经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|ECON4560

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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
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经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|What Is Likely to Happen

Predictive analysis uses patterns of associations among variables to predict future trends. The predictive models are sometimes based on Bayesian statistics and identify the probability distributions for different outcomes. Other approaches draw on the rapidly evolving field of machine learning (Alpaydin, 2016). When real-time data is available, predictions can be continuously updated. Predictive analytics can use social media data. In Indonesia, for example, although Internet penetration is lower than in other Southeast Asian countries (18\% in 2014), analysis of tweets has been used to provide a rapid, economic way to assess communicable disease incidence and control (UN Global Pulse, 2015).

In the United States, predictive analytics are currently used by commercial organizations and government agencies to predict outcomes such as which online advertisements customers are likely to click on, which mortgage holders will prepay within 90 days, which employees will quit within the next year, which female customers are most likely to have a baby in the near future and which voters will be persuaded by political campaign contacts (Siegel, 2013).

A key feature of many of these applications is that the client is only interested in the outcome (how to increase click-rates for online advertising) but without needing to know “why” this happens. In contrast, it is critical for development agencies to understand the factors that determine where, why and how outcomes occur, and where and how successful outcomes can be replicated in future programmes. So, there is a crucial distinction between generating millions of correlations, and methods to determine attribution and causality.

Typical public-sector applications include the most likely locations of future crimes (“crime hot-spots”) in a city, which soon-to-be-released prisoners are likely to be recidivists and which are likely to successfully be re-integrated into society, and which vulnerable youth are most likely to have future reported incidents at home or at school (Siegel, 2013) and predicting better outcomes for children in psychiatric residential treatment (Gay and York, 2018). Box $3.1$ provides another example of how predictive analytics was used to predict which groups of children within a child welfare system are most likely to have future reported incidents of abuse or neglect in the home (Schwartz et al., 2017). For all of these kinds of analysis, it is essential to understand the causal mechanisms determining the outcomes, and correlations, which only identify associations, without explaining the causal mechanisms, are not sufficient.

经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|The Data Continuum

When discussing development evaluation strategies, it is useful to distinguish between big data, “large data” (including large surveys, monitoring data and administrative data such as agency reports) and “small data” (the kinds of data generated from most qualitative and in-depth case study evaluations and supervision reports).

At the same time, the borders between the three categories are flexible and there is a continuum of data, rather than distinct categories (Figure 3.3), and the lines between the three are less well defined. For example, for a small NGO, a beneficiary survey covering only several hundred beneficiaries would be considered small data, whereas in a country such as India or China, surveys could cover hundreds of thousands of respondents. A further complication arises from the fact that several small datasets might be merged into an integrated data platform so that the integrated dataset might become large.

There is a similar continuum of data analysis. While many kinds of data analytics were developed to analyse big data, they can also be used to analyse large or even small datasets. Mixed method strategies refer to the combining of different kinds of data and of different kinds of analysis. Consequently, data analytics approaches that are designed for large datasets can also be used to analyse smaller datasets, while qualitative analysis methods, designed originally for small datasets, can also be applied to big data and large data. For example, a national analysis of national and international migration in response to drought (big or large data) might elect a few areas of origin for the preparation of descriptive, largely qualitative, case studies.

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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|可能会发生什么


预测分析使用变量之间的关联模式来预测未来的趋势。预测模型有时基于贝叶斯统计,并确定不同结果的概率分布。其他方法利用了快速发展的机器学习领域(Alpaydin, 2016)。当实时数据可用时,预测可以不断更新。预测分析可以使用社交媒体数据。例如,在印度尼西亚,尽管互联网普及率低于其他东南亚国家(2014年为18%),但对推文的分析已被用来提供一种快速、经济的方式来评估传染病发病率和控制(联合国全球脉搏,2015年)


在美国,预测分析目前被商业组织和政府机构用于预测结果,如哪些在线广告客户可能会点击,哪些抵押贷款所有者将在90天内提前支付,哪些员工将在明年辞职,哪些女性客户最有可能在不久的将来有一个孩子,哪些选民将被政治竞选接触说服(Siegel, 2013)


这些应用程序的一个关键特征是,客户只对结果(如何提高在线广告的点击率)感兴趣,而不需要知道“为什么”会发生这种情况。相反,发展机构必须了解决定结果在哪里、为什么和如何产生的因素,以及在哪里和如何在未来的方案中复制成功的结果。因此,生成数百万个相关性与确定归因和因果关系的方法之间存在着关键的区别


典型的公共部门应用包括城市中未来最可能发生犯罪的地点(“犯罪热点”),即将释放的囚犯很可能是累犯,很可能成功地重新融入社会,弱势青年最有可能在家里或学校发生未来报告的事件(Siegel, 2013),并预测接受精神科住院治疗的儿童有更好的结果(Gay和York, 2018)。Box $3.1$提供了另一个例子,说明如何使用预测分析来预测儿童福利系统中哪一组儿童最有可能在未来发生家庭虐待或忽视事件(Schwartz等人,2017年)。对于所有这些类型的分析,理解决定结果的因果机制是至关重要的,而相关性,只识别关联,而不解释因果机制,是不够的

经济代写|发展经济学代写发展经济学代考|数据连续体


在讨论发展评价战略时,区分大数据、“大数据”(包括大型调查、监测数据和机构报告等行政数据)和“小数据”(由大多数定性和深入的案例研究评价和监督报告生成的数据类型)是有用的


与此同时,三个类别之间的边界是灵活的,数据是连续的,而不是不同的类别(图3.3),三个类别之间的界限不太明确。例如,对一个小型非政府组织来说,只涵盖几百个受益者的受益者调查被认为是小数据,而在印度或中国这样的国家,调查可能涵盖数十万个答复者。更复杂的是,几个小的数据集可能被合并到一个集成的数据平台中,这样集成的数据集可能会变得很大


数据分析也有类似的连续性。虽然许多类型的数据分析是为了分析大数据而开发的,但它们也可以用于分析大型甚至小型数据集。混合方法策略是指将不同类型的数据和不同类型的分析相结合。因此,针对大数据集设计的数据分析方法也可以用于分析较小的数据集,而最初针对小数据集设计的定性分析方法也可以应用于大数据和大数据。例如,针对干旱而进行的国内和国际移徙的国家分析(大数据或大数据)可以选出几个原籍地区,编写描述性的、主要是定性的个案研究

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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。

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
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