如果你也在 怎样代写博弈论Game theory 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。博弈论Game theory在20世纪50年代被许多学者广泛地发展。它在20世纪70年代被明确地应用于进化论，尽管类似的发展至少可以追溯到20世纪30年代。博弈论已被广泛认为是许多领域的重要工具。截至2020年，随着诺贝尔经济学纪念奖被授予博弈理论家保罗-米尔格伦和罗伯特-B-威尔逊，已有15位博弈理论家获得了诺贝尔经济学奖。约翰-梅纳德-史密斯因其对进化博弈论的应用而被授予克拉福德奖。
博弈论Game theory是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域，以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初，它针对的是两人的零和博弈，其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪，博弈论适用于广泛的行为关系；它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。
statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写博弈论Game Theory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。我们的专家在代写博弈论Game Theory代写方面经验极为丰富，各种代写博弈论Game Theory相关的作业也就用不着说。
经济代写|博弈论代写Game Theory代考|PROBABILITY
A coin toss produces a random event, where the outcome can be either “heads” or “tails.” For a “fair” coin, we assess that these outcomes are equally likely. Sometimes we use the phrase “fifty-fifty” to describe the prospects. In more formal terms, we would say that the probability of heads is $1 / 2$ and the probability of tails is $1 / 2$. Using the concept of probability, we have an organized and logical way of considering random events.
There are all sorts of situations that have random components. The weather is random, machines fail randomly, and sometimes people behave randomly. To study the random component, it is useful to consider a state space that describes all of the possible resolutions of the random forces. For example, if you are interested in a particular horse race, the state space may consist of all of the different orderings of the horses (ways in which they could finish in the race). If you are a poker player, the state space may comprise the different ways in which the cards can be dealt. If you like flipping coins, the state space is ${$ heads, tails $}$. Each of the states in the state space is assumed to describe an outcome that is mutually exclusive of what other states describe. Further, the states collectively exhaust all of the possibilities. In other words, one and only one state actually occurs.
To describe the relative likelihood of the different individual states, we can posit a probability distribution over the state space. For example, suppose the state space is ${A, B, C}$. Think of this as the possible outcomes of a horse race, where all you care about is which horse wins (horse $A$, horse $B$, or horse $C$ ). A probability distribution for this state space implies a function $p:{A, B, C} \rightarrow[0,1]$ from which we get three numbers, $p(A), p(B)$, and $p(C)$. The number $p(A)$ is the “probability that $A$ occurs,” $p(B)$ is the probability that $B$ occurs, and $p(C)$ is the probability that $C$ occurs. Each of these numbers is assumed to be between 0 and 1 (as you can see from the codomain designation of $p$ ) and the numbers sum to 1 . For example, if horse $A$ is twice as likely to win as are horses $B$ and $C$ individually and if $B$ and $C$ are equally likely to win, then $p(A)=1 / 2, p(B)=1 / 4$, and $p(C)=1 / 4$.
经济代写|博弈论代写Game Theory代考|DOMINANCE, BEST RESPONSE, AND CORRELATED CONJECTURES
To understand the formal relation between dominance and best response, you have to begin with the concept of correlated conjectures. Remember that a belief, or conjecture, of player $i$ is a probability distribution over the strategies played by the other players. In two-player games, this amounts to a probability distribution over the strategy adopted by player $j$ (player $i$ ‘s opponent). In games with more than two players, though, player $i$ ‘s belief is more complicated. It is a probability distribution over the strategy combinations (profiles) of player $i$ ‘s opponents. For example, consider a three-player game in which player 1 chooses between strategies A and B, player 2 chooses between M and $\mathrm{N}$, and player 3 chooses between $\mathrm{X}$ and $\mathrm{Y}$. The belief of player 1 represents his expectations about both player 2’s and player 3’s strategies. That is, player l’s conjecture is an element of $\Delta S_{-1}$. The belief is a probability distribution over
$$
{\mathrm{M}, \mathrm{N}} \times{\mathrm{X}, \mathrm{Y}}={(\mathrm{M}, \mathrm{X}),(\mathrm{M}, \mathrm{Y}),(N, X),(N, Y)} .
$$
Let us explore the possible beliefs.
