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统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Evaluating the Linearity Assumption Using Hypothesis Testing Methods

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回归分析是一种强大的统计方法，允许你检查两个或多个感兴趣的变量之间的关系。虽然有许多类型的回归分析，但它们的核心都是考察一个或多个自变量对因变量的影响。

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统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Evaluating the Linearity Assumption Using Hypothesis Testing Methods

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Evaluating the Linearity Assumption Using Hypothesis Testing Methods

Here, we will get slightly ahead of the flow of the book, because multiple regression is covered in the next chapter. A simple, powerful way to test for curvature is to use a multiple regression model that includes a quadratic term. The quadratic regression model is given by:
$$
Y=\beta_0+\beta_1 X+\beta_2 X^2+\varepsilon
$$
This model assumes that, if there is curvature, then it takes a quadratic form. Logic for making this assumption is given by “Taylor’s Theorem,” which states that many types of curved functions are well approximated by quadratic functions.

Testing methods require restricted (null) and unrestricted (alternative) models. Here, the null model enforces the restriction that $\beta_2=0$; thus the null model states that the mean response is a linear (not curved) function of $x$. So-called “insignificance” (determined historically by $p>0.05$ ) of the estimate of $\beta_2$ means that the evidence of curvature in the observed data, as indicated by a non-zero estimate of $\beta_2$ or by a curved LOESS fit, is explainable by chance alone under the linear model. “Significance” (determined historically by $p<0.05$ ) means that such evidence of curvature is not easily explained by chance alone under the linear model.

But you should not take the result of this $p$-value based test as a “recipe” for model construction. If “significant,” you should not automatically assume a curved model. Instead, you should ask, “Is the curvature dramatic enough to warrant the additional modeling complexity?” and “Do the predictions differ much, whether you use a model for curvature or the ordinary linear model?” If the answers to those questions are “No,” then you should use the linear model anyway, even if it was “rejected” by the $p$-value based test.

In addition, models employing curvature (particularly quadratics) are notoriously poor at the extremes of the $x$-range(s). So again, you can easily prefer the linear model, even if the curvature is “significant” $(p<0.05)$.

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Testing for Curvature with the Production Cost Data

The following R code illustrates the method.
ProdC $=$ read.table(“https://raw.githubusercontent.com/andrea2719/
URA-DataSets/master/ProdC.txt”)
attach(ProdC)
plot (Widgets, Cost); abline(lsfit(Widgets, Cost))
Widgets.squared = Widgets^2
Prodc $=$ read.table $($ “https $: / /$ raw.githubusercontent.com/andrea2719/
URA-Datasets/master/ProdC.txt”)
attach (ProdC)
plot (Widgets, Cost); abline(lsfit(Widgets, Cost))
Widgets.squared $=$ Widgets $^{\wedge} 2$

fit.quad $=1 \mathrm{~m}$ (Cost $~$ Widgets + Widgets.squared); summary (fit.quad)
lines(spline(Widgets, predict(fit.quad)), col = “gray”, lty=2)
Figure 4.3 shows both the linear and quadratic (curved) fit to the data. Since the linear and quadratic fits are so similar, it (again) appears that there is no need to model the curvature explicitly in this example.
Relevant lines from the summary of fit are shown as follows:
Coefficients :
(Intercept)
widgets
Widgets.squared
$\begin{array}{cccc}\text { Estimate } & \text { Std. Error } & t \text { value } & \operatorname{Pr}(>|t|) \ 4.564 e+02 & 7.493 e+02 & 0.609 & 0.546 \ 9.149 e-01 & 1.290 e+00 & 0.709 & 0.483 \ 2.923 e-04 & 5.322 e-04 & 0.549 & 0.586\end{array}$
Residual standard error: 241.3 on 37 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.7987 , Adjusted R-squared: 0.7878
F-statistic: 73.42 on 2 and $37 \mathrm{DF}$, p-value: $1.318 \mathrm{e}-13$
Notice the $p$-value for testing the $\beta_2=0$ restriction: Since the $p$-value is 0.586 , the difference between the coefficient 0.0002923 (2.923e-04) and 0.0 is explainable by chance alone. That is, even if the process were truly linear (i.e., even if $\beta_2=0$ ), you would often see quadratic coefficient estimates $\left(\hat{\beta}_2\right)$ as large as 0.0002923 when you fit a quadratic model to similar data. If this is confusing to you, just run a simulation from a similar linear process (where $\beta_2=0$ ), and fit a quadratic model. You will see a non-zero $\hat{\beta}_2$ in every simulated data set, and most will be within 2 standard errors of 0.0 (the $\hat{\beta}_2$ above is $T=0.549$ standard errors from 0.0 ).

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回归分析代写

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Evaluating the Linearity Assumption Using Hypothesis Testing Methods

在这里，我们将略超前于本书的流程，因为多元回归将在下一章中讨论。测试曲率的一个简单而有力的方法是使用包含二次项的多元回归模型。二次回归模型为:
$$
Y=\beta_0+\beta_1 X+\beta_2 X^2+\varepsilon
$$
这个模型假设，如果存在曲率，那么它是二次型的。做出这种假设的逻辑是由“泰勒定理”给出的，该定理指出，许多类型的曲线函数都可以很好地近似于二次函数。

测试方法需要受限制(null)和不受限制(alternative)的模型。在这里，null模型强制限制$\beta_2=0$;因此，零模型表明平均响应是$x$的线性(而不是曲线)函数。所谓的$\beta_2$估计的“不显著性”(历史上由$p>0.05$确定)意味着观测数据中的曲率证据，如$\beta_2$的非零估计或弯曲的黄土拟合所表明的那样，在线性模型下只能由偶然解释。“重要性”(历史上由$p<0.05$决定)意味着这种曲率的证据在线性模型下不容易单独用偶然来解释。

但是，您不应该将这个基于$p$值的测试的结果作为模型构建的“配方”。如果“重要”，您不应该自动假设一个曲线模型。相反，您应该问:“曲率是否足够大，足以保证额外的建模复杂性?”以及“使用曲率模型还是普通线性模型，预测的差异是否很大?”如果这些问题的答案是“否”，那么无论如何都应该使用线性模型，即使它被基于$p$值的测试“拒绝”。

此外，采用曲率(特别是二次曲线)的模型在$x$ -范围的极值处是出了名的差。所以，你可以很容易地选择线性模型，即使曲率是“显著的”$(p<0.05)$。

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Testing for Curvature with the Production Cost Data

下面的R代码演示了该方法。
ProdC $=$ read.table(“https://raw.githubusercontent.com/andrea2719/
“ura – dataset /master/ product .txt”)
附件(产品)
plot (Widgets, Cost);abline(lsfit(Widgets, Cost))
小部件。^2 = Widgets^2
产品$=$阅读。表$($ “https $: / /$ raw.githubusercontent.com/andrea2719/
“ura – dataset /master/ product .txt”)
附件(产品)
plot (Widgets, Cost);abline(lsfit(Widgets, Cost))
小部件。squared $=$小部件 $^{\wedge} 2$

适合。quad $=1 \mathrm{~m}$(成本$~$ Widgets + Widgets.squared);总结(fit.quad)
线条(样条(Widgets, predict(fit.quad))， col = “gray”， lty=2)
图4.3显示了数据的线性拟合和二次(曲线)拟合。由于线性拟合和二次拟合是如此相似，它(再次)似乎没有必要在这个例子中明确地建模曲率。
拟合总结的相关行如下:
系数:
(截语)
小部件
widgets。squared
$\begin{array}{cccc}\text { Estimate } & \text { Std. Error } & t \text { value } & \operatorname{Pr}(>|t|) \ 4.564 e+02 & 7.493 e+02 & 0.609 & 0.546 \ 9.149 e-01 & 1.290 e+00 & 0.709 & 0.483 \ 2.923 e-04 & 5.322 e-04 & 0.549 & 0.586\end{array}$
37个自由度的残差标准误差:241.3
多元r平方:0.7987，调整r平方:0.7878
f统计量:73.42对2和$37 \mathrm{DF}$, p值:$1.318 \mathrm{e}-13$
请注意用于测试$\beta_2=0$限制的$p$ -值:由于$p$ -值为0.586，因此系数0.0002923 (2.923e-04)和0.0之间的差异只能通过偶然来解释。也就是说，即使这个过程是真正线性的(即，即使$\beta_2=0$)，当您将二次模型拟合到类似的数据时，您经常会看到二次系数估计$\left(\hat{\beta}_2\right)$大到0.0002923。如果这让您感到困惑，只需从类似的线性过程($\beta_2=0$)运行模拟，并拟合二次模型。您将在每个模拟数据集中看到一个非零$\hat{\beta}_2$，并且大多数将在0.0的2个标准误差范围内(上面的$\hat{\beta}_2$是0.0的$T=0.549$标准误差)。

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随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

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

机器学习代写

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

多元统计分析代考


基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Simulation Study to Understand the Null Distribution of the $T$ Statistic

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如果你也在 怎样代写回归分析Regression Analysis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。

回归分析是一种强大的统计方法，允许你检查两个或多个感兴趣的变量之间的关系。虽然有许多类型的回归分析，但它们的核心都是考察一个或多个自变量对因变量的影响。

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统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Simulation Study to Understand the Null Distribution of the $T$ Statistic

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Simulation Study to Understand the Null Distribution of the $T$ Statistic

The following $\mathrm{R}$ code generates the data under the null model. It is the same model used in the SSN/Height example above, but re-written in a way to make the constraint $\beta_1=0$ explicit. Because we did not use set.seed as in the previous code, the output is random. Your results will differ, but that is good because the point here is to understand randomness.

