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计量经济学，对经济关系的统计和数学分析，通常作为经济预测的基础。这种信息有时被政府用来制定经济政策，也被私人企业用来帮助价格、库存和生产方面的决策。
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- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Central limit theorem
If a set of data is iid with $n$ observations, $\left(\mathrm{Y}_1, \mathrm{Y}_2, \ldots \mathrm{Y}_n\right)$, and with a finite variance then as $n$ goes to infinity the distribution of $\bar{Y}$ becomes normal. So as long as $n$ is reasonably large we can think of the distribution of the mean as being approximately normal.
This is a remarkable result; what it says is that, regardless of the form of the population distribution, the sampling distribution will be normal as long as it is based on a large enough sample. To take an extreme example, suppose we think of a lottery which pays out one winning ticket for every 100 tickets sold. If the prize for a winning ticket is $\$ 100$ and the cost of each ticket is $\$ 1$, then, on average, we would expect to earn $\$ 1$ per ticket bought. But the population distribution would look very strange; 99 out of every 100 tickets would have a return of zero and one ticket would have a return of $\$ 100$. If we tried to graph the distribution of returns it would have a huge spike at zero and a small spike at $\$ 100$ and no observations anywhere else. But, as long as we draw a reasonably large sample, when we calculate the mean return over the sample it will be centred on $\$ 1$ with a normal distribution around 1 .
The importance of the central limit theorem is that it allows us to know what the sampling distribution of the mean should look like as long as the mean is based on a reasonably large sample. So we can now replace the arbitrary triangular distribution in Figure 1.1 with a much more reasonable one, the normal distribution.
A final small piece of our statistical framework is the law of large numbers. This simply states that if a sample $\left(\mathrm{Y}_1, \mathrm{Y}_2, \ldots \mathrm{Y}_n\right)$ is IID with a finite variance then $\bar{Y}$ is a consistent estimator of $\mu$, the true population mean. This can be formally stated as $\operatorname{Pr}(|\bar{Y}-\mu|<\varepsilon) \rightarrow 1$ as $n \rightarrow \infty$, meaning that the probability that the absolute difference between the mean estimate and the true population mean will be less than a small positive number tends to one as the sample size tends to infinity. This can be proved straightforwardly, since, as we have seen, the variance of the sampling distribution of the mean is inversely proportional to $n$; hence as $n$ goes to infinity the variance of the sampling distribution goes to zero and the mean is forced to the true population mean.
We can now summarize: $\bar{Y}$ is an unbiased and consistent estimate of the true population mean $\mu$; it is approximately distributed as a normal distribution with a variance which is inversely proportional to $n$; this may be expressed as $N\left(\mu, \sigma^2 / n\right)$. So if we subtract the population mean from $\bar{Y}$ and divide by its standard deviation we will create a variable which has a mean of zero and a unit variance. This is called standardizing the variable.
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Cross-sectional data
A cross-sectional data set consists of a sample of individuals, households, firms, cities, countries, regions or any other type of unit at a specific point in time. In some cases, the data across all units do not correspond to exactly the same time period. Consider a survey that collects data from questionnaire surveys of different families on different days within a month. In this case, we can ignore the minor time differences in collection and the data collected will still be viewed as a cross-sectional data set.
In econometrics, cross-sectional variables are usually denoted by the subscript $i$, with $i$ taking values of $1,2,3, \ldots, N$, for $N$ number of cross-sections. So if, for example, $Y$ denotes the income data we have collected for $N$ individuals, this variable, in a cross-sectional framework, will be denoted by:
$$
Y_i \quad \text { for } i=1,2,3, \ldots, N
$$
Cross-sectional data are widely used in economics and other social sciences. In economics, the analysis of cross-sectional data is associated mainly with applied microeconomics. Labour economics, state and local public finance, business economics, demographic economics and health economics are some of the prominent fields in microeconomics. Data collected at a given point in time are used in these cases to test microeconomic hypotheses and evaluate economic policies.
