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发展经济学是经济学的一个分支，涉及到中低收入国家发展进程的经济方面。

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我们提供的发展经济学Development Economics及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• 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

经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|What Is Likely to Happen

Predictive analysis uses patterns of associations among variables to predict future trends. The predictive models are sometimes based on Bayesian statistics and identify the probability distributions for different outcomes. Other approaches draw on the rapidly evolving field of machine learning (Alpaydin, 2016). When real-time data is available, predictions can be continuously updated. Predictive analytics can use social media data. In Indonesia, for example, although Internet penetration is lower than in other Southeast Asian countries (18\% in 2014), analysis of tweets has been used to provide a rapid, economic way to assess communicable disease incidence and control (UN Global Pulse, 2015).

In the United States, predictive analytics are currently used by commercial organizations and government agencies to predict outcomes such as which online advertisements customers are likely to click on, which mortgage holders will prepay within 90 days, which employees will quit within the next year, which female customers are most likely to have a baby in the near future and which voters will be persuaded by political campaign contacts (Siegel, 2013).

A key feature of many of these applications is that the client is only interested in the outcome (how to increase click-rates for online advertising) but without needing to know “why” this happens. In contrast, it is critical for development agencies to understand the factors that determine where, why and how outcomes occur, and where and how successful outcomes can be replicated in future programmes. So, there is a crucial distinction between generating millions of correlations, and methods to determine attribution and causality.

Typical public-sector applications include the most likely locations of future crimes (“crime hot-spots”) in a city, which soon-to-be-released prisoners are likely to be recidivists and which are likely to successfully be re-integrated into society, and which vulnerable youth are most likely to have future reported incidents at home or at school (Siegel, 2013) and predicting better outcomes for children in psychiatric residential treatment (Gay and York, 2018). Box $3.1$ provides another example of how predictive analytics was used to predict which groups of children within a child welfare system are most likely to have future reported incidents of abuse or neglect in the home (Schwartz et al., 2017). For all of these kinds of analysis, it is essential to understand the causal mechanisms determining the outcomes, and correlations, which only identify associations, without explaining the causal mechanisms, are not sufficient.

经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|The Data Continuum

When discussing development evaluation strategies, it is useful to distinguish between big data, “large data” (including large surveys, monitoring data and administrative data such as agency reports) and “small data” (the kinds of data generated from most qualitative and in-depth case study evaluations and supervision reports).

At the same time, the borders between the three categories are flexible and there is a continuum of data, rather than distinct categories (Figure 3.3), and the lines between the three are less well defined. For example, for a small NGO, a beneficiary survey covering only several hundred beneficiaries would be considered small data, whereas in a country such as India or China, surveys could cover hundreds of thousands of respondents. A further complication arises from the fact that several small datasets might be merged into an integrated data platform so that the integrated dataset might become large.

There is a similar continuum of data analysis. While many kinds of data analytics were developed to analyse big data, they can also be used to analyse large or even small datasets. Mixed method strategies refer to the combining of different kinds of data and of different kinds of analysis. Consequently, data analytics approaches that are designed for large datasets can also be used to analyse smaller datasets, while qualitative analysis methods, designed originally for small datasets, can also be applied to big data and large data. For example, a national analysis of national and international migration in response to drought (big or large data) might elect a few areas of origin for the preparation of descriptive, largely qualitative, case studies.

发展经济学代考

经济代写|发展经济学代写发展经济学代考|可能会发生什么

预测分析使用变量之间的关联模式来预测未来的趋势。预测模型有时基于贝叶斯统计，并确定不同结果的概率分布。其他方法利用了快速发展的机器学习领域(Alpaydin, 2016)。当实时数据可用时，预测可以不断更新。预测分析可以使用社交媒体数据。例如，在印度尼西亚，尽管互联网普及率低于其他东南亚国家(2014年为18％)，但对推文的分析已被用来提供一种快速、经济的方式来评估传染病发病率和控制(联合国全球脉搏，2015年)

在美国，预测分析目前被商业组织和政府机构用于预测结果，如哪些在线广告客户可能会点击，哪些抵押贷款所有者将在90天内提前支付，哪些员工将在明年辞职，哪些女性客户最有可能在不久的将来有一个孩子，哪些选民将被政治竞选接触说服(Siegel, 2013)

这些应用程序的一个关键特征是，客户只对结果(如何提高在线广告的点击率)感兴趣，而不需要知道“为什么”会发生这种情况。相反，发展机构必须了解决定结果在哪里、为什么和如何产生的因素，以及在哪里和如何在未来的方案中复制成功的结果。因此，生成数百万个相关性与确定归因和因果关系的方法之间存在着关键的区别