$\mathrm{n}=100$
beta $0=70 ;$ betal $=0 \quad #$ The null model; true betal = 0
ssn = sample $(0: 9,100$, replace=T)
height = beta + betal*ssn + rnorm $(100,0,4)$
ssn.data = data.frame (ssn, height)
fit. $1=$ lm (height ssn, data=ssn.data)
summary (fit. 1$)$
$\mathrm{n}=100$
beta $0=70 ;$ betal $=0 \quad #$ The null model; true betal $=0$
ssn $=$ sample $(0: 9,100$, replace $=T)$
height $=$ beta $0+\operatorname{beta} 1 * \operatorname{ssn}+\operatorname{rnorm}(100,0,4)$
ssn. data = data. frame (ssn, height)
fit. 1 = $\operatorname{lm}($ height ssn, datasssn. data)
summary (fit.l)
This code gives the following output (yours will vary by randomness):
Cal :
$\operatorname{lm}$ (formula $=$ height $\sim$ ssn, data $=$ ssn. data)
Residuals:
Min $1 Q$ Median $3 Q$ Max
$-9.4952-2.8261-0.3936 \quad 2.252111 .6764$
Coefficients :
Estimate std. Error $t$ value $\operatorname{Pr}(>|t|)$
(Intercept) $69.77372 \quad 0.71865 \quad 97.089<2 \mathrm{e}-16 \star \star $ $\operatorname{ssn} 0.019150 .14336 \quad 0.134 \quad 0.894$ Signif. Codes: 0 ‘‘ 0.001 ‘‘ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘. 0.1 ‘ 1
Residual standard error: 4.155 on 98 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.000182 , Adjusted R-squared: 0.01002
F-statistic: 0.01784 on 1 and $98 \mathrm{DF}$, p-value: 0.894
In our simulation, the estimate $\hat{\beta}_1=0.01915$ is $T=0.134$ standard errors from zero, and you know that this difference is explained by chance alone because the data are simulated from the null model where $\beta_1=0$.

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The $p$-Value

In the example above, the thresholds to determine which real $T$ values are explainable by chance alone are the numbers that put $95 \%$ of the $T$ values that are explained by chance alone between them; these are -1.9845 and +1.9845 in the case of the $T_{98}$ distribution. If the observed $T$ statistic falls outside that range, then we can say that the difference between $\hat{\beta}_1$ and 0 is not easily explained by chance alone.

See Figure 3.7 again. Notice that there is $5 \%$ total probability outside the \pm 1.9845 range, simply because there is $95 \%$ probability inside the range. Now, if the $T$ statistic falls inside the $95 \%$ range, then there has to be more than $5 \%$ total probability outside the $\pm T$ range. See Figure 3.7 again, and suppose $T=1.7$, which is inside the range. Then there has to be more than $5 \%$ probability outside the \pm 1.7 range, right? See Figure 3.7 again, and locate \pm 1.7 on the graph. Make sure you understand this; it is not hard at all. Do not just read the words, because then you will not understand. Instead, look at Figure 3.7, put your finger on the graph at 1.7 , and think about the area outside the \pm 1.7 range. It is more than 0.05 , do you see?

Now, suppose $T=2.5$, and look at Figure 3.7 again. Then there has to be less than $5 \%$ probability outside the \pm 2.5 range, right? See Figure 3.7 again, and locate \pm 2.5 on the graph. Make sure you understand this; it is not hard at all. Look at the graph! Do not just read the words! Instead, put your finger on the graph at 2.5 and think about the area outside the \pm 2.5 range. It is less than 0.05 , do you see?

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Simulation Study to Understand the Null Distribution of the $T$ Statistic

回归分析代写

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Simulation Study to Understand the Null Distribution of the $T$ Statistic

下面的$\mathrm{R}$代码生成null模型下的数据。它与上面的SSN/Height示例中使用的模型相同，但是以一种使约束$\beta_1=0$显式的方式重新编写。因为我们没有用集合。与前面的代码一样，输出是随机的。你的结果可能会有所不同，但这很好，因为这里的重点是理解随机性。

$\mathrm{n}=100$
beta $0=70 ;$ betal $=0 \quad #$ null模型;True betal = 0
ssn = sample $(0: 9,100$, replace=T)
高度= beta + beta *ssn + rnorm $(100,0,4)$
ssn. ssn.Data = Data .frame (ssn, height)
适合。$1=$ lm(高度ssn，数据=ssn.data)
总结(适合)1 $)$
$\mathrm{n}=100$
beta $0=70 ;$ betal $=0 \quad #$ null模型;真betal $=0$
SSN $=$样例$(0: 9,100$，替换$=T)$
身高$=$ beta $0+\operatorname{beta} 1 * \operatorname{ssn}+\operatorname{rnorm}(100,0,4)$
ssn. ssn.数据=数据。框架(ssn, height)
适合。1 = $\operatorname{lm}($ height ssn, datasssn。数据)
摘要(fit. 1)
这段代码给出了以下输出(你的输出会随随机而变化):
卡尔:
$\operatorname{lm}$(公式$=$高度$\sim$ ssn，数据$=$ ssn。数据)
残差:
最小值$1 Q$中值$3 Q$最大值
$-9.4952-2.8261-0.3936 \quad 2.252111 .6764$
系数:
估计std误差$t$值$\operatorname{Pr}(>|t|)$
(截音)$69.77372 \quad 0.71865 \quad 97.089<2 \mathrm{e}-16 \star \star $$\operatorname{ssn} 0.019150 .14336 \quad 0.134 \quad 0.894$代码:0“0.001”“0.01”*“0.05”。0.1 ‘ 1
剩余标准误差:在98自由度上为4.155
多元r平方:0.000182，调整r平方:0.01002
f统计量:0.01784对1和$98 \mathrm{DF}$, p值:0.894
在我们的模拟中，估计值$\hat{\beta}_1=0.01915$是$T=0.134$离零的标准误差，并且您知道这种差异完全是偶然的，因为数据是从null模型模拟的，其中$\beta_1=0$。

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|The $p$-Value

在上面的例子中，确定哪些真实的$T$值只能由偶然解释的阈值是将只能由偶然解释的$T$值中的$95 \%$放在它们之间的数字;在$T_{98}$分布的情况下，它们是-1.9845和+1.9845。如果观察到的$T$统计值超出了这个范围，那么我们可以说$\hat{\beta}_1$和0之间的差异不容易单独用偶然来解释。

再次参见图3.7。注意，在\pm 1.9845范围之外有$5 \%$总概率，因为在范围内有$95 \%$概率。现在，如果$T$统计值落在$95 \%$范围内，那么在$\pm T$范围外的总概率必须大于$5 \%$。再次参见图3.7，假设$T=1.7$在范围内。那么在\pm 1.7范围之外的概率必须大于$5 \%$，对吧?再次参见图3.7，并在图中找到\pm 1.7。确保你理解了这一点;这一点也不难。不要只看文字，因为那样你不会明白。相反，请查看图3.7，将手指放在1.7处的图形上，并考虑\pm 1.7范围之外的区域。它大于0.05，你看到了吗?

现在，假设$T=2.5$，再次查看图3.7。那么在\pm 2.5范围之外的概率必须小于$5 \%$，对吧?再次参见图3.7，在图中找到\pm 2.5。确保你理解了这一点;这一点也不难。看这个图表!不要只看单词!相反，将手指放在2.5的图形上，并考虑\pm 2.5范围之外的区域。它小于0.05，你看到了吗?

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随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

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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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多元统计分析代考


基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Unbiasedness of OLS Estimates Assuming the Classical Model: A Simulation Study

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回归分析是一种强大的统计方法，允许你检查两个或多个感兴趣的变量之间的关系。虽然有许多类型的回归分析，但它们的核心都是考察一个或多个自变量对因变量的影响。

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统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Unbiasedness of OLS Estimates Assuming the Classical Model: A Simulation Study

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Unbiasedness of OLS Estimates Assuming the Classical Model: A Simulation Study

To start a simulation study, you must specify the model and its parameter values, which in the case of the classical model will be the $\mathrm{N}\left(\beta_0+\beta_1 x, \sigma^2\right)$ probability distribution, along with the three parameters $\left(\beta_0, \beta_1, \sigma\right)$. These parameters are unknown, so just pick any values that make sense. No matter what values you pick for those parameters, the estimates you get are (i) random, and (ii) when unbiased, neither systematically above nor below those parameter values, in an average sense.

In reality, Nature picks the actual values of the parameters $\left(\beta_0, \beta_1, \sigma\right)$, and you do not know their values. In simulation studies, you pick the values $\left(\beta_0, \beta_1, \sigma\right)$. The estimates $\left(\hat{\beta}_0, \hat{\beta}_1\right.$, and $\left.\hat{\sigma}\right)$ target those particular values, but with error that you know precisely because you know both the estimates and the true values. In the real world, with your real (not simulated) data, your estimates $\hat{\beta}_0, \hat{\beta}_1$, and $\hat{\sigma}$ also target the true values $\beta_0, \beta_1$, and $\sigma$, but since you do not know the true values for your real data, you also do not know the error. Simulation allows you to understand this error, so you can better understand how your estimates $\hat{\beta}_0$, $\hat{\beta}_1$, and $\hat{\sigma}$ relate to Nature’s true values $\beta_0, \beta_1$, and $\sigma$.

In the Production Cost example, the values $\beta_0=55, \beta_1=1.5, \sigma^2=250^2$ produce data that look reasonably similar to the actual data, as shown in Chapter 1. So let’s pick those values for the simulation. No matter which values you pick for your simulation parameters $\beta_0, \beta_1$, and $\sigma$, the statistical estimates $\hat{\beta}_0, \hat{\beta}_1$, and $\hat{\sigma}$ “target” those values.

To make the abstractions concrete and understandable, run the following simulation code, which produces data exactly as indicated in Table 3.3.
beta0 $=55 ;$ betal $=1.5 ;$ sigma $=250 #$ Nature’s parameters
Widgets $=\mathrm{c}(1500,800,1500,1400,900,800,1400,1400,1300,1400,700$,
$\quad 1000,1200,1200,900,1200,1700,1600,1200,1400,1400,1000$,
$\quad 1200,800,1000,1400,1400,1500,1500,1600,1700,900,800,1300$,
$\quad 1000,1600,900,1300,1600,1000)$
n = length(Widgets)
# Examples of potentially observable data sets:
Sim. Cost = beta0 + betal*Widgets + rnorm(n, 0, sigma)
head(cbind(Widgets, Sim.Cost))
beta $0=55 ;$ betal $=1.5 ;$ sigma $=250$ # Nature’s parameters
Widgets $=c(1500,800,1500,1400,900,800,1400,1400,1300,1400,700$,
$1000,1200,1200,900,1200,1700,1600,1200,1400,1400,1000$,
$1200,800,1000,1400,1400,1500,1500,1600,1700,900,800,1300$,
$1000,1600,900,1300,1600,1000)$
$\mathrm{n}=$ length (widgets)
# Examples of potentially observable data sets:
sim. Cost $=$ beta $0+\operatorname{beta} 1 *$ widgets $+\operatorname{rnorm}(n, 0$, sigma $)$
head (cbind (Widgets, Sim.Cost))

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Biasedness of OLS Estimates When the Classical Model Is Wrong

Unbiasedness of the estimates $\hat{\beta}_0$ and $\hat{\beta}_1$ also implies unbiasedness of the OLS-estimated conditional mean value, $\hat{\mu}_x=\hat{\beta}_0+\hat{\beta}_1 x$, when the classical model is valid. But when the classical model does not correspond to Nature’s model, the OLS-estimated conditional mean value $\hat{\mu}_x=\hat{\beta}_0+\hat{\beta}_1 x$ can be biased. Motivated by the Product Complexity example of Figure 1.16, where $Y=$ Preference and $X=$ Complexity, suppose that Nature’s mean function is not linear, but instead a curved function $\mathrm{E}(Y \mid X=x)=f(x)$. But you do not know Nature’s ways, so you assume the classical model $Y \mid X=x \sim \mathrm{N}\left(\beta_0+\beta_1 x, \sigma^2\right)$. Then your OLS-estimated conditional mean value, $\hat{\mu}_x=\hat{\beta}_0+\hat{\beta}_1 x$, is biased.

