left(x_2^1-x_2^2\right)^2}$, 或 (2.2) 是衡量两个消费束之间距离的指标。 ${ }^7$ 定义 $2.3$ 在商品空间上确定的笛卡尔积 $X=\mathbb{R}{+}^2$ 是这样一个集合:
所有有序的消费束对，其中两个束（对中的第一个和第二个）都属于商品空间。

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Utility Function

定义 $2.12$ 消费者的效用函数 (定义在商品空间 $X=\mathbb{R}+{ }^2$ ) 是一个映射 $u: \mathbb{R}+{ }^2 \rightarrow \mathbb{R}$ 这样
$$
\forall \mathbf{x}^1, \mathbf{x}^2 \in X=\mathbb{R}+^2 \quad \mathbf{x}^1 \succsim \mathbf{x}^2 \Leftrightarrow u\left(\mathbf{x}^1\right) \geq u\left(\mathbf{x}^2\right), \quad \forall \mathbf{x}^1, \mathbf{x}^2 \in X=\mathbb{R}+{ }^2 \quad \mathbf{x}^1 \succ \mathbf{x}^2 \Leftrightarrow \imath
$$
效用函数的一些性质 定义 $2.13$ 效用函数 $u: \mathbb{R}+{ }^2 \rightarrow \mathbb{R}$ 在点上称为连续的 $\mathbf{x} \in \mathbb{R}+{ }^2$ 如果对于任何序列 left{\mathbffx}^^i|right $\left{[i=1}^{\prime}{+\right.$ linfty $}$, 在哪里 $\mathbf{x}^i \in X=\mathbb{R}+^2$ ，满足:
$$
\lim i \rightarrow+\infty \mathbf{x}^i=\mathbf{x} \Rightarrow \lim i \rightarrow+\infty u\left(\mathbf{x}^i\right)=u(\mathbf{x})
$$
定义 $2.14$ 效用函数 $u: \mathbb{R}+{ }^2 \rightarrow \mathbb{R}$ 在商品空间上称为连续的 $X=\mathbb{R}{+}^2$ 如果它在这个空间的每一点都是连 续的。 定义 $2.15$ 效用函数 $u: \mathbb{R}+{ }^2 \rightarrow \mathbb{R}$ 在商品空间上称为可微分的 $X=\mathbb{R}+{ }^2$ 如果它的偏一阶导数： $$ \frac{\partial u\left(x_1, x_2\right)}{\partial x_1}=\lim \Delta x_1 \rightarrow 0 \frac{u\left(x_1+\Delta x_1, x_2\right)-u\left(x_1, x_2\right)}{\Delta x_1}, \quad \frac{\partial u\left(x_1, x_2\right)}{\partial x_2}=\lim \Delta x_2 \rightarrow 0 $$ 在这个空间上是连续的。 定义 $2.16$ 的边际效用 $\boldsymbol{i}$ – 消费束中的第一种商品 $\mathbf{x}=\left(x_1, x_2\right) \in \mathbb{R}{+}^2$ 是效用函数的偏一阶导数:
$$
\frac{\partial u\left(x_1, x_2\right)}{\partial x_i} \quad i=1,2,
$$
它描述了消费束的效用大约有多少个单位 $\mathbf{x} \in \mathbb{R}_{+}^2$ 当数量发生变化时 $i$ – 第一种商品增加一个 (名义上的) 单位，而捆绑中其他商品的数量不变。

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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。

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。

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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如果你也在 怎样代写微观经济学Microeconomics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。

微观经济学是研究稀缺性及其对资源的使用、商品和服务的生产、生产和福利的长期增长的影响，以及对社会至关重要的其他大量复杂问题的研究。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写微观经济学Microeconomics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。我们的专家在代写微观经济学Microeconomics代写方面经验极为丰富，各种代写微观经济学Microeconomics相关的作业也就用不着说。

我们提供的微观经济学Microeconomics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|微观经济学代写Microeconomics代考|Solution to Systems of Equations

Economists are interested in equilibria, because they tell them something about the logical consistency of the assumptions of a model. As already stated, an equilibrium exists, if there is a price such that supply equals demand. Supply and demand, however, are both functions, which implies that the previous chapters have implicitly talked about a property of mathematical objects (functions). If $x(p)$ and $y(p)$ are the market demand and market-supply functions, an equilibrium is a price $p^$, such that $x\left(p^\right)=y\left(p^\right)$. One can, alternatively, rearrange this condition to get $x\left(p^\right)-$ $y\left(p^*\right)=0$ : excess demand has to be equal to zero. If one looks at the problem from this perspective, one can see that the economic problem of the existence of an equilibrium is equivalent to the mathematical problem of the existence of a root of a function, the excess-demand function $E D(p):=x(p)-y(p)$.

Most students will have touched the problem of the existence of roots in high school: a function has a maximum or minimum, if its first derivative is zero. The intermediate-value theorem is useful, in this respect, because it specifies sufficient conditions that guarantee the existence of a root of a function $E D(p): E D($.$) ‘s$ domain has to be closed, $E D($.$) has to be continuous, and at least two prices, p$ and $p^{\prime}$, exist, such that $E D(p)<0<E D\left(p^{\prime}\right)$.

In order to be able to analyze problems like the one above, one needs a little knowledge about how to solve functions. The above problem is very simple, because it only has one equation in one explanatory variable: $E D(p)=0$. In a number of more realistic situations, the problem is more complex, however. Assume, for example, that there is not one, but two markets, with goods 1 and 2 , and one wants to know if prices exist that equilibrate both markets simultaneously. The mathematical problem becomes
$$
E D_1\left(p_1, p_2\right)=0 \wedge E D_2\left(p_1, p_2\right)=0,
$$
with $E D_1(),. E D_2($.$) being the excess-demand functions for both markets, which$ are functions of both prices, $p_1$ and $p_2$. The mathematical problem is to find a solution to a system of two equations and two unknowns.

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Functions with Several Explanatory Variables

This subchapter now leaves the demand and supply context behind to talk about functions more generally. Most people are familiar with the $y=f(x)$ notation of functions. ( $y$ no longer stands for supply, but for an arbitrary explained variable, $x$ no longer stands for demand, but for an arbitrary explanatory variable, from now on.) For a function with only one explanatory variable, it is possible to use a very lean notation in order to be able to describe a change in the explained variable that is caused by a (small, infinitesimal) change in the explanatory variable: $f^{\prime}(x)$. For example, the derivative of $f(x)=x^2$ is denoted as $f^{\prime}(x)=2 \cdot x$. There is nothing wrong with this notation, but it is not sufficiently precise, if one faces a problem with several explanatory variables. Assume that there are two explanatory variables $x_1$ and $x_2$, and denote hy $y=f\left(x_1, x_2\right)$ the causal relationship. If one denotes derivatives as $f^{\prime}\left(x_1, x_2\right)$, one cannot distinguish between changes in $x_1$ or $x_2$. One, therefore, has to introduce a way to denote derivatives that solve this problem. In principle, there are several ways to do so. For example, one could use the notation $f^1\left(x_1, x_2\right), f^2\left(x_1, x_2\right)$ for the derivatives with respect to $x_1$ and $x_2$. However, this is not the usual convention.

