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金融统计是将经济物理学应用于金融市场。它没有采用金融学的规范性根源,而是采用实证主义框架。它包括统计物理学的典范,强调金融市场的突发或集体属性。经验观察到的风格化事实是这种理解金融市场的方法的出发点。
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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
统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Deductive Versus Inductive Analysis in Statistics
We also encounter another dichotomy in statistical analysis. Deduction is the use of general information to draw conclusions about specific cases. For example, probability tells us that if a student is chosen by lottery from a calculus class composed of 60 mathematics majors and 40 business administration majors, then the odds against picking a mathematics majors are 4-6. Thus we can deduce that about $40 \%$ of such single-member samples of the students in this calculus class will be business administration majors. As another example of deduction, consider a firm that learns that $1 \%$ of its auto parts are defective and concludes that in any random sample, $1 \%$ of its parts are therefore going to be defective. The use of probability to determine the chance of obtaining a particular kind of sample result is known as deductive statistical analysis.
In Chaps. 5, 6, and 7, we will learn how to apply deductive techniques when we know everything about the population in advance and are concerned with studying the characteristics of the possible samples that may arise from that known population.
Induction involves drawing general conclusions from specific information. In statistics, this means that on the strength of a specific sample, we infer something about a general population. The sample is all that is known; we must determine the uncertain characteristics of the population from the incomplete information available. This kind of statistical analysis is called inductive statistical analysis. For example, if $56 \%$ of a sample prefers a particular candidate for a political office, then we can estimate that $56 \%$ of the population prefers this candidate. Of course, our estimate is subject to error, and statistics enables us to calculate the possible error of an estimate. In this example, if the error is $3 \%$ points, it can be inferred that the actual percentage of voters preferring the candidate is $56 \%$ plus or minus $3 \%$; that is, it is between $53 \%$ and $59 \%$.
Deductive statistical analysis shows how samples are generated from a population, and inductive statistical analysis shows how samples can be used to infer the characteristics of a population. Inductive and deductive statistical analyses are fully complementary. We must study how samples are generated before we can learn to generalize from a sample.
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After identifying a research problem and selecting the appropriate statistical methodology, researchers must collect the data that they will then go on to analyze. There are two sources of data: primary and secondary sources. Primary data are data collected specifically for the study in question. Primary data may be collected by methods such as personal investigation or mail questionnaires. In contrast, secondary data were not originally collected for the specific purpose of the study at hand but rather for some other purpose. Examples of secondary sources used in finance and accounting include the Wall Street Journal, Barron’s, Value Line Investment Survey, Financial Times, and company annual reports. Secondary sources used in marketing include sales reports and other publications. Although the data provided in these publications can be used in statistical analysis, they were not specifically collected for that use in any particular study.
Example 2.1 Primary and Secondary Sources of Data. Let us consider the following cases and then characterize each data source as primary or secondary:
- (Finance) To determine whether airline deregulation has increased the return and risk of stocks issued by firms in the industry, a researcher collects stock data from the Wall Street Journal and the Compustat database. (The Compustat database contains accounting and financial information for many firms.)
- (Production) To determine whether ball bearings meet measurement specifications, a production engineer examines a sample of 100 bearings.
- (Marketing) Before introducing a hamburger made with a new recipe, a firm gives 25 customers the new hamburger and asks them on a questionnaire to rate the hamburger in various categories.
- (Political science) A candidate for political office has staff members call 1,000 voters to determine what candidate they prefer in an upcoming election.
- (Marketing) A marketing firm looks up, in Consumer Reports, the demand for different types of cars in the United States.
金融统计代考
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我们还在统计分析中遇到了另一种二分法。演绎是利用一般信息对具体案例得出结论。例如,概率告诉我们,如果一个学生从 60 个数学专业和 40 个工商管理专业组成的微积分班中抽签,那么选择数学专业的几率是 4-6。因此我们可以推断出关于40%在这个微积分班的学生中,这些单人样本将是工商管理专业的学生。作为演绎的另一个例子,考虑一家公司,它了解到1%的汽车零部件有缺陷,并得出结论,在任何随机样本中,1%因此,它的零件将有缺陷。使用概率来确定获得特定类型样本结果的机会称为演绎统计分析。
在章节中。在图 5、6 和 7 中,当我们提前了解总体的所有信息并关注研究可能来自该已知总体的可能样本的特征时,我们将学习如何应用演绎技术。
归纳涉及从特定信息中得出一般性结论。在统计学中,这意味着根据特定样本的强度,我们可以推断出一般人群的一些情况。样本就是已知的一切;我们必须从不完整的可用信息中确定人口的不确定特征。这种统计分析称为归纳统计分析。例如,如果56%的样本更喜欢政治职位的特定候选人,那么我们可以估计56%的人口更喜欢这个候选人。当然,我们的估计是有误差的,而统计数据使我们能够计算出估计的可能误差。在这个例子中,如果错误是3%点,可以推断出,实际喜欢该候选人的选民百分比是56%加号或减号3%; 也就是说,它介于53%和59%.
演绎统计分析显示如何从总体中生成样本,而归纳统计分析显示如何使用样本来推断总体特征。归纳和演绎统计分析是完全互补的。我们必须先研究如何生成样本,然后才能从样本中学习泛化。
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在确定研究问题并选择适当的统计方法后,研究人员必须收集数据,然后继续分析。有两种数据来源:主要来源和次要来源。主要数据是专门为相关研究收集的数据。可以通过个人调查或邮寄问卷等方法收集原始数据。相比之下,二手数据最初不是为了手头研究的特定目的而收集的,而是为了其他目的。财务和会计中使用的二手资料示例包括华尔街日报、巴伦周刊、价值线投资调查、金融时报和公司年度报告。营销中使用的二手资料包括销售报告和其他出版物。
示例 2.1 主要和次要数据源。让我们考虑以下情况,然后将每个数据源描述为主要或次要数据源:
- (金融)为了确定航空公司放松管制是否增加了行业公司发行股票的回报和风险,研究人员从华尔街日报和 Compustat 数据库收集股票数据。(Compustat 数据库包含许多公司的会计和财务信息。)
- (生产)为了确定滚珠轴承是否符合测量规格,生产工程师检查了 100 个轴承样本。
- (营销)在推出使用新配方制作的汉堡包之前,一家公司向 25 位顾客提供了新汉堡包,并要求他们在问卷上对不同类别的汉堡包进行评分。
- (政治学)政治职位候选人让工作人员召集 1,000 名选民,以确定他们在即将到来的选举中更喜欢哪位候选人。
- (营销)一家营销公司在《消费者报告》中查找了美国对不同类型汽车的需求。
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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。