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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，通过一套公理来表达它。
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数学代写|概率论代写Probability theory代考|COMBINATORICS
In the various classical probabilistic problems very often we have to count the number of variants associated with a particular random event and to use one or another relation given above. The very origin of the theory of probahility was tied with such calculations of options associated with various combinations in gambling in which it was necessary to get the certain winning sample of cards or to get some kind of combinations favorable for the player that appear when throwing one or more dices.
Historically, the impetus to the development of the future probability theory was given in the middle of the 17 th century by some very gambler, the French knight de Mere. The history of this Chevalier de Mere is given practically in all textbooks on probability theory. The problems of this knight in 1654 were discussed at the highest scientific level, in the correspondence of Blaise Pascal, to whom de Mere addressed with his complaints, and Pierre Fermat.
Let us recall what was the reason which aroused the interest of these scientists, whose correspondence was published 25 years later in 1679 . They discussed how the odds of winning / losing are correlated in two slightly different versions of gambling, the participation in which de Mere offered to his rivals. Now any student familiar with the main principles of the probability theory would immediately help the cavalier to solve his problem, but three and a half centuries ago this problem was solved only by such outstanding scientists. Discussion of this problem led to an understanding (and the definition) of probabilities as a certain relation connecting the numbers of favourable and unfavourable outcomes of the experiment, as a result of which the corresponding event, presenting the player’s interest, may or may not appear. It is assumed that the results of this experiment can be presented by $\mathrm{n}$ equal (or, as it will be possible to qualify them later, equiprobable) outcomes. Let an event A, the appearance of which is interesting for us, occur if any of $m$ outcomes favorable to the appearance of this event is observed. Then the probability $\mathrm{P}(\mathrm{A})$ of occurrence of the event A, which is given by the equality.
数学代写|概率论代写Probability theory代考|Valery Nevzorov, Mohammad Ahsanullah and Sergei Ananjevskiy
This small probability to get the maximal prize does not scare a great number of the peoples who wants to become millionaires. As a result, one in about 400000 participants achieves this goal and strengthens the desire of the others to follow him. All media immediately inform us about the record wins. More recently, three Americans, buying tickets worth $\$ 2.00$ each, divided the main prize in the PowerBall lottery, which amounted to about $\$$ $1.5$ billion, for three. In this lottery, you must simultaneously guess five numbers of 69 possible white balls and one number of the 26 reds. The chances of coping with such a complex combination – one at about 292 millions.
There is an interesting psychological moment. Organizers of the corresponding lottery regularly publish a set of six most frequently appearing (for all times or recently) winning numbers as well as a set of six rare numbers. Participants begin to guess, the number of which six numbers should be used in the next run. Maybe the lottery has its “favorites” and it is necessary to focus on the first six? Others object: “No! The numbers from the second six will try to overtake their colleagues from the first six. We must use them!.” As a result, the proportion of those who use numbers from these lists is increasing significantly. Since all the same random number sensors and lototrons do not react to the results of previous circulations, new winning combinations with equal chances can contain both sets of these numbers marked on the Internet, and those that did not enter into these two sixes. It should be noted in this situation that if a winning combination does contain any of these 12 specially allocated numbers, then the winnings will be divided among a significantly larger contingent of participants who have put on these combinations advertised on the Internet. Therefore, it makes sense to make six or five of the numbers that are not included in these Internet groups. Chances of the success will be the same, but the prize amount will be distributed among a smaller number of winners.
Another popular probabilistic problem is connected with so-called “happy” tram, trolleybus or bus tickets. There are two classic definitions of a lucky ticket. Six-figure number makes the ticket “happy” if the sum of its first three digits coincides with the sum of the second three. Sometimes in Russia they say that this represents the “Moscow” definition of a lucky ticket, opposing to it the so-called “Leningrad” (or “St. Petersburg”) definition, which requires that the sums of three numbers on even and odd positions coincide. Both of these definitions, from the point of view of the combinatorial theory, are at least formally different, but lead to the same chances to get a lucky ticket.
Suppose for completeness that in a six-digit number (a, b, c, d, e, f) in any of the six places can be any number from zero to nine, i.e., we assume the existence of a ticket whose number consists of six zeros. It is clear that the total number of possible tickets is one million exactly.
Before evaluating the chances to obtain a lucky ticket, consider the following problem, the solution of which is described in detail in the classic book of N. Ya. Vylenkin [N. I. Vylenkin. Popular Combinatorics, Moscow: Nauka, 1975. 208 pp.] (See also [N. Ya. Vylenkin, AN Vilenkin, PA Vilenkin, Combinatorics, M.: FIMA, MCNMO, 2006 – 400 p.]).
