如果你也在 怎样代写博弈论Game 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。博弈论Game theory在20世纪50年代被许多学者广泛地发展。它在20世纪70年代被明确地应用于进化论，尽管类似的发展至少可以追溯到20世纪30年代。博弈论已被广泛认为是许多领域的重要工具。截至2020年，随着诺贝尔经济学纪念奖被授予博弈理论家保罗-米尔格伦和罗伯特-B-威尔逊，已有15位博弈理论家获得了诺贝尔经济学奖。约翰-梅纳德-史密斯因其对进化博弈论的应用而被授予克拉福德奖。

博弈论Game theory是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域，以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初，它针对的是两人的零和博弈，其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪，博弈论适用于广泛的行为关系；它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。

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经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Ultimatum Games: Power to the Proposer

The ultimatum bargaining game is perhaps the simplest of bargaining models. In the example presented in Chapter 14 (see Figure 14.5), a buyer and a seller negotiate the price of a painting. The seller offers a price and then the buyer accepts or rejects it, ending the game. Because the painting is worth $\$ 100$ to the buyer and nothing to the seller, trade will generate a surplus of $\$ 100$. The price determines how this surplus is divided between the buyer and the seller; that is, it describes the terms of trade. From the Guided Exercise of Chapter 15 , you have already seen that there is a subgame perfect equilibrium of this game in which trade takes place at a price of 100 , meaning that the seller gets the entire surplus. In this section, I expand the analysis to show that this equilibrium is unique.

It will be helpful to study the ultimatum bargaining game in the abstract setting in which the surplus is normalized to 1 . This normalization helps us to concentrate on the players’ shares of the monetary surplus; for example, if player 1 obtains $1 / 4$, then it means that player 1 gets 25 percent of the surplus. As discussed in Chapter 18 , we assume transferable utility so that the price divides the surplus in a linear fashion; thus, if one player gets $m$, then the other gets $1-m$. It will also be helpful to name the players $i$ and $j$, allowing us to put either player 1 or player 2 into the role of making the offer. This standard ultimatum game is pictured in Figure 19.1.

Also pictured are the bargaining set and the disagreement point corresponding to this game. The disagreement point is $(0,0)$ because this payoff occurs when the responder rejects the proposer’s offer.

To find the subgame perfect equilibrium of the ultimatum game, begin by observing that the game has an infinite number of subgames. In particular, every decision node for player $j$ initiates a subgame (that ends following his decision). This should be obvious because player $j$ observes the offer of player $i$; all information sets consist of single nodes. Consider the subgame following any particular offer of $m$ by player $i$, where $m>0$. If player $j$ accepts the offer, he obtains $m$. If he rejects the offer, then he gets 0 . Therefore, player $j$ ‘s best action is to accept. Only when $m=0$ can rejection be an optimal response for player $j$, and in this case acceptance also is optimal (because player $j$ is indifferent between the two actions). The analysis thus indicates that player $j$ has only two sequentially rational strategies: $\left(s_j^*\right)$ accept all offers, and $\left(\hat{s}_j\right)$ accept all offers of $m>0$ and reject the offer of $m=0$. These are the only strategies that specify a Nash equilibrium for each of the proper subgames.

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Two-Period, Alternating-Offer Games: Power to the Patient

The ultimatum game is instructive and applicable, but it is too simplistic a model of most real-world negotiation. Bargaining generally follows a more intricate process in reality. The theory can be expanded in many ways, perhaps the most obvious of which is to explicitly model multiple offers and counteroffers by the parties over time. In fact, in many real settings, the sides alternate making offers until one is accepted. For example, real estate agents routinely force home sales into the following procedure: the seller posts a price, the prospective buyer makes an offer that differs from the seller’s asking price, the seller makes a counteroffer, and so forth.

Offers and counteroffers take time. In home sales, one party may wait a week or more for an offer to be considered and a counteroffer returned. “Time is money,” an agent may say between utterances of the “location, location, location” mantra. In fact, the agent is correct to the extent that people are impatient or forego productive opportunities during each day spent in negotiation. Most people are impatient to some degree. Most people prefer not to endure protracted negotiation procedures. Most people discount the future relative to the present.
How a person discounts the future may affect his or her bargaining position. It seems reasonable to expect that a very patient bargainer-or someone who has nothing else to do and nowhere else to go-should be able to win a greater share of the surplus than should an impatient one. To incorporate discounting into game-theoretic models, we use the notion of a discount factor. A discount factor $\delta_i$ for player $i$ is a number used to deflate a payoff received tomorrow so that it can be compared with a payoff received today.

