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数据分析包括什么？对数据进行排序和分类。我们可以根据一个或多个属性（颜色、形状、质地等）对数据进行排序和分类收集数据。寻找和收集数据以回答问题。组织和呈现数据。数据可以用不同的方式呈现。
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- (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|基础数据分析代写Elementary data Analysis代考|Guessing the Value of a Random Variable
We have a quantitative, numerical variable, which we’ll imaginatively call $Y$. We’ll suppose that it’s a random variable, and try to predict it by guessing a single value for it. (Other kinds of predictions are possible – we might guess whether $Y$ will fall within certain limits, or the probability that it does so, or even the whole probability distribution of $Y$. But some lessons we’ll learn here will apply to these other kinds of predictions as well.) What is the best value to guess? More formally, what is the optimal point forecast for $Y$ ?
To answer this question, we need to pick a function to be optimized, which should measure how good our guesses are $-$ or equivalently how bad they are, i.e., how big an error we’re making. A reasonable start point is the mean squared error:
$$
\operatorname{MSE}(m) \equiv \mathbb{E}\left[(Y-m)^2\right]
$$
So we’d like to find the value $\mu$ where $\operatorname{MSE}(m)$ is smallest.
$$
\begin{aligned}
\operatorname{MSE}(m) &=\mathbb{E}\left[(Y-m)^2\right] \
&=(\mathbb{E}[Y-m])^2+\mathbb{V}[Y-m] \
&=(\mathbb{E}[Y-m])^2+\mathbb{V}[Y] \
&=(\mathbb{E}[Y]-m)^2+\mathbb{V}[Y] \
\frac{d \mathrm{MSE}}{d m} &=-2(\mathbb{E}[Y]-m)+0 \
\left.\frac{d \mathrm{MSE}}{d m}\right|_{m=\mu} &=0 \
2(\mathbb{E}[Y]-\mu) &=0 \
\mu &=\mathbb{E}[Y]
\end{aligned}
$$
So, if we gauge the quality of our prediction by mean-squared error, the best prediction to make is the expected value.
数学代写|基础数据分析代写Elementary data Analysis代考|Estimating the Expected Value
Of course, to make the prediction $\mathbb{E}[Y]$ we would have to know the expected value of $Y$. Typically, we do not. However, if we have sampled values, $y_1, y_2, \ldots y_n$, we can estimate the expectation from the sample mean:
$$
\widehat{\mu} \equiv \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n y_i
$$
If the samples are independent and identically distributed (IID), then the law of large numbers tells us that
$$
\widehat{\mu} \rightarrow \mathbb{E}[Y]=\mu
$$
and algebra with variances (Exercise 1) tells us something about how fast the convergence is, namely that the squared error will typically be about $\mathbb{V}[Y] / n$.
Of course the assumption that the $y_i$ come from IID samples is a strong one, but we can assert pretty much the same thing if they’re just uncorrelated with a common expected value. Even if they are correlated, but the correlations decay fast enough, all that changes is the rate of convergence ( $\$ 26.2$.2.1). So “sit, wait, and average” is a pretty reliable way of estimating the expectation value.
基础数据分析代考
数学代写|基础数据分析代写基本数据分析代考|猜测一个随机变量的值
我们有一个定量的数值变量，我们可以想象地称之为$Y$。我们假设它是一个随机变量，并尝试通过猜测它的单个值来预测它。(其他类型的预测是可能的——我们可能猜测$Y$是否会在某个限制内，或者它这样做的概率，甚至是$Y$的整个概率分布。但我们在这里学到的一些经验也适用于其他类型的预测。)猜出来的最佳价值是多少?更正式地说，$Y$的最佳点预测是什么?
要回答这个问题，我们需要选择一个要优化的函数，它应该衡量我们的猜测有多好$-$，或者等效地衡量它们有多糟糕，即我们犯的错误有多大。一个合理的起点是均方误差:
$$
\operatorname{MSE}(m) \equiv \mathbb{E}\left[(Y-m)^2\right]
$$
所以我们想找到$\operatorname{MSE}(m)$最小的值$\mu$。
$$
\begin{aligned}
\operatorname{MSE}(m) &=\mathbb{E}\left[(Y-m)^2\right] \
&=(\mathbb{E}[Y-m])^2+\mathbb{V}[Y-m] \
&=(\mathbb{E}[Y-m])^2+\mathbb{V}[Y] \
&=(\mathbb{E}[Y]-m)^2+\mathbb{V}[Y] \
\frac{d \mathrm{MSE}}{d m} &=-2(\mathbb{E}[Y]-m)+0 \
\left.\frac{d \mathrm{MSE}}{d m}\right|_{m=\mu} &=0 \
2(\mathbb{E}[Y]-\mu) &=0 \
\mu &=\mathbb{E}[Y]
\end{aligned}
$$
因此，如果我们用均方误差来衡量我们预测的质量，最好的预测是期望值
数学代写|基础数据分析代写基本数据分析代考|预估期望值
. 当然，要做出预测$\mathbb{E}[Y]$，我们必须知道$Y$的期望值。通常情况下，我们不会这么做。然而，如果我们有采样值$y_1, y_2, \ldots y_n$，我们可以从样本均值中估计期望:
$$
\widehat{\mu} \equiv \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n y_i
$$
如果样本是独立的和同分布的(IID)，那么大数定律告诉我们
$$
\widehat{\mu} \rightarrow \mathbb{E}[Y]=\mu
$$
和带方差的代数(练习1)告诉我们收敛有多快，即平方误差通常是$\mathbb{V}[Y] / n$ .
当然，$y_i$来自IID样本的假设是强有力的，但我们可以断言几乎相同的事情，如果它们只是与一个共同的期望值不相关。即使它们是相关的，但相关性衰减得足够快，唯一改变的是收敛速度($\$ 26.2$ .2.1)。因此，“坐等，然后平均”是一种相当可靠的估计期望值的方法
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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。