典型的公共部门应用包括城市中未来最可能发生犯罪的地点(“犯罪热点”)，即将释放的囚犯很可能是累犯，很可能成功地重新融入社会，弱势青年最有可能在家里或学校发生未来报告的事件(Siegel, 2013)，并预测接受精神科住院治疗的儿童有更好的结果(Gay和York, 2018)。Box $3.1$提供了另一个例子，说明如何使用预测分析来预测儿童福利系统中哪一组儿童最有可能在未来发生家庭虐待或忽视事件(Schwartz等人，2017年)。对于所有这些类型的分析，理解决定结果的因果机制是至关重要的，而相关性，只识别关联，而不解释因果机制，是不够的

经济代写|发展经济学代写发展经济学代考|数据连续体

在讨论发展评价战略时，区分大数据、“大数据”(包括大型调查、监测数据和机构报告等行政数据)和“小数据”(由大多数定性和深入的案例研究评价和监督报告生成的数据类型)是有用的

与此同时，三个类别之间的边界是灵活的，数据是连续的，而不是不同的类别(图3.3)，三个类别之间的界限不太明确。例如，对一个小型非政府组织来说，只涵盖几百个受益者的受益者调查被认为是小数据，而在印度或中国这样的国家，调查可能涵盖数十万个答复者。更复杂的是，几个小的数据集可能被合并到一个集成的数据平台中，这样集成的数据集可能会变得很大

数据分析也有类似的连续性。虽然许多类型的数据分析是为了分析大数据而开发的，但它们也可以用于分析大型甚至小型数据集。混合方法策略是指将不同类型的数据和不同类型的分析相结合。因此，针对大数据集设计的数据分析方法也可以用于分析较小的数据集，而最初针对小数据集设计的定性分析方法也可以应用于大数据和大数据。例如，针对干旱而进行的国内和国际移徙的国家分析(大数据或大数据)可以选出几个原籍地区，编写描述性的、主要是定性的个案研究

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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
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发展经济学是经济学的一个分支，涉及到中低收入国家发展进程的经济方面。

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经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|Demystifying Big Data

The world is more connected, interdependent and data-rich than ever. Exponential growth in the volume of data produced globally means that $90 \%$ of all the data in existence today has been generated during the past two years. The explosion of digital services over the past decade has allowed many to become producers, owners and consumers of data. Between 2005 and 2015 , the number of Internet users more than tripled from 1 billion to $3.2$ billion. More households now own a mobile phone than have access to electricity or clean water (World Bank, 2016).

The exponential growth of big data and data analytics provides information and analytical capacity that would have been unimaginable even a few years ago. These ‘digital dividends’ include a trove of real-time information on many issues, such as trends in food prices, availability of jobs, access to health care, quality of education and reports of natural disasters. Alongside these benefits, the digital divide continues to pose challenges (World Bank, 2016).

All of these developments have important applications for research and planning. Biometric data generated from the IoT has produced a rapidly evolving research area on the “quantified self” (Wolf, 2010). Sentiment analysis, sociometric analysis, digital spatial analysis and other tools have made possible research on the “quantified community” (Kontokosta, 2016). Satellite images, social media analysis, cell-phone data on traffic patterns and many other sources have contributed to new fields of research on city planning, urban development, migration and poverty analysis (Ashton, Weber and Zook, 2017). Satellite images and remote sensors have greatly advanced climate research.

经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|Defining Big Data and NIT

It is useful to distinguish between big data and the broader concept of NIT, which combines big data, ICT and the rapidly growing field of the IoT (Figure 3.1). It is also important to distinguish between primary big data (e.g. the original satellite images, Twitter feeds or electronic records of phone calls and financial transfers), which can involve many millions of digital records, and the processed versions of these original data. Whereas handling primary big data requires access to massive computing facilities, data processing transforms the original data into formats that can be accessed and used on personal computers and handheld devices. When it is stated that big data is fast and economical to use, this refers to the processed data, which may have been very expensive to produce from the primary big data.

Big data is often defined in terms of the ” $3 \mathrm{Vs} “:$ the velocity with which big data can be collected, analysed and disseminated; the volume of data that can be generated; and the variety of data covering different topics and using different formats. The continued rapid growth of information technology means that definitions based on each of these dimensions rapidly become out of date. Data that only a few years ago would have required a large data centre to process are now easily downloadable on smartphones and personal computers. A fuller definition of big data must include its differences from conventional survey data in terms of costs and computing requirements, coverage of population and granularity, breadth of contextual data, potential sample bias, ease of dissemination and access, relevance to a particular purpose, use of time series data, integration of multiple data sources, and creation of qualitative data (Table 3.1).

