如果你也在 怎样代写概率论Probability 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。概率论Probability Theory作为统计学的数学基础，对许多涉及数据定量分析的人类活动至关重要。概率论的方法也适用于对复杂系统的描述，只对其状态有部分了解，如在统计力学或顺序估计。二十世纪物理学的一个伟大发现是量子力学中描述的原子尺度的物理现象的概率性质。
概率论Probability Theory Math37500的核心课题包括离散和连续随机变量、概率分布和随机过程（为非决定性或不确定的过程或测量量提供数学抽象，这些过程或测量量可能是单一发生的，或以随机方式随时间演变）。尽管不可能完美地预测随机事件，但对它们的行为可以有很多说法。概率论中描述这种行为的两个主要结果是大数法则和中心极限定理。概率论是与概率有关的数学分支。虽然有几种不同的概率解释，但概率论以严格的数学方式处理这一概念，通过一组公理来表达它。
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数学代写|概率论代写Probability theory代考|APPLICATIONS TO GENETICS
The theory of heredity, originated by G. Mendel (1822-1884), provides instructive illustrations for the applicability of simple probability models. We shall restrict ourselves to indications concerning the most elementary problems. In describing the biological background, we shall necessarily oversimplify and concentrate on such facts as are pertinent to the mathematical treatment.
Heritable characters depend on special carriers, called genes. All cells of the body, except the reproductive cells or gametes, carry exact replicas of the same gene structure. The salient fact is that genes appear in pairs. The reader may picture them as a vast collection of beads on short pieces of string, the chromosomes. These also appear in pairs, and paired genes occupy the same position on paired chromosomes. In the simplest case each gene of a particular pair can assume two forms (alleles), $A$ and $a$. Then three different pairs can be formed, and, with respect to this particular pair, the organism belongs to one of the three genotypes $A A, A a, a a$ (there is no distinction between $A a$ and $a A$ ). For example, peas carry a pair of genes such that $A$ causes red blossom color and $a$ causes white. The three genotypes are in this case distinguishable as red, pink, and white. Each pair of genes determines one heritable factor, but the majority of observable properties of organisms depend on several factors. For some characteristics (e.g., eye color and left-handedness) the influence of one particular pair of genes is predominant, and in such cases the effects of Mendelian laws are readily observable. Other characteristics, such as height, can be understood as the cumulative effect of a very large number of genes [cf. example X, (5.c)]. Here we shall study genotypes and inheritance for only one particular pair of genes with respect to which we have the three genotypes $A A, A a$, $a a$. Frequently there are $N$ different forms $A_1, \ldots, A_N$ for the two genes and, accordingly, $N(N+1) / 2$ genotypes $A_1 A_1, A_1 A_2, \ldots, A_N A_N$. The theory applies to this case with obvious modifications (cf. problem 27). The following calculations apply also to the case where $A$ is dominant and a recessive. By this is meant that $A a$-individuals have the same observable properties as $A A$, so that only the pure $a a$-type shows an observable influence of the $a$-gene. All shades of partial dominance appear in nature. Typical partially recessive properties are blue eyes, left-handedness, etc.
Looking at the population as a whole, we conceive of the pairing of parents as the result of a second chance process. We shall investigate only the so-called random mating, which is defined by this condition: If $r$ descendants in the first filial generation are chosen at random, then their parents form a random sample of size $r$, with possible repetitions, from the aggregate of all possible parental pairs. In other words, each descendant is to be regarded as the product of a random selection of parents, and all selections are mutually independent. Random mating is an idealized model of the conditions prevailing in many natural populations and in field experiments. However, if red peas are sown in one corner of the field and white peas in another, parents of like color will unite more often than under random mating. Preferential selectivity (such as blondes preferring blondes) also violates the condition of random mating. Extreme non-random mating is represented by self-fertilizing plants and artificial inbreeding. Some such assortative mating systems will be analyzed mathematically, but for the most part we shall restrict our attention to random mating.
