数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|MATH200

如果你也在 怎样代写离散数学discrete mathematics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。

离散数学是研究可以被认为是 “离散”(类似于离散变量,与自然数集有偏射)而不是 “连续”(类似于连续函数)的数学结构。离散数学研究的对象包括整数、图形和逻辑中的语句。相比之下,离散数学不包括 “连续数学 “中的课题,如实数、微积分或欧几里得几何。离散对象通常可以用整数来列举;更正式地说,离散数学被定性为处理可数集的数学分支(有限集或与自然数具有相同心数的集)。然而,”离散数学 “这一术语并没有确切的定义。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写离散数学discrete mathematics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。我们的专家在代写离散数学discrete mathematics代写方面经验极为丰富,各种代写离散数学discrete mathematics相关的作业也就用不着说。

我们提供的离散数学discrete mathematics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
数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|MATH200

数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|Measures and σ-algebras

DEFINITION 1.1.-A subset $\mathcal{F}$ of $\mathcal{P}(\Omega)$ is a $\sigma$-algebra over $\Omega$ if
1) $\Omega \in \mathcal{F}$;
2) $\mathcal{F}$ is stable by complementarity: for any $A \in \mathcal{F}$, we have $A^c \in \mathcal{F}$, where $A^c$ denotes the complement of $A$ in $\Omega: A^c=\Omega \backslash A$;
3) $\mathcal{F}$ is stable under a countable union: for any sequence of elements $\left(A_n\right){n \in \mathbb{N}}$ of $\mathcal{F}$, we have $\bigcup{n \in \mathbb{N}} A_n \in \mathcal{F}$.
Elements of a $\sigma$-algebra are called events.
EXAMPLE 1.1.- The set $\mathcal{G}={\emptyset, \Omega}$ is a $\sigma$-algebra and is also the smallest $\sigma$-algebra over $\Omega$; it is called the trivial $\sigma$-algebra. Indeed, $\mathcal{G}$ is in fact a $\sigma$-algebra since $\Omega \in$ $\mathcal{G}, \emptyset^c=\Omega \in \mathcal{G}, \Omega^c=\emptyset \in \mathcal{G}, \Omega \cup \emptyset=\Omega \in \mathcal{G}$ and by creating unions of $\emptyset$ and $\Omega$ we always obtain $\emptyset \in \mathcal{G}$ or $\Omega \in \mathcal{G}$. Further, for any other $\sigma$-algebra $\mathcal{F}$, we clearly have $\mathcal{G} \subset \mathcal{F}$.

EXAMPLE 1.2.- The set $\mathcal{P}(\Omega)$ is the largest $\sigma$-algebra over $\Omega$; it is called the largest $\sigma$-algebra. Indeed, by construction, $\mathcal{P}(\Omega)$ contains all the subsets of $\Omega$, and thus it contains in particular $\Omega$ and it is stable by complementarity and under countable unions. In addition, any other $\sigma$-algebra $\mathcal{F}$ over $\Omega$ is clearly included in $\mathcal{P}(\Omega)$.

DEFINITION 1.2.- Let $\Omega$ be a non-empty set and $\mathcal{F}$ be a $\sigma$-algebra over $\Omega$. The couple $(\Omega, \mathcal{F})$ is called a probabilizable space.

Among the elementary properties of $\sigma$-algebra, we can cite stability through any intersection (countable or not).

Proposition 1.1.-Any intersection of $\sigma$-algebras over a set $\Omega$ is a $\sigma$-algebra over $\Omega$.

Proof.- Let $\left(\mathcal{F}i\right){i \in I}$ be any family of $\sigma$-algebra indexed by a non-empty set $I$. Thus, – first of all, for any $i, \Omega \in \mathcal{F}i$, thus $\Omega \in \cap{i \in I} \mathcal{F}_i$;

  • secondly, if $A \in \cap_{i \in I} \mathcal{F}i$, then for any $i, A \in \mathcal{F}_i$. As these are $\sigma$-algebras, we have that for any $i, A^c \in \mathcal{F}_i$, thus $A^c \in \cap{i \in I} \mathcal{F}_i$;

数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|Probabilities

A probability measure or probability distribution is a finite measure whose total mass is equal to 1 .