概率论代考
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在各种经典概率问题中，我们经常必须计算与特定随机事件相关的变体数量，并使用上面给出的一种或另一种关系。概率理论的起源与赌博中与各种组合相关的选项计算相关，其中有必要获得某些获胜的纸牌样本或获得某种对玩家有利的组合，这些组合在投掷时出现或更多骰子。
从历史上看，未来概率论发展的推动力是在 17 世纪中叶由一位非常赌徒、法国骑士德米尔 (de Mere) 提供的。这个Chevalier de Mere的历史几乎在所有关于概率论的教科书中都有给出。这位骑士在 1654 年的问题在最高科学水平上进行了讨论，在布莱斯·帕斯卡 (Blaise Pascal) 和皮埃尔·费马 (Pierre Fermat) 的通信中进行了讨论。
让我们回顾一下引起这些科学家兴趣的原因是什么，他们的通信在 25 年后的 1679 年发表。他们讨论了在两个略有不同的赌博版本中，赢/输的几率是如何相关的，de Mere 向他的对手提供参与。现在任何熟悉概率论主要原理的学生都会立即帮助骑士解决他的问题，但在三个半世纪前，这个问题只有这样杰出的科学家才能解决。对这个问题的讨论导致了对概率的理解（和定义），即概率是连接实验的有利和不利结果的数量的某种关系，因此，代表玩家兴趣的相应事件可能会出现，也可能不会出现.n相等的（或者，因为以后可能对它们进行限定，等概率的）结果。让我们感兴趣的事件 A 发生，如果任何一个米观察到有利于该事件出现的结果。那么概率磷(一个)事件 A 的发生，由等式给出。
数学代写|概率论代写Probability theory代考|Valery Nevzorov, Mohammad Ahsanullah and Sergei Ananjevskiy
这种获得最大奖金的小概率并没有吓到很多想成为百万富翁的人。结果，大约 400,000 名参与者中就有一人实现了这一目标，并增强了其他人追随他的愿望。所有媒体都立即通知我们有关创纪录的胜利。最近，三个美国人，买了价值$2.00每人瓜分强力球彩票中的主要奖金，金额约为$ 1.5十亿，三个。在这个彩票中，您必须同时猜出 69 个可能的白球中的五个号码和 26 个红球中的一个号码。应对如此复杂组合的机会——大约为 2.92 亿。
有一个有趣的心理时刻。相应彩票的组织者定期发布一组六个最常出现（所有时间或最近）的中奖号码以及一组六个稀有号码。参与者开始猜测，下一轮应该使用哪六个数字中的哪个数字。也许彩票有它的“最爱”，有必要关注前六名吗？其他人反对：“不！后六名的数字将试图超过前六名的同事。我们必须使用它们！” 结果，使用这些列表中的数字的人的比例正在显着增加。由于所有相同的随机数传感器和 Lototron 不会对先前循环的结果做出反应，因此机会均等的新获胜组合可以包含在互联网上标记的这两组数字，以及那些没有进入这两个六的人。在这种情况下应该注意的是，如果一个中奖组合确实包含这 12 个特别分配的数字中的任何一个，那么奖金将分配给在互联网上宣传这些组合的更大的参与者队伍。因此，将这些 Internet 组中未包含的六或五个数字设为有意义的。成功的机会相同，但奖金将分配给少数获胜者。然后奖金将分配给更大的参与者队伍，这些参与者在互联网上发布了这些组合。因此，将这些 Internet 组中未包含的六或五个数字设为有意义的。成功的机会相同，但奖金将分配给少数获胜者。然后奖金将分配给更大的参与者队伍，这些参与者在互联网上发布了这些组合。因此，将这些 Internet 组中未包含的六或五个数字设为有意义的。成功的机会相同，但奖金将分配给少数获胜者。
另一个流行的概率问题与所谓的“快乐”电车、无轨电车或公共汽车票有关。幸运票有两个经典定义。如果前三位数字的总和与后三位数字的总和一致，那么六位数的数字会使票“快乐”。有时在俄罗斯，他们说这代表了幸运彩票的“莫斯科”定义，与之相反的是所谓的“列宁格勒”（或“圣彼得堡”）定义，该定义要求偶数和奇数上的三个数字的总和位置重合。从组合理论的角度来看，这两个定义至少在形式上是不同的，但导致获得幸运票的机会相同。
为完整起见，假设在六位数字（a、b、c、d、e、f）中，六个位置中的任何一个都可以是从零到九的任何数字，即，我们假设存在一张票，其编号为六个零。很明显，可能的票总数正好是一百万。
在评估获得幸运票的机会之前，请考虑以下问题，其解决方案在 N. Ya 的经典著作中有详细描述。维伦金 [NI Vylenkin. 流行组合学，莫斯科：Nauka，1975. 208 页]（另见 [N. Ya. Vylenkin, AN Vilenkin, PA Vilenkin, Combinatorics, M.: FIMA, MCNMO, 2006 – 400 p.]）。
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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。
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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。