Suppose in particular that Nature’s data-generating process is $Y \mid X=x \sim \mathrm{N}$ $\left(7+x-0.03 x^2, 10^2\right)$, where $X \sim \mathrm{N}\left(15,5^2\right)$. A scatterplot of $n=1,000$ data values from this process is shown in the left panel of Figure 3.2, with OLS line and LOESS fit superimposed. Notice that the LOESS fit looks more like the true, quadratic function than the incorrect linear function.

The right panel of Figure 3.2 shows that the OLS estimates $\hat{\mu}_{15}=\hat{\beta}_0+\hat{\beta}_1(15)$, based on samples of size $n=1,000$, are biased (low) estimates of the true mean.

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Unbiasedness of OLS Estimates Assuming the Classical Model: A Simulation Study

回归分析代写

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Unbiasedness of OLS Estimates Assuming the Classical Model: A Simulation Study

要开始模拟研究，必须指定模型及其参数值，在经典模型的情况下，这些参数值将是$\mathrm{N}\left(\beta_0+\beta_1 x, \sigma^2\right)$概率分布，以及三个参数$\left(\beta_0, \beta_1, \sigma\right)$。这些参数是未知的，所以只要选择任何有意义的值。无论你为这些参数选择什么值，你得到的估计都是(i)随机的，(ii)无偏的，在平均意义上既不高于也不低于这些参数值。

实际上，Nature会选择参数的实际值$\left(\beta_0, \beta_1, \sigma\right)$，而您并不知道它们的值。在模拟研究中，您选择值$\left(\beta_0, \beta_1, \sigma\right)$。估计值$\left(\hat{\beta}_0, \hat{\beta}_1\right.$和$\left.\hat{\sigma}\right)$针对这些特定的值，但是由于您既知道估计值又知道真实值，因此您可以精确地知道其中的误差。在现实世界中，使用真实(非模拟)数据，您的估计值$\hat{\beta}_0, \hat{\beta}_1$和$\hat{\sigma}$也针对真实值$\beta_0, \beta_1$和$\sigma$，但是由于您不知道真实数据的真实值，因此也不知道误差。模拟可以让您理解这个错误，因此您可以更好地理解您的估计$\hat{\beta}_0$、$\hat{\beta}_1$和$\hat{\sigma}$与Nature的真实值$\beta_0, \beta_1$和$\sigma$之间的关系。

在Production Cost示例中，值$\beta_0=55, \beta_1=1.5, \sigma^2=250^2$生成的数据看起来与实际数据非常相似，如第1章所示。让我们为模拟选择这些值。无论您为模拟参数$\beta_0, \beta_1$和$\sigma$选择哪个值，统计都会估计$\hat{\beta}_0, \hat{\beta}_1$和$\hat{\sigma}$“以”这些值为目标。

为了使抽象具体化和易于理解，运行下面的仿真代码，生成的数据如表3.3所示。
beta0 $=55 ;$ betal $=1.5 ;$ sigma $=250 #$自然参数
Widgets $=\mathrm{c}(1500,800,1500,1400,900,800,1400,1400,1300,1400,700$，
$\quad 1000,1200,1200,900,1200,1700,1600,1200,1400,1400,1000$，
$\quad 1200,800,1000,1400,1400,1500,1500,1600,1700,900,800,1300$，
$\quad 1000,1600,900,1300,1600,1000)$
n =长度(Widgets)
＃潜在可观察数据集的例子:
Sim。成本= beta0 + betal*Widgets + rnorm(n, 0, sigma)
head(cbind(Widgets, Sim.Cost))
beta $0=55 ;$ betal $=1.5 ;$ sigma $=250$ ＃自然参数
Widgets $=c(1500,800,1500,1400,900,800,1400,1400,1300,1400,700$，
$1000,1200,1200,900,1200,1700,1600,1200,1400,1400,1000$，
$1200,800,1000,1400,1400,1500,1500,1600,1700,900,800,1300$，
$1000,1600,900,1300,1600,1000)$
$\mathrm{n}=$长度(部件)
＃潜在可观察数据集的例子:
sim。成本$=$ beta $0+\operatorname{beta} 1 *$ widgets $+\operatorname{rnorm}(n, 0$, sigma $)$
head (cbind (Widgets, Sim.Cost))

统计代写|回归分析作业代写Regression Analysis代考|Biasedness of OLS Estimates When the Classical Model Is Wrong

当经典模型有效时，估计$\hat{\beta}_0$和$\hat{\beta}_1$的无偏性也意味着ols估计的条件平均值$\hat{\mu}_x=\hat{\beta}_0+\hat{\beta}_1 x$的无偏性。但是，当经典模型与自然模型不对应时，ols估计的条件平均值$\hat{\mu}_x=\hat{\beta}_0+\hat{\beta}_1 x$可能存在偏差。受图1.16的Product Complexity示例的启发，其中$Y=$ Preference和$X=$ Complexity假设Nature的均值函数不是线性的，而是一个曲线函数$\mathrm{E}(Y \mid X=x)=f(x)$。但你不知道自然的方式，所以你假设经典模型$Y \mid X=x \sim \mathrm{N}\left(\beta_0+\beta_1 x, \sigma^2\right)$。那么你的ols估计的条件平均值$\hat{\mu}_x=\hat{\beta}_0+\hat{\beta}_1 x$是有偏差的。

特别假设自然的数据生成过程是$Y \mid X=x \sim \mathrm{N}$$\left(7+x-0.03 x^2, 10^2\right)$，其中$X \sim \mathrm{N}\left(15,5^2\right)$。图3.2左面板为该过程中$n=1,000$数据值的散点图，OLS线与黄土拟合叠加。注意，黄土拟合看起来更像真实的二次函数，而不是不正确的线性函数。

图3.2的右面板显示，基于样本规模$n=1,000$的OLS估计$\hat{\mu}_{15}=\hat{\beta}_0+\hat{\beta}_1(15)$是对真实平均值的有偏(低)估计。

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随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

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

机器学习代写

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

多元统计分析代考


基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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

数学代写|数学建模代写math modelling代考|A Model for Diabetes Mellitus

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如果你也在 怎样代写数学建模Mathematical Modeling 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。数学建模Mathematical Modeling是使用数学概念和语言对一个具体系统的抽象描述。建立数学模型的过程被称为数学建模。数学模型被用于自然科学（如物理学、生物学、地球科学、化学）和工程学科（如计算机科学、电气工程），以及非物理系统，如社会科学（如经济学、心理学、社会学、政治学）。使用数学模型来解决商业或军事行动中的问题是运筹学领域的一个重要部分。数学模型也被用于音乐、语言学、和哲学（例如，集中用于分析哲学）。

数学建模Mathematical Modeling可以有很多形式，包括动态系统、统计模型、微分方程或博弈论模型。这些和其他类型的模型可以重叠，一个特定的模型涉及各种抽象结构。一般来说，数学模型可能包括逻辑模型。在许多情况下，一个科学领域的质量取决于在理论方面开发的数学模型与可重复的实验结果的吻合程度。理论上的数学模型和实验测量结果之间缺乏一致性，往往导致更好的理论被开发出来，从而取得重要进展。

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数学代写|数学建模代写math modelling代考|A Model for Diabetes Mellitus

数学代写|数学建模代写math modelling代考|A Model for Diabetes Mellitus

Let $x(t), y(t)$ be the blood sugar and insulin levels in the bloodstream at time $t$. The rate of change $d y / d t$ of the insulin level is proportional to $(i)$ the excess $x(t)-x_0$ of sugar in the blood over its fasting level, since this excess makes the pancreas secrete insulin into the bloodstream; (ii) the amount $y(t)$ of insulin, since insulin left to itself tends to decay at a rate proportional to its amount; and (iii) the insulin dose $d(t)$ injected per unit time. This gives
$$
\frac{d y}{d t}=a_1\left(x-x_0\right) H\left(x-x_0\right)-a_2 y+a_3 d(t)
$$
where $a_1, a_2, a_3$ are positive constants and $H(x)$ is a step function which takes the value unity when $x>0$ and takes the value zero otherwise. This occurs in Eqn. (95) because if the blood sugar level is less than $x_0$, there is no secretion of insulin from the pancreas.

Again the rate of change $d x / d t$ of sugar level is proportional to $(i)$ the product $x y$ since the higher the levels of sugar and insulin, the higher is the metabolism of sugar; (ii) $x_0-x$ since if the sugar level falls below fasting level, sugar is released from the stores to raise the sugar level to normal; (iii) $x-x_0$ since if $x>x_0$, there is a natural decay in sugar level proportional to its excess over the fasting level $(i v)$; and function of $t-t_0$, where $t_0$ is the time at which food is taken
$$
\frac{d x}{d t}=-b_1 x y+b_2\left(x_0-x\right) H\left(x_0-x\right)-b_3\left(x-x_0\right) H\left(x-x_0\right)+b_4 z\left(t-t_0\right)
$$
where a suitable form for $z\left(t-t_0\right)$ can be
$$
\begin{aligned}
z\left(t-t_0\right) & =0, tt_0
\end{aligned}
$$
Equations (95) and (96) give two simultaneous differential equations to determine $x(t)$ and $y(t)$. These equation can be numerically integrated.