To make sense of this idea, fix a length of time that we call the period length. For simplicity, suppose that a period corresponds to 1 week. If given the choice, most people would prefer receiving $x$ dollars today (in the current period) rather than being assured of receiving $x$ in one week (in the next period). People exhibit this preference because people are generally impatient, perhaps because they would like the opportunity to spend money earlier rather than later. In the least, a person could take the $x$ dollars received today and deposit it in a bank account to be withdrawn next week with interest.

博弈论代考

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Ultimatum Games: Power to the Proposer

最后通牒议价博弈也许是最简单的议价模型。在第14章给出的例子中(见图14.5)，一个买家和一个卖家协商一幅画的价格。卖家给出一个价格，然后买家接受或拒绝，游戏结束。因为这幅画对买家来说价值$\$ 100$，对卖家来说一文不值，所以交易将产生$\$ 100$的盈余。价格决定了这个剩余部分如何在买方和卖方之间分配;也就是说，它描述了贸易条件。从第15章的指导练习中，你已经看到了这个博弈的一个子博弈完美均衡，在这个博弈中，交易以100的价格进行，这意味着卖方获得了全部剩余。在本节中，我将展开分析，以证明这种均衡是唯一的。

在盈余归一化为1的抽象情况下，研究最后通牒议价博弈是有益的。这种正常化有助于我们关注参与者在货币盈余中所占的份额;例如，参与人1获得$1 / 4$，则意味着参与人1获得剩余的25％。正如第18章所讨论的，我们假设可转移效用，因此价格以线性方式划分剩余;因此，如果一个玩家得到$m$，那么另一个玩家得到$1-m$。将参与者命名为$i$和$j$也很有帮助，允许我们将参与者1或参与者2置于提出报价的角色中。这个标准的最后通牒游戏如图19.1所示。

图中还有与这个游戏相对应的讨价还价集和分歧点。分歧点是$(0,0)$，因为当响应者拒绝提议者的提议时，就会出现这种回报。

要找到最后通牒博弈的子博弈完美均衡，首先要观察这个博弈有无限多个子博弈。特别是，玩家$j$的每个决策节点都会启动一个子游戏(在他的决策之后结束)。这应该是显而易见的，因为玩家$j$会观察玩家$i$的提议;所有信息集都由单个节点组成。考虑玩家$i$提供$m$后的子游戏，其中$m>0$。如果玩家$j$接受报价，他将获得$m$。如果他拒绝这个提议，那么他得0。因此，玩家$j$的最佳行动是接受。只有当$m=0$拒绝才是玩家$j$的最佳反应，在这种情况下接受也是最优的(因为玩家$j$在两种行为之间是无所谓的)。分析表明，参与人$j$只有两个顺序理性策略:$\left(s_j^*\right)$接受所有条件，$\left(\hat{s}_j\right)$接受$m>0$的所有条件，拒绝$m=0$的条件。这是为每个适当的子博弈指定纳什均衡的唯一策略。

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Two-Period, Alternating-Offer Games: Power to the Patient

最后通牒游戏具有启发性和适用性，但对于大多数现实世界的谈判来说，它过于简单化了。在现实中，讨价还价通常遵循一个更复杂的过程。该理论可以在许多方面得到扩展，其中最明显的可能是明确地模拟各方在一段时间内的多次要约和还价。事实上，在许多现实情况下，双方轮流提出条件，直到其中一方被接受。例如，房地产经纪人通常迫使房屋销售进入以下程序:卖方发布价格，潜在买家提出与卖方要价不同的报价，卖方提出还价，等等。

报价和还价都需要时间。在房屋销售中，一方可能会等待一周或更长的时间，等待报价被考虑，并收到还价。“时间就是金钱，”代理人可能会在“地点，地点，地点”的口头禅中说。事实上，在某种程度上，代理人是正确的，人们在每天的谈判中都不耐烦或放弃了生产机会。大多数人在某种程度上都没有耐心。大多数人不愿意忍受冗长的谈判过程。相对于现在，大多数人低估了未来。

一个人如何贴现未来可能会影响他或她的议价地位。似乎有理由认为，一个非常有耐心的讨价还价者——或者一个无事可做、无处可去的人——应该能够比一个没有耐心的人赢得更多的剩余份额。为了将折扣纳入博弈论模型，我们使用了折扣因子的概念。对于参与人i来说，折现系数是一个用来减少明天收到的收益的数字，以便与今天收到的收益进行比较。