Let $x_1, \ldots, x_n$ be the explanatory variables. One is interested in the changes of the function $f$ evaluated at some point $a_1 \ldots \ldots a_n$, which is caused by some infinitesimal change in $x_i$, holding all other explanatory variables constant (comparative statics). The most common notation for these so-called partial derivatives is given by
$$
\frac{\partial f\left(a_1, \ldots, a_n\right)}{\partial x_i}, i=1, \ldots, n .
$$
The notation $f\left(a_1, \ldots, a_n\right)$ reminds one that one is looking for the derivative of the function at a specific point $\left(a_1, \ldots, a_n\right)$. The ” $\partial$ “-sign is pronounced as “del” and is reminiscent of the definition of partial derivatives by means of the difference coefficient,
$$
i=1, \ldots, n \text {. }
$$
The notation ” $d$ ” represents a discrete change in $x_i$ and $f($.$) , respectively, and$ $\partial$ indicates the limit of this change, if $d x_i$ becomes arbitrarily small (converges to zero).

微观经济学代考

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Solution to Systems of Equations

经济学家对均衡感兴趣，因为均衡告诉他们一些关于模型假设的逻辑一致性的信息。如前所述，如果存在 使供给等于需求的价格，则存在均衡。然而，供给和需求都是函数，这意味着前面的章节已经隐含地讨论 了数学对象 (函数) 的一个属性。如果 $x(p)$ 和 $y(p)$ 是市场需求和市场供给函数，均衡是价格^, 这样 等于零。如果从这个角度看问题，可以看出均衡存在的经济问题等同于函数根存在的数学问题，即超额需 求函数 $E D(p):=x(p)-y(p)$.
大多数学生在高中时都会接触到根的存在性问题: 如果函数的一阶导数为零，则该函数具有最大值或最小 值。在这方面，中间值定理是有用的，因为它指定了保证函数根存在的充分条件 $E D(p): E D(.)^{\prime} s$ 域必 须关闭，ED(.)hastobecontinuous, andatleasttwoprices, $p$ 和 $p^{\prime}$ ，存在，使得 $E D(p)<0<E D\left(p^{\prime}\right)$
为了能够分析上述问题，需要了解一些有关如何求解函数的知识。上面的问题很简单，因为它只有一个方 程一个解释变量: $E D(p)=0$. 然而，在许多更现实的情况下，问题更为复杂。例如，假设不存在一个市 场，而是两个市场，商品 1 和 2 ，并且人们想知道是否存在同时平衡两个市场的价格。数学问题变成了
$$
E D_1\left(p_1, p_2\right)=0 \wedge E D_2\left(p_1, p_2\right)=0,
$$
和 $E D_1(), . E D_2($.$) beingtheexcess – demand functions forbothmarkets, which 是两种价$ 格的函数， $p_1$ 和 $p_2$. 数学问题是找到两个方程和两个末知数的系统的解。

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Functions with Several Explanatory Variables

本小节现在将需求和供应背景抛在脑后，更一般地讨论功能。大多数人都熟峩 $y=f(x)$ 函数的符号。 $(y$ 不再代表供应，而是代表任意解释的变量， $x$ 不再代表需求，而是代表任意的解释变量，从现在开始。) 对于只有一个解释变量的函数，可以使用非常精简的符号来描述解释变量的变化是由解释变量的（小的， 无穷小的）变化引起的: $f^{\prime}(x)$. 例如，导数 $f(x)=x^2$ 表示为 $f^{\prime}(x)=2 \cdot x$. 这种表示法没有任何问 题，但如果遇到具有多个解释变量的问题，它就不够精确。假设有两个解释变量 $x_1$ 和 $x_2$ ，并表示 hy $y=f\left(x_1, x_2\right)$ 因果关系。如果将导数表示为 $f^{\prime}\left(x_1, x_2\right)$ ，一个人无法区分变化 $x_1$ 或者 $x_2$. 因此，必须引 入一种方法来表示解决此问题的导数。原则上，有几种方法可以做到这一点。例如，可以使用符号 $f^1\left(x_1, x_2\right), f^2\left(x_1, x_2\right)$ 对于关于的导数 $x_1$ 和 $x_2$. 然而，这不是通常的惯例。
让 $x_1, \ldots, x_n$ 成为解释变量。一个是对函数的变化感兴趣 $f$ 在某个时候评估 $a_1 \ldots \ldots a_n$ ，这是由一些无 穷小的变化引起的 $x_i$ ，保持所有其他解释变量不变 (比较静态) 。这些所谓的偏导数最常用的符号为
$$
\frac{\partial f\left(a_1, \ldots, a_n\right)}{\partial x_i}, i=1, \ldots, n .
$$
符号 $f\left(a_1, \ldots, a_n\right)$ 提醒人们正在寻找函数在特定点的导数 $\left(a_1, \ldots, a_n\right)$. 这 ” $\partial^{\prime \prime}$-sign 发音为”del”，让人 联想到偏导数的差分系数定义，
$$
i=1, \ldots, n .
$$
符号” $d^{\prime \prime}$ 代表一个离散的变化 $x_i$ 和 $f($.$) , respectively, and \partial$ 指示此更改的限制，如果 $d x_i$ 变得任意小 (收敛到零)。

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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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微观经济学是研究稀缺性及其对资源的使用、商品和服务的生产、生产和福利的长期增长的影响，以及对社会至关重要的其他大量复杂问题的研究。

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我们提供的微观经济学Microeconomics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
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经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Necessary Conditions

We know from optimization problems without constraints, $\max _x f(x)$, that firstorder conditions $f^{\prime}(x)=0$ are merely sufficient, not necessary for a maximum or minimum of a function. In addition, the objective function must be strictly concave (maximum) or convex (minimum). This can be checked under certain conditions using the second derivatives of the objective function, and we get $f^{\prime \prime}(x) \leq 0$ for a maximum and $f^{\prime \prime}(x) \geq 0$ for a minimum. For optimization problems with multiple endogenous variables and with constraints, this test has to be generalized. Whether there is a maximum or a minimum is determined by the signs of the principal minors of the so-called bordered Hessian matrix.

