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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
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Eight operations were originally defined for relational databases, and they form the core of modern database operations. The following list describes those original operations:
Selection-This selects some or all of the records in a table. For example, you might want to select only the Competitors records where Event is Pyramid Luge so that you can know who to expect for that event (and how many ambulances to have standing by).
Projection-This drops columns from a table or selection. For example, when you make your list of Pyramid Luge competitors, you may want to list only their names and not their addresses, blood types, events (which you know is Pyramid Luge anyway), or next of kin.
Union-This combines tables with similar columns and removes duplicates. For example, suppose you have another table named FormerCompetitors that contains data for people who participated in previous years’ competitions. Some of these people are competing this year and some are not. You could use the union operator to build a list of everyone in either table. (Note that the operation would remove duplicates, but for these tables you would still get the same person several times with different events.)
Intersection-This finds the records that are the same in two tables. The intersection of the FormerCompetitors and Competitors tables would list those few who competed in previous years and who survived to compete again this year (i.e., the slow learners).
Difference-This selects the records in one table that are not in a second table. For example, the difference between FormerCompetitors and Competitors would give you a list of those who competed in previous years but who are not competing this year (so you can email them and ask them what the problem is).
Cartesian Product-This creates a new table containing every record in a first table combined with every record in a second table. For example, if one table contains values $1,2,3$, and a second table contains values A, B, C, then their Cartesian product contains the values $1 / \mathrm{A}$, $1 / \mathrm{B}, 1 / \mathrm{C}, 2 / \mathrm{A}, 2 / \mathrm{B}, 2 / \mathrm{C}, 3 / \mathrm{A}, 3 / \mathrm{B}$, and $3 / \mathrm{C}$.
Join-This is similar to a Cartesian product except records in one table are paired only with those in the second table if they meet some condition. For example, you might join the Competitors records with the NextOfKin records where a Competitors record’s NextOfKin value matches the NextOfKin record’s Name value. In this example, that gives you a list of the competitors together with their corresponding next of kin data.
Divide-This operation is the opposite of the Cartesian product. It uses one table to partition the records in another table. It finds all of the field values in one table that are associated with every value in another table. For example, if the first table contains the values $1 / \mathrm{A}, 1 / \mathrm{B}$, $1 / \mathrm{C}, 2 / \mathrm{A}, 2 / \mathrm{B}, 2 / \mathrm{C}, 3 / \mathrm{A}, 3 / \mathrm{B}$, and $3 / \mathrm{C}$ and a second table contains the values $1,2,3$, then the first divided by the second gives A, B, C. (Don’t worry, I think it’s pretty weird and confusing, too, so it probably won’t be on the final exam.)
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There are many relational database products available for you to use. All provide the same basic features, such as the ability to build tables, perform CRUD operations, carry out the eight basic relational database operations (selection, projection, union, etc.), define indexes and keys, and so forth.
They all also provide some form of SQL. SQL is a standardized language, so many queries are the same in most RDBMSs, although there are some slight differences. For example, different systems call a 4-byte integer an INT, INTEGER, NUMBER(4), or INT4. Many of these differences affect statements that modify the database (such as adding or deleting tables) rather than queries.
You can find a good SQL tutorial at www. w3schools. com/sql.
For a catalog of SQL differences on different RDBMSs, see https : / en . wikibooks . org/wiki/ SQL_Dialects_Reference.
You can find a list of around 100 RDBMSs at https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_ relational_database_management_systems and a similar list at https://database .guide/list-of-relational-database-management-systems-rdbms.
The following list shows the most popular RDBMSs in use as of September 2022 according to the DB-Engines page, https://db-engines.com/en/ranking/relational+dbms :
- Oracle
- $\mathrm{MySQL}$
- Microsoft SQL Server
- PostgreSQL
- IBM Db2
- Microsoft Access
- SQLite
- MariaDB
- Snowflake
- Microsoft Azure SQL Database
I started writing a summary of each of the products, but found that they were so similar that it wasn’t worth the effort. The following paragraphs describe some of their common features and give a few details for specific products.