Suppose that player 1 thinks that with probability $1 / 2$ player 2 will select $M$, that with probability $1 / 2$ player 3 will choose $X$, and that his opponents’ actions are independent. The last property implies that the probability of any profile of the opponents’ strategies is the product of the individual probabilities. ${ }^1$ That is, player 1 thinks that $(\mathrm{M}, \mathrm{X})$ is his opponents’ strategy profile with probability $1 / 4,(\mathrm{M}, \mathrm{Y})$ occurs with probability $1 / 4$, and so on. We can represent this belief by the matrix in Figure B.1(a). The marginal distributions appear on the outside of the matrix, on the right for player 2 and below for player 3. The marginals are the probabilities of each strategy for these players individually. Note that the probability of each strategy profile (the number in a given cell) is the product of the marginal probabilities.
博弈论代考
经济代写|博弈论代写Game Theory代考|PROBABILITY
掷硬币产生一个随机事件，其结果可以是“正面”或“反面”。对于一枚“公平”的硬币，我们评估这些结果的可能性是相等的。有时我们用“五五开”这个短语来描述前景。更正式的说法是，我们会说正面的概率是$1 / 2$反面的概率是$1 / 2$。使用概率的概念，我们有一个有组织和逻辑的方式来考虑随机事件。
有各种各样的情况都有随机成分。天气是随机的，机器故障是随机的，有时人们的行为也是随机的。为了研究随机分量，考虑一个描述随机力的所有可能分辨率的状态空间是有用的。例如，如果您对某一场赛马感兴趣，那么状态空间可能包含马的所有不同排序(它们在比赛中完成比赛的方式)。如果您是扑克玩家，则状态空间可能包含发牌的不同方式。如果你喜欢抛硬币，状态空间是${$正面，反面$}$。假设状态空间中的每个状态描述的结果与其他状态描述的结果相互排斥。此外，国家集体耗尽了所有的可能性。换句话说，只有一种状态会发生。
为了描述不同个体状态的相对可能性，我们可以在状态空间上假设一个概率分布。例如，假设状态空间为${A, B, C}$。把它想象成一场赛马的可能结果，你所关心的是哪匹马赢了(马$A$、马$B$或马$C$)。这个状态空间的概率分布意味着一个函数$p:{A, B, C} \rightarrow[0,1]$，从中我们可以得到三个数字$p(A), p(B)$和$p(C)$。数字$p(A)$是“$A$发生的概率”，$p(B)$是$B$发生的概率，$p(C)$是$C$发生的概率。假设这些数字中的每一个都在0到1之间(正如您可以从$p$的上域名称中看到的那样)，并且这些数字之和为1。例如，如果一匹马$A$获胜的可能性是一匹马$B$和$C$的两倍，如果$B$和$C$获胜的可能性相同，则是$p(A)=1 / 2, p(B)=1 / 4$和$p(C)=1 / 4$。
经济代写|博弈论代写Game Theory代考|DOMINANCE, BEST RESPONSE, AND CORRELATED CONJECTURES
为了理解优势和最佳对策之间的正式关系，你必须从相关猜想的概念开始。记住，参与人$i$的信念或猜想是其他参与人所采取策略的概率分布。在两人博弈中，这相当于参与人$j$(参与人$i$的对手)所采用策略的概率分布。然而，在多于两个玩家的游戏中，玩家$i$的信念就更加复杂了。它是参与人$i$对手的策略组合(概况)的概率分布。例如，考虑一个三人博弈，参与人1在策略a和B之间选择，参与人2在M和$\mathrm{N}$之间选择，参与人3在$\mathrm{X}$和$\mathrm{Y}$之间选择。参与人1的信念代表了他对参与人2和参与人3策略的期望。也就是说，参与人1的猜想是$\Delta S_{-1}$的一个元素。信念是一个概率分布
$$
{\mathrm{M}, \mathrm{N}} \times{\mathrm{X}, \mathrm{Y}}={(\mathrm{M}, \mathrm{X}),(\mathrm{M}, \mathrm{Y}),(N, X),(N, Y)} .
$$
让我们来探讨一下可能的信念。
假设参与人1认为参与人2选择$M$的概率为$1 / 2$，参与人3选择$X$的概率为$1 / 2$，并且他的对手的行为是独立的。最后一个性质意味着对手策略的任何轮廓的概率是单个概率的乘积。${ }^1$也就是说，参与人1认为$(\mathrm{M}, \mathrm{X})$是他对手的策略概况，其概率为$1 / 4,(\mathrm{M}, \mathrm{Y})$发生的概率为$1 / 4$，以此类推。我们可以用图B.1(a)中的矩阵来表示这种信念。边际分布出现在矩阵的外面，参与人2在右边，参与人3在下面。边际是这些参与人各自采取每种策略的概率。注意，每个策略概要的概率(给定单元格中的数字)是边际概率的乘积。
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。