发展经济学代考

经济代写|发展经济学代写发展经济学代考|揭开大数据的神秘面纱

世界比以往任何时候都更加相互联系、相互依存和数据丰富。全球产生的数据量呈指数级增长，这意味着目前存在的所有数据中有$90 \%$是在过去两年内产生的。过去10年数字服务的爆炸式增长，使许多人成为数据的生产者、所有者和消费者。从2005年到2015年，互联网用户数量从10亿增长到$3.2$亿，增长了两倍多。现在拥有手机的家庭比获得电力或清洁用水的家庭还多(世界银行，2016年)

大数据和数据分析的指数级增长提供的信息和分析能力，即使在几年前也是不可想象的。这些“数字红利”包括许多问题的实时信息宝库，如食品价格趋势、就业机会、获得医疗保健的机会、教育质量和自然灾害报告。除了这些好处，数字鸿沟继续构成挑战(世界银行，2016年)

所有这些发展对研究和规划都有重要的应用。物联网产生的生物特征数据催生了一个关于“量化自我”的快速发展的研究领域(Wolf, 2010)。情绪分析、社会计量分析、数字空间分析等工具使“量化社区”的研究成为可能(Kontokosta, 2016)。卫星图像、社交媒体分析、关于交通模式的手机数据和许多其他来源都为城市规划、城市发展、移民和贫困分析的新领域的研究做出了贡献(Ashton, Weber和Zook, 2017)。卫星图像和遥感器极大地促进了气候研究

经济代写|发展经济学代写发展经济学代考|定义大数据和NIT

区分大数据和更广泛的NIT概念是有用的，NIT结合了大数据、ICT和快速增长的物联网领域(图3.1)。区分主要大数据(例如原始卫星图像、Twitter消息或电话和金融转账的电子记录)和这些原始数据的处理版本也很重要，这些数据可能涉及数百万个数字记录。处理主要的大数据需要访问大量的计算设施，而数据处理将原始数据转换为可以在个人电脑和手持设备上访问和使用的格式。当我们说大数据使用起来又快又经济时，指的是经过处理的数据，而从初级大数据中产生这些数据可能非常昂贵

大数据通常被定义为“$3 \mathrm{Vs} “:$大数据收集、分析和传播的速度;可生成的数据量;以及涵盖不同主题和使用不同格式的数据的多样性。信息技术的持续快速发展意味着基于上述各个方面的定义很快就会过时。几年前还需要大型数据中心才能处理的数据，现在可以在智能手机和个人电脑上轻松下载。更完整的大数据定义必须包括其与传统调查数据在以下方面的差异:成本和计算需求、人口覆盖率和粒度、上下文数据的广度、潜在的样本偏差、传播和访问的容易程度、与特定目的的相关性、时间序列数据的使用、多个数据源的集成和定性数据的创建(表3.1)

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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。

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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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经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|Big Data Analytics and Development Evaluation

New information technology (NIT), comprising big data, information and communication technologies (ICTs) and the Internet of things (IoT), is transforming every aspect of life in both industrial and developing nations. NIT signifies the nature of interaction between its three aspects mentioned above. The emergence of big data is closely linked to advances in ICTs. In today’s hyper-connected digital world, people and things leave digital footprints in many different forms and through ever-increasing data flows. They originate from commercial transactions; records that companies and governments collect about their clients and citizens; user-generated online content such as photos, videos, tweets and other messages; and traces left by the IoT, that is, by uniquely identifiable objects whose activity can be tracked (ITU, 2014).

The IoT consists of devices connected to the Internet anytime and anywhere. In its most technical sense, it consists of integrating sensors and devices into everyday objects that are connected to the Internet over fixed and wireless networks. The fact that the Internet is present at the same time everywhere makes mass adoption of this technology more feasible. Given their size and cost, the sensors can easily be integrated into homes, workplaces and public places. In this way, any object can be connected and can “manifest itself” over the Internet. Furthermore, in the IoT, any object can be a data source (Accenture and Bankinter, 2011).

Any talk of ICT4Eval is incomplete without speaking of NIT. The interaction between the new generation of ICT tools, such as sensors, devices and software, the voluminous data they are producing and processing, and their potential use lies at the heart of this book’s endeavour. ICTs encompass the various technologies and accompanying devices that exist, IoT signifies the new ways in which these technologies and devices will interact with one another, while big data is what is produced in the process of using the first two. Given that evaluations are concerned with data and its conversion to information and knowledge, this chapter will focus predominantly on big data, its generation and usage, and occasional references to NIT.

There is enormous potential for integrating NIT into the design of development evaluation, but evaluation offices have been much slower to adopt NIT than have their operations colleagues. The methodological, organizational and political reasons for this slow adoption need to be understood and overcome so that development evaluation can adapt to the rapidly evolving NIT ecosystem. The wide range of available NIT tools and techniques can also be used to address the main challenges affecting conventional evaluation methodologies and strengthen evaluation designs.

经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|Some Themes from the Big Data Literature

While not attempting to provide a comprehensive literature, this section identifies some of the evolving themes in the big data and development literature that are discussed in this chapter. Over the past five years, there has been a discovery of “big data” by the business community, the media and the international development community. A number of popular publications such as Marr’s (2015) “Big data: Using smart big data to analytics and metrics to make better decisions and improve performance” and Siegel’s (2013) “Predictive analytics: The power to predict who will click, buy, lie or die” promote the powerful new tools of big data and data analytics to the business world. Around the same time, an article on the Bloomberg website (2015) illustrates how the potential of specific big data technologies such as satellite images could be harnessed as tools for business analysis.

