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随机分析是现代概率论的一个基本工具，被用于从生物学到物理学的许多应用领域。
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统计代写|随机分析作业代写stochastic analysis代写|Traffic, load, Erlang, etc.
In electricity, we count the amps or volts; in meteorology, we measure the pressure; in telecommunications, we count the Erlangs.
The telephone came into existence in 1870. Most of the concepts and notations were derived during this period. Looking at a telephone connection over a time period of length $T$, we define its observed traffic flow as the percentage of time during which the connection is busy
$$
\rho=\frac{\sum_{i} t_{i}}{T}
$$
A priori, traffic is a dimensionless quantity since it is the ratio of the occupation time to the total time. However, it still has a unit, Erlang, in remembrance of Erlang who, along with Palm, was one of the pioneers of the performance assessment of telephone networks. Therefore, a load of 1 Erlang corresponds to an always busy connection.
Looking at several connections, the traffic carried by this trunk is the sum of the traffic of each connection
$$
\rho_{\text {trunk }}=\sum_{\text {connections }} \rho_{\text {connection }}
$$
This is no longer a percentage, but we can give a physical interpretation to this quantity according to the ergodic hypothesis. In fact, assume that the number of junctions is large, then we can calculate the average occupation rate in two different ways: either by calculating the percentage of the occupation time of a particular connection over a large period of time; or by computing the percentage of busy connections at a given time.
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We often consider the number of customers present in the system but the quantity that contains the most information is the system load, defined at each moment as the time required for the system to empty itself in the absence of new arrivals. The server works at unit speed: it serves a unit of work per unit time. Consequently, the load decreases with speed 1 between two arrivals. Figure $1.8$ which represents the load over time depending on the arrivals and required service times is easily constructed.
DEFINITION 1.2.- A busy period of a queue is a period that begins with the arrival of a customer in an empty system (server plus buffer) and ends with the end of a service after which the system is empty again.
A cycle is a time period that begins with the arrival of a customer in an empty system and ends on the next arrival of a customer in an empty system. This is the concatenation of a busy period and an idle period, that is the time elapsed between the departure of the last customer of the busy period and the arrival of the next customer.
NOTE.- In Figure 1.8, a busy period begins at $T_{1}$ and ends at $D_{4}$. The corresponding cycle begins at $T_{1}$ and ends at $T_{5}$.
Note that as long as a service policy is conservative, the size of a busy period is independent of it: for waiting rooms of infinite size, the busy periods have, for example, the same length for the FIFO policy as that for the non-preemptive or preemptive resume LIFO policy.
随机分析代考
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在电力方面，我们计算安培或伏特; 在气象学中，我们测量压力；在电信领域，我们计算 Erlangs。
电话于 1870 年问世。大多数概念和符号都是在这一时期衍生出来的。查看一段时间内的电话连接 $T$ ，我们将其 观察到的流量定义为连接繁忙的时间百分比
$$
\rho=\frac{\sum_{i} t_{i}}{T}
$$
先验地，流量是一个无量纲的量，因为它是占用时间与总时间的比率。然而，它仍然有一个单元，Erlang，以纪 念 Erlang，他与 Palm 一起是电话网络性能评估的先驱之一。因此，1个 Erlang 的负载对应于始终敏忙的连接。
看几个连接，这个trunk承载的流量就是每个连接的流量之和
$$
\rho_{\text {trunk }}=\sum_{\text {connections }} \rho_{\text {connection }}
$$
这不再是一个百分比，但我们可以根据遍历假设对这个量进行物理解释。事实上，假设连接点的数量很大，那么 我们可以通过两种不同的方式计算平均占用率：或者通过计算特定连接在很长一段时间内的占用时间百分比；或 通过计算给定时间的繁忙连接百分比。
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我们经常考虑系统中存在的客户数量，但包含最多信息的数量是系统负载，在每个时刻定义为系统在没有新来的情况下清空自身所需的时间。服务器以单位速度工作：它每单位时间提供一个工作单位。因此，负载在两个到达之间以速度 1 减小。数字1.8它表示负载随时间的变化取决于到达和所需的服务时间，很容易构建。
定义 1.2.- 队列的忙碌期是从客户到达空系统（服务器加缓冲区）开始到服务结束时系统再次为空的时期。
周期是从客户到达空系统开始到客户下一次到达空系统结束的时间段。这是繁忙时段和空闲时段的串联，即繁忙时段的最后一个客户离开和下一个客户到达之间经过的时间。
注：在图 1.8 中，繁忙时段开始于吨1并结束于D4. 相应的循环开始于吨1并结束于吨5.
请注意，只要服务策略是保守的，繁忙时段的大小就与它无关：对于无限大小的候诊室，繁忙时段的长度与 FIFO 策略的长度相同。抢先或抢先恢复后进先出策略。
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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。