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Richardson’s Model for the Arms Race

Let $x(t), y(t)$ be the expenditures on arms by two countries $A$ and $B$, then the rate of change $d x / d t$ of the expenditure by the country $A$ has a term proportional to $y$, since the larger the expenditure in arms by $B$, the larger will be the rate of expenditure on arms by $A$. Similarly it has a term proportional to $(-x)$ since its own arms expenditure has an inhibiting effect on the rate of expenditure on arms by $A$. It may also contain a term independent of the expenditures depending on mutual suspicion or mutual goodwill. With these considerations, Richardson gave the model
$$
\frac{d x}{d t}=a y-m x+r, \frac{d y}{d t}=b x-n y+s
$$
Here $a, b, m, n$ are all $>0 . r$ and $s$ will be positive in the case of mutual suspicion and negative in the case of mutual goodwill.

A position of equilibrium $x_0, y_0$, if it exists, will be given by
$$
\begin{aligned}
& \begin{array}{l}
m x_0-a y_0-r=0 \
b x_0-n y_0+s=0
\end{array} \quad \text { or } \quad \frac{x_0}{-a s-n r}=\frac{y_0}{-b r-m s} \
& \frac{1}{-m n+a b} \
& x_0=\frac{a s+n r}{m n-a b}, \quad y_0=\frac{m s+b r}{m n-a b} \
&
\end{aligned}
$$
If $r, s$ are positive, a position of equilibrium exists if $a b<m n$. If $X=x-x_0, Y=y-y_0$, we get
$$
\frac{d X}{d t}=a Y-m X, \frac{d Y}{d t}=b X-n Y
$$
$X=A e^{\lambda t}, Y=B e^{\lambda t}$ will satisfy these equations if
$$
\left|\begin{array}{cc}
\lambda+m & -a \
-b & \lambda+n
\end{array}\right|=0, \lambda^2+\lambda(m+n)+m n-a b=0
$$

数学代写|数学建模代写math modelling代考|A Model for Diabetes Mellitus

数学建模代写

数学代写|数学建模代写math modelling代考|A Model for Diabetes Mellitus

设$x(t), y(t)$为某一时刻血液中的血糖和胰岛素水平$t$。胰岛素水平的变化率$d y / d t$与血液中超过空腹水平的$(i)$过量$x(t)-x_0$成正比，因为过量的血糖会使胰腺分泌胰岛素进入血液;(ii)胰岛素的数量$y(t)$，因为留给胰岛素的胰岛素本身往往会以与其数量成比例的速度衰减;(三)单位时间注射胰岛素的剂量$d(t)$。这给出了
$$
\frac{d y}{d t}=a_1\left(x-x_0\right) H\left(x-x_0\right)-a_2 y+a_3 d(t)
$$
其中$a_1, a_2, a_3$是正常数，$H(x)$是阶跃函数，当$x>0$取值为单位，否则取值为零。这发生在Eqn。(95)因为如果血糖水平低于$x_0$，胰腺就不会分泌胰岛素。

糖类水平的变化率$d x / d t$与$(i)$产物成正比$x y$因为糖类和胰岛素的水平越高，糖的代谢就越高;(ii) $x_0-x$，因为如果血糖水平低于空腹水平，糖就会从储存中释放出来，使血糖水平恢复正常;(iii) $x-x_0$，因为如果$x>x_0$，糖水平的自然衰减与其超过禁食水平成正比$(i v)$;以及$t-t_0$的函数，其中$t_0$是进食的时间
$$
\frac{d x}{d t}=-b_1 x y+b_2\left(x_0-x\right) H\left(x_0-x\right)-b_3\left(x-x_0\right) H\left(x-x_0\right)+b_4 z\left(t-t_0\right)
$$
在哪里可以找到合适的$z\left(t-t_0\right)$表单
$$
\begin{aligned}
z\left(t-t_0\right) & =0, tt_0
\end{aligned}
$$
式(95)和式(96)给出了确定$x(t)$和$y(t)$的两个联立微分方程。这些方程可以进行数值积分。

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Richardson’s Model for the Arms Race

设$x(t), y(t)$为两个国家的军备支出$A$和$B$，则该国家的军备支出变化率$d x / d t$$A$有一个与$y$成正比的项，因为军备支出$B$越大，军备支出比率$A$就越大。同样，它也有一个与$(-x)$成比例的项，因为它自己的军备支出对军备支出率的抑制作用为$A$。它还可能包含一个独立于取决于相互猜疑或相互善意的支出的术语。基于这些考虑，理查森给出了模型
$$
\frac{d x}{d t}=a y-m x+r, \frac{d y}{d t}=b x-n y+s
$$
这里$a, b, m, n$都是$>0 . r$和$s$在相互猜疑的情况下会是积极的，在相互善意的情况下会是消极的。

平衡位置$x_0, y_0$，如果存在，将由
$$
\begin{aligned}
& \begin{array}{l}
m x_0-a y_0-r=0 \
b x_0-n y_0+s=0
\end{array} \quad \text { or } \quad \frac{x_0}{-a s-n r}=\frac{y_0}{-b r-m s} \
& \frac{1}{-m n+a b} \
& x_0=\frac{a s+n r}{m n-a b}, \quad y_0=\frac{m s+b r}{m n-a b} \
&
\end{aligned}
$$
如果$r, s$为正，则存在一个平衡位置，如果$a b<m n$。如果$X=x-x_0, Y=y-y_0$，我们得到
$$
\frac{d X}{d t}=a Y-m X, \frac{d Y}{d t}=b X-n Y
$$
$X=A e^{\lambda t}, Y=B e^{\lambda t}$满足这些方程，如果
$$
\left|\begin{array}{cc}
\lambda+m & -a \
-b & \lambda+n
\end{array}\right|=0, \lambda^2+\lambda(m+n)+m n-a b=0
$$

数学代写|数学建模代写math modelling代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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

随机分析代写


随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Domar Macro Model

Posted on by statistics-lab_01, statistics-lab_01

如果你也在 怎样代写数学建模Mathematical Modeling 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。数学建模Mathematical Modeling是使用数学概念和语言对一个具体系统的抽象描述。建立数学模型的过程被称为数学建模。数学模型被用于自然科学（如物理学、生物学、地球科学、化学）和工程学科（如计算机科学、电气工程），以及非物理系统，如社会科学（如经济学、心理学、社会学、政治学）。使用数学模型来解决商业或军事行动中的问题是运筹学领域的一个重要部分。数学模型也被用于音乐、语言学、和哲学（例如，集中用于分析哲学）。

数学建模Mathematical Modeling可以有很多形式，包括动态系统、统计模型、微分方程或博弈论模型。这些和其他类型的模型可以重叠，一个特定的模型涉及各种抽象结构。一般来说，数学模型可能包括逻辑模型。在许多情况下，一个科学领域的质量取决于在理论方面开发的数学模型与可重复的实验结果的吻合程度。理论上的数学模型和实验测量结果之间缺乏一致性，往往导致更好的理论被开发出来，从而取得重要进展。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写数学建模math modelling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。我们的专家在代写数学建模math modelling代写方面经验极为丰富，各种代写数学建模math modelling相关的作业也就用不着说。

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Domar Macro Model

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Domar Macro Model

Let $S(t), I(t), Y(t)$be savings, investment and national income at time $t$, then assume
Saving is proportional to national income, so
$$
S(t)=\alpha Y(t), \quad \alpha>0
$$
Investment is proportional to the growth rate of national income so that
$$
I(t)=\beta Y^{\prime}(t), \beta>0
$$
All savings are invested so that
$$
S(t)=I(t)
$$

We get a system of three first-order ordinary differential equations to determine $S(t), Y(t), I(t)$. Solve and get
$$
Y(t)=Y(0) e^{\alpha t / \beta}, I(t)=\alpha Y(0) e^{\alpha t / \beta}=S(t)
$$
As a result, national income, investment and savings all grew exponentially.

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Domar First Debt Model

Let $D(t) and Y(t)$respectively represent gross national debt and gross national income, then assume
(i) The rate of change in national debt is proportional to national income in order to
$$
D^{\prime}(t)=\alpha Y(t)
$$
(2) National income increases at a constant rate, so that
$$
Y^{\prime}(t)=\beta
$$
solution
$$
\begin{gathered}
D(t)=D(0)+\alpha Y(0) t+\frac{1}{2} \alpha \beta t^2 \
Y(t)=Y(0)+\beta t \
\frac{D(t)}{Y(t)}=\frac{D(0)+\alpha Y(0) t+1 / 2 \alpha \beta t^2}{Y(0)+\beta t}
\end{gathered}
$$
In this model, the ratio of national debt to national income tends to increase without limit.

In this model, the first assumption remains unchanged, but the second is replaced by the assumption that the rate of growth of national income is proportional to national income
$$
Y^{\prime}(t)=\beta Y(t)
$$
Solve the equation. (54) and (59)
$$
\begin{gathered}
Y(t)=Y(0) e^{\beta t} \
D(t)=D(0)+\frac{\alpha}{\beta} Y(0)\left(e^{-\beta t}-1\right) \
\frac{D(t)}{Y(t)}=\frac{D(0)}{Y(0) e^{\beta t}}=\frac{\alpha}{\beta}\left(1-e^{-\beta t}\right)
\end{gathered}
$$
In this example, $D(t)/Y(t) \rightarrow \alpha / \beta$is $t \rightarrow \infty$. Thus, while debt grows at a rate proportional to income, income must grow exponentially if the ratio of debt to income does not grow infinitely.