The bordered Hessian matrix is a particular arrangement of the second derivatives of the Lagrangian function. In order to have a lean notation, we will use the following abbreviations. The first derivatives of the functions $\mathcal{L}, f$ and $g$ with respect to $x_i, i=1, \ldots, n$ and $\lambda$ are denoted by $\mathcal{L}{x_i}, \mathcal{L}\lambda, f_{x_i}, f_\lambda$, and $g_{x_i}, g_\lambda$, respectively. Analogously, the second derivatives are denoted as $x_j, j=1, \ldots n$ $\mathcal{L}{x_i x_j}, \mathcal{L}{\lambda x_j}, f_{x_i x_j}, f_{\lambda x_j}$, and $g_{x_i x_j}, g_{\lambda x_j}, \lambda \mathcal{L}{x_i \lambda}, \mathcal{L}{\lambda \lambda}, f_{x_i \lambda}, f_{\lambda \lambda}, g_{x_i \lambda}, g_{\lambda \lambda}$. With this notation, the first-order conditions can also be written as follows:
$$
\begin{aligned}
\mathcal{L}{x_i} & =f{x_i}-\lambda \cdot g_{x_i}=0, \quad i=1, \ldots, n, \
\mathcal{L}\lambda & =g-c=0 . \end{aligned} $$ This system of equations yields $(n+1) \cdot(n+1)$ second-order conditions, which are systematically denoted as the bordered Hessian matrix: $$ H\left(x_1, \ldots, x_n, \lambda\right)=\left(\begin{array}{cccc} \mathcal{L}{\lambda \lambda} & \mathcal{L}{\lambda x_1} & \ldots & \mathcal{L}{\lambda x_n} \
\mathcal{L}{x_1 \lambda} & \mathcal{L}{x_1 x_1} & \ldots & \mathcal{L}{x_1 x_n} \ \ldots & \ldots & \ldots & \ldots \ \mathcal{L}{x_n \lambda} & \mathcal{L}{x_n x_1} & \ldots & \mathcal{L}{x_n x_n}
\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cccc}
0 & g_{x_1} & \ldots & g_{x_n} \
g_{x_1} & f_{x_1 x_1}-\lambda g_{x_1 x_1} & \ldots & f_{x_n x_1}-\lambda g_{x_n x_1} \
\ldots & \ldots & \ldots & \ldots \
g_{x_n} & f_{x_n x_1}-\lambda g_{x_1 x_1} & \ldots & f_{x_n x_n}-\lambda g_{x_n x_n}
\end{array}\right)
$$
The bordered Hessian matrix is square and mirror symmetric with respect to its main axis, $\mathcal{L}{x_1 x_j}=\mathcal{L}{x_j x_1}, \mathcal{L}{x_i \lambda}=\mathcal{L}{\lambda x_i}$. It can be split into submatrices
$$
H_1=\mathcal{L}{\lambda \lambda}, H_2=\left(\begin{array}{cc} \mathcal{L}{\lambda \lambda} & \mathcal{L}{\lambda x_1} \ \mathcal{L}{x_1 \lambda} & \mathcal{L}{x_1 x_1} \end{array}\right), \ldots, $$ where the last submatrix $H{n+1}$ is identical to matrix $H$.

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Optimization Under Constraints

For a number of optimization problems one does not search for the unconstrained optimum of a function $f\left(x_1, \ldots, x_n\right)$ (the objective function), but for the optimum relative to certain constraints. As an example, consider a utility function with a point of satiation (the global maximum), as shown in Fig. 7.3d. Formally, such a function can, e.g., be described by the function $u\left(x_1, x_2\right)=x_1-\left(x_1\right)^2+x_2-\left(x_2\right)^2$, whose indifference curves are shown in Fig. 17.2.

The unconstrained maximum of this function is at $x_1=x_2=0.5$. If the set of admissible solutions is restricted to lie on the function $a x_1+b x_2=c$ (i.e., a linear constraint is introduced, which must lie “below” the global maximum), the global maximum is no longer attainable. Instead, the relative maximum now lies on the straight line drawn in Fig. 17.3.

Analogous considerations hold if the choice set is not constrained by a linear restriction, but by a general restriction of the form $g\left(x_1, \ldots, x_2\right)=c$. This is illustrated in Fig. 17.4.

We assume in the following that we want to solve an optimization problem with $n$ variables $x_1, \ldots, x_n$. In order to determine the constrained optimum, we need to develop a method that ensures that we only search for solutions within the admissible subset defined by the constraint. Such a method is the Lagrange method.

微观经济学代考

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Necessary Conditions

我们从没有约束的优化问题中知道， $\max x f(x)$ ，一阶条件 $f^{\prime}(x)=0$ 对于功能的最大或最小值而言，它 们仅仅是足够的，而不是必需的。此外，目标函数必须是严格凹的（最大）或凸的（最小）。这可以在特 定条件下使用目标函数的二阶导数进行检查，我们得到 $f^{\prime \prime}(x) \leq 0$ 对于最大和 $f^{\prime \prime}(x) \geq 0$ 至少。对于具 有多个内生变量和约束的优化问题，必须推广此测试。是否存在最大值或最小值由所谓的有边 Hessian 矩 阵的主辅矩阵的符号决定。 带边界的 Hessian 矩阵是拉格朗日函数的二阶导数的特殊排列。为了有一个精简的符号，我们将使用以下 缩写。函数的一阶导数 $\mathcal{L}, f$ 和 $g$ 关于 $x_i, i=1, \ldots, n$ 和 $\lambda$ 表示为 $\mathcal{L} x_i, \mathcal{L} \lambda, f{x_i}, f_\lambda$ ，和 $g_{x_i}, g_\lambda$ ，分别。 类似地，二阶导数表示为 $x_j, j=1, \ldots n \mathcal{L} x_i x_j, \mathcal{L} \lambda x_j, f_{x_i x_j}, f_{\lambda x_j}$ ，和 $g_{x_i x_j}, g_{\lambda x_j}, \lambda \mathcal{L} x_i \lambda, \mathcal{L} \lambda \lambda, f_{x_i \lambda}, f_{\lambda \lambda}, g_{x_i \lambda}, g_{\lambda \lambda}$. 使用这种表示法，一阶条件也可以写成如下:
$$
\mathcal{L} x_i=f x_i-\lambda \cdot g_{x_i}=0, \quad i=1, \ldots, n, \mathcal{L} \lambda \quad=g-c=0 .
$$
这个方程组产生 $(n+1) \cdot(n+1)$ 二阶条件，系统地表示为带边界的 Hessian 矩阵:
$$
H\left(x_1, \ldots, x_n, \lambda\right)=\left(\begin{array}{llllllllll}
\mathcal{L} \lambda \lambda & \mathcal{L} \lambda x_1 & \ldots & \mathcal{L} \lambda x_n \mathcal{L} x_1 \lambda & \mathcal{L} x_1 x_1 & \ldots & \mathcal{L} x_1 x_n & \ldots & \ldots & \ldots
\end{array}\right.
$$
有边界的 Hessian 矩阵是方形的，并且相对于它的主轴是镜像对称的，
$\mathcal{L} x_1 x_j=\mathcal{L} x_j x_1, \mathcal{L} x_i \lambda=\mathcal{L} \lambda x_i$. 它可以拆分成子矩阵
$$
H_1=\mathcal{L} \lambda \lambda, H_2=\left(\begin{array}{lll}
\mathcal{L} \lambda \lambda & \mathcal{L} \lambda x_1 & \mathcal{L} x_1 \lambda \quad \mathcal{L} x_1 x_1
\end{array}\right), \ldots,
$$
最后一个子矩阵在哪里 $H n+1$ 与矩阵相同 $H$.