数学代写|概率论代写Probability theory代考|SEX-LINKED CHARACTERS
In the introduction to the preceding section it was mentioned that genes lie on chromosomes. These appear in pairs and are transmitted as units, so that all genes on a chromosome stick together. ${ }^9$ Our scheme for the inheritance of genes therefore applies also to chromosomes as units. Sex is determined by two chromosomes; females are $X X$, males $X Y$. The mother necessarily transmits an $X$-chromosome, and the sex of offspring depends on the chromosome transmitted by the father. Accordingly, male and female gametes are produced in equal numbers. The difference in birth rate for boys and girls is explained by variations in prenatal survival chances.
We said that both genes and chromosomes appear in pairs, but there is an exception inasmuch as the genes situated on the $X$-chromosome have no corresponding gene on $Y$. Females have two $X$-chromosomes, and hence two of such $X$-linked genes; however, in males the $X$-genes appear as singles. Typical are two sex-linked genes causing colorblindness and haemophilia. With respect to each of them, females can still be classified into the three genotypes, $A A, A a, a a$, but, having only one gene, males have only the two genotypes $A$ and $a$. Note that a son always has the father’s $Y$-chromosome so that a sex-linked character cannot be inherited from father to son. However, it can pass from father to daughter and from her to a grandson.
We now proceed to adapt the analysis of the preceding section to the present situation. Assume again random mating and let the frequencies of the genotypes $A A, A a, a a$ in the female population be $u, 2 v, w$, respectively. As before put $p=u+v, q=v+w$. The frequencies of the two male genotypes $A$ and $a$ will be denoted by $p^{\prime}$ and $q^{\prime}\left(p^{\prime}+q^{\prime}=1\right)$. Then $p$ and $p^{\prime}$ are the frequencies of the $A$-gene in the female and male populations, respectively. The probability for a female descendant to be of genotype $A A, A a, a a$ will be denoted by $u_1, 2 v_1, w_1$; the analogous probabilities for the male types $A$ and $a$ are $p_1^{\prime}, q_1^{\prime}$. Now a male offspring receives his $X$-chromosome from the female parent, and hence
$$
p_1^{\prime}=p, \quad q_1^{\prime}=q .
$$
For the three female genotypes we find, as in section 5 ,
$$
u_1=p p^{\prime}, \quad 2 v_1=p q^{\prime}+q p^{\prime}, \quad w_1=q q^{\prime} .
$$
Hence
$$
