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结构化查询语言（SQL）是一种标准化的编程语言，用于管理关系型数据库并对其中的数据进行各种操作。
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- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等概率论
- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
计算机代写|数据库作业代写Database代考|ENTITY-RELATIONSHIP DIAGRAMS
This text concentrates on steps 1 through 3 of the software life cycle for databases. A database is a collection of related data. The concept of related data means a database stores information about one enterprise: a business, an organization, a grouping of related people or processes. For example, a database might contain data about Acme Plumbing and involve customers and service calls. A different database might be about the members and activities of a church group in town. It would be inappropriate to have data about the church group and Acme Plumbing in the same database because the two organizations are not related. Again, a database is a collection of related data. To keep a database about each of the above entities is fine, but not in the same database.
Database systems are often modeled using an entity-relationship (ER) diagram as the blueprint from which the actual database is created; the finalized blueprint is the output of the design phase. The ER diagram is an analyst’s tool to diagram the data to be stored in a database system. Phase 1 , the requirements phase, can be quite frustrating as the analyst has to elicit needs and wants from the user. The user may or may not be “computer savvy” and may or may not know the capabilities of a software system. The analyst often has a difficult time deciphering a user’s needs and wants to create a specification that (a) makes sense to both parties (user and analyst) and (b) allows the analyst to design efficiently.
In the real world, the user and the analyst may each be committees of professionals, but users (or user groups) must convey their ideas to an analyst (or team of analysts). Users must express what they want and what they think they need; analysts must elicit these wants and needs, document them, and create a plan to realize the user’s requirements.
User descriptions may seem vague and unstructured. Typically, users are successful at a business. They know the business; they understand the business model. The computer person is typically ignorant of the business but understands the computer end of the problem. To the computeroriented person, the user’s description of the business is as new to the analyst as the computer jargon is to the user. We present a methodology designed to make the analyst’s language precise so the user is comfortable with the to-be-designed database but still provides the analyst with a tool to facilitate mapping directly into the database.
In brief, next we review the early steps in the SE life cycle as it applies to database design.
计算机代写|数据库作业代写Database代考|FILES, RECORDS, AND DATA ITEMS
Data must be stored in an orderly fashion in a file of some kind to be useful. Suppose there were no computers-think back to a time when all files were paper documents for a business to keep track of its customers and products. A doctor’s office kept track of patients. A sports team kept statistics on its players. In these cases, data was recorded on paper and likely kept in a filing cabinet. The files with data in them could be referred to as a “database.” A database is most simply a repository of data about some specific entity. A customer file might be as plain and minimal as a list of people who did business with a merchant. There are two aspects to filing: storage and retrieval. Some method of storing data to facilitate retrieval is most desirable.
In a file of customer records, the whole file might be called the customer file, whereas the individual customer’s information is kept in a customer record. Files consist of records. More than likely, more information than a list of just customer’s names would be recorded. At the very least, a customer’s name, address, and phone number could constitute a customer record. Each of these components of the record is called a data item or field. The customer file contains customer records consisting of fields of data.
Table $2.1$ presents an example of some data (you can imagine each line as a $3 \times 5$ card, with the three cards [three records] making up a file).
This file contains three records with one record for each customer. The records each consist of four fields: record number, name, address, and city. As more customers are added, their data will be recorded on a new $3 \times 5$ card (a new record) and placed in the customer file. Several interesting questions and observations arise for the merchant keeping this information:
- The merchant may well want to add information, such as a telephone number, in the future. Would you add a phone number to all $3 \times 5$ cards, or would the adding be done “as necessary”? If it were done “as necessary,” then some customers would have telephone numbers, and some would not. If a customer had no phone number on the record, then the phone number for that customer would be “null.” (We use the term “null” to mean “unknown.”)
- How will the file be organized? Imagine not three customers, but 300 or 3,000 . Would the $3 \times 5$ cards be put in alphabetical order? Perhaps, but what happens if you get another A. McDonald or S.