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Optimization Under Constraints

对于许多优化问题，人们不会搜索函数的无约束最优值 $f\left(x_1, \ldots, x_n\right)$ (目标函数)，但相对于某些约束 的最优。例如，考虑一个具有饱和点（全局最大值) 的效用函数，如图 7.3d 所示。形式上，这样的功能 可以，例如，由功能描述 $u\left(x_1, x_2\right)=x_1-\left(x_1\right)^2+x_2-\left(x_2\right)^2$ ，其无差异曲线如图 $17.2$ 所示。
此函数的无约束最大值位于 $x_1=x_2=0.5$. 如果可接受的解决方案集被限制在函数上 $a x_1+b x_2=c$ (即，引入了一个线性约束，它必须位于“低于”全局最大值)，全局最大值不再是可达到的。相反，相对 最大值现在位于图 $17.3$ 中绘制的直线上。
如果选择集不受线性限制，而是受形式的一般限制，则类似的考虑成立 $g\left(x_1, \ldots, x_2\right)=c$. 如图 $17.4$ 所 示。
我们假设在下面我们想要解决一个优化问题 $n$ 变量 $x_1, \ldots, x_n$. 为了确定约束最优解，我们需要开发一种 方法来确保我们只在约束定义的可容许子集中搜索解。这种方法就是拉格朗日方法。

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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

如果你也在 怎样代写微观经济学Microeconomics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。

微观经济学是研究稀缺性及其对资源的使用、商品和服务的生产、生产和福利的长期增长的影响，以及对社会至关重要的其他大量复杂问题的研究。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写微观经济学Microeconomics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。我们的专家在代写微观经济学Microeconomics代写方面经验极为丰富，各种代写微观经济学Microeconomics相关的作业也就用不着说。

我们提供的微观经济学Microeconomics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|微观经济学代写Microeconomics代考|Do Assumptions Matter

If assumptions shall not be realistic, then maybe one can conclude that assumptions do not matter at all. This position has, in fact, been put forward by (Friedman, 1953 , p. 14), one of the most influential economists of his time. He proposed that “Truly important and significant hypotheses will be found to have ‘assumptions’ that are wildly inaccurate descriptive representations of reality, and, in general, the more significant the theory, the more unrealistic the assumptions (in this sense).”

There is some debate as to whether Friedman adheres to the extreme position that assumptions do not matter at all (called instrumentalism) or not but, for the sake of argument, consider this position and see where it leads. According to an instrumentalist’s view, one should judge a theory according to the validity and usefulness of the hypotheses, whereas the assumptions are irrelevant. Does this position make sense? Look at the following model.
Model 3
Assumption: Seatbelts reduce the likelihood of fatal accidents.
Hypothesis: Seatbelts reduce the likelihood of fatal accidents.
Model 3 looks like a pretty nonsensical waste of time and is an example of a circular argument, but why does one find it intuitively unconvincing? The hypothesis can be empirically tested and it has been confirmed by the data. Therefore, according to an instrumentalist’s view, a theory that is built on this model passes the test of usefulness. The idea that assumptions are completely irrelevant is, of course, flawed because it prevents one from learning anything about the causal mechanisms that drive the hypotheses, if one cannot rule out the trivial model where hypotheses and assumptions coincide. Even if one’s mind can never grasp the true causal mechanism, and thus one has to be satisfied with crude narratives and heuristics, declaring the assumptions irrelevant leaves one with only cookbooks.

Instrumentalism is an extreme position and there are reasons to assume that Friedman’s own position is more balanced. He argues that the role of a positive science “is the development of a ‘theory’ or ‘hypothesis’ that yields valid and meaningful (i.e., not truistic) predictions about phenomena not yet observed.” It can be argued that the term “truistic” refers to models of the above type that are only uninteresting tautologies. In the end, scientific theory building has a subjective component, because the balance between, on the one hand, meaningful simplifications of the assumptions and of the supposed causal mechanisms, and, on the other hand, the explanatory power of the hypotheses cannot be precisely nailed down. It is the art and craft of experienced scientists to see if a theory is “in balance” in this sense.

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Elasticities

The measurement and comparison of changes are very important in economics and market research. The so-called elasticities are a bread-and-butter concept with which everyone should be familiar. This subchapter will introduce the problems to which elasticities provide an answer and introduce the concept formally.

Assume one wants to know how demand $x(p)$ reacts to price changes. To be more specific, I will analyze the demand for bread and will assume that the demand function is linear, $x(p)=100-p$. Additionally, the price is in Swiss Francs and the quantity is in kilos.

An obvious candidate for the measurement of the effect of price changes is the partial derivative of the demand function:
$$
\frac{d x}{d p}=x^{\prime}(p)=-1 .
$$
This finding has a very straightforward interpretation: an increase in the price of bread by one Swiss Franc reduces the demand by one kilo.

This is a perfectly reasonable and informative statement and one could leave it at that. However, it has one disadvantage that limits its usefulness in practice: the instrument depends on the units in which one measures the dependent, as well as the independent, variable. Why is this a problem? Assume that one measures bread in grams instead of kilos. In this case, the demand function would be $x(p)=$ $100,000-1000 \cdot p$ and the partial derivative becomes
$$
\frac{d x}{d p}=x^{\prime}(p)=-1000 .
$$
This is, again, a perfectly reasonable number: an increase in the price of bread by one Swiss Franc reduces the demand by 1000 grams. However, without knowing the units of measurement, one cannot compare the two numbers and, at first glance, one could conclude that they are referring to completely different markets.

