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统计计算是数学的一个分支，涉及数据的分析。统计方法的开发是为了分析大量的数据和它们的属性。许多组织使用统计方法来计算有关雇员或人员的协作属性。
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- Statistical Inference 统计推断
- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等概率论
- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (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|统计计算代写Statistical calculation代考|Choose between the mean, median or mode
An average should convey an impression of a distribution in a single value. It is therefore important to use the right type of average. The different averages have different uses. The factors that play a role in choosing the right average are the following:
- Is the nature of the data numerical or non-numerical?
- The mode, which is the value that occurs most often, is the only measure of central tendency useful for nominal scale data (qualitative data that you cannot rank in any way). You can also use the mode for all other qualitative or quantitative (numerical) data sets.
- If you can rank qualitative data sets (ordinal scale), you can use the median. The median is also valid for all quantitative data sets.
- The arithmetic mean can be calculated only for quantitative data sets.
- What does each average tells us?
Depending on the situation and the problem under investigation, one measure may be superior to another, and in some other cases you can use all three in conjunction.
- The mode identifies the most common or ‘typical’ value, or the value that occurs more often than the others do. It may be a good choice if one value occurs much more often than others do. At the same time, the mode conveys the least amount of information about the data set as a whole. In some samples the mode may be in the middle of the distribution, but in others it may be a value at one end of the distribution. It is also possible to have more than one mode, which will eliminate the mode as an option. Outliers do not influence the mode at all and the mode stays at the peak of the distribution.
- The median indicates the centre of the distribution. The same number of observations lie above and below the median. Outliers occur at the beginning or end of a distribution; this means that it is unlikely that outliers will affect the median very much.
- The mean is the most frequently used average because it includes all the values in the data set. This feature makes it the most sensitive to extreme values.
- What is the shape of the distribution?
- In a symmetrical distribution, the mean, median and mode will be the same or very close together. Whichever one you choose will give you the same answer.
- If there are extreme values present on one side of the data set, the distribution is skewed. If the mean is very different from the median, the median will be a better option to use. Skewness will be discussed later in the unit.
统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|The range
The range is the difference between the largest and smallest values in a data set. Although it measures the distance across the entire set of data, its usefulness as a measure of dispersion is limited. It does not tell us how much the other values in the data set vary from one another or from the mean. The largest or smallest value (or both) may also be an outlier, which can cause a distorted picture of the data.
range $=$ largest value – smallest value
A midrange can be calculated by dividing the range by 2 .
For grouped data the range is the difference between the upper boundary of the last interval and the lower boundary of the first interval.
A bakery regularly orders punnets of blueberries for its famous blueberry cheesecake. The average weight of the punnets is supposed to be $600 \mathrm{~g}$. The baker uses one punnet of blueberries in each cake. It is important that the punnets are of consistent weight so that the cake turns out right. Random samples of punnets from two suppliers were weighed. The weights in grams of the punnets were:
Supplier 1:480 $\quad 600 \quad 600 \quad 600 \quad 760$
Supplier 2: $480 \quad 540 \quad 570 \quad 760 \quad 760$
Calculate the range of punnet weights for each supplier and comment on your results.
Supplier 1: range $=760-480=280 \mathrm{~g}$
Supplier 2: range $=760-480=280 \mathrm{~g}$
The ranges are the same, but it is obvious that the variations within the samples are different. So the range will not solve the bakery’s problem if they want to choose a supplier that will provide punnets with consistent weights.
统计计算代考
统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|Choose between the mean, median or mode
平均值应该传达单一值分布的印象。因此，使用正确类型的平均值非常重要。不同的平均值有不同的用途。影响选择正确平均值的因素如下：
- 数据的性质是数值的还是非数值的？
- 众数是最常出现的值，是对标称尺度数据（无法以任何方式排序的定性数据）有用的集中趋势的唯一度量。您还可以将该模式用于所有其他定性或定量（数字）数据集。
- 如果您可以对定性数据集（有序量表）进行排名，则可以使用中位数。中位数也适用于所有定量数据集。
- 只能对定量数据集计算算术平均值。
- 每个平均值告诉我们什么？
根据具体情况和所调查的问题，一种措施可能优于另一种措施，在其他一些情况下，您可以结合使用所有三种措施。
- 该模式标识最常见或“典型”值，或者比其他值更频繁出现的值。如果一个值比其他值出现的次数多得多，这可能是一个不错的选择。同时，该模式传达了关于整个数据集的最少信息量。在某些样本中，模式可能位于分布的中间，但在其他样本中，它可能是分布一端的值。也可以有不止一种模式，这将消除模式作为一个选项。离群值根本不影响模式，模式停留在分布的峰值。
- 中位数表示分布的中心。相同数量的观察值位于中值之上和之下。异常值出现在分布的开始或结束时；这意味着异常值不太可能对中位数产生太大影响。
- 平均值是最常用的平均值，因为它包括数据集中的所有值。此功能使其对极值最敏感。
- 分布的形状是什么？
- 在对称分布中，均值、中位数和众数将相同或非常接近。无论你选择哪一个都会给你相同的答案。
- 如果数据集的一侧存在极值，则分布是偏斜的。如果均值与中位数相差很大，则中位数将是更好的选择。偏度将在本单元后面讨论。
统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|The range
范围是数据集中最大值和最小值之间的差值。尽管它衡量的是整个数据集之间的距离，但它作为分散度衡 量标准的用处有限。它没有告诉我们数据集中的其他值彼此之间或与平均值之间的差异有多大。最大值或 最小值（或两者）也可能是离群值，这会导致数据图像失真。
范围二最大值 – 最小值
可以通过将范围除以 2 来计算中间范围。
对于分组数据，范围是最后一个区间的上边界与第一个区间的下边界之间的差值。
一家面包店定期为其著名的蓝莓芝士蛋糕订购蓝莓小篮子。punnets 的平均重量应该是 $600 \mathrm{~g}$. 面包师在 每个蛋糕中使用一篮蓝莓。重要的是小篮子的重量要一致，这样才能做出正确的蛋糕。从两家供应商处随 机抽取的小笽子样本进行了称重。punnet 的重量 (以克为单位) 为:
供应商 1:480 $600 \quad 600 \quad 600 \quad 760$
供应商 2: $480 \quad 540 \quad 570 \quad 760 \quad 760$
计算每个供应商的 punnet 权重范围并评论您的结果。
供应商 1: 范围 $=760-480=280 \mathrm{~g}$
供应商 2：范围 $=760-480=280 \mathrm{~g}$
范围相同，但很明显样本内的变化是不同的。因此，如果面包店想要选择一家能够提供重量一致的双篮筐 的供应商，那么该范围将无法解决面包店的问题。
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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。