电子工程代写|计算数学基础代写Mathematical Foundations of Computing代考|CS5850
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数学方面集中于计算机使用的领域，或与计算机科学相关的领域，即代数、一般拓扑学、数论、组合学和逻辑。计算方面的例子包括计算复杂性、并发性和量子计算。
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- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等楖率论
- 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
电子工程代写|计算数学基础代写Mathematical Foundations of Computing代考|Random Variables
So far, we have restricted ourselves to studying events, which are collections of outcomes of experiments or observations. However, we are often interested in abstract quantities or outcomes of experiments that are derived from events and observations but are not themselves events or observations. For example, if we throw a fair die, we may want to compute the probability that the square of the face value is smaller than 10. This is random and can be associated with a probability and, moreover, depends on some underlying random events. Yet, it is neither an event nor an observation: It is a random variable. Intuitively, a random variable is a quantity that can assume any one of a set of values, called its domain $\boldsymbol{D}$, and whose value can be stated only probabilistically. In this section, we will study random variables and their distributions.
More formally, a real random variable-the one most commonly encountered in applications having to do with computer networking-is a mapping from events in a sample space $S$ to the domain of real numbers. The probability associated with each value assumed by a real random variable ${ }^{2}$ is the probability of the underlying event in the sample space, as illustrated in Figure 1.1.
A random variable is discrete if the set of values it can assume is finite and countable. The elements of $D$ should be mutually exclusive-that is, the random variable cannot simultaneously take on more than one value-and exhaustive-the random variable cannot assume a value that is not an element of $D$.
电子工程代写|计算数学基础代写Mathematical Foundations of Computing代考|Cumulative Density Function
The domain of a discrete real random variable $X_{d}$ is totally ordered; that is, for any two values $x_{1}$ and $x_{2}$ in the domain, either $x_{1}>x_{2}$ or $x_{2}>x_{1}$. We define the cumulative density function $F\left(X_{d}\right)$ by
$$
F(x)=\sum_{i \mid x_{i} \leq x} p\left(x_{i}\right)=p\left(X_{d} \leq x\right)
$$
Note the difference between $F\left(X_{d}\right)$, which denotes the cumulative distribution of random variable $X_{d}$, and $F(x)$, which is the value of the cumulative distribution for the value $X_{d}=x$
Similarly, the cumulative density function of a continuous random variable $X_{c}$, denoted $F\left(X_{c}\right)$, is given by
$$
F(x)=\int_{-\infty}^{x} f(y) d y=p\left(X_{c} \leq x\right)
$$
By definition of probability, in both cases, $0 \leq F\left(X_{d}\right) \leq 1,0 \leq F\left(X_{c}\right) \leq 1$.
计算数学基础代考
电子工程代写|计算数学基础代写Mathematical Foundations of Computing代考|Random Variables
到目前为止，我们仅限于研究事件，即实验或观察结果的集合。然而，我们经常对源自事件和观察但本身不是事件或观察的实验的抽象数量或结果感兴趣。例如，如果我们掷出一个公平的骰子，我们可能想要计算面值平方小于 10 的概率。这是随机的，可以与概率相关联，此外，还取决于一些潜在的随机事件。然而，它既不是事件也不是观察：它是一个随机变量。直观地说，随机变量是一个可以假设一组值中的任何一个的量，称为它的域D，并且其值只能以概率方式表示。在本节中，我们将研究随机变量及其分布。
更正式地说，真正的随机变量（在与计算机网络有关的应用程序中最常见的变量）是样本空间中事件的映射小号到实数域。与实随机变量假设的每个值相关的概率2是样本空间中潜在事件的概率，如图 1.1 所示。
如果随机变量可以假设的一组值是有限且可数的，则它是离散的。的元素D应该是互斥的——也就是说，随机变量不能同时取多个值——并且是穷尽的——随机变量不能取一个不是D.
电子工程代写|计算数学基础代写Mathematical Foundations of Computing代考|Cumulative Density Function
离散实随机变量的域 $X_{d}$ 完全有序; 也就是说，对于任何两个值 $x_{1}$ 和 $x_{2}$ 在域中，要么 $x_{1}>x_{2}$ 或者 $x_{2}>x_{1}$. 我 们定义男积密度函数 $F\left(X_{d}\right)$ 经过
$$
F(x)=\sum_{i \mid x_{i} \leq x} p\left(x_{i}\right)=p\left(X_{d} \leq x\right)
$$
注意之间的区别 $F\left(X_{d}\right)$ ，表示随机变量的男积分布 $X_{d}$ ，和 $F(x)$ ，这是该值的男积分布的值 $X_{d}=x$
类似地，连续随机变量的傫积密度函数 $X_{c}$ ，表示 $F\left(X_{c}\right)$ ， 是（准）给的
$$
F(x)=\int_{-\infty}^{x} f(y) d y=p\left(X_{c} \leq x\right)
$$
根据概率的定义，在这两种情况下， $0 \leq F\left(X_{d}\right) \leq 1,0 \leq F\left(X_{c}\right) \leq 1$.
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随机过程代考
在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。
贝叶斯方法代考
贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。
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。
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机器学习代写
随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。
多元统计分析代考
基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量
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。