One of the first broad discussions of the implications for international development was the 2012 White Paper “Big Data for Development” published by UN Global Pulse and edited by Emmanuel Letouzé. While UN Global Pulse had already conducted a number of proof-of-concept studies on the applications of big data in many areas of development (unglobalpulse.org), these proof-of-concept studies were still only known to a relatively small audience. The White Paper introduced the development community to the concepts of big data and its many applications in development. Letouzé, Arieias and Jackson published an updated version of the paper in 2016 which covered the genesis of big data, the big data ecosystem, theoretical considerations and controversies, institutional and cultural considerations, and practical applications. While these publication introduced big data to the official development aid sector, Patrick Meier’s (2015) “Digital humanitarians: How big data is changing the face of humanitarian response” became one of the early reference sources on the dramatic ways in which big data was being adopted and changed by humanitarian non-profit agencies. Beginning with the Haitian Earthquake, Meier presents a series of well-documented cases on the role of big data in emergency relief, monitoring and criticizing political regimes, and as a tool to promote social and political change. There are now increasing numbers of websites and conferences dedicated to the applications of big data and particularly ICT, in the latter case driven by the dramatic advances in wireless technology, in development. ${ }^1$ These are complemented by exponentially increasing numbers of free and commercially available apps covering every aspect of development.

发展经济学代考

经济代写|发展经济学代写发展经济学代考|大数据分析与发展评估

新信息技术(NIT)，包括大数据、信息和通信技术(ICTs)和物联网(IoT)，正在改变工业化国家和发展中国家生活的方方面面。NIT指的是上述三个方面之间相互作用的性质。大数据的出现与信息通信技术的发展密切相关。在当今高度互联的数字世界中，人和物通过不断增加的数据流以多种不同的形式留下数字足迹。它们源自商业交易;公司和政府收集的有关客户和公民的记录;用户生成的在线内容，如照片、视频、推特和其他消息;以及物联网留下的痕迹，即活动可被跟踪的唯一可识别对象(国际电联，2014年)

物联网由随时随地连接到互联网的设备组成。就其最专业的意义而言，它包括将传感器和设备集成到通过固定和无线网络连接到互联网的日常物品中。互联网在任何地方同时存在的事实使这种技术的大规模采用更加可行。考虑到它们的尺寸和成本，传感器可以很容易地集成到家庭、工作场所和公共场所。通过这种方式，任何对象都可以连接起来，并且可以在互联网上“显示自己”。此外，在物联网中，任何对象都可以成为数据源(埃森哲和bankter, 2011)

没有提到NIT，任何关于ICT4Eval的讨论都是不完整的。新一代ICT工具，如传感器、设备和软件，它们产生和处理的大量数据，以及它们的潜在用途之间的相互作用，是本书努力的核心。信息通信技术包括现有的各种技术和配套设备，物联网意味着这些技术和设备将以新的方式相互作用，而大数据是在使用前两者的过程中产生的。由于评估涉及数据及其向信息和知识的转换，本章将主要关注大数据、大数据的产生和使用，并偶尔提及NIT

将NIT集成到开发评估的设计中有巨大的潜力，但是评估办公室在采用NIT方面比他们的运营同事慢得多。需要理解和克服这种缓慢采用的方法、组织和政治原因，以便开发评估能够适应快速发展的NIT生态系统。广泛的现有NIT工具和技术也可用于解决影响传统评价方法的主要挑战，并加强评价设计

经济代写|发展经济学代写发展经济学代考|一些主题来自大数据文献

虽然本节不打算提供全面的文献，但确定了本章所讨论的大数据和发展文献中的一些发展主题。5年来，工商界、媒体和国际发展界都发现了“大数据”。许多流行出版物，如Marr’s (2015)《大数据:使用智能大数据进行分析和度量，以做出更好的决策和提高性能》和西格尔(2013)“预测分析:预测谁会点击、购买、说谎或死亡的能力”将大数据和数据分析的强大新工具推广到商业世界。与此同时，彭博社网站上的一篇文章(2015年)阐述了如何利用卫星图像等特定大数据技术的潜力作为商业分析的工具

联合国《全球脉搏》(UN Global Pulse)于2012年发布了白皮书《大数据促进发展》(Big Data for development)，由Emmanuel Letouzé编辑，这是关于大数据对国际发展影响的首批广泛讨论之一。虽然联合国全球脉动已经就大数据在许多发展领域的应用进行了一些概念证明研究(unglobalpulse.org)，但了解这些概念证明研究的人数仍然相对较少。白皮书向开发界介绍了大数据的概念及其在开发中的许多应用。Letouzé， ariieias和Jackson在2016年发表了论文的更新版本，涵盖了大数据的起源、大数据生态系统、理论考虑和争议、制度和文化考虑以及实际应用。虽然这些出版物将大数据引入了官方发展援助部门，但Patrick Meier的(2015)“数字人道主义:大数据如何改变人道主义响应的面貌”成为人道主义非营利机构采用和改变大数据的戏剧性方式的早期参考来源之一。从海地地震开始，Meier介绍了一系列关于大数据在紧急救援、监督和批评政治政权以及作为促进社会和政治变革的工具方面所起作用的充分记录的案例。现在有越来越多的网站和会议专门研究大数据的应用，特别是在发展中的ICT，后者是由无线技术的巨大进步推动的。${ }^1$与之相辅相成的是，免费和商业化应用的数量呈指数增长，涵盖了开发的各个方面

