经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|CVEN5838

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发展经济学是经济学的一个分支,涉及到中低收入国家发展进程的经济方面。

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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
经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|CVEN5838

经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|Demystifying Big Data

The world is more connected, interdependent and data-rich than ever. Exponential growth in the volume of data produced globally means that $90 \%$ of all the data in existence today has been generated during the past two years. The explosion of digital services over the past decade has allowed many to become producers, owners and consumers of data. Between 2005 and 2015 , the number of Internet users more than tripled from 1 billion to $3.2$ billion. More households now own a mobile phone than have access to electricity or clean water (World Bank, 2016).

The exponential growth of big data and data analytics provides information and analytical capacity that would have been unimaginable even a few years ago. These ‘digital dividends’ include a trove of real-time information on many issues, such as trends in food prices, availability of jobs, access to health care, quality of education and reports of natural disasters. Alongside these benefits, the digital divide continues to pose challenges (World Bank, 2016).

All of these developments have important applications for research and planning. Biometric data generated from the IoT has produced a rapidly evolving research area on the “quantified self” (Wolf, 2010). Sentiment analysis, sociometric analysis, digital spatial analysis and other tools have made possible research on the “quantified community” (Kontokosta, 2016). Satellite images, social media analysis, cell-phone data on traffic patterns and many other sources have contributed to new fields of research on city planning, urban development, migration and poverty analysis (Ashton, Weber and Zook, 2017). Satellite images and remote sensors have greatly advanced climate research.

经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|Defining Big Data and NIT

It is useful to distinguish between big data and the broader concept of NIT, which combines big data, ICT and the rapidly growing field of the IoT (Figure 3.1). It is also important to distinguish between primary big data (e.g. the original satellite images, Twitter feeds or electronic records of phone calls and financial transfers), which can involve many millions of digital records, and the processed versions of these original data. Whereas handling primary big data requires access to massive computing facilities, data processing transforms the original data into formats that can be accessed and used on personal computers and handheld devices. When it is stated that big data is fast and economical to use, this refers to the processed data, which may have been very expensive to produce from the primary big data.

Big data is often defined in terms of the ” $3 \mathrm{Vs} “:$ the velocity with which big data can be collected, analysed and disseminated; the volume of data that can be generated; and the variety of data covering different topics and using different formats. The continued rapid growth of information technology means that definitions based on each of these dimensions rapidly become out of date. Data that only a few years ago would have required a large data centre to process are now easily downloadable on smartphones and personal computers. A fuller definition of big data must include its differences from conventional survey data in terms of costs and computing requirements, coverage of population and granularity, breadth of contextual data, potential sample bias, ease of dissemination and access, relevance to a particular purpose, use of time series data, integration of multiple data sources, and creation of qualitative data (Table 3.1).

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发展经济学代考

经济代写|发展经济学代写发展经济学代考|揭开大数据的神秘面纱


世界比以往任何时候都更加相互联系、相互依存和数据丰富。全球产生的数据量呈指数级增长,这意味着目前存在的所有数据中有$90 \%$是在过去两年内产生的。过去10年数字服务的爆炸式增长,使许多人成为数据的生产者、所有者和消费者。从2005年到2015年,互联网用户数量从10亿增长到$3.2$亿,增长了两倍多。现在拥有手机的家庭比获得电力或清洁用水的家庭还多(世界银行,2016年)


大数据和数据分析的指数级增长提供的信息和分析能力,即使在几年前也是不可想象的。这些“数字红利”包括许多问题的实时信息宝库,如食品价格趋势、就业机会、获得医疗保健的机会、教育质量和自然灾害报告。除了这些好处,数字鸿沟继续构成挑战(世界银行,2016年)


所有这些发展对研究和规划都有重要的应用。物联网产生的生物特征数据催生了一个关于“量化自我”的快速发展的研究领域(Wolf, 2010)。情绪分析、社会计量分析、数字空间分析等工具使“量化社区”的研究成为可能(Kontokosta, 2016)。卫星图像、社交媒体分析、关于交通模式的手机数据和许多其他来源都为城市规划、城市发展、移民和贫困分析的新领域的研究做出了贡献(Ashton, Weber和Zook, 2017)。卫星图像和遥感器极大地促进了气候研究

经济代写|发展经济学代写发展经济学代考|定义大数据和NIT


区分大数据和更广泛的NIT概念是有用的,NIT结合了大数据、ICT和快速增长的物联网领域(图3.1)。区分主要大数据(例如原始卫星图像、Twitter消息或电话和金融转账的电子记录)和这些原始数据的处理版本也很重要,这些数据可能涉及数百万个数字记录。处理主要的大数据需要访问大量的计算设施,而数据处理将原始数据转换为可以在个人电脑和手持设备上访问和使用的格式。当我们说大数据使用起来又快又经济时,指的是经过处理的数据,而从初级大数据中产生这些数据可能非常昂贵


大数据通常被定义为“$3 \mathrm{Vs} “:$大数据收集、分析和传播的速度;可生成的数据量;以及涵盖不同主题和使用不同格式的数据的多样性。信息技术的持续快速发展意味着基于上述各个方面的定义很快就会过时。几年前还需要大型数据中心才能处理的数据,现在可以在智能手机和个人电脑上轻松下载。更完整的大数据定义必须包括其与传统调查数据在以下方面的差异:成本和计算需求、人口覆盖率和粒度、上下文数据的广度、潜在的样本偏差、传播和访问的容易程度、与特定目的的相关性、时间序列数据的使用、多个数据源的集成和定性数据的创建(表3.1)

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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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