微观经济学代考

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Do Assumptions Matter

如果假设不切实际，那么也许可以得出假设根本不重要的结论。事实上，这一立场是由他那个时代最有影响力的经济学家之一 (Friedman, 1953, p. 14) 提出的。他提出“真正重要和重要的假设将被发现具有‘假设’，这些‘假设’是对现实的极不准确的描述性陈述，而且，一般来说，理论越重要，假设就越不切实际（在这个意义上）。”

关于弗里德曼是否坚持假设根本无关紧要（称为工具主义）的极端立场存在一些争论，但为了争论起见，考虑一下这个立场并看看它会导致什么。根据工具主义者的观点，人们应该根据假设的有效性和有用性来判断一种理论，而假设是无关紧要的。这个位置有意义吗？看看下面的模型。
模型 3
假设：安全带可降低发生致命事故的可能性。
假设：安全带可降低发生致命事故的可能性。
模型 3 看起来很荒谬，是在浪费时间，是循环论证的一个例子，但为什么直觉上人们会觉得它没有说服力呢？该假设可以通过经验检验，并得到数据的证实。因此，根据工具主义者的观点，建立在这个模型上的理论通过了有用性检验。假设完全不相关的想法当然是有缺陷的，因为如果不能排除假设和假设重合的微不足道的模型，它就会阻止人们了解驱动假设的因果机制。即使一个人的头脑永远无法掌握真正的因果机制，因此不得不满足于粗略的叙述和启发式方法，宣布这些假设无关紧要只会留下食谱。

工具主义是一种极端立场，有理由认为弗里德曼自己的立场更为平衡。他认为，实证科学的作用“是发展一种‘理论’或‘假设’，对尚未观察到的现象做出有效且有意义的（即非自言自语的）预测。” 可以争辩说，术语“truistic”指的是上述类型的模型，它们只是无趣的同义反复。最后，科学理论的构建具有主观成分，因为一方面是对假设和假设的因果机制进行有意义的简化，另一方面是假设的解释力之间的平衡不能精确明确了。从这个意义上说，判断一个理论是否“平衡”是经验丰富的科学家的艺术和手艺。

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Elasticities

变化的测量和比较在经济学和市场研究中非常重要。所谓弹性，是一个大家应该都不陌生的概念。本小节 将介绍弹性提供答案的问题，并正式介绍这个概念。
假设一个人想知道需求如何 $x(p)$ 对价格变化做出反应。更具体地说，我将分析对面包的需求，并假设需求 函数是线性的， $x(p)=100-p$. 此外，价格以瑞士法郎为单位，数量以公厅为单位。
衡量价格变化影响的一个明显候选者是需求函数的偏导数：
$$
\frac{d x}{d p}=x^{\prime}(p)=-1
$$
这一发现有一个非常直接的解释: 面包价格每上涨 1 瑞士法郎，需求量就会减少 1 公厅。
这是一个完全合理且内容丰富的声明，可以就此打住。然而，它有一个缺点限制了它在实践中的实用性： 该工具取决于测量因变量和自变量的单位。为什么这是个问题? 假设一个人用克而不是公斤来衡量面包。 在这种情况下，需求函数将是 $x(p)=100,000-1000 \cdot p$ 并且偏导数变为
$$
\frac{d x}{d p}=x^{\prime}(p)=-1000 .
$$
这又是一个完全合理的数字：面包价格每上涨 1 瑞士法郎，需求量就会减少 1000 克。然而，如果不知道 计量单位，就无法比较这两个数字，乍一看，可能会得出结论，认为它们指的是完全不同的市场。

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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
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
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SQL代写	各种数据建模与可视化代写

如果你也在 怎样代写微观经济学Microeconomics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。

微观经济学是研究稀缺性及其对资源的使用、商品和服务的生产、生产和福利的长期增长的影响，以及对社会至关重要的其他大量复杂问题的研究。

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我们提供的微观经济学Microeconomics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
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• Advanced Probability Theory 高等概率论
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• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
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• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Do Assumptions Matter

If assumptions shall not be realistic, then maybe one can conclude that assumptions do not matter at all. This position has, in fact, been put forward by (Friedman, 1953, p. 14), one of the most influential economists of his time. He proposed that “Truly important and significant hypotheses will be found to have ‘assumptions’ that are wildly inaccurate descriptive representations of reality, and, in general, the more significant the theory, the more unrealistic the assumptions (in this sense).”

There is some debate as to whether Friedman adheres to the extreme position that assumptions do not matter at all (called instrumentalism) or not but, for the sake of argument, consider this position and see where it leads. According to an instrumentalist’s view, one should judge a theory according to the validity and usefulness of the hypotheses, whereas the assumptions are irrelevant. Does this position make sense? Look at the following model.
Model 3
Assumption: Seatbelts reduce the likelihood of fatal accidents. Hypothesis: Seatbelts reduce the likelihood of fatal accidents.
Model 3 looks like a pretty nonsensical waste of time and is an example of a circular argument, but why does one find it intuitively unconvincing? The hypothesis can be empirically tested and it has been confirmed by the data. Therefore, according to an instrumentalist’s view, a theory that is built on this model passes the test of usefulness. The idea that assumptions are completely irrelevant is, of course, flawed because it prevents one from learning anything about the causal mechanisms that drive the hypotheses, if one cannot rule out the trivial model where hypotheses and assumptions coincide. Even if one’s mind can never grasp the true causal mechanism, and thus one has to be satisfied with crude narratives and heuristics, declaring the assumptions irrelevant leaves one with only cookbooks.

Instrumentalism is an extreme position and there are reasons to assume that Friedman’s own position is more balanced. He argues that the role of a positive science “is the development of a ‘theory’ or ‘hypothesis’ that yields valid and meaningful (i.e., not truistic) predictions about phenomena not yet observed.” It can be argued that the term “truistic” refers to models of the above type that are only uninteresting tautologies. In the end, scientific theory building has a subjective component, because the balance between, on the one hand, meaningful simplifications of the assumptions and of the supposed causal mechanisms, and, on the other hand, the explanatory power of the hypotheses cannot be precisely nailed down. It is the art and craft of experienced scientists to see if a theory is “in balance” in this sense.

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|An Example

To illustrate the role assumptions play in models, I will introduce the concept of the production-possibility frontier that will reappear in Chap. 2. In a modern, complex economy, there are millions of people, who all go to work, consume goods, enjoy their friends and families, and so on. This maze of interactions would be impossible to analyze without simplifying assumptions that make it comprehensible to the scientist’s mind. One question, which is relevant to economists, is about the tradeoffs the economy faces when it produces goods and services. Goods and services are produced by all kinds of resources, using tools and skills. The productionpossibility frontier abstracts from all these complexities. In the simplest case, one makes the assumption that the economy can produce exactly two goods, 1 and 2 , whose quantities are drawn along the axes of Fig. 1.1.

The quantity of good 1 is drawn along the abscissa (horizontal axis) and the quantity of good 2 along the ordinate (vertical axis). The downward-sloping graph in the figure is the production-possibility frontier for goods 1 and 2 . The graph shows the various combinations of the two goods that can be produced in the economy, in a given period of time. This illustration of production possibilities relies on drastically simplifying assumptions, but it has two great advantages: it is easy to grasp and it allows for analyzing some of the basic trade-offs a society faces. The graph must be downward sloping, because scarcity implies that an increase in the production of one good must have opportunity costs: an increase in the production of one necessitates a reduction in the production of the other good. The slope of the function is a measure of the opportunity costs, because it measures by how much the production of one good must be reduced, if one produces an additional (small) unit of the other good. It remains to be shown how useful this tool actually is. The purpose of this simple model is to illustrate what the role of simplifying assumptions means.

