经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|EC982

如果你也在 怎样代写发展经济学Development Economics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。

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。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写发展经济学Development Economics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。我们的专家在代写发展经济学Development Economics代写方面经验极为丰富,各种代写发展经济学Development Economics相关的作业也就用不着说。

我们提供的发展经济学Development Economics及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • 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|EC982

经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|Big Data Analytics and Development Evaluation

New information technology (NIT), comprising big data, information and communication technologies (ICTs) and the Internet of things (IoT), is transforming every aspect of life in both industrial and developing nations. NIT signifies the nature of interaction between its three aspects mentioned above. The emergence of big data is closely linked to advances in ICTs. In today’s hyper-connected digital world, people and things leave digital footprints in many different forms and through ever-increasing data flows. They originate from commercial transactions; records that companies and governments collect about their clients and citizens; user-generated online content such as photos, videos, tweets and other messages; and traces left by the IoT, that is, by uniquely identifiable objects whose activity can be tracked (ITU, 2014).

The IoT consists of devices connected to the Internet anytime and anywhere. In its most technical sense, it consists of integrating sensors and devices into everyday objects that are connected to the Internet over fixed and wireless networks. The fact that the Internet is present at the same time everywhere makes mass adoption of this technology more feasible. Given their size and cost, the sensors can easily be integrated into homes, workplaces and public places. In this way, any object can be connected and can “manifest itself” over the Internet. Furthermore, in the IoT, any object can be a data source (Accenture and Bankinter, 2011).

Any talk of ICT4Eval is incomplete without speaking of NIT. The interaction between the new generation of ICT tools, such as sensors, devices and software, the voluminous data they are producing and processing, and their potential use lies at the heart of this book’s endeavour. ICTs encompass the various technologies and accompanying devices that exist, IoT signifies the new ways in which these technologies and devices will interact with one another, while big data is what is produced in the process of using the first two. Given that evaluations are concerned with data and its conversion to information and knowledge, this chapter will focus predominantly on big data, its generation and usage, and occasional references to NIT.

There is enormous potential for integrating NIT into the design of development evaluation, but evaluation offices have been much slower to adopt NIT than have their operations colleagues. The methodological, organizational and political reasons for this slow adoption need to be understood and overcome so that development evaluation can adapt to the rapidly evolving NIT ecosystem. The wide range of available NIT tools and techniques can also be used to address the main challenges affecting conventional evaluation methodologies and strengthen evaluation designs.

经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|Some Themes from the Big Data Literature

While not attempting to provide a comprehensive literature, this section identifies some of the evolving themes in the big data and development literature that are discussed in this chapter. Over the past five years, there has been a discovery of “big data” by the business community, the media and the international development community. A number of popular publications such as Marr’s (2015) “Big data: Using smart big data to analytics and metrics to make better decisions and improve performance” and Siegel’s (2013) “Predictive analytics: The power to predict who will click, buy, lie or die” promote the powerful new tools of big data and data analytics to the business world. Around the same time, an article on the Bloomberg website (2015) illustrates how the potential of specific big data technologies such as satellite images could be harnessed as tools for business analysis.

One of the first broad discussions of the implications for international development was the 2012 White Paper “Big Data for Development” published by UN Global Pulse and edited by Emmanuel Letouzé. While UN Global Pulse had already conducted a number of proof-of-concept studies on the applications of big data in many areas of development (unglobalpulse.org), these proof-of-concept studies were still only known to a relatively small audience. The White Paper introduced the development community to the concepts of big data and its many applications in development. Letouzé, Arieias and Jackson published an updated version of the paper in 2016 which covered the genesis of big data, the big data ecosystem, theoretical considerations and controversies, institutional and cultural considerations, and practical applications. While these publication introduced big data to the official development aid sector, Patrick Meier’s (2015) “Digital humanitarians: How big data is changing the face of humanitarian response” became one of the early reference sources on the dramatic ways in which big data was being adopted and changed by humanitarian non-profit agencies. Beginning with the Haitian Earthquake, Meier presents a series of well-documented cases on the role of big data in emergency relief, monitoring and criticizing political regimes, and as a tool to promote social and political change. There are now increasing numbers of websites and conferences dedicated to the applications of big data and particularly ICT, in the latter case driven by the dramatic advances in wireless technology, in development. ${ }^1$ These are complemented by exponentially increasing numbers of free and commercially available apps covering every aspect of development.