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Domar Macro Model

数学建模代写

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Competition Models

设$x(t)$和$y(t)$为争夺相同资源的两个物种的种群，则每个物种在没有其他物种的情况下生长，并且每个物种的生长速度由于其他物种的存在而降低。这就给出了微分方程组
$$
\begin{gathered}
\frac{d x}{d t}=a x-b x y=b x\left(\frac{a}{b}-y\right) ; a>0, b>0 \
\frac{d y}{d t}=p y-q x y=y(p-q x)=q y\left(\frac{p}{q}-x\right) ; p>0, q>0
\end{gathered}
$$
这就得到了如图3.2所示的方向场。选自Eqns。(七)、(八)

有两个平衡位置，即$(0,0)$和$(p / q, a / b)$。有两个点轨迹，分别是$(0,0)$和$(p / q, a / b)$有两个直线轨迹，分别是$x=0$和$y=0$。
\begin{tabular}{|c|c|c|c|}
\hline in I & $d x / d t<0$ & $d y / d t>0$ & $d y / d x<0$ \ \hline in II & $d x / d t<0$ & $d y / d t<0$ & $d y / d x>0$ \hline in III & $d x / d t>0$ & $d y / d t<0$ & $d y / d x>0$ \hline in IV & $d x / d t>0$ & $d y / d t>0$ & $d y / d x>0$ \hline
\end{tabular}

积分
$$
\frac{d y}{d x}=\frac{y(p-q x)}{x(a-b y)} \text { or } \frac{a-b y}{y} d y=\frac{p-q x}{x} d x
$$
$$
a \ln \frac{y}{y_0}-b\left(y-y_0\right)=p \ln \frac{x}{x_0}-q\left(x-x_0\right)
$$
经过$(p / q, a / b)$的轨迹是
$$
a \ln \frac{b y}{a}-b y+a=p \ln \frac{q x}{p}-q x+p
$$

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Multispecies Models

我们可以考虑用微分方程组表示的模型
$$
\begin{aligned}
& \frac{d x_1}{d t}=a_1 x_1+b_{11} x_1^2+b_{12} x_1 x_2+\ldots+b_{1 n} x_1 x_n \
& \frac{d x_2}{d t}=a_2 x_2+b_{21} x_2 x_1+b_{22} x_2^2+\ldots+b_{2 n} x_2 x_n \
& \frac{d x_n}{d t}=a_n x_n+b_{n 1} x_n x_1+b_{n 2} x_n x_2+\ldots+b_{n n} x_n^2
\end{aligned}
$$

这里$x_1(t), x_2(t), \ldots, x_n(t)$代表$n$物种的种群。同样，$a_i$是正的还是负的，取决于$i$这个物种是在没有其他物种的情况下生长还是腐烂;$b_{i j}$是正的还是负的，取决于$i$这个物种是受益于$j$这个物种的存在还是受到伤害。一般来说$b_{i i}$是负的，因为$i$这个物种的成员也相互竞争有限的资源。
我们可以找到平衡的位置
$$
d x_i / d t=0 \text { for } i=1,2, \ldots, n
$$
求解$x_1, x_2, \ldots, x_n$的$n$代数方程。我们也可以得到所有退化解，其中一个或多个$x_i$为零，即一个或多个物种消失，最后我们得到所有物种都可以消失的平衡位置。

数学代写|数学建模代写math modelling代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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
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如果你也在 怎样代写数学建模Mathematical Modeling 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。数学建模Mathematical Modeling是使用数学概念和语言对一个具体系统的抽象描述。建立数学模型的过程被称为数学建模。数学模型被用于自然科学（如物理学、生物学、地球科学、化学）和工程学科（如计算机科学、电气工程），以及非物理系统，如社会科学（如经济学、心理学、社会学、政治学）。使用数学模型来解决商业或军事行动中的问题是运筹学领域的一个重要部分。数学模型也被用于音乐、语言学、和哲学（例如，集中用于分析哲学）。

数学建模Mathematical Modeling可以有很多形式，包括动态系统、统计模型、微分方程或博弈论模型。这些和其他类型的模型可以重叠，一个特定的模型涉及各种抽象结构。一般来说，数学模型可能包括逻辑模型。在许多情况下，一个科学领域的质量取决于在理论方面开发的数学模型与可重复的实验结果的吻合程度。理论上的数学模型和实验测量结果之间缺乏一致性，往往导致更好的理论被开发出来，从而取得重要进展。

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数学代写|数学建模代写math modelling代考|Competition Models

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Competition Models

Let $x(t)$ and $y(t)$ be the populations of two species competing for the same resources, then each species grows in the absence of the other species, and the rate of growth of each species decreases due to the presence of the other species’. This gives the system of differential equations
$$
\begin{gathered}
\frac{d x}{d t}=a x-b x y=b x\left(\frac{a}{b}-y\right) ; a>0, b>0 \
\frac{d y}{d t}=p y-q x y=y(p-q x)=q y\left(\frac{p}{q}-x\right) ; p>0, q>0
\end{gathered}
$$
This gives the direction field as shown in Figure 3.2. From Eqns. (7) and (8)

There are two equilibrium positions viz. $(0,0)$ and $(p / q, a / b)$. There are two point trajectories viz. $(0,0)$ and $(p / q, a / b)$ and there are two line trajectories viz. $x=0$ and $y=0$.
\begin{tabular}{|c|c|c|c|}
\hline in I & $d x / d t<0$ & $d y / d t>0$ & $d y / d x<0$ \ \hline in II & $d x / d t<0$ & $d y / d t<0$ & $d y / d x>0$ \
\hline in III & $d x / d t>0$ & $d y / d t<0$ & $d y / d x>0$ \
\hline in IV & $d x / d t>0$ & $d y / d t>0$ & $d y / d x>0$ \
\hline
\end{tabular}

integrating
$$
\frac{d y}{d x}=\frac{y(p-q x)}{x(a-b y)} \text { or } \frac{a-b y}{y} d y=\frac{p-q x}{x} d x
$$
$$
a \ln \frac{y}{y_0}-b\left(y-y_0\right)=p \ln \frac{x}{x_0}-q\left(x-x_0\right)
$$
the trajectory which passes through $(p / q, a / b)$ is
$$
a \ln \frac{b y}{a}-b y+a=p \ln \frac{q x}{p}-q x+p
$$

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Multispecies Models

We can consider the model represented by the system of differential equations
$$
\begin{aligned}
& \frac{d x_1}{d t}=a_1 x_1+b_{11} x_1^2+b_{12} x_1 x_2+\ldots+b_{1 n} x_1 x_n \
& \frac{d x_2}{d t}=a_2 x_2+b_{21} x_2 x_1+b_{22} x_2^2+\ldots+b_{2 n} x_2 x_n \
& \frac{d x_n}{d t}=a_n x_n+b_{n 1} x_n x_1+b_{n 2} x_n x_2+\ldots+b_{n n} x_n^2
\end{aligned}
$$

Here $x_1(t), x_2(t), \ldots, x_n(t)$ represent the populations of the $n$ species. Also $a_i$ is positive or negative according to whether the $i$ th species grows or decays in the absence of other species and $b_{i j}$ is positive or negative according to whether the $i$ th species benefits or is harmed by the presence of the $j$ th species. In general $b_{i i}$ is negative since members of the $i$ th species also compete among themselves for limited resources.
We can find the positions of equilibrium by putting
$$
d x_i / d t=0 \text { for } i=1,2, \ldots, n
$$
and solving the $n$ algebraic equations for $x_1, x_2, \ldots, x_n$. We can also obtain all degenerate solutions in which one or more $x_i$ ‘s are zero, i.e., in which one or more species have disappeared, and finally we have the equilibrium position in which all species can disappear.

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Competition Models

数学建模代写

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Competition Models

设$x(t)$和$y(t)$为争夺相同资源的两个物种的种群，则每个物种在没有其他物种的情况下生长，并且每个物种的生长速度由于其他物种的存在而降低。这就给出了微分方程组
$$
\begin{gathered}
\frac{d x}{d t}=a x-b x y=b x\left(\frac{a}{b}-y\right) ; a>0, b>0 \
\frac{d y}{d t}=p y-q x y=y(p-q x)=q y\left(\frac{p}{q}-x\right) ; p>0, q>0
\end{gathered}
$$
这就得到了如图3.2所示的方向场。选自Eqns。(七)、(八)

有两个平衡位置，即$(0,0)$和$(p / q, a / b)$。有两个点轨迹，分别是$(0,0)$和$(p / q, a / b)$有两个直线轨迹，分别是$x=0$和$y=0$。
\begin{tabular}{|c|c|c|c|}
\hline in I & $d x / d t<0$ & $d y / d t>0$ & $d y / d x<0$ \ \hline in II & $d x / d t<0$ & $d y / d t<0$ & $d y / d x>0$ \hline in III & $d x / d t>0$ & $d y / d t<0$ & $d y / d x>0$ \hline in IV & $d x / d t>0$ & $d y / d t>0$ & $d y / d x>0$ \hline
\end{tabular}

积分
$$
\frac{d y}{d x}=\frac{y(p-q x)}{x(a-b y)} \text { or } \frac{a-b y}{y} d y=\frac{p-q x}{x} d x
$$
$$
a \ln \frac{y}{y_0}-b\left(y-y_0\right)=p \ln \frac{x}{x_0}-q\left(x-x_0\right)
$$
经过$(p / q, a / b)$的轨迹是
$$
a \ln \frac{b y}{a}-b y+a=p \ln \frac{q x}{p}-q x+p
$$

数学代写|数学建模代写math modelling代考|Multispecies Models

我们可以考虑用微分方程组表示的模型
$$
\begin{aligned}
& \frac{d x_1}{d t}=a_1 x_1+b_{11} x_1^2+b_{12} x_1 x_2+\ldots+b_{1 n} x_1 x_n \
& \frac{d x_2}{d t}=a_2 x_2+b_{21} x_2 x_1+b_{22} x_2^2+\ldots+b_{2 n} x_2 x_n \
& \frac{d x_n}{d t}=a_n x_n+b_{n 1} x_n x_1+b_{n 2} x_n x_2+\ldots+b_{n n} x_n^2
\end{aligned}
$$

这里$x_1(t), x_2(t), \ldots, x_n(t)$代表$n$物种的种群。同样，$a_i$是正的还是负的，取决于$i$这个物种是在没有其他物种的情况下生长还是腐烂;$b_{i j}$是正的还是负的，取决于$i$这个物种是受益于$j$这个物种的存在还是受到伤害。一般来说$b_{i i}$是负的，因为$i$这个物种的成员也相互竞争有限的资源。
我们可以找到平衡的位置
$$
d x_i / d t=0 \text { for } i=1,2, \ldots, n
$$
求解$x_1, x_2, \ldots, x_n$的$n$代数方程。我们也可以得到所有退化解，其中一个或多个$x_i$为零，即一个或多个物种消失，最后我们得到所有物种都可以消失的平衡位置。

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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。

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。

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抽样调查是一种非全面调查，根据随机的原则从总体中抽取部分实际数据进行调查，并运用概率估计方法，根据样本数据推算总体相应的数量指标的一种统计分析方法。