计量经济学代考
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Central limit theorem
如果一组数据与 $n$ 观察， $\left(\mathrm{Y}_1, \mathrm{Y}_2, \ldots \mathrm{Y}_n\right)$ ，并且具有有限方差，则为 $n$ 趋于无穷大的分布 $\bar{Y}$ 变得正常。 所以只要 $n$ 相当大，我们可以认为均值分布近似正态分布。
这是一个了不起的结果；它说的是，无论人口分布的形式如何，只要基于足够大的样本，抽样分布都是正 态的。举一个极端的例子，假设我们想到一种彩票，每售出 100 张彩票，就派发一张中奖彩票。如果中 奖彩票的奖品是 $\$ 100$ 每张票的成本是 $\$ 1$ ，那么，平均而言，我们期望赚取 $\$ 1$ 每买一张票。但是人口分布 看起来很奇怪；每 100 张票中有 99 张的回报为零，一张票的回报为 $\$ 100$. 如果我们试图绘制回报的分布 图，它会在 0 处有一个巨大的尖峰，在 0 处有一个小尖峰 $\$ 100$ 并且在其他任何地方都没有观察到。但 是，只要我们抽取一个相当大的样本，当我们计算样本的平均回报时，它就会集中在 $\$ 1$ 服从 1 左右的正 态分布。
中心极限定理的重要性在于，只要均值是基于相当大的样本，它就可以让我们知道均值的抽样分布应该是 什么样子。所以我们现在可以用更合理的正态分布来代替图 1.1 中的任意三角分布。
我们统计框架的最后一小部分是大数定律。这只是说明如果样本 $\left(Y_1, Y_2, \ldots Y_n\right)$ 是具有有限方差的 IID 那么 $\bar{Y}$ 是一致的估计量 $\mu$ ，真实的人口均值。这可以正式表示为 $\operatorname{Pr}(|\bar{Y}-\mu|<\varepsilon) \rightarrow 1$ 作为 $n \rightarrow \infty$ ， 这意味着随着样本量趋于无穷大，均值估计值与真实总体均值之间的绝对差小于一个小的正数的概率趋于 1。这可以直接证明，因为正如我们所见，均值的抽样分布的方差与 $n$; 因此作为 $n$ 趋于无穷大，抽样分布 的方差变为零，均值被迫为真实的总体均值。
我们现在可以总结: $\bar{Y}$ 是对真实总体均值的无偏且一致的估计 $\mu$; 它近似分布为正态分布，其方差与 $n$; 这 可以表示为 $N\left(\mu, \sigma^2 / n\right)$. 所以如果我们从 $\bar{Y}$ 并除以其标准差，我们将创建一个均值为零且具有单位方差 的变量。这称为标准化变量。
经济代写|计量经济学代写Econometrics代考|Cross-sectional data
横截面数据集由特定时间点的个人、家庭、公司、城市、国家、地区或任何其他类型的单位样本组成。在 某些情况下，所有单位的数据并不完全对应于同一时间段。考虑一项调查，该调查从一个月内不同日期的 不同家庭的问卷调查中收集数据。在这种情况下，我们可以忽略收集中的微小时间差异，收集到的数据仍 将被视为横截面数据集。
在计量经济学中，横截面变量通常用下标表示 $i$ ，和 $i$ 取值 $1,2,3, \ldots, N$ ，为了 $N$ 横截面的数量。例 如，如果 $Y$ 表示我们收集的收入数据 $N$ 个体，该变量在横截面框架中将表示为:
$$
Y_i \quad \text { for } i=1,2,3, \ldots, N
$$
横截面数据广泛应用于经济学和其他社会科学。在经济学中，横截面数据的分析主要与应用微观经济学相 关。劳动经济学、州和地方公共财政、商业经济学、人口经济学和卫生经济学是微观经济学中的一些重要 领域。在给定时间点收集的数据在这些情况下用于检验微观经济假设和评估经济政策。
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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。