数据库代考
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八种操作最初是为关系数据库定义的，它们构成了现代数据库操作的核心。这些原始操作描述如下:
选择—选择表中的部分或全部记录。例如，您可能希望只选择Event为Pyramid Luge的参赛者记录，这样您就可以知道谁将参加该事件(以及有多少救护车待命)。
投影—从表或选择项中删除列。例如，当你列出金字塔雪橇选手的名单时，你可能只想列出他们的名字，而不是他们的地址、血型、赛事(你知道这是金字塔雪橇)或近亲。
联合—将具有相似列的表组合起来，并删除重复列。例如，假设您有另一个名为formerrivals的表，其中包含参加前几年比赛的人的数据。其中一些人参加了今年的比赛，有些人没有。您可以使用联合操作符构建任一表中每个人的列表。(注意，该操作将删除重复项，但对于这些表，您仍然可以通过不同的事件多次获得同一个人。)
交集——查找两个表中相同的记录。“前竞争者”和“竞争者”表格的交叉点将列出前几年参加比赛的少数人，以及今年幸存下来再次参加比赛的人(即慢学习者)。
差异—选择一个表中不在另一个表中的记录。例如，“前竞争者”和“竞争者”之间的区别会给你一个前几年参加过比赛但今年没有参加比赛的人的列表(这样你就可以给他们发邮件，问他们问题出在哪里)。
笛卡尔积——这将创建一个新表，其中包含第一个表中的每条记录和第二个表中的每条记录。例如，如果一个表包含值$1,2,3$，另一个表包含值a, B, C，那么它们的笛卡尔积包含值$1 / \ mathm {a}$， $1 / \ mathm {B}， 1 / \ mathm {C}， 2 / \ mathm {a}， 2 / \ mathm {B}， 2 / \ mathm {C}， 3 / \ mathm {a}， 3 / \ mathm {B}$和$3 / \ mathm {C}$。
join—这类似于笛卡尔积，除了一个表中的记录只有在满足某些条件时才与另一个表中的记录配对。例如，你可以将竞争者记录与NextOfKin记录连接起来，其中竞争者记录的NextOfKin值与NextOfKin记录的Name值匹配。在本例中，它为您提供了竞争对手列表及其相应的近亲数据。
除法，这个运算与笛卡尔积相反。它使用一个表对另一个表中的记录进行分区。它在一个表中查找与另一个表中的每个值相关联的所有字段值。例如，如果第一个表包含值$1 / \ mathm {A}， 1 / \ mathm {B}$， $1 / \ mathm {C}， 2 / \ mathm {A}， 2 / \ mathm {B}， 2 / \ mathm {C}， 3 / \ mathm {A}， 3 / \ mathm {B}$和$3 / \ mathm {C}$，第二个表包含值$1,2,3$，那么第一个表除以第二个表就得到A, B, C。(别担心，我认为这很奇怪，也很令人困惑，所以期末考试可能不会出现。)
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有许多关系数据库产品可供您使用。它们都提供相同的基本特性，例如构建表、执行CRUD操作、执行八种基本关系数据库操作(选择、投影、联合等)、定义索引和键，等等。
它们都提供了某种形式的SQL。SQL是一种标准化语言，因此大多数rdbms中的许多查询都是相同的，尽管存在一些细微的差异。例如，不同的系统将4字节整数称为INT、integer、NUMBER(4)或INT4。其中许多差异影响的是修改数据库的语句(比如添加或删除表)，而不是查询。
你可以在www上找到一个很好的SQL教程。w3schools网。com/sql。
有关不同rdbms上SQL差异的目录，请参见https: / zh。维基教科书。org/wiki/ SQL_Dialects_Reference。
您可以在https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_ relational_database_management_systems上找到大约100个rdbms的列表，并在https://database .guide/list-of-relational-database-management-systems-rdbms上找到类似的列表。
以下列表显示了截至2022年9月使用的最流行的rdbms(根据DB-Engines页面https://db-engines.com/en/ranking/relational+dbms):
甲骨文
$ \ mathrm {MySQL} $
Microsoft SQL Server
PostgreSQL
IBM Db2
Microsoft Access
SQLite
MariaDB
雪花
Microsoft Azure SQL数据库
我开始为每个产品写一个总结，但发现它们太相似了，不值得花时间。以下段落描述了它们的一些共同特征，并给出了特定产品的一些细节。
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。
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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。