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我们提供的抽样调查sampling theory of survey及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

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统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Equicorrelation Model

Following CSW (1976, 1977), consider the model of equicorrelated $Y_i$ ‘s for which
$$
E_m\left(Y_i\right)=\alpha_i+\beta X_i
$$
$\alpha_i$ known with mean $\bar{\alpha}, \beta$ unknown, $0<X_i$ known with $\Sigma X_i=$ $N$
$$
\begin{aligned}
V_m\left(Y_i\right) & =\sigma^2 X_i^2 \
C_m\left(Y_i, Y_j\right) & =\rho \sigma^2 X_i X_j,-\frac{1}{N-1}<\rho<1 .
\end{aligned}
$$
Linear unbiased estimators (LUE) for $\bar{Y}$ are of the form
$$
t=t(s, Y)=a_s+\sum_{i \in s} b_{s i} Y_i
$$
with $a_s, b_{s i}$ free of $Y$ such that for a fixed design $p$
$$
E_p\left(a_s\right)=0, \sum_{s \ni i} b_{s i} p(s)=\frac{1}{N} \text { for } i=1, \ldots, N .
$$
To find an optimal strategy ( $p, t)$ let us proceed as follows. First note that writing $c_{s i}=b_{s i} X_i$,
$$
1=\frac{X}{N}=\frac{1}{N} \sum_1^N X_i=\sum_1^N \sum_{s \ni i} c_{s i} p(s)=\sum_s p(s)\left[\sum_{i \in s} c_{s i}\right] .
$$

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Applications to Survey Sampling

A further line of approach is now required because $\theta_0$ itself needs to be estimated from survey data
$$
d=\left(i, Y_i \mid i \in s\right)
$$
available only for the $Y_i$ ‘s with $i \in s, s$ a sample supposed to be selected with probability $p(s)$ according to a design $p$ for which we assume
$$
\pi_i=\sum_{s \ni i} p(s)>0 \text { for all } i=1,2, \ldots, N .
$$
With the setup of the preceding section, let the $Y_i$ ‘s be independent and consider unbiased estimating functions $\phi_i\left(Y_i, \theta\right) ; i=$ $1,2, \ldots, N$. Let
$$
\theta_0=\theta_0(Y)
$$
be the solution of $g(Y, \theta)=0$ where
$$
g(Y, \theta)=\sum_1^N \phi_i\left(Y_i, \theta\right)
$$
and consider estimating this $\theta_0$ using survey data $d=\left(i, Y_i \mid i \in\right.$ s). For this it seems natural to start with an unbiased sampling function
$$
h=h(s, Y, \theta)
$$
which is free of $Y_j$ for $j \notin s$ and satisfies
(a) $\frac{\partial h}{\partial \theta}(s, Y, \theta)$ exists for all $Y$
(b) $E_m \frac{\partial h}{\partial \theta}(s, Y, \theta) \neq 0$
(c) $E_p h(s, Y, \theta)=g(Y, \theta)$ for all $Y$, the unbiasedness condition.

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抽样调查代考

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Equicorrelation Model

继CSW(1976,1977)之后，考虑equicorrelated $Y_i$的模型
$$
E_m\left(Y_i\right)=\alpha_i+\beta X_i
$$
$\alpha_i$已知，平均$\bar{\alpha}, \beta$未知，$0<X_i$已知，$\Sigma X_i=$$N$
$$
\begin{aligned}
V_m\left(Y_i\right) & =\sigma^2 X_i^2 \
C_m\left(Y_i, Y_j\right) & =\rho \sigma^2 X_i X_j,-\frac{1}{N-1}<\rho<1 .
\end{aligned}
$$
$\bar{Y}$的线性无偏估计量(LUE)是这样的形式
$$
t=t(s, Y)=a_s+\sum_{i \in s} b_{s i} Y_i
$$
与$a_s, b_{s i}$免费$Y$这样，为一个固定的设计$p$
$$
E_p\left(a_s\right)=0, \sum_{s \ni i} b_{s i} p(s)=\frac{1}{N} \text { for } i=1, \ldots, N .
$$
为了找到一个最佳策略($p, t)$)，让我们按照以下步骤进行。首先要注意写$c_{s i}=b_{s i} X_i$，
$$
1=\frac{X}{N}=\frac{1}{N} \sum_1^N X_i=\sum_1^N \sum_{s \ni i} c_{s i} p(s)=\sum_s p(s)\left[\sum_{i \in s} c_{s i}\right] .
$$

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Applications to Survey Sampling

现在需要进一步的方法，因为$\theta_0$本身需要根据调查数据进行估计
$$
d=\left(i, Y_i \mid i \in s\right)
$$
只适用于$Y_i$与$i \in s, s$的一个样本应该是选择的概率$p(s)$根据我们假设的设计$p$
$$
\pi_i=\sum_{s \ni i} p(s)>0 \text { for all } i=1,2, \ldots, N .
$$
通过上一节的设置，让$Y_i$是独立的，并考虑无偏估计函数$\phi_i\left(Y_i, \theta\right) ; i=$$1,2, \ldots, N$。让
$$
\theta_0=\theta_0(Y)
$$
是$g(Y, \theta)=0$的解
$$
g(Y, \theta)=\sum_1^N \phi_i\left(Y_i, \theta\right)
$$
并考虑使用调查数据$d=\left(i, Y_i \mid i \in\right.$来估计这个$\theta_0$。因此，从无偏抽样函数开始似乎很自然
$$
h=h(s, Y, \theta)
$$
哪个是免费的$Y_j$为$j \notin s$和满足
(a) $\frac{\partial h}{\partial \theta}(s, Y, \theta)$适用于所有$Y$
(b) $E_m \frac{\partial h}{\partial \theta}(s, Y, \theta) \neq 0$
(c) $E_p h(s, Y, \theta)=g(Y, \theta)$对于所有$Y$，为无偏性条件。

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统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考

随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

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机器学习代写

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

多元统计分析代考


基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
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统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Nonexistence Results

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如果你也在 怎样代写抽样调查sampling theory of survey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。

抽样调查是一种非全面调查，根据随机的原则从总体中抽取部分实际数据进行调查，并运用概率估计方法，根据样本数据推算总体相应的数量指标的一种统计分析方法。

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统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Nonexistence Results

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Nonexistence Results

Let a design $p$ be given and consider a $p$-unbiased estimator $t$, that is, $B_p(t)=E_p(t-Y)=0$ uniformly in $Y$. The performance of such an estimator is assessed by $V_p(t)=E_p(t-Y)^2$ and we would like to minimize $V_p(t)$ uniformly in $Y$. Assume $t^$ is such a uniformly minimum variance (UMV) unbiased estimator (UMVUE), that is, for every unbiased $t$ (other than $\left.t^\right)$ one has $V_p\left(t^\right) \leq V_p(t)$ for every $Y$ and $V_p\left(t^\right)<V_p(t)$ at least for one $Y$.

Let $\Omega$ be the range (usually known) of $Y$; for example, $\Omega=\left{Y: a_i<Y_i<b_i, i=1, \ldots, N\right}$ with $a_i, b_i(i=1, \ldots, N)$ as known real numbers. If $a_i=-\infty$ and $b_i=+\infty$, then $\Omega$ coincides with the $N$-dimensional Euclidean space $\mathbb{R}^N$; otherwise $\Omega$ is a subset of $\mathbb{R}^N$. Let us choose a point $A=\left(A_1, \ldots, A_i, \ldots\right.$, $\left.A_N\right)^{\prime}$ in $\Omega$ and consider as an estimator for $Y$
$$
\begin{aligned}
t_A & =t_A(s, Y) \
& =t^(s, Y)-t^(s, A)+A
\end{aligned}
$$
where $A=\Sigma A_i$. Then,
$$
E_p\left(t_A\right)=E_p t^(s, Y)-E_p t^(s, A)+A=Y-A+A=Y
$$
that is, $t_A$ is unbiased for $Y$. Now the value of
$$
V_p\left(t_A\right)=E_p\left[t^(s, Y)-t^(s, A)+A-Y\right]^2
$$
equals zero at the point $Y=A$. Since $t^$ is supposed to be the UMVUE, $V_p\left(t^\right)$ must also be zero when $Y=A$. Now $A$ is arbitrary. So, in order to qualify as the UMVUE for $Y$, the $t^$ must have its variance identically equal to zero. This is possible only if one has a census, that is, every unit of $U$ is in $s$ rendering $t^$ coincident with $Y$. So, for no design except a census design, for which the entire population is surveyed, there may exist a UMV estimator among all UE’s for $Y$. The same is true if, instead of $Y$, one takes $\bar{Y}$ as the estimand. This important nonexistence result is due to GODAMBE and JOSHI (1965) while the proof presented above was given by BASU (1971).

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Rao-Blackwellization

An estimator $t=t(s, Y)$ may depend on the order in which the units appear in $s$ and may depend on the multiplicities of the appearances of the units in $s$.

EXAMPLE 3.1 Let $P_i\left(0<P_i<1, \Sigma_1^N P_i=1\right)$ be known numbers associated with the units $i$ of $U$. Suppose on the first draw a unit $i$ is chosen from $U$ with probability $P_i$ and on the second draw a unit $j(\neq i)$ is chosen with probability $\frac{P_j}{1-P_i}$.