DEFINITION 1.7.-A probability or probability measure, or law of probability or distribution over a probability space $(\Omega, \mathcal{F})$ is a measure with a total mass equal to 1. In other words, a probability over $(\Omega, \mathcal{F})$ is a mapping $\mathbb{P}: \mathcal{F} \longrightarrow \mathbb{R}$ such that – for any $A \in \mathcal{F}, \mathbb{P}(A) \geq 0$,
$-\mathbb{P}(\Omega)=1$,

  • for any sequence of pairwise disjoint events in $\mathcal{F}$, denoted by $\left(A_n\right){n \in \mathbb{N}}$, we have $\mathbb{P}\left(\bigcup{n=0}^{+\infty} A_n\right)=\sum_{n=0}^{+\infty} \mathbb{P}\left(A_n\right)$.
    The triplet $(\Omega, \mathcal{F}, \mathbb{P})$ is then called a probability space.
    EXAMPLE 1.7.- $\Omega$ is endowed with the coarse $\sigma$-algebra $\mathcal{F}={\emptyset, \Omega}$. Thus, the single probability measure on $(\Omega, \mathcal{F})$ is given by:
    $$
    \mathbb{P}: A \in \mathcal{F} \longmapsto \mathbb{P}(A)=\left{\begin{array}{l}
    1 \text { if } A=\Omega \
    0 \text { if } A=\emptyset .
    \end{array}\right.
    $$
    EXAMPLE 1.8.- Let $\Omega=[0,1]$ and $\mathcal{F}=\mathcal{B}([0,1])$ be the Borel $\sigma$-algebra of $[0,1]$. If $\lambda$ denotes the Lebesgue measure, then the mapping:
    $$
    \mathbb{P}: A \in \mathcal{F} \longmapsto \lambda(A)
    $$
    is a probability measure on $(\Omega, \mathcal{F})$.
数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|MATH200

离散数学代写

数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|Measures and σ-algebras

定义 1.1.-子集 $\mathcal{F}$ 的 $\mathcal{P}(\Omega)$ 是一个 $\sigma$-代数结束 $\Omega$ 如果
1) $\Omega \in \mathcal{F}$;
2) $\mathcal{F}$ 通过互补性稳定:对于任何 $A \in \mathcal{F}$ ,我们有 $A^c \in \mathcal{F}$ , 在哪里 $A^c$ 表示的补码 $A$ 在 $\Omega: A^c=\Omega \backslash A$;
3) $\mathcal{F}$ 在可数并集下是稳定的: 对于任何元素序列 $\left(A_n\right) n \in \mathbb{N}$ 的 $\mathcal{F}$ ,我们有 $\bigcup n \in \mathbb{N} A_n \in \mathcal{F}$.
一个元素 $\sigma$-代数称为事件。
示例 1.1.- 集合 $\mathcal{G}=\emptyset, \Omega$ 是一个 $\sigma$-代数并且也是最小的 $\sigma$-代数结束 $\Omega$; 它被称为琐碎的 $\sigma$-代数。的确, $\mathcal{G}$ 实际上 是一个 $\sigma$-代数因为 $\Omega \in \mathcal{G}, \emptyset^c=\Omega \in \mathcal{G}, \Omega^c=\emptyset \in \mathcal{G}, \Omega \cup \emptyset=\Omega \in \mathcal{G}$ 并通过创建联盟 $\emptyset$ 和 $\Omega$ 我们总是得到 $\emptyset \in \mathcal{G}$ 或者 $\Omega \in \mathcal{G}$. 此外,对于任何其他 $\sigma$-代数 $\mathcal{F}$ ,我们显然有 $\mathcal{G} \subset \mathcal{F}$.
示例 1.2.- 集合 $\mathcal{P}(\Omega)$ 是最大的 $\sigma$-代数结束 $\Omega$; 它被称为最大的 $\sigma$-代数。确实,通过构造, $\mathcal{P}(\Omega)$ 包含的所有子集 $\Omega$ ,因此它特别包含 $\Omega$ 它通过互补和可数联合而稳定。此外,任何其他 $\sigma$-代数 $\mathcal{F}$ 超过 $\Omega$ 明确包含在 $\mathcal{P}(\Omega)$.
定义 1.2.- 让 $\Omega$ 是一个非空集并且 $\mathcal{F}$ 是一个 $\sigma$-代数结束 $\Omega$. 夫妇 $(\Omega, \mathcal{F})$ 称为概率空间。
在的基本属性中 $\sigma$-代数,我们可以通过任何交叉点 (可数或不可数) 引用稳定性。
命题 1.1.- 的任何交集 $\sigma$ – 集合上的代数 $\Omega$ 是一个 $\sigma$-代数结束 $\Omega$.
证明.- 让 $(\mathcal{F} i) i \in I$ 是任何家庭 $\sigma$-由非空集索引的代数 $I$. 因此,一一首先,对于任何 $i, \Omega \in \mathcal{F} i$ ,因此 $\Omega \in \cap i \in I \mathcal{F}_i$