经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|EC982

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|大数据分析与发展评估


新信息技术(NIT),包括大数据、信息和通信技术(ICTs)和物联网(IoT),正在改变工业化国家和发展中国家生活的方方面面。NIT指的是上述三个方面之间相互作用的性质。大数据的出现与信息通信技术的发展密切相关。在当今高度互联的数字世界中,人和物通过不断增加的数据流以多种不同的形式留下数字足迹。它们源自商业交易;公司和政府收集的有关客户和公民的记录;用户生成的在线内容,如照片、视频、推特和其他消息;以及物联网留下的痕迹,即活动可被跟踪的唯一可识别对象(国际电联,2014年)


物联网由随时随地连接到互联网的设备组成。就其最专业的意义而言,它包括将传感器和设备集成到通过固定和无线网络连接到互联网的日常物品中。互联网在任何地方同时存在的事实使这种技术的大规模采用更加可行。考虑到它们的尺寸和成本,传感器可以很容易地集成到家庭、工作场所和公共场所。通过这种方式,任何对象都可以连接起来,并且可以在互联网上“显示自己”。此外,在物联网中,任何对象都可以成为数据源(埃森哲和bankter, 2011)


没有提到NIT,任何关于ICT4Eval的讨论都是不完整的。新一代ICT工具,如传感器、设备和软件,它们产生和处理的大量数据,以及它们的潜在用途之间的相互作用,是本书努力的核心。信息通信技术包括现有的各种技术和配套设备,物联网意味着这些技术和设备将以新的方式相互作用,而大数据是在使用前两者的过程中产生的。由于评估涉及数据及其向信息和知识的转换,本章将主要关注大数据、大数据的产生和使用,并偶尔提及NIT


将NIT集成到开发评估的设计中有巨大的潜力,但是评估办公室在采用NIT方面比他们的运营同事慢得多。需要理解和克服这种缓慢采用的方法、组织和政治原因,以便开发评估能够适应快速发展的NIT生态系统。广泛的现有NIT工具和技术也可用于解决影响传统评价方法的主要挑战,并加强评价设计

经济代写|发展经济学代写发展经济学代考|一些主题来自大数据文献


虽然本节不打算提供全面的文献,但确定了本章所讨论的大数据和发展文献中的一些发展主题。5年来,工商界、媒体和国际发展界都发现了“大数据”。许多流行出版物,如Marr’s (2015)《大数据:使用智能大数据进行分析和度量,以做出更好的决策和提高性能》和西格尔(2013)“预测分析:预测谁会点击、购买、说谎或死亡的能力”将大数据和数据分析的强大新工具推广到商业世界。与此同时,彭博社网站上的一篇文章(2015年)阐述了如何利用卫星图像等特定大数据技术的潜力作为商业分析的工具


联合国《全球脉搏》(UN Global Pulse)于2012年发布了白皮书《大数据促进发展》(Big Data for development),由Emmanuel Letouzé编辑,这是关于大数据对国际发展影响的首批广泛讨论之一。虽然联合国全球脉动已经就大数据在许多发展领域的应用进行了一些概念证明研究(unglobalpulse.org),但了解这些概念证明研究的人数仍然相对较少。白皮书向开发界介绍了大数据的概念及其在开发中的许多应用。Letouzé, ariieias和Jackson在2016年发表了论文的更新版本,涵盖了大数据的起源、大数据生态系统、理论考虑和争议、制度和文化考虑以及实际应用。虽然这些出版物将大数据引入了官方发展援助部门,但Patrick Meier的(2015)“数字人道主义:大数据如何改变人道主义响应的面貌”成为人道主义非营利机构采用和改变大数据的戏剧性方式的早期参考来源之一。从海地地震开始,Meier介绍了一系列关于大数据在紧急救援、监督和批评政治政权以及作为促进社会和政治变革的工具方面所起作用的充分记录的案例。现在有越来越多的网站和会议专门研究大数据的应用,特别是在发展中的ICT,后者是由无线技术的巨大进步推动的。${ }^1$与之相辅相成的是,免费和商业化应用的数量呈指数增长,涵盖了开发的各个方面

经济代写|发展经济学代写Development Economics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

发表回复

您的电子邮箱地址不会被公开。