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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
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如果你也在 怎样代写发展经济学Development Economics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。

发展经济学是经济学的一个分支，涉及到中低收入国家发展进程的经济方面。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写发展经济学Development Economics方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写发展经济学Development Economics代写方面经验极为丰富，各种代写发展经济学Development Economics相关的作业也就用不着说。

我们提供的发展经济学Development Economics及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
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• (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

经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|The Greatest Opportunity

This is the first time in the history of international development that the world’s heads of state have committed to follow up and review mechanisms to assess the implementation of global goals. This assessment takes the form of voluntary national reviews (VNRs) to be undertaken by national governments of their progress on SDGs. One hundred and eleven VNRs have been presented at the UN High-Level Political Forum on Sustainable Development (HLPF) since 2016, with a further 51 due to be presented in 2019 (UNDESA, 2018). This high-level and far-reaching commitment could enable a surge in the demand for country-led evaluation. Key policymakers will hopefully demand their own national evaluation systems, so that they can produce high-quality evaluations to inform the national SDG reviews that countries will be presenting at the UN HLPF. This is therefore an unprecedented opportunity for the evaluation community. On the other hand, evaluation of these broad-reaching goals with a central focus on “no one left behind” presents several challenges:

• How do we assess whether development interventions are relevant, and are having an impact in decreasing inequality and improving the welfare of the worst-off groups?
• How do we carry out evaluation given the complexity of the SDGs? Are we going to evaluate complex and inter-dynamic environments with the traditional linear, simple and static logical framework (logframe) approach?
• How can we take advantage of new technologies to address the challenges above?
• Most importantly, how can we strengthen the capacities of governments, civil society organizations (CSOs) and parliamentarians to evaluate whether interventions are producing equitable outcomes for marginalized populations?

Below are some suggestions about how to address these challenges while capitalizing on the great opportunity the SDGs provide to all of us.

经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|How Do We Carry Out Evaluation Given

As mentioned above, the SDGs are interrelated and interlinked, which adds to their complexity but also to their dynamic interaction and transformational impact. As the map of the SDGs produced by Le Blanc (2015) illustrates clearly, the SDGs and their targets can be seen as a system in which the goals are linked through targets that refer to multiple goals. The map of the SDGs shown in Figure $1.3$ produced by Le Blanc (2015) represents the first 16 SDGs as broader circles of differing colours, while targets are represented by smaller circles in the colour of the goal under which they figure. The map conveys a clear sense that SDGs are a system, with goals and targets interlinked.

An additional perspective shows the strengths of the links among the goals (Figure 1.4). The thicker the link between two goals, the more targets are linking the two goals, directly or through a third goal. The thickest links are between gender and education (SDGs 4 and 5), and between poverty and inequality (SDGs 1 and 10), demonstrating once again the centrality of the principle of “leaving no one behind”. There are also strong connections between SDGs 10 and 16, on peaceful and inclusive societies.

Many targets referencing inequality are listed under other goals (Figure 1.5). Of note is the strong link between inequality and peaceful and inclusive societies (SDG 16), with no fewer than six targets explicitly linking the two, including two from SDG 5 on gender. As can be seen in Figure 1.4, the largest number of links (9) is with the poverty goal.

发展经济学代考

经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|The Greatest Opportunity

这是国际发展史上第一次世界各国元首承诺跟踪和审查机制以评估全球目标的执行情况。该评估采用自愿国家审查 (VNR) 的形式，由各国政府对其在可持续发展目标方面取得的进展进行。自 2016 年以来，联合国可持续发展问题高级别政治论坛 (HLPF) 上已提交了 111 个 VNR，另外 51 个将于 2019 年提交（UNDESA，2018）。这种高层次和深远的承诺可能会导致对国家主导评价的需求激增。主要政策制定者有望要求建立自己的国家评估系统，以便他们能够进行高质量的评估，为各国将在联合国高级别政治论坛上提交的国家可持续发展目标审查提供信息。因此，这对评估界来说是一个前所未有的机会。另一方面，以“不让任何人掉队”为中心对这些影响广泛的目标进行评估提出了几个挑战：

• 我们如何评估发展干预措施是否相关，以及是否对减少不平等和改善最贫困群体的福利产生影响？
• 鉴于可持续发展目标的复杂性，我们如何进行评估？我们是否要使用传统的线性、简单和静态逻辑框架（logframe）方法来评估复杂和交互动态的环境？
• 我们如何利用新技术来应对上述挑战？
• 最重要的是，我们如何加强政府、民间社会组织 (CSO) 和议员的能力，以评估干预措施是否为边缘化人群产生了公平的结果？