Consider RAJ’s (1956) estimator (see section 2.4.6)
$$
t_D=t(i, j)=\frac{1}{2}\left[\frac{Y_i}{P_i}+\left(Y_i+\frac{Y_j}{P_j}\left(1-P_i\right)\right)\right]=\frac{1}{2}\left(e_1+e_2\right), \text { say. }
$$
Now,
$$
E_p\left(e_1\right)=E_p\left[\frac{Y_i}{P_i}\right]=\sum_1^N \frac{Y_i}{P_i} P_i=Y
$$
and
$$
e_2=Y_i+\frac{Y_j}{P_j}\left(1-P_j\right)
$$
has the conditional expectation, given that $\left(i, Y_i\right)$ is observed on the first draw,
$$
E_C\left(e_2\right)=Y_i+\sum_{j \neq i}\left[\frac{Y_j}{P_j}\left(1-P_i\right)\right] \frac{P_j}{1-P_i}=Y_i+\sum_{j \neq i} Y_j=Y
$$
and hence the unconditional expectation $E_p\left(e_2\right)=Y$. So $t_D$ is unbiased for $Y$, but depends on the order in which the units appear in the sample $s=(i, j)$ that is, in general
$$
t_D(i, j) \neq t_D(j, i)
$$

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Nonexistence Results

抽样调查代考

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Nonexistence Results

假设给定一个设计$p$，并考虑一个$p$ -无偏估计量$t$，即在$Y$中均匀地$B_p(t)=E_p(t-Y)=0$。这种估计器的性能由$V_p(t)=E_p(t-Y)^2$评估，我们希望在$Y$中一致地最小化$V_p(t)$。假设$t^$是这样一个一致最小方差(UMV)无偏估计量(UMVUE)，也就是说，对于每个无偏$t$(除了$\left.t^\right)$之外)，对于每个$Y$和$V_p\left(t^\right)<V_p(t)$至少有一个$Y$都有$V_p\left(t^\right) \leq V_p(t)$。

设$\Omega$为$Y$的范围(通常已知);例如，$\Omega=\left{Y: a_i<Y_i<b_i, i=1, \ldots, N\right}$和$a_i, b_i(i=1, \ldots, N)$作为已知的实数。如果$a_i=-\infty$和$b_i=+\infty$，则$\Omega$与$N$维欧氏空间$\mathbb{R}^N$重合;否则$\Omega$是$\mathbb{R}^N$的子集。让我们在$\Omega$中选择一个点$A=\left(A_1, \ldots, A_i, \ldots\right.$, $\left.A_N\right)^{\prime}$，并将其作为$Y$的估计量
$$
\begin{aligned}
t_A & =t_A(s, Y) \
& =t^(s, Y)-t^(s, A)+A
\end{aligned}
$$
在哪里$A=\Sigma A_i$。然后，
$$
E_p\left(t_A\right)=E_p t^(s, Y)-E_p t^(s, A)+A=Y-A+A=Y
$$
也就是说，$t_A$对$Y$是无偏的。的值
$$
V_p\left(t_A\right)=E_p\left[t^(s, Y)-t^(s, A)+A-Y\right]^2
$$
在$Y=A$处等于0。因为$t^$应该是UMVUE，所以当$Y=A$时$V_p\left(t^\right)$也必须为零。$A$是任意的。因此，为了符合$Y$的UMVUE, $t^$必须具有完全等于零的方差。这只有在进行人口普查时才有可能，也就是说，$U$的每个单位都在$s$中，使$t^$与$Y$一致。因此，除了对整个人口进行调查的人口普查设计之外，对于$Y$，所有UE中可能存在UMV估计量。如果不取$Y$，而取$\bar{Y}$作为估计值，情况也是如此。这个重要的不存在性结果是由GODAMBE和JOSHI(1965)给出的，而上面的证明是由BASU(1971)给出的。

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Rao-Blackwellization

估计量$t=t(s, Y)$可能取决于$s$中各单元出现的顺序，也可能取决于$s$中各单元出现的次数。

例3.1设$P_i\left(0<P_i<1, \Sigma_1^N P_i=1\right)$为与$U$的单位$i$相关联的已知数。假设第一次抽中单位$i$以$P_i$的概率从$U$中选择，第二次抽中单位$j(\neq i)$以$\frac{P_j}{1-P_i}$的概率选择。

考虑RAJ的(1956)估计器(见第2.4.6节)
$$
t_D=t(i, j)=\frac{1}{2}\left[\frac{Y_i}{P_i}+\left(Y_i+\frac{Y_j}{P_j}\left(1-P_i\right)\right)\right]=\frac{1}{2}\left(e_1+e_2\right), \text { say. }
$$
现在，
$$
E_p\left(e_1\right)=E_p\left[\frac{Y_i}{P_i}\right]=\sum_1^N \frac{Y_i}{P_i} P_i=Y
$$
和
$$
e_2=Y_i+\frac{Y_j}{P_j}\left(1-P_j\right)
$$
有条件期望，假设在第一次抽签时观察到$\left(i, Y_i\right)$，
$$
E_C\left(e_2\right)=Y_i+\sum_{j \neq i}\left[\frac{Y_j}{P_j}\left(1-P_i\right)\right] \frac{P_j}{1-P_i}=Y_i+\sum_{j \neq i} Y_j=Y
$$
这就是无条件期望$E_p\left(e_2\right)=Y$。所以$t_D$对于$Y$是无偏的，但是取决于样本中各单元出现的顺序$s=(i, j)$也就是说，一般情况下
$$
t_D(i, j) \neq t_D(j, i)
$$

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随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

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多元统计分析代考


基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
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时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

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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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STATA代写机器学习/统计学习代写
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统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Ratio Strategy

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如果你也在 怎样代写抽样调查sampling theory of survey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。

抽样调查是一种非全面调查，根据随机的原则从总体中抽取部分实际数据进行调查，并运用概率估计方法，根据样本数据推算总体相应的数量指标的一种统计分析方法。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写抽样调查sampling theory of survey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。我们的专家在代写抽样调查sampling theory of survey方面经验极为丰富，各种代写抽样调查sampling theory of survey相关的作业也就用不着说。

我们提供的抽样调查sampling theory of survey及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Ratio Strategy

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Ratio Strategy

Utilizing the theory thus developed by RAO and VIJAYAN (1977) and RAO (1979), one may write down the exact MSE of the ratio estimator $t_1$ about $Y$ if $t_1$ is based on SRSWOR in $n$ draws as
$$
\begin{aligned}
M= & -\sum_{1 \leq i<j \leq N} \sum_{i \in j}\left[\frac{Y_i}{X_i}-\frac{Y_j}{X_j}\right]^2 \frac{X_i X_j}{\left(\begin{array}{c}
N \
n
\end{array}\right)} \
& \times\left[X^2 \sum_{s \ni i, j} \frac{1}{\left(\sum_{i \in s} X_i\right)^2}-X \sum_{s \ni i} \frac{1}{\left(\sum_{i \in s} X_i\right)}\right. \
& \left.-X \sum_{s \ni j} \frac{1}{\left(\sum_{i \in s} X_i\right)}+\left(\begin{array}{c}
N \
n
\end{array}\right)\right]
\end{aligned}
$$
because
$$
t_1=X\left[\sum_{i \in s} Y_i\right] /\left[\sum_{i \in s} X_i\right]=\sum_1^N Y_i b_{s i} I_{s i} \quad \text { with } \quad b_{s i}=\frac{X}{\sum_{i \in s} X_i}
$$
has
$$
\begin{aligned}
d_{i j}= & E_p\left(b_{s i} I_{s i}-1\right)\left(b_{s j} I_{s j}-1\right) \
= & \frac{1}{\left(\begin{array}{c}
N \
n
\end{array}\right)}\left[X^2 \sum_{s \ni i, j} \frac{1}{\left(\sum_{i \in s} X_i\right)^2}-X \sum_{s \ni i} \frac{1}{\left(\sum_{i \in s} X_i\right)}\right. \
& \left.-X \sum_{s \ni j} \frac{1}{\left(\sum_{i \in s} X_i\right)}+\left(\begin{array}{c}
N \
n
\end{array}\right)\right] \
= & B_{i j}, \text { say. }
\end{aligned}
$$
Writing
$$
a_{i j}=X_i X_j\left[\frac{Y_i}{X_i}-\frac{Y_j}{X_j}\right]^2
$$
we have
$$
M=-\sum_{i<j} a_{i j} B_{i j}
$$
Since for SRSWOR, $\pi_{i j}=\frac{n(n-1)}{N(N-1)}$ for every $i, j(i \neq j)$ an obvious uniformly non-negative quadratic unbiased estimator for $M$ is
$$
\hat{M}=-\frac{N(N-1)}{n(n-1)} \sum_{i<j} \sum_{i j} B_{i j} I_{s i j}
$$

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Hansen–Hurwitz Strategy

For the HANSEN-HURWITZ estimator $t_2$, which is unbiased for $Y$, when based on PPSWR sampling, the variance is well known to be
$$
\begin{aligned}
V_2=M & =\frac{1}{n}\left[\sum_1^N \frac{Y_i^2}{P_i}-Y^2\right] \
& =\frac{1}{n} \sum P_i\left[\frac{Y_i}{P_i}-Y\right]^2 \
& =\frac{1}{n} \sum_{i<j} \sum_i P_i P_j\left[\frac{Y_i}{P_i}-\frac{Y_j}{P_j}\right]^2
\end{aligned}
$$
admitting a well-known non-negative estimator
$$
\begin{aligned}
v_2 & =\frac{1}{n^2(n-1)} \sum_{r<r^{\prime}} \sum_{[}\left[\frac{y_r}{p_r}-\frac{y_{r^{\prime}}}{p_{r^{\prime}}}\right]^2 \
& =\frac{1}{n(n-1)} \sum_{r=1}^n\left[\frac{y_r}{p_r}-t_2\right]^2
\end{aligned}
$$
where $y_r$ is the $y$ value of the unit drawn in the $r$ th place, while $p_r$ is the probability of this unit to be drawn.