  • 其次,如果 $A \in \cap_{i \in I} \mathcal{F} i$, 那么对于任何 $i, A \in \mathcal{F}_i$. 因为这些是 $\sigma$-代数,我们有任何 $i, A^c \in \mathcal{F}_i$ ,因此 $A^c \in \cap i \in I \mathcal{F}_i ;$

数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics代考|Probabilities

概率测度或概率分布是总质量等于 1 的有限测度。
定义 1.7.-概率或概率测度,或概率定律或概率空间分布 $(\Omega, \mathcal{F})$ 是总质量等于 1 的度量。换句话说,概率超过 $(\Omega, \mathcal{F})$ 是一个映射 $\mathbb{P}: \mathcal{F} \longrightarrow \mathbb{R}$ 这样一一对于任何 $A \in \mathcal{F}, \mathbb{P}(A) \geq 0$ , $-\mathbb{P}(\Omega)=1$

  • 对于任何成对不相交的事件序列 $\mathcal{F}$ ,表示为 $\left(A_n\right) n \in \mathbb{N}$ , 我们有 $\mathbb{P}\left(\bigcup n=0^{+\infty} A_n\right)=\sum_{n=0}^{+\infty} \mathbb{P}\left(A_n\right)$.
    三胞胎 $(\Omega, \mathcal{F}, \mathbb{P})$ 则称为概率空间。
    示例 1.7. $-\Omega$ 被陚予了粗糙 $\sigma-$ 代数 $\mathcal{F}=\emptyset, \Omega$. 因此,单一概率测度 $(\Omega, \mathcal{F})$ 由以下公式给出: $\$ \$$
    Imath{P}: A \in \mathcal{F}\longmapsto\math ${P}(A)=\backslash l$ eft {
    1 if $A=\Omega 0$ if $A=\emptyset$.
    佂确的。
    EXAMPLE1.8. – Let $\$ \Omega=[0,1] \$ a n d \$ \mathcal{F}=\mathcal{B}([0,1])$ \$betheBorel $\$ \sigma \$$-algebraof $\$[0,1] \$$.
    Imathbb ${P}: A$ in $\backslash m a t h c a \mid{F} \backslash 0$ ongmapsto $\backslash a m b d a(A)$ $\$ \$$
    是概率测度 $(\Omega, \mathcal{F})$.
数学代写|离散数学作业代写discrete mathematics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。 必填项已用*标注