以下是一些关于如何在利用可持续发展目标为我们所有人提供的巨大机遇的同时应对这些挑战的建议。

经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|How Do We Carry Out Evaluation Given

如上所述，可持续发展目标是相互关联和相互关联的，这增加了它们的复杂性，也增加了它们的动态互动和变革影响。正如 Le Blanc (2015) 制作的 SDGs 地图清楚地表明，SDGs 及其具体目标可以被视为一个系统，其中目标通过涉及多个目标的目标联系起来。SDGs 地图如图所示1.3Le Blanc (2015) 提出的前 16 个可持续发展目标用不同颜色的大圆圈表示，而目标则用它们所依据的目标颜色的小圆圈表示。该地图清楚地表明，可持续发展目标是一个系统，目标和具体目标相互关联。

另一个视角显示了目标之间联系的强度（图 1.4）。两个目标之间的联系越紧密，直接或通过第三个目标将两个目标联系起来的目标就越多。性别与教育（可持续发展目标 4 和 5）以及贫困与不平等（可持续发展目标 1 和 10）之间的联系最为紧密，再次证明了“不让任何人掉队”原则的核心地位。关于和平和包容性社会的可持续发展目标 10 和 16 之间也存在密切联系。

许多提及不平等的目标都列在其他目标之下（图 1.5）。值得注意的是不平等与和平与包容的社会（可持续发展目标 16）之间的密切联系，至少有六个目标明确将两者联系起来，其中两个来自可持续发展目标 5 关于性别的目标。如图 1.4 所示，最多的链接数（9）与贫困目标有关。

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金融工程代写

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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。

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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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经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|ICTs with Promise for Evaluators

The conference focused on four broad technical strands of discussion: wireless communication, remote sensing, machine learning and big data, as well as exploring cross-cutting issues such as ethics and privacy. These technologies are not new – most have existed for decades. Artificial intelligence and machine learning originated in the 1950s with Alan Turing’s “Turing test”. Remote sensing was developed during the space race of the Cold War era. Wireless communication and the Internet grew out of technologies developed for military applications decades ago. Thus, the technologies discussed in this book might not be novel by themselves. However, what is new is their proliferation, access and relative affordability. They have evolved over a period of time to lend themselves to use for the field of development in general and evaluation more specifically.

Remote sensing. Remote sensing is the process of detecting and monitoring the physical characteristics of an area by measuring its reflected and emitted radiation at a distance (USGS, 2018). Special cameras and sensors that collect images of the earth remotely may be attached to a variety of platforms such as ships, aircrafts, drones and satellites. Newer, more accurate and higher resolution sensors are being introduced at low or no cost to end users. As an example, the European Space Agency’s Sentinel constellation of satellites promises to provide multispectral images down to a 10 -meter resolution at weekly intervals. In addition, satellite imagery has come to be recognized as a global public good, which has led to satellite images being made available for free to the public at large (Borowitz, 2017). When combined with other methods of collection and analysis, this rich trove of global data can offer evaluators a reliable source for numerous indicators.

经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|ICT4Eval – The Publication

The discussions in the ICT4Eval conference highlighted the need for further deliberation on specific topics. This book is an endeavour in that regard, to cover further ground on selected topics from the conference. The book is comprised of five chapters and seven individual case studies by 19 authors, who elaborate on experiences of using ICT tools. The first chapter deals with the extensive challenges that lie ahead in assessing progress on SDGs. The second chapter deals with the host of technologies that evaluators could use, followed by examples of how such technologies have been deployed and the results. Contributors to such cases hail from United Nations agencies, governments, non-governmental organizations, private consulting firms, academia and the world of freelance professionals. The third chapter deals with the broader paradigm of big data and how different technologies feed into it. It elaborates on the practical issues that evaluators could face in trying to use existing avenues of big data. The fourth chapter deals with ethics, privacy and biases in using technology for monitoring as well as evaluations. The final chapter deals with the broader implications of technology
for economic development and for countries’ development trajectories.
This book offers a starting point for deliberating on the use of an increasingly complex set of ICT tools in development in general and evaluation in particular. It is the first step in a long iterative process of introducing innovations, learning from them and adapting to changing times. The book has been written by practitioners, for practitioners, to explore ways of harnessing technology for their work, ranging from simple mobile-based tools to cutting-edge neural networks in deep learning and artificial intelligence. It is a book that seeks to demonstrate, by example, the frontiers that can be breached in ICT4Eval. It assimilates a lifetime of experience and work by accomplished practitioners from a wide range of backgrounds. It is an invitation to opening new avenues development challenges of our time.

