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|THE MAIN LEMMA
As we saw, the probability of a return to the origin at epoch $2 v$ equals the quantity $u_{2 v}$ of (2.3). As the theory of fluctuations in random walks began to take shape it came as a surprise that almost all formulas involved this probability. One reason for this is furnished by the following simple lemma, which has a mild surprise value of its own and provides the key to the deeper theorems of the next section.
Lemma $1^{10}$ The probability that no return to the origin occurs up to and including epoch $2 n$ is the same as the probability that a return occurs at epoch $2 n$. In symbols,
$$
\mathbf{P}\left{\mathbf{S}1 \neq 0, \ldots, \mathbf{S}{2 n} \neq 0\right}=\mathbf{P}\left{\mathbf{S}{2 n}=0\right}=u{2 n}
$$
Here, of course, $n>0$. When the event on the left occurs either all the $\mathbf{S}j$ are positive, or all are negative. The two contingencies being equally probable we can restate (3.1) in the form $$ \mathbf{P}\left{\mathbf{S}_1>0, \ldots, \mathbf{S}{2 n}>0\right}=\frac{1}{2} u_{2 n}
$$
Proof. Considering all the possible values of $\mathbf{S}{2 n}$ it is clear that $$ \mathbf{P}\left{\mathbf{S}_1>0, \ldots, \mathbf{S}{2 n}>0\right}=\sum_{r=1}^{\infty} \mathbf{P}\left{\mathbf{S}1>0, \ldots, \mathbf{S}{2 n-1}>0, \mathbf{S}{2 n}=2 r\right} $$ (where all terms with $r>n$ vanish). By the ballot theorem the number of paths satisfying the condition indicated on the right side equals $N{2 n-1,2 r-1}-N_{2 n-1,2 r+1}$, and so the $r$ th term of the sum equals
$$
\frac{1}{2}\left(p_{2 n-1,2 r-1}-p_{2 n-1,2 r+1}\right)
$$
数学代写|概率论代写Probability theory代考|LAST VISIT AND LONG LEADS
We are now prepared for a closer analysis of the nature of chance fluctuations in random walks. The results are startling. According to widespread beliefs a so-called law of averages should cnsurc that in a long coin-tossing game each player will be on the winning side for about half the time, and that the lead will pass not infrequently from one player to the other. Imagine then a huge sample of records of ideal coin-tossing games, each consisting of exactly $2 n$ trials. We pick one at random and observe the epoch of the last tie (in other words, the number of the last trial at which the accumulated numbers of heads and tails were equal). This number is even, and we denote it by $2 k$ (so that $0 \leq k \leq n$ ). Frequent changes of the lead would imply that $k$ is likely to be relatively close to $n$, but this is not so. Indeed, the next theorem reveals the amazing fact that the distribution of $k$ is symmetric in the sense that any value $k$ has exactly the same probability as $n-k$. This symmetry implies in particular that the inequalities $k>n / 2$ and $k<n / 2$ are equally likely. 11 With probability $\frac{1}{2}$ no equalization occurred in the second half of the game, regardless of the length of the game. Furthermore, the probabilities near the end points are greatest; the most probable values for $k$ are the extremes 0 and $n$. These results show that intuition leads to an erroneous picture of the probable effects of chance fluctuations. A few numerical results may be illuminating.
概率论代考
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如我们所见，在epoch $2 v$返回原点的概率等于(2.3)的量$u_{2 v}$。随着随机漫步波动理论的形成，几乎所有的公式都涉及到这种概率，这让人感到惊讶。下面的一个简单引理提供了一个原因，它本身有一个轻微的惊喜值，并为下一节的更深层次的定理提供了关键。
引理$1^{10}$在历元$2 n$之前(包括历元)没有返回原点的概率与历元$2 n$发生返回的概率相同。在符号中，
$$
\mathbf{P}\left{\mathbf{S}1 \neq 0, \ldots, \mathbf{S}{2 n} \neq 0\right}=\mathbf{P}\left{\mathbf{S}{2 n}=0\right}=u{2 n}
$$
当然，这里是$n>0$。当左边的事件发生时，要么所有的$\mathbf{S}j$都是正的，要么都是负的。这两种偶然性是同等可能的，我们可以用$$ \mathbf{P}\left{\mathbf{S}1>0, \ldots, \mathbf{S}{2 n}>0\right}=\frac{1}{2} u{2 n}
$$的形式重述(3.1)
证明。考虑$\mathbf{S}{2 n}$的所有可能值，显然是$$ \mathbf{P}\left{\mathbf{S}1>0, \ldots, \mathbf{S}{2 n}>0\right}=\sum{r=1}^{\infty} \mathbf{P}\left{\mathbf{S}1>0, \ldots, \mathbf{S}{2 n-1}>0, \mathbf{S}{2 n}=2 r\right} $$(其中包含$r>n$的所有项都消失了)。根据选票定理，满足右边条件的路径数等于$N{2 n-1,2 r-1}-N_{2 n-1,2 r+1}$，因此和的第$r$项等于
$$
\frac{1}{2}\left(p_{2 n-1,2 r-1}-p_{2 n-1,2 r+1}\right)
$$
数学代写|概率论代写Probability theory代考|LAST VISIT AND LONG LEADS
现在，我们准备对随机漫步中偶然性波动的本质进行更细致的分析。结果令人吃惊。根据普遍的信念，所谓的平均定律应该确保在一个长期的抛硬币游戏中，每个玩家在大约一半的时间里都是获胜的一方，并且领先将经常从一个玩家传递给另一个玩家。那么，想象一下理想抛硬币游戏的大量记录样本，每个游戏都包含$2 n$次试验。我们随机选择一个，并观察最后一次平局的时间(换句话说，最后一次试验中累积的正面和反面次数相等)。这个数是偶数，我们用$2 k$表示它(因此$0 \leq k \leq n$)。领先地位的频繁变化意味着$k$可能相对接近$n$，但事实并非如此。的确，下一个定理揭示了一个惊人的事实，即$k$的分布是对称的，因为任何值$k$与$n-k$的概率都完全相同。这种对称性特别意味着不等式$k>n / 2$和$k<n / 2$的可能性是相等的。11有可能$\frac{1}{2}$在比赛后半段没有出现扳平的情况，无论比赛时长如何。此外，端点附近的概率最大;$k$最可能的值是极端值0和$n$。这些结果表明，直觉会导致人们对偶然波动的可能影响产生错误的认识。一些数值结果可能具有启发性。
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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。