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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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- 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|ICTs with Promise for Evaluators
The conference focused on four broad technical strands of discussion: wireless communication, remote sensing, machine learning and big data, as well as exploring cross-cutting issues such as ethics and privacy. These technologies are not new – most have existed for decades. Artificial intelligence and machine learning originated in the 1950s with Alan Turing’s “Turing test”. Remote sensing was developed during the space race of the Cold War era. Wireless communication and the Internet grew out of technologies developed for military applications decades ago. Thus, the technologies discussed in this book might not be novel by themselves. However, what is new is their proliferation, access and relative affordability. They have evolved over a period of time to lend themselves to use for the field of development in general and evaluation more specifically.
Remote sensing. Remote sensing is the process of detecting and monitoring the physical characteristics of an area by measuring its reflected and emitted radiation at a distance (USGS, 2018). Special cameras and sensors that collect images of the earth remotely may be attached to a variety of platforms such as ships, aircrafts, drones and satellites. Newer, more accurate and higher resolution sensors are being introduced at low or no cost to end users. As an example, the European Space Agency’s Sentinel constellation of satellites promises to provide multispectral images down to a 10 -meter resolution at weekly intervals. In addition, satellite imagery has come to be recognized as a global public good, which has led to satellite images being made available for free to the public at large (Borowitz, 2017). When combined with other methods of collection and analysis, this rich trove of global data can offer evaluators a reliable source for numerous indicators.
经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|ICT4Eval – The Publication
The discussions in the ICT4Eval conference highlighted the need for further deliberation on specific topics. This book is an endeavour in that regard, to cover further ground on selected topics from the conference. The book is comprised of five chapters and seven individual case studies by 19 authors, who elaborate on experiences of using ICT tools. The first chapter deals with the extensive challenges that lie ahead in assessing progress on SDGs. The second chapter deals with the host of technologies that evaluators could use, followed by examples of how such technologies have been deployed and the results. Contributors to such cases hail from United Nations agencies, governments, non-governmental organizations, private consulting firms, academia and the world of freelance professionals. The third chapter deals with the broader paradigm of big data and how different technologies feed into it. It elaborates on the practical issues that evaluators could face in trying to use existing avenues of big data. The fourth chapter deals with ethics, privacy and biases in using technology for monitoring as well as evaluations. The final chapter deals with the broader implications of technology
for economic development and for countries’ development trajectories.
This book offers a starting point for deliberating on the use of an increasingly complex set of ICT tools in development in general and evaluation in particular. It is the first step in a long iterative process of introducing innovations, learning from them and adapting to changing times. The book has been written by practitioners, for practitioners, to explore ways of harnessing technology for their work, ranging from simple mobile-based tools to cutting-edge neural networks in deep learning and artificial intelligence. It is a book that seeks to demonstrate, by example, the frontiers that can be breached in ICT4Eval. It assimilates a lifetime of experience and work by accomplished practitioners from a wide range of backgrounds. It is an invitation to opening new avenues development challenges of our time.
发展经济学代考
经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|ICTs with Promise for Evaluators
会议重点讨论了四大技术领域：无线通信、遥感、机器学习和大数据，以及探讨伦理和隐私等跨领域问题。这些技术并不新鲜——大多数已经存在了几十年。人工智能和机器学习起源于 1950 年代艾伦·图灵的“图灵测试”。遥感是在冷战时代的太空竞赛中发展起来的。无线通信和互联网源于几十年前为军事应用而开发的技术。因此，本书中讨论的技术本身可能并不新颖。然而，新的是它们的扩散、获取和相对负担能力。
遥感。遥感是通过测量远处反射和发射的辐射来检测和监测区域物理特征的过程（USGS，2018）。远程收集地球图像的特殊摄像机和传感器可以连接到各种平台，如船舶、飞机、无人机和卫星。更新、更准确和更高分辨率的传感器正在以低成本或免费向最终用户推出。例如，欧洲航天局的哨兵星座承诺每周提供分辨率低至 10 米的多光谱图像。此外，卫星图像已被公认为全球公共产品，这导致卫星图像可以免费提供给广大公众（Borowitz，2017 年）。
经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|ICT4Eval – The Publication
ICT4Eval 会议的讨论强调了对特定主题进行进一步审议的必要性。这本书是在这方面的努力，以涵盖会议中选定主题的进一步基础。这本书由 19 位作者的五个章节和七个单独的案例研究组成，他们详细阐述了使用 ICT 工具的经验。第一章讨论了在评估可持续发展目标进展方面面临的广泛挑战。第二章介绍了评估者可以使用的大量技术，然后是这些技术的部署方式和结果的示例。这些案例的贡献者来自联合国机构、政府、非政府组织、私人咨询公司、学术界和自由职业者的世界。第三章涉及大数据的更广泛范式以及不同的技术如何融入其中。它详细阐述了评估人员在尝试使用现有的大数据途径时可能面临的实际问题。第四章讨论了使用技术进行监测和评估时的道德、隐私和偏见。最后一章讨论技术的更广泛影响
经济发展和国家发展轨迹。
本书提供了一个起点，让我们可以考虑在总体开发和评估中使用越来越复杂的 ICT 工具。这是引入创新、从中学习和适应不断变化的时代的漫长迭代过程中的第一步。这本书是由从业者为从业者编写的，旨在探索利用技术进行工作的方法，从简单的基于移动设备的工具到深度学习和人工智能中的尖端神经网络。这本书旨在通过示例展示 ICT4Eval 中可以突破的边界。它吸收了来自不同背景的有成就的从业者一生的经验和工作。它邀请我们打开我们这个时代发展挑战的新途径。
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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。