发展经济学代考

经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|ICTs with Promise for Evaluators

会议重点讨论了四大技术领域：无线通信、遥感、机器学习和大数据，以及探讨伦理和隐私等跨领域问题。这些技术并不新鲜——大多数已经存在了几十年。人工智能和机器学习起源于 1950 年代艾伦·图灵的“图灵测试”。遥感是在冷战时代的太空竞赛中发展起来的。无线通信和互联网源于几十年前为军事应用而开发的技术。因此，本书中讨论的技术本身可能并不新颖。然而，新的是它们的扩散、获取和相对负担能力。

遥感。遥感是通过测量远处反射和发射的辐射来检测和监测区域物理特征的过程（USGS，2018）。远程收集地球图像的特殊摄像机和传感器可以连接到各种平台，如船舶、飞机、无人机和卫星。更新、更准确和更高分辨率的传感器正在以低成本或免费向最终用户推出。例如，欧洲航天局的哨兵星座承诺每周提供分辨率低至 10 米的多光谱图像。此外，卫星图像已被公认为全球公共产品，这导致卫星图像可以免费提供给广大公众（Borowitz，2017 年）。

经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|ICT4Eval – The Publication

ICT4Eval 会议的讨论强调了对特定主题进行进一步审议的必要性。这本书是在这方面的努力，以涵盖会议中选定主题的进一步基础。这本书由 19 位作者的五个章节和七个单独的案例研究组成，他们详细阐述了使用 ICT 工具的经验。第一章讨论了在评估可持续发展目标进展方面面临的广泛挑战。第二章介绍了评估者可以使用的大量技术，然后是这些技术的部署方式和结果的示例。这些案例的贡献者来自联合国机构、政府、非政府组织、私人咨询公司、学术界和自由职业者的世界。第三章涉及大数据的更广泛范式以及不同的技术如何融入其中。它详细阐述了评估人员在尝试使用现有的大数据途径时可能面临的实际问题。第四章讨论了使用技术进行监测和评估时的道德、隐私和偏见。最后一章讨论技术的更广泛影响
经济发展和国家发展轨迹。
本书提供了一个起点，让我们可以考虑在总体开发和评估中使用越来越复杂的 ICT 工具。这是引入创新、从中学习和适应不断变化的时代的漫长迭代过程中的第一步。这本书是由从业者为从业者编写的，旨在探索利用技术进行工作的方法，从简单的基于移动设备的工具到深度学习和人工智能中的尖端神经网络。这本书旨在通过示例展示 ICT4Eval 中可以突破的边界。它吸收了来自不同背景的有成就的从业者一生的经验和工作。它邀请我们打开我们这个时代发展挑战的新途径。

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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。

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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。

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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。

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时间序列分析代写

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MATLAB代写

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• (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

经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|García and Prashanth Kotturi

Monitoring and evaluation are essential to gather information from past and current activities that aim to have a positive impact on sustainable development. They are useful to track progress, identify areas for improvement and inform decision-making. The two concepts are not synonymous, however. Evaluation has come a long way since its origin as part of a joint “monitoring and evaluation” process. It is now regarded as an independent function that systematically assesses the achievement of expected and unexpected results. Evaluation is designed to enable judgements about what has worked and not worked, and most importantly to identify the factors leading to performance, while guiding future operations and strategy.

In their most fundamental ways, monitoring and evaluation differ from each other in three significant aspects: timing, purpose and who conducts it. In terms of timing, monitoring takes place throughout the project cycle, while evaluation assesses all or part of the project cycle and is conducted at a certain point in time. Monitoring’s purpose is to track a development intervention’s progress, comparing what is delivered with what is planned. Evaluation, on the other hand, reviews the achievements of a programme and considers whether the programme was the best way to achieve it. It measures both intended and unintended effects of an intervention. More importantly, evaluation attempts to establish some level of attribution of the observed effects to the intervention. Monitoring is typically conducted by third party who can be impartial in consulting with programme staff and stakeholders (CID, 2014).

An evaluator’s role is to investigate and justify the value of an evaluand. Such investigation and justification shall be supported by joining empirical facts and probative reasoning (Scriven, 1986). The responsibilities of evaluators and the expectations of evaluations have increased. Evaluation has evolved from being a self-assessment exercise for development institutions to becoming a tool of impartial scrutiny of operations, reporting usually directly to governing bodies (IOE, 2015b). This evolution requires data collection and analysis to pass a more rigorous methodological test than even that envisaged by Michael Scriven. Different methodologies and methods have comparative advantages in addressing particular concerns and needs.

经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|The Challenge of Evaluating the Sustainable Development Goals

