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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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我们提供的数据库Database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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- 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|MOVING FROM 3 × 5 CARDS TO COMPUTERS
Let us return to our example of a merchant who maintained a customer file on $3 \times 5$ cards. As time passed, the customer base grew and the merchant desired to keep more information about customers. From a dataprocessing standpoint, we would say the enhancement techniques for storage and retrieval led to better organized cards, more fields, and perhaps better ways to store and find individual records.
Some questions arise: Were customer records kept in name-alphabetical order? Were the records stored by telephone number or record number (which might also be a customer number)? What happens if a field not on existing forms or cards were required? If data is added or changed, how much will the record formats change? Such were data-processing dilemmas of the past.
When computers began to be used for businesses, data was stored on magnetic media. The magnetic media were mostly disks and tapes. The way data was stored and retrieved on a computer started out like the 3 $\times 5$ cards, but the magnetic data was virtual. It did not physically exist where you could touch it or see it without some kind of software to load and find records. Further, a display device to see what the “3 $\times 5$ card” had on it was required. Prior to about 1975, the most common way data was fed into a computer was via punched cards. Punched card systems for handling data were in use as early as the $1930 \mathrm{~s}$; sorters were capable of scanning and arranging a pile of cards. Using punched cards to input data into computers was common in the 1960 s because it was known technology. The output or “display device” was typically a line printer.
As data was placed on a computer, software was developed to handle the data and filing techniques evolved. In the very early days of databes, the files kept on computers basically replicated the $3 \times 5$ cards. There were many problems with computers and databases in the “early days.” (Generally, early days in terms of computers and databases means roughly early-to-mid 1960s.) Some problems involved input (how the data got into the computer), output (how the data was to be displayed), and file maintenance (how the data was to be stored and kept up to date, how records were to be added and deleted, and how fields were to be added, deleted, or changed). A person using a computer for keeping track of data could buy a computer and hire programmers, computer operators, and data entry personnel.
计算机代写|数据库作业代写Database代考|DATABASE MODELS
We now take a look back at database models as they were before the relational database was practical. The look back shows why the “old systems” are considered obsolete and why the relational model is the de facto standard in databases today. The old systems were classified as two main database models: hierarchical and network. These two models were the backbone of database software before the 1980s. Although these legacy systems might be considered “old fashioned,” there are some systems still in use today dependent on these models.
In this section, we present some versions of the hierarchical model for several reasons:
(a) To illustrate how older models were constructed from file systems
(b) To show why these file-based databases became outdated when relational databases became practical
(c) To see the evolution of file-based systems
The file systems discussed below are actual ways some database systems were written prior to the availability of relational database. The point here is to illustrate the good and bad points of older database systems and to show why relational database was and is such an improvement in database design and use.
In hierarchical database models, all data are arranged in a top-down fashion in which some records have one or more “dependent” or “child” records, and each child record is tied to one and only one “parent.” The parent-child relationship is not meant to infer a human familial relationship. The terms parent and child are historical and are meant to conjure up a picture of one type of data as dependent on another. Another terminology for the parent-child relationship is owner and objects owned, but parent-child terminology is more common. As is illustrated here, the “child” records will be sports played by a “parent” person.
We begin with an example of a hierarchical file situation. Suppose you have a database of people who play a sport at some location. Suppose we have a person, Brenda, who plays tennis at city courts and who plays golf at the municipal links. The person, Brenda, would be at the top of the hierarchy, and the sport location would be in the second tier. Usually, the connection between the layers in the hierarchy is a parent-child relationship. Each parent-person may be related to many child sport locations, but each sport location (each child record) is tied back to the one person (one parent record) who plays that particular sport. A way to store this hierarchical databe could be to have two files, one file for person, one file for sport locations. For the two-file model to make sense (i.e., to have the files “related” and hence be a database), there would have to be pointers or references of some kind from one file to the other.