数据库代考
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本文重点介绍数据库软件生命周期的第 1 步到第 3 步。数据库是相关数据的集合。相关数据的概念是指数据库存储有关一个企业的信息：一家企业、一个组织、一组相关人员或流程。例如，数据库可能包含有关 Acme Plumbing 的数据并涉及客户和服务呼叫。一个不同的数据库可能是关于镇上一个教会团体的成员和活动的。将关于教会团体和 Acme Plumbing 的数据放在同一个数据库中是不合适的，因为这两个组织不相关。同样，数据库是相关数据的集合。保留关于上述每个实体的数据库很好，但不能在同一个数据库中。
数据库系统通常使用实体关系 (ER) 图作为创建实际数据库的蓝图进行建模；最终蓝图是设计阶段的成果。ER 图是分析人员用来绘制要存储在数据库系统中的数据的工具。第 1 阶段，即需求阶段，可能会非常令人沮丧，因为分析师必须从用户那里引出需求和愿望。用户可能“精通计算机”，也可能不“精通计算机”，可能知道也可能不知道软件系统的功能。分析师通常很难理解用户的需求，并希望创建一个 (a) 对双方（用户和分析师）都有意义并且 (b) 允许分析师高效设计的规范。
在现实世界中，用户和分析师可能各自是专业委员会，但用户（或用户组）必须将他们的想法传达给分析师（或分析师团队）。用户必须表达他们想要的和他们认为需要的；分析人员必须引出这些需求和需要，将它们记录下来，并制定一个计划来实现用户的需求。
用户描述可能看起来模糊和非结构化。通常，用户在企业中是成功的。他们了解业务；他们了解商业模式。计算机人员通常对业务一无所知，但了解问题的计算机端。对于面向计算机的人来说，用户对业务的描述对于分析师来说就像计算机行话对于用户一样陌生。我们提出了一种旨在使分析师的语言精确的方法，以便用户对要设计的数据库感到满意，但仍然为分析师提供了一种工具来促进直接映射到数据库中。
简而言之，接下来我们将回顾 SE 生命周期中应用于数据库设计的早期步骤。
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数据必须以有序的方式存储在某种文件中才能使用。假设没有计算机——回想一下所有文件都是纸质文件的时代，供企业跟踪其客户和产品。医生办公室跟踪病人。一支运动队对其球员进行统计。在这些情况下，数据记录在纸上，很可能保存在文件柜中。包含数据的文件可以称为“数据库”。数据库最简单地是关于某个特定实体的数据存储库。客户档案可能像与商家有业务往来的人员列表一样简单明了。归档有两个方面：存储和检索。一些存储数据以方便检索的方法是最可取的。
在一个客户记录文件中，整个文件可以称为客户文件，而单个客户的信息保存在客户记录中。文件由记录组成。很可能会记录比仅包含客户姓名的列表更多的信息。至少，客户的姓名、地址和电话号码可以构成客户记录。记录的这些组成部分中的每一个都称为数据项或字段。客户文件包含由数据字段组成的客户记录。
桌子2.1提供了一些数据的示例（您可以将每一行想象成3×5卡，三张卡[三条记录]组成一个文件）。
该文件包含三个记录，每个客户一个记录。每条记录都包含四个字段：记录号、名称、地址和城市。随着更多客户的加入，他们的数据将被记录在一个新的3×5卡（新记录）并放入客户档案中。商家保留此信息会出现几个有趣的问题和观察结果：
- 商家将来可能很想添加信息，例如电话号码。你能给所有人加个电话号码吗3×5卡片，还是“根据需要”添加？如果它是“必要时”完成的，那么一些客户会有电话号码，而另一些则没有。如果客户在记录中没有电话号码，则该客户的电话号码将为“空”。（我们使用术语“空”来表示“未知”。）
- 文件将如何组织？想象一下，不是三个客户，而是 300 或 3,000 个客户。将3×5卡片按字母顺序排列？也许吧，但如果你得到另一个 A. McDonald 或 S. 会发生什么？
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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。