p_1=u_1+v_1=\frac{1}{2}\left(p+p^{\prime}\right), \quad q_1=v_1+w_1=\frac{1}{2}\left(q+q^{\prime}\right)
$$
概率论代考
数学代写|概率论代写Probability theory代考|APPLICATIONS TO GENETICS
孟德尔(G. Mendel, 1822-1884)提出的遗传理论为简单概率模型的适用性提供了有益的例证。我们将把自己限制在有关最基本问题的指示上。在描述生物学背景时，我们必然会过分简化，而把注意力集中在与数学处理有关的事实上。
可遗传的性状依赖于特殊的载体，称为基因。身体的所有细胞，除了生殖细胞或配子，都携带相同基因结构的精确副本。显著的事实是，基因是成对出现的。读者可能会把它们想象成一大堆串在短串上的珠子，也就是染色体。它们也成对出现，成对的基因在成对的染色体上占据相同的位置。在最简单的情况下，一对特定基因中的每个基因可以有两种形式(等位基因)，$a$和$a$。然后可以形成三对不同的组合，并且，就这对组合而言，生物体属于三种基因型中的一种:A A, A A, A A$(在A A$和A A$之间没有区别)。例如，豌豆携带一对基因，使得$a$导致红色开花，$a$导致白色开花。在这种情况下，三种基因型可区分为红色、粉红色和白色。每对基因决定一个遗传因素，但大多数可观察到的生物特性取决于几个因素。对于某些特征(例如，眼睛颜色和左撇子)，一对特定基因的影响占主导地位，在这种情况下，孟德尔定律的影响很容易观察到。其他特征，如身高，可以理解为大量基因的累积效应[参见例子X， (5.c)]。在这里，我们将只研究一对特定基因的基因型和遗传，我们有三种基因型:A A、A A、A A。这两个基因通常有$N$不同的形式$A_1， \ldots, A_N$，相应地，$N(N+1) / 2$基因型$A_1 A_1, A_1 A_2， \ldots, A_N A_N$。该理论适用于这种情况，但有明显的修改(参见问题27)。下面的计算也适用于$A$为显性和隐性的情况。这意味着A – A -个体具有与A – A – $相同的可观察属性，因此只有纯粹的A – A – $类型显示出A – $基因的可观察影响。自然界中存在着各种程度的部分支配。典型的部分隐性特征是蓝眼睛、左撇子等。
从整体上看，我们认为父母的配对是第二次机会过程的结果。我们只研究所谓的随机交配，它是由以下条件定义的:如果在第一代子代中随机选择$r$后代，则它们的父母从所有可能的父母对的总和中形成一个大小为$r$的随机样本，并可能重复。换句话说，每个后代都被看作是父母随机选择的产物，所有的选择都是相互独立的。随机交配是许多自然种群和野外实验中普遍存在的条件的理想模型。然而，如果在田地的一个角落播种红豌豆，在另一个角落播种白豌豆，相同颜色的亲本将比随机交配更容易结合。择优选择(比如金发女郎偏爱金发女郎)也违反了随机交配的条件。极端非随机交配以植物自交和人工近交为代表。一些这样的选型交配系统将被数学分析，但在大多数情况下，我们将把注意力限制在随机交配上。
数学代写|概率论代写Probability theory代考|SEX-LINKED CHARACTERS
在前一节的介绍中提到，基因位于染色体上。它们成对出现，并作为单位传播，因此染色体上的所有基因都粘在一起。${ }^9$因此，我们的基因遗传方案也适用于作为单位的染色体。性别是由两条染色体决定的;女性是$X X$，男性是$X Y$。母亲必然会遗传一条$X$ -染色体，后代的性别取决于父亲遗传的染色体。因此，产生的雄性配子和雌性配子数量相等。男孩和女孩出生率的差异可以用产前存活率的差异来解释。
我们说过，基因和染色体都是成对出现的，但也有例外，因为位于$X$ -染色体上的基因在$Y$上没有相应的基因。女性有两条$X$ -染色体，因此有两个与$X$相关的基因;然而，在男性中，$X$ -基因是单独出现的。典型的是导致色盲和血友病的两个性别连锁基因。对于它们中的每一个，雌性仍然可以分为三个基因型$A A, A a, a a$，但是，只有一个基因，雄性只有两个基因型$A$和$a$。请注意，儿子总是有父亲的$Y$ -染色体，因此性别连锁的特征不能从父亲遗传给儿子。然而，它可以从父亲传给女儿，从女儿传给孙子。
我们现在着手使前一节的分析适应当前的情况。再次假设随机交配，让基因型$A A, A a, a a$在雌性种群中的频率分别为$u, 2 v, w$。如前所述，输入$p=u+v, q=v+w$。两种男性基因型$A$和$a$的频率将用$p^{\prime}$和$q^{\prime}\left(p^{\prime}+q^{\prime}=1\right)$表示。那么$p$和$p^{\prime}$分别是$A$ -基因在女性和男性人群中的频率。基因型为$A A, A a, a a$的女性后代的概率用$u_1, 2 v_1, w_1$表示;男性类型$A$和$a$的类似概率为$p_1^{\prime}, q_1^{\prime}$。现在雄性后代从雌性父母那里得到$X$ -染色体，因此
$$
p_1^{\prime}=p, \quad q_1^{\prime}=q .
$$
对于我们在第5节中发现的三种女性基因型，
$$
u_1=p p^{\prime}, \quad 2 v_1=p q^{\prime}+q p^{\prime}, \quad w_1=q q^{\prime} .
$$
因此
$$
p_1=u_1+v_1=\frac{1}{2}\left(p+p^{\prime}\right), \quad q_1=v_1+w_1=\frac{1}{2}\left(q+q^{\prime}\right)
$$
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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。