微观经济学代考

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Do Assumptions Matter

如果假设不切实际，那么也许可以得出假设根本不重要的结论。事实上，这一立场是由他那个时代最有影响力的经济学家之一 (Friedman, 1953, p. 14) 提出的。他提出“真正重要和重要的假设将被发现具有‘假设’，这些‘假设’是对现实的极不准确的描述性陈述，而且，一般来说，理论越重要，假设就越不切实际（在这个意义上）。”

关于弗里德曼是否坚持假设根本无关紧要（称为工具主义）的极端立场存在一些争论，但为了争论起见，考虑一下这个立场并看看它会导致什么。根据工具主义者的观点，人们应该根据假设的有效性和有用性来判断一种理论，而假设是无关紧要的。这个位置有意义吗？看看下面的模型。
模型 3
假设：安全带可降低发生致命事故的可能性。假设：安全带可降低发生致命事故的可能性。
模型 3 看起来很荒谬，是在浪费时间，是循环论证的一个例子，但为什么直觉上人们会觉得它没有说服力呢？该假设可以通过经验检验，并得到数据的证实。因此，根据工具主义者的观点，建立在这个模型上的理论通过了有用性检验。假设完全不相关的想法当然是有缺陷的，因为如果不能排除假设和假设重合的微不足道的模型，它就会阻止人们了解驱动假设的因果机制。即使一个人的头脑永远无法掌握真正的因果机制，因此不得不满足于粗略的叙述和启发式方法，宣布这些假设无关紧要只会留下食谱。

工具主义是一种极端立场，有理由认为弗里德曼自己的立场更为平衡。他认为，实证科学的作用“是发展一种‘理论’或‘假设’，对尚未观察到的现象做出有效且有意义的（即非自言自语的）预测。” 可以争辩说，术语“truistic”指的是上述类型的模型，它们只是无趣的同义反复。最后，科学理论的构建具有主观成分，因为一方面是对假设和假设的因果机制进行有意义的简化，另一方面是假设的解释力之间的平衡不能精确明确了。从这个意义上说，判断一个理论是否“平衡”是经验丰富的科学家的艺术和手艺。

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|An Example

为了说明假设在模型中扮演的角色，我将介绍生产可能性边界的概念，该概念将在第 1 章中再次出现。2. 在现代、复杂的经济中，有数百万人，他们都去工作、消费商品、享受他们的朋友和家人等等。如果不简化使科学家能够理解的假设，就不可能分析这种相互作用的迷宫。与经济学家相关的一个问题是经济在生产商品和服务时面临的权衡取舍。商品和服务是由各种资源使用工具和技能生产的。生产可能性边界从所有这些复杂性中抽象出来。在最简单的情况下，假设经济可以生产两种商品，1 和 2，

商品 1 的数量沿横坐标（横轴）绘制，商品 2 的数量沿纵坐标（纵轴）绘制。图中向下倾斜的图形是商品1和2的生产可能性边界。该图显示了在给定时间段内经济中可以生产的两种商品的各种组合。这种生产可能性的说明依赖于大大简化的假设，但它有两个很大的优势：它很容易掌握，并且可以分析社会面临的一些基本权衡。该图一定是向下倾斜的，因为稀缺意味着一种商品产量的增加必然有机会成本：一种商品产量的增加必然导致另一种商品产量的减少。函数的斜率是机会成本的衡量标准，因为它衡量的是如果一种商品生产额外（小）单位的另一种商品，则必须减少多少产量。这个工具到底有多有用还有待证明。这个简单模型的目的是说明简化假设的作用。

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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。

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微观经济学是研究稀缺性及其对资源的使用、商品和服务的生产、生产和福利的长期增长的影响，以及对社会至关重要的其他大量复杂问题的研究。

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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
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经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Theories and Models

In mainstream economics, at least, theories have models as their “logical backbones.” A model is a collection of assumptions and hypotheses that are linked by the rules of logic and mathematics. A model makes several assumptions about an aspect of reality and derives hypotheses from these assumptions in a logically consistent way. To understand the difference between theories and models, look at the following example.

Assume one wants to develop a theory about the functioning of the price mechanism on markets. In order to do so, one thinks about, for example, the way individuals sell and buy their stuff and how these buying and selling decisions explain the formation of prices. This structured way of thinking is one of the models underlying one’s theory.

The crucial function of a model, in the context of theory formation, is to make sure that the key causal mechanisms underlying a theory are made explicit and logically consistent. Look at the following model to understand why:
Model 1
Assumption 1: All human beings are in the streets.
Assumption 2: Peter is a human being.
Hypothesis: $\quad$ Peter is sitting at my home.
“Model 1” is a model because it has a set of assumptions and a hypothesis, but the hypothesis does not follow logically from the assumptions. In this case, the model is logically inconsistent, even though the hypothesis might be correct empirically (Peter is sitting right next to me). The point is that the assumptions cannot explain my observation, which makes the model useless for any theory. A consistent model is therefore a necessary condition for a good theory.

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|The Virtue of Thriftiness

An important criterion for good models is simplicity, frugality, or thriftiness. The idea is often referred to as Ockham’s razor (named for an English Franciscan Friar in the fourteenth century), which states that, among competing models, the one with the fewest assumptions should be selected. However, this concept is much older. Aristotle (2004), in his Posterior Analytics, stated that, “we may assume the superiority ceteris paribus [all things being equal] of the demonstration which derives from fewer postulates or hypotheses.” Ockham’s razor is widely accepted among economists. (Solow, 1997, p. 43) summarizes the self-image of the profession in a very concise way: “Today, if you ask a mainstream economist a question about almost any aspect of economic life, the response will be: suppose we model that situation and see what happens. […] A model is a deliberately simplified representation of a much more complicated situation. [..] The idea is to focus on one or two causal or conditioning factors, exclude everything else, and hope to understand how just these aspects of reality work and interact.”

Ockham’s razor necessarily implies that the assumptions of a model should not be realistic in the naïve sense that the assumptions shall fit reality. Scientific theory building necessarily reduces complexity to make a situation comprehensible for the human mind. Robinson (1962) found a nice expression for the problems implied by models built on “realistic” assumptions: “[a] model which took account of all the variegation of reality would be of no more use than a map at the scale of one to one.” However, the epistemic problem goes even deeper, as illustrated by the novel Tristram Shandy by Sterne (2003). The book is the autobiography of the protagonist, which is so detailed that it takes the author 1 year to write down a single day of his life. From this perspective, the map is even more detailed than the territory and the level of detail one considers adequate must be based on a subjective value judgment.
Maps have to simplify in order to be useful. On the other hand, is there a “right” way to simplify? The answer to this question must also be “no,” because it depends on what one wants to do with the map. If one is driving a car, contour lines are not essential and may easily distract attention from other more important information. However, if one is planning to hike in the mountains, contour lines are crucial. Therefore, a good simplification depends on its purpose.