The SDGs agreed by 193 countries in September 2015, which frame the international development agenda till 2030, benefit from a quarter of a century of evaluating efforts to achieve their predecessors, the Millennium Development Goals (MDGs) (see Chapter 1). At the heart of the SDGs agenda is the need to ensure sustained and inclusive economic growth, social inclusion, and environmental protection, fostering peaceful, just, and inclusive societies through a new global partnership. Hence, the SDGs agenda covers social, economic and, most importantly, environmental sustainability. Such multidimensional nature of sustainable growth requires evaluators to take a systems view of the SDGs. However, taking multidimensionality into account is easier said than done. There are three main challenges for evaluation as pertains to taking a systems view, each flowing from the other. (i) multiple interrelated sectors are involved in achieving SDGs. This brings a greater degree of complexity, which has to be dealt with in new ways. (ii) the complexity of the SDGs also requires multiple levels of interventions (national, regional, local) and the involvement of multiple actors. (iii) in light of the complexity involved, the data and requisite capacities, including national evaluation capacities, are inadequate, so a conceptual framework, and the means therein for evaluating SDGs, are scarce and in some cases do not exist (EvalPartners, 2017). The 17 SDGs are the results of intergovernmental negotiations on priority development challenges facing the world in the 21st century and have 169 targets and 232 indicators. As of September 2017, 145 out of the 232 indicators could not be evaluated due to lack of data or of an internationally agreed methodology (UNDP, 2017).
The advent of the SDGs also brings opportunities. The emerging knowledge in evaluation has led to the recognition of the complexity and interrelatedness of the SDGs and the potential they have to put sustainability at the centre of the sustainable development agenda (Nilsson, 2016). This helps evaluators look at the SDGs as a part of a single system and apply systems thinking, an integrated approach that was largely absent in the process of conceptualizing and evaluating the MDGs. Evaluators cannot tackle the challenges of the SDGs and harness the opportunities that they present using existing paradigms of data collection and analysis. The inherent complexity of the SDGs – and the lack of data for some indicators – implies that evaluators will have to come up with new sources and methods. In a rapidly evolving environment, mustering data of the scale and variety required by the number and diversity of SDG indicators calls for fresh approaches.

发展经济学代考

经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|García and Prashanth Kotturi

监测和评估对于从过去和当前旨在对可持续发展产生积极影响的活动中收集信息至关重要。它们可用于跟踪进度、确定需要改进的领域并为决策提供信息。然而，这两个概念并不是同义词。作为联合“监测和评估”过程的一部分，评估已经走过了漫长的道路。它现在被认为是一个独立的功能，系统地评估预期和意外结果的实现。评估旨在帮助判断哪些有效哪些无效，最重要的是确定导致绩效的因素，同时指导未来的运营和战略。

在最基本的方面，监测和评估在三个重要方面彼此不同：时间、目的和执行者。从时间上看，监测贯穿整个项目周期，而评估则是对项目周期的全部或部分进行评估，并在某个时间点进行。监控的目的是跟踪发展干预的进展，比较交付的内容和计划的内容。另一方面，评估审查项目的成就，并考虑该项目是否是实现它的最佳方式。它衡量干预的预期和非预期效果。更重要的是，评估试图将观察到的效果归因于干预的某种程度。

评估者的角色是调查和证明被评估者的价值。这种调查和论证应得到经验事实和证明推理的支持（Scriven，1986）。评价者的责任和评价的期望增加了。评估已从发展机构的自我评估活动演变为对运营进行公正审查的工具，通常直接向理事机构报告（IOE，2015b）。这种演变需要数据收集和分析，以通过比迈克尔斯克里文设想的更严格的方法测试。不同的方法论和方法在解决特定问题和需求方面具有比较优势。

经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|The Challenge of Evaluating the Sustainable Development Goals

2015 年 9 月 193 个国家商定的 SDGs 是到 2030 年的国际发展议程的框架，它受益于 25 年来为实现其前身千年发展目标 (MDGs) 所做的评估工作（见第 1 章）。可持续发展目标议程的核心是需要确保持续和包容性的经济增长、社会包容和环境保护，通过新的全球伙伴关系促进和平、公正和包容的社会。因此，可持续发展目标议程涵盖社会、经济以及最重要的环境可持续性。可持续增长的这种多维性质要求评估者对可持续发展目标采取系统观点。然而，考虑多维性说起来容易做起来难。与采取系统观点有关的评估存在三个主要挑战，彼此流淌。(i) 实现可持续发展目标涉及多个相互关联的部门。这带来了更大程度的复杂性，必须以新的方式处理。(ii) 可持续发展目标的复杂性还需要多层次的干预（国家、区域、地方）和多方参与。(iii) 鉴于所涉及的复杂性，包括国家评估能力在内的数据和必要能力不足，因此评估可持续发展目标的概念框架和其中的手段稀缺，在某些情况下甚至不存在（EvalPartners，2017 ）。17 项可持续发展目标是政府间就 21 世纪世界面临的优先发展挑战进行谈判的结果，共有 169 个具体目标和 232 个指标。截至 2017 年 9 月，
可持续发展目标的出现也带来了机遇。评估中的新兴知识导致人们认识到可持续发展目标的复杂性和相互关联性，以及它们必须将可持续性置于可持续发展议程中心的潜力（Nilsson，2016 年）。这有助于评估人员将可持续发展目标视为单个系统的一部分并应用系统思维，这是一种在概念化和评估千年发展目标的过程中基本上不存在的综合方法。评估人员无法应对可持续发展目标的挑战，也无法利用现有的数据收集和分析范式利用它们带来的机遇。可持续发展目标固有的复杂性——以及某些指标缺乏数据——意味着评估人员将不得不提出新的来源和方法。在快速发展的环境中，

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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。

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