数据库代考
计算机代写|数据库作业代写Database代考|MOVING FROM 3 × 5 CARDS TO COMPUTERS
让我们回到我们维护客户档案的商人的例子3×5牌。随着时间的推移，客户群不断扩大，商家希望保留更多关于客户的信息。从数据处理的角度来看，我们会说存储和检索的增强技术导致卡片组织得更好、字段更多，也许还有更好的方式来存储和查找个人记录。
出现了一些问题：客户记录是否按姓名字母顺序保存？记录是按电话号码还是记录号码（也可能是客户号码）存储的？如果需要一个不在现有表格或卡片上的字段会怎样？如果添加或更改数据，记录格式会发生多少变化？这就是过去的数据处理困境。
当计算机开始用于商业时，数据存储在磁性介质上。磁性介质主要是磁盘和磁带。在计算机上存储和检索数据的方式开始于 3×5卡，但磁性数据是虚拟的。如果没有某种软件来加载和查找记录，它实际上并不存在于您可以触摸或看到它的地方。此外，显示设备可以看到“3×5卡”上面是必需的。大约在 1975 年之前，将数据输入计算机的最常见方式是通过穿孔卡。处理数据的穿孔卡系统早在1930 秒; 分类员能够扫描和排列一堆卡片。使用穿孔卡将数据输入计算机在 1960 年代很普遍，因为这是一项众所周知的技术。输出或“显示设备”通常是行式打印机。
随着数据被放置在计算机上，软件被开发来处理数据和归档技术的发展。在数据库的早期，保存在计算机上的文件基本上复制了3×5牌。“早期”的计算机和数据库存在很多问题。（一般来说，计算机和数据库的早期大致是指 1960 年代早期到中期。）一些问题涉及输入（数据如何进入计算机）、输出（数据如何显示）和文件维护（如何存储和更新数据，如何添加和删除记录，以及如何添加、删除或更改字段）。使用计算机跟踪数据的人可以购买计算机并雇用程序员、计算机操作员和数据输入人员。
计算机代写|数据库作业代写Database代考|DATABASE MODELS
我们现在回顾一下关系数据库实用之前的数据库模型。回头看看为什么“旧系统”被认为是过时的，以及为什么关系模型是当今数据库的事实标准。旧系统分为两种主要的数据库模型：分层和网络。这两种模型是 1980 年代之前数据库软件的支柱。尽管这些遗留系统可能被认为是“过时的”，但今天仍有一些系统依赖于这些模型仍在使用。
在本节中，出于以下几个原因，我们展示了分层模型的一些版本：
(a) 说明旧模型是如何从文件系统构建的
(b) 说明为什么当关系数据库变得实用时这些基于文件的数据库变得过时
(c)查看基于文件的系统的演变
下面讨论的文件系统是在关系数据库可用之前编写某些数据库系统的实际方式。这里的重点是说明旧数据库系统的优点和缺点，并说明为什么关系数据库过去和现在都是数据库设计和使用方面的改进。
在层次数据库模型中，所有数据都以自上而下的方式排列，其中一些记录有一个或多个“依赖”或“子”记录，每个子记录都与一个且只有一个“父”相关联。亲子关系并不意味着可以推断出人类的家庭关系。父母和孩子这两个术语是历史悠久的，旨在让人联想到一种类型的数据依赖于另一种类型的数据。父子关系的另一个术语是所有者和拥有的对象，但父子关系更为常见。如此处所示，“孩子”记录将是由“父母”人进行的运动。
我们从分层文件情况的示例开始。假设您有一个数据库，其中包含在某个位置参加某项运动的人。假设我们有一个人，布伦达，他在城市球场打网球，在市政球场打高尔夫球。这个人，布伦达，将处于层次结构的顶端，而运动地点将处于第二层。通常，层次结构中各层之间的连接是父子关系。每个父母可能与许多儿童运动地点相关，但每个运动地点（每个孩子记录）都与参加该特定运动的一个人（一个父母记录）相关联。存储此分层数据的一种方法可能是拥有两个文件，一个文件用于人员，一个文件用于运动地点。为了使双文件模型有意义（即，使文件“相关”并因此成为数据库），
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
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MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。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。