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Ratio Strategy

抽样调查代考

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Ratio Strategy

利用RAO和VIJAYAN(1977)和RAO(1979)提出的理论，我们可以写出关于$Y$的比率估计器$t_1$的精确MSE，如果$t_1$是基于$n$中的SRSWOR
$$
\begin{aligned}
M= & -\sum_{1 \leq i<j \leq N} \sum_{i \in j}\left[\frac{Y_i}{X_i}-\frac{Y_j}{X_j}\right]^2 \frac{X_i X_j}{\left(\begin{array}{c}
N \
n
\end{array}\right)} \
& \times\left[X^2 \sum_{s \ni i, j} \frac{1}{\left(\sum_{i \in s} X_i\right)^2}-X \sum_{s \ni i} \frac{1}{\left(\sum_{i \in s} X_i\right)}\right. \
& \left.-X \sum_{s \ni j} \frac{1}{\left(\sum_{i \in s} X_i\right)}+\left(\begin{array}{c}
N \
n
\end{array}\right)\right]
\end{aligned}
$$
因为
$$
t_1=X\left[\sum_{i \in s} Y_i\right] /\left[\sum_{i \in s} X_i\right]=\sum_1^N Y_i b_{s i} I_{s i} \quad \text { with } \quad b_{s i}=\frac{X}{\sum_{i \in s} X_i}
$$
有
$$
\begin{aligned}
d_{i j}= & E_p\left(b_{s i} I_{s i}-1\right)\left(b_{s j} I_{s j}-1\right) \
= & \frac{1}{\left(\begin{array}{c}
N \
n
\end{array}\right)}\left[X^2 \sum_{s \ni i, j} \frac{1}{\left(\sum_{i \in s} X_i\right)^2}-X \sum_{s \ni i} \frac{1}{\left(\sum_{i \in s} X_i\right)}\right. \
& \left.-X \sum_{s \ni j} \frac{1}{\left(\sum_{i \in s} X_i\right)}+\left(\begin{array}{c}
N \
n
\end{array}\right)\right] \
= & B_{i j}, \text { say. }
\end{aligned}
$$
写作
$$
a_{i j}=X_i X_j\left[\frac{Y_i}{X_i}-\frac{Y_j}{X_j}\right]^2
$$
我们有
$$
M=-\sum_{i<j} a_{i j} B_{i j}
$$
因为对于SRSWOR, $\pi_{i j}=\frac{n(n-1)}{N(N-1)}$对于每一个$i, j(i \neq j)$，都有一个明显的一致非负二次无偏估计量$M$
$$
\hat{M}=-\frac{N(N-1)}{n(n-1)} \sum_{i<j} \sum_{i j} B_{i j} I_{s i j}
$$

统计代写|抽样调查作业代写sampling theory of survey代考|Hansen–Hurwitz Strategy

对于对于$Y$无偏的HANSEN-HURWITZ估计器$t_2$，当基于PPSWR采样时，方差是众所周知的
$$
\begin{aligned}
V_2=M & =\frac{1}{n}\left[\sum_1^N \frac{Y_i^2}{P_i}-Y^2\right] \
& =\frac{1}{n} \sum P_i\left[\frac{Y_i}{P_i}-Y\right]^2 \
& =\frac{1}{n} \sum_{i<j} \sum_i P_i P_j\left[\frac{Y_i}{P_i}-\frac{Y_j}{P_j}\right]^2
\end{aligned}
$$
承认一个著名的非负估计量
$$
\begin{aligned}
v_2 & =\frac{1}{n^2(n-1)} \sum_{r<r^{\prime}} \sum_{[}\left[\frac{y_r}{p_r}-\frac{y_{r^{\prime}}}{p_{r^{\prime}}}\right]^2 \
& =\frac{1}{n(n-1)} \sum_{r=1}^n\left[\frac{y_r}{p_r}-t_2\right]^2
\end{aligned}
$$
其中$y_r$为第$r$位抽到的单位的$y$值，$p_r$为抽到该单位的概率。

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统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考

随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

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

机器学习代写

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

多元统计分析代考


基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

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数学代写|运筹学作业代写operational research代考|DISPLAYING AND SOLVING LINEAR PROGRAMMING MODELS ON A SPREADSHEET

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如果你也在 怎样代写运筹学Operations Research 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。运筹学Operations Research（英式英语：operational research），通常简称为OR，是一门研究开发和应用先进的分析方法来改善决策的学科。它有时被认为是数学科学的一个子领域。管理科学一词有时被用作同义词。

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

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|DISPLAYING AND SOLVING LINEAR PROGRAMMING MODELS ON A SPREADSHEET

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|DISPLAYING AND SOLVING LINEAR PROGRAMMING MODELS ON A SPREADSHEET

Spreadsheet software, such as Excel, is a popular tool for analyzing and solving small linear programming problems. The main features of a linear programming model, including all its parameters, can be easily entered onto a spreadsheet. However, spreadsheet software can do much more than just display data. If we include some additional information, the spreadsheet can be used to quickly analyze potential solutions. For example, a potential solution can be checked to see if it is feasible and what $Z$ value (profit or cost) it achieves. Much of the power of the spreadsheet lies in its ability to immediately see the results of any changes made in the solution.

In addition, the Excel Solver can quickly apply the simplex method to find an optimal solution for the model.

To illustrate this process, we now return to the Wyndor example introduced in Sec. 3.1.
Displaying the Model on a Spreadsheet
After expressing profits in units of thousands of dollars, Table 3.1 in Sec. 3.1 gives all the parameters of the model for the Wyndor problem. Figure 3.14 shows the necessary additions to this table for an Excel spreadsheet. In particular, a row is added (row 9, labeled “Solution”) to store the values of the decision variables. Next, a column is added (column E, labeled “Totals”). For each functional constraint, the number in column E is the numerical value of the left-hand side of that constraint. Recall that the left-hand side represents the actual amount of the resource used, given the values of the decision variables in row 9. For example, for the Plant 3 constraint in row 7 , the amount of this resource used (in hours of production time per week) is
Production time used in Plant $3=3 x_1+2 x_2$.
In the language of Excel, the equivalent equation for the number in cell E7 is
$$
\mathrm{E} 7=\mathrm{C} 7 * \mathrm{C} 9+\mathrm{D} 7 * \mathrm{D} 9 .
$$
Notice that this equation involves the sum of two products. There is a function in Excel, called SUMPRODUCT, that will sum up the product of each of the individual terms in two different ranges of cells. For instance, SUMPRODUCT(C7:D7,C9:D9) takes each of the individual terms in the range C7:D7, multiplies them by the corresponding term in the range C9:D9, and then sums up these individual products, just as shown in the above equation. Although optional with such short equations, this function is especially handy as a shortcut for entering longer linear programming equations.

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Using the Excel Solver to Solve the Model

Excel includes a tool called Solver that uses the simplex method to find an optimal solution. (A more powerful version of Solver, called Premium Solver, also is available in your OR Courseware.) Before using Solver, all the following components of the model need to be included on the spreadsheet:

  1. Each decision variable
  2. The objective function and its value
  3. Each functional constraint
    The spreadsheet layout shown in Fig. 3.14 includes all these components. The parameters for the functional constraints are in rows 5,6 , and 7 , and the coefficients for the objective function are in row 8 . The values of the decision variables are in cells $\mathrm{C} 9$ and $\mathrm{D} 9$, and the value of the objective function is in cell E8. Since we don’t know what the values of the decision variables should be, they are just entered as zeros. The Solver will then change these to the optimal values after solving the problem.

The Solver can be started by choosing “Solver” in the Tools menu. The Solver dialogue box is shown in Fig. 3.15. The “Target Cell” is the cell containing the value of the objective function, while the “Changing Cells” are the cells containing the values of the decision variables.

Before the Solver can apply the simplex method, it needs to know exactly where each component of the model is located on the spreadsheet. You can either type in the cell addresses or click on them. Since the target cell is cell E8 and the changing cells are in the range C9:D9, these addresses are entered into the Solver dialogue box as shown in Fig. 3.15. (Excel then automatically enters the dollar signs shown in the figure to fix these addresses.) Since the goal is to maximize the objective function, “Max” also has been selected.

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|DISPLAYING AND SOLVING LINEAR PROGRAMMING MODELS ON A SPREADSHEET

运筹学代考

DISPLAYING AND SOLVING LINEAR PROGRAMMING MODELS ON A SPREADSHEET

电子表格软件，如Excel，是分析和解决小型线性规划问题的流行工具。线性规划模型的主要特征，包括其所有参数，可以很容易地输入到电子表格中。然而，电子表格软件可以做的不仅仅是显示数据。如果我们包含一些额外的信息，电子表格可以用来快速分析潜在的解决方案。例如，可以检查一个潜在的解决方案，看看它是否可行，以及它实现的$Z$价值(利润或成本)是多少。电子表格的强大之处在于它能够立即看到解决方案中任何更改的结果。

此外，Excel求解器可以快速应用单纯形法找到模型的最优解。

为了说明这个过程，我们现在回到3.1节介绍的Wyndor示例。
在电子表格中显示模型
在以千美元为单位表示利润后，3.1节中的表3.1给出了windor问题模型的所有参数。图3.14显示了为创建Excel电子表格而对该表添加的必要内容。特别地，添加了一行(第9行，标记为“Solution”)来存储决策变量的值。接下来，添加一列(列E，标记为“总计”)。对于每个函数约束，E列中的数字是该约束左侧的数值。回想一下，左边表示给定第9行中决策变量的值的实际资源使用量。例如，对于第7行中的工厂3约束，该资源的使用量(以每周生产时间的小时数为单位)为
工厂生产时间$3=3 x_1+2 x_2$。
在Excel语言中，单元格E7中数字的等效方程为
$$
\mathrm{E} 7=\mathrm{C} 7 * \mathrm{C} 9+\mathrm{D} 7 * \mathrm{D} 9 .
$$
注意这个方程涉及到两个乘积的和。Excel中有一个名为SUMPRODUCT的函数，它将对两个不同单元格区域中每个单独项的乘积求和。例如，SUMPRODUCT(C7:D7,C9:D9)取范围C7:D7中的每一个单独的项，将它们乘以范围C9:D9中的相应项，然后将这些单独的乘积相加，如上面的等式所示。虽然对于这样短的方程是可选的，但这个函数作为输入较长的线性规划方程的快捷方式特别方便。

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Using the Excel Solver to Solve the Model

Excel包含一个名为Solver的工具，它使用单纯形法找到最优解。(一个更强大的Solver版本，称为Premium Solver，也可以在你的OR课件中找到。)在使用Solver之前，模型的以下所有组件都需要包含在电子表格中:

每个决策变量

目标函数及其值

每个功能约束
图3.14所示的电子表格布局包括所有这些组件。函数约束的参数在第5、6和7行，目标函数的系数在第8行。决策变量的值在单元格$\mathrm{C} 9$和$\mathrm{D} 9$中，目标函数的值在单元格E8中。因为我们不知道决策变量的值应该是多少，所以它们只是作为0输入。求解器将在解决问题后将这些值更改为最优值。

可以通过在工具菜单中选择“求解器”来启动求解器。“求解器”对话框如图3.15所示。“目标单元格”是包含目标函数值的单元格，而“变化单元格”是包含决策变量值的单元格。

在求解器可以应用单纯形法之前，它需要确切地知道模型的每个组件在电子表格上的位置。您可以键入单元格地址或单击它们。由于目标单元格为E8，变化单元格在C9:D9范围内，因此将这些地址输入到求解器对话框中，如图3.15所示。(Excel然后自动输入如图所示的美元符号来固定这些地址。)由于目标是使目标函数最大化，所以也选择了“Max”。

统计代写|运筹学作业代写operational research代考 请认准statistics-lab™

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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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