微观经济学代考

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Theories and Models

至少在主流经济学中，理论以模型作为它们的“逻辑支柱”。模型是由逻辑和数学规则联系起来的假设和假设的集合。模型对现实的一个方面做出若干假设，并以逻辑一致的方式从这些假设中得出假设。要了解理论和模型之间的差异，请查看以下示例。

假设有人想发展一种关于市场价格机制运作的理论。为了做到这一点，人们可以考虑，例如，个人买卖东西的方式，以及这些买卖决定如何解释价格的形成。这种结构化的思维方式是一个人的理论基础模型之一。

在理论形成的背景下，模型的关键功能是确保理论背后的关键因果机制明确且逻辑一致。查看以下模型以了解原因：
模型 1
假设 1：所有人都在街上。
假设 2：彼得是一个人。
假设：彼得坐在我家。
“模型 1”是一个模型，因为它有一组假设和一个假设，但假设并没有从逻辑上推导出假设。在这种情况下，模型在逻辑上是不一致的，即使假设在经验上可能是正确的（彼得就坐在我旁边）。关键是这些假设无法解释我的观察，这使得该模型对任何理论都毫无用处。因此，一个一致的模型是一个好的理论的必要条件。

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|The Virtue of Thriftiness

好模型的一个重要标准是简单、节俭或节俭。这个想法通常被称为奥卡姆剃刀（以 14 世纪英国方济会修士的名字命名），它指出，在竞争模型中，应该选择假设最少的模型。但是，这个概念要古老得多。亚里士多德 (2004) 在他的《后验分析》(Posterior Analytics) 中指出，“我们可以假定证明的优越性 ceteris paribus [所有条件都相同] 来自较少的假设或假设。” 奥卡姆剃刀被经济学家广泛接受。(Solow, 1997, p. 43) 以一种非常简洁的方式总结了这个职业的自我形象：“今天，如果你问一位主流经济学家一个关于经济生活几乎所有方面的问题，回答将是：假设我们建模那种情况，看看会发生什么。[…] 模型是对更复杂情况的故意简化表示。[..] 这个想法是关注一两个因果或条件因素，排除其他一切，并希望了解现实的这些方面是如何运作和相互作用的。”

奥卡姆剃刀必然意味着模型的假设不应该在假设应符合现实的天真意义上是现实的。科学理论的建立必然会降低复杂性，从而使情境可以为人类思维所理解。Robinson (1962) 找到了一个很好的表达方式来描述建立在“现实”假设基础上的模型所隐含的问题：“[a] 考虑到现实的所有变化的模型将不会比一张比例为 1 到 1 的地图更有用。一。” 然而，正如斯特恩 (Sterne, 2003) 的小说《项狄传》(Tristram Shandy) 所说明的，认知问题甚至更深层次。这本书是主人公的自传，内容详实到作者用了一年的时间才写下他一生中的一天。从这个角度来看，
地图必须简化才能有用。另一方面，是否有一种“正确”的简化方法？这个问题的答案也必须是“否”，因为这取决于人们想用地图做什么。如果一个人在开车，等高线不是必需的，并且很容易分散对其他更重要信息的注意力。但是，如果计划在山上徒步旅行，轮廓线至关重要。因此，一个好的简化取决于它的目的。

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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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微观经济学是研究稀缺性及其对资源的使用、商品和服务的生产、生产和福利的长期增长的影响，以及对社会至关重要的其他大量复杂问题的研究。

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经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Some Methodological Remarks

There are cookbooks and scientific theories. In a cookbook, one learns that it takes a hot pan, eggs, flour, milk, baking soda, and a pinch of salt to make pancakes. If one follows the recipe, one ends up with a tasty meal, but one does not really understand why. A scientific theory tells one how heat changes the molecular structure of proteins present in egg white, how baking soda reacts with acids, and how gluten builds elastic networks. This knowledge may not inform one about how to make a pancake, but it can tell one a lot about the deeper reasons why the recipe works. Moreover, one can use this information to develop new innovative recipes. Both cookbooks and scientific theories complement each other: understanding the physical, chemical, and biological mechanisms underlying the transformation of ingredients into meals helps one improve recipes, and the evolved recipes are a source of inspiration for scientific discoveries.

Economics comes in the form of both cookbooks and scientific theories. A stockbroker may just “follow his/her gut” about profitable picks. He/she has no explicit theories about the functioning of capital markets in the back of his/her mind, which informs him/her about the future development of stocks. Like an experienced cook, he/she just “feels” or “sees” which stocks will be profitable. Scientific reasoning would require trying to understand the mechanisms that make one stock successful and the other a failure. Alternatively, take the manager of a firm as an example. When he/she sets up the organization of the firm and the compensation packages for the employees, he/she might follow custom and his/her intuition. The scientific approach to organization and compensation would be to develop theories about the consequences or organizational designs and the incentive effects of different ways to compensate employees. These theories might not be directly applicable to a specific problem, but, over time, they feed into the “culture” of a society and shape the intuitions of decision-makers. John Maynard Keynes made this point quite poignantly: “The ideas of economists and political philosophers, both when they are right and when they are wrong are more powerful than is commonly understood. Indeed, the world is ruled by little else. Practical men, who believe themselves to be quite exempt from any intellectual influences, are usually slaves of some defunct economist.”

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|True and Reasonable Theories

I used the term scientific theory in the last subchapter. For the purposes of this text, a theory is defined as a relatively broad conceptual approach that makes reasonable conjectures about causal relationships in the world.

When is a conjecture reasonable and why does one find the word “reasonable” instead of “true” in the above statement? Given the limitations of one’s sense organs and one’s mind, it is impossible to say that a conjecture is true in the sense that it is in total accordance with reality. A nice way to briefly grasp the epistemic problems that come with a naïve idea of truth is a short elaboration of the so-called Münchhausen trilemma. The basic problem is that scientific reasoning requires that one is prepared to provide proof for any of one’s statements. However, such a proof can only be given by means of another statement, which must also be provable. The Münchhausen trilemma makes the point that one has the choice between exactly three unsatisfactory options to deal with this situation:

• Infinite regress: Each proof requires a further proof, ad infinitum. This process will, of course, never end, such that one never “breaks through” to the truth. It is, understandably, impossible to give an example for an infinite regress.
• Circularity: The statement and the proof support each other, maybe in a complex chain of arguments. An example is a flawed interpretation of the theory of evolution that defines the species that fits best in an environment as the one that survives, and then one argues that the species one observes must fit best into its environment.
• Dogmatism: One finally reaches a stage in the process of statement and proof, where the underlying assumptions have no further justification. A wonderful example of dogmatism is the second sentence of the US Declaration of Independence, even if it is not a scientific theory: “We hold these truths to be self-evident, that all men are created equal, that they are endowed by their Creator with certain unalienable Rights, that among these are Life, Liberty and the pursuit of Happiness.” (Franklin et al. 2015)

For all practical intents and purposes, only dogmatism is an option. That means that truth cannot be achieved by a process of scientific reasoning but necessarily relies on an intuition that must be nurtured by other sources. Dogmatism, for the same reason, also implies that every scientific theory must start from value judgments about the basic self-evident principles. Coming back to the discussion about theories, calling a conjecture reasonable bites the trilemma-bullet by requiring the much more moderate standard of being consensual. Wittgenstein (1972), 94 and 110 expressed this beautifully: “But I did not get my picture of the world by satisfying myself of its correctness; nor do I have it because I am satisfied of its correctness. No: it is the inherited background against which I distinguish between true and false. […] As if giving grounds did not come to an end sometime. But the end is not an ungrounded presupposition: it is an ungrounded way of acting.” In order to reach a consensus among experts, one must at least reach an agreement of the different dogmas that (perhaps subconsciously) taint one’s own perspective.

微观经济学代考

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|Some Methodological Remarks

有食谱和科学理论。在一本食谱中，人们了解到制作煎饼需要一个热锅、鸡蛋、面粉、牛奶、小苏打和少许盐。如果一个人按照食谱做，最后会得到一顿美味的饭菜，但一个人并不真正理解为什么。一项科学理论告诉人们，热量如何改变蛋清中蛋白质的分子结构、小苏打如何与酸反应，以及麸质如何构建弹性网络。这些知识可能不会告诉人们如何制作煎饼，但它可以告诉人们很多关于食谱有效的更深层原因。此外，人们可以使用这些信息来开发新的创新食谱。食谱和科学理论相辅相成：理解物理、化学、

经济学以食谱和科学理论的形式出现。股票经纪人可能只是“跟随他/她的直觉”来选择有利可图的股票。他/她在脑海中没有关于资本市场运作的明确理论，这些理论告诉他/她股票的未来发展。就像一位经验丰富的厨师，他/她只是“感觉”或“看到”哪些股票会获利。科学推理需要试图理解使一只股票成功而另一只股票失败的机制。或者，以一家公司的经理为例。当他/她为员工设立公司组织和薪酬方案时，他/她可能会遵循习惯和他/她的直觉。组织和薪酬的科学方法是发展关于后果或组织设计的理论以及不同薪酬方式的激励效果。这些理论可能无法直接适用于特定问题，但随着时间的推移，它们会融入社会的“文化”并塑造决策者的直觉。约翰·梅纳德·凯恩斯 (John Maynard Keynes) 非常尖锐地指出了这一点：“经济学家和政治哲学家的观点，无论是对的还是错的，都比人们普遍理解的更有力量。事实上，世界几乎不受其他事物的支配。务实的人，他们认为自己完全不受任何知识分子的影响，通常是某个已故经济学家的奴隶。” 这些理论可能无法直接适用于特定问题，但随着时间的推移，它们会融入社会的“文化”并塑造决策者的直觉。约翰·梅纳德·凯恩斯 (John Maynard Keynes) 非常尖锐地指出了这一点：“经济学家和政治哲学家的观点，无论是对的还是错的，都比人们普遍理解的更有力量。事实上，世界几乎不受其他事物的支配。务实的人，他们认为自己完全不受任何知识分子的影响，通常是某个已故经济学家的奴隶。” 这些理论可能无法直接适用于特定问题，但随着时间的推移，它们会融入社会的“文化”并塑造决策者的直觉。约翰·梅纳德·凯恩斯 (John Maynard Keynes) 非常尖锐地指出了这一点：“经济学家和政治哲学家的观点，无论是对的还是错的，都比人们普遍理解的更有力量。事实上，世界几乎不受其他事物的支配。务实的人，他们认为自己完全不受任何知识分子的影响，通常是某个已故经济学家的奴隶。” 无论是对的还是错的，都比通常理解的更有力量。事实上，世界几乎不受其他事物的支配。务实的人，他们认为自己完全不受任何知识分子的影响，通常是某个已故经济学家的奴隶。” 无论是对的还是错的，都比通常理解的更有力量。事实上，世界几乎不受其他事物的支配。务实的人，他们认为自己完全不受任何知识分子的影响，通常是某个已故经济学家的奴隶。”

经济代写|微观经济学代写Microeconomics代考|True and Reasonable Theories

我在上一节中使用了科学理论这个术语。出于本文的目的，理论被定义为一种相对广泛的概念方法，它对世界上的因果关系做出合理的推测。

什么时候一个猜想是合理的，为什么在上面的陈述中会找到“合理”而不是“真实”这个词？鉴于一个人的感官和头脑的局限性，不可能说一个猜想在完全符合现实的意义上是正确的。简要理解伴随真理的朴素观念而来的认知问题的一个好方法是对所谓的 Münchhausen trilemma 的简短阐述。基本问题是科学推理要求一个人准备好为任何一个人的陈述提供证据。然而，这样的证明只能通过另一个同样必须是可证明的陈述来给出。Münchhausen trilemma 指出，人们可以在恰好三个不令人满意的选项中做出选择来处理这种情况：

• 无限回归：每个证明都需要进一步的证明，无穷无尽。当然，这个过程将永远不会结束，以至于一个人永远不会“突破”到真相。可以理解，不可能给出无限倒退的例子。
• 循环性：陈述和证明相互支持，可能在一个复杂的论证链中。一个例子是对进化论的错误解释，该理论将最适合环境的物种定义为存活下来的物种，然后有人认为观察到的物种必须最适合其环境。
• 教条主义：一个人最终在陈述和证明过程中达到了一个阶段，在这个阶段，基本假设没有进一步的理由。教条主义的一个很好的例子是美国独立宣言的第二句话，即使它不是科学理论：“我们认为这些真理是不言而喻的，人人生而平等，造物主赋予他们拥有某些不可剥夺的权利，其中包括生命、自由和追求幸福的权利。” （富兰克林等人，2015 年）

就所有实际意图和目的而言，只有教条主义是一种选择。这意味着真理不能通过科学推理过程获得，而必须依赖必须由其他来源培养的直觉。出于同样的原因，教条主义也意味着每一个科学理论都必须从对基本不证自明原则的价值判断出发。回到关于理论的讨论，通过要求更温和的共识标准，称一个猜想合理咬住了三元悖论。维特根斯坦 (Wittgenstein, 1972), 94 和 110 优美地表达了这一点：我也没有它，因为我对它的正确性感到满意。不：这是我区分真假的继承背景。[…] 好像让理由在某个时候没有结束。但目的不是没有根据的预设：它是一种没有根据的行动方式。” 为了在专家之间达成共识，一个人必须至少就（可能是下意识地）玷污自己观点的不同教条达成一致。

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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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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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