为了理解这个概念，固定一个时间长度，我们称之为周期长度。为简单起见，假设一个周期对应于1周。如果可以选择，大多数人宁愿今天(在当前时期)得到x美元，也不愿在一周(在下一时期)得到x美元。人们表现出这种偏好是因为人们通常没有耐心，也许是因为他们希望有机会早点花钱而不是晚点。至少，一个人可以把今天收到的x美元存入一个银行账户，下周取出来，连本带利。

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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。

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博弈论Game theory是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域，以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初，它针对的是两人的零和博弈，其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪，博弈论适用于广泛的行为关系；它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。

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经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Dynamic Price Competition with Capacity Constraints

In some industries, firms compete over time by setting prices, and they also face capacity constraints. An important example is the airline industry. For instance, consider nonstop air travel from Houston, Texas, to London, England, on a particular date. As of the writing of this edition of the book, two airlines offered this service: British Airways and United Airlines. Both allocate a Boeing 777 airplane with a fixed number of seats in various classes of service (including about 167 in standard coach class).

These airlines face an interesting pricing problem. Potential customers come to the market at different times. Leisure travelers may look for seats several weeks in advance, whereas business travelers may do so closer to the date of travel. Also, leisure travelers typically have a lower valuation of the service than do business travelers. The airlines have to decide what prices to set for the seats over time. They want to manage their capacities (167 seats) to maximize profit and compete with each other.

Settings like this one are very complicated. If British Airways were alone in the market, the pricing problem would be difficult enough. Profit maximization would require pricing advance-purchase tickets (mainly to leisure travelers) at a level that ensures there are sufficient tickets available to business travelers who are willing to pay a higher price closer to the date of travel. In the competitive environment of duopoly, British Airways must also consider United Airlines’ pricing.

To get a feel for the strategic elements and possible outcomes in this market scenario, I will present here an extension of the duopoly example developed in Chapter 11 (in the text and in Exercise 16). Recall that price competition in a homogeneous-good market (the Bertrand model) leads firms to price at marginal cost, and they do not earn profits in equilibrium. With capacity constraints, they generally earn positive profits in equilibrium. Furthermore, the equilibrium typically entails randomized prices.

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Bargaining: Value Creation and Division

Many contracts that people negotiate have to do with the trade of goods, services, and money. Economists, who view themselves as undisputed experts on the topic of trade, have always emphasized one important insight: people want to trade because, in a society in which goods are scarce (that is, not available in quantities that would satisfy everyone), trade can create value. ${ }^1$ Suppose I have a pizza and you have a television. If we each consume what we individually own, then you will be hungry for food and I will be hungry for entertainment. In contrast, we could agree to a trade whereby you let me watch television in exchange for half of my pizza. The trade may make us both better off, in which case we say that the trade creates value.

Creating value is one thing-dividing value is another. What if I suggest giving you one-quarter of the pizza in exchange for viewing the television? This trade may still make us both better off than if no trade took place, but now the terms of trade are more favorable to me than before. When you and I negotiate, not only do we have to look for valuable trades, but we also have to jointly decide how to divide the value. Our inherent bargaining strengths, the procedure by which we negotiate, and the general contracting environment all contribute to the terms of our final agreement. For example, if you are a tough negotiator, then perhaps you will force me to accept a trade giving you most of the pizza in exchange for the right to watch television.

To divide value, people often utilize a divisible good. In the pizza/television example, pizza most easily serves this role: the pizza can be cut to achieve any proportional split between you and me. If we want an outcome in which I get most of the value of trade, then we can specify that I obtain most of the pizza. In contrast, if we want you to get most of the value, then we should specify that you get most of the pizza. In principle, we can also “divide” the television by, say, allowing me to watch only the first half of a movie that I wish to see. But dividing the movie can destroy its value (Who would want to watch only the first half of a movie, unless it is a dud?), which makes it a poor candidate for dividing value.

博弈论代考

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Dynamic Price Competition with Capacity Constraints

在一些行业，企业通过定价来进行长期竞争，同时也面临产能限制。航空业就是一个重要的例子。例如，考虑在特定日期从德克萨斯州休斯顿到英国伦敦的不间断航空旅行。在撰写本书时，有两家航空公司提供这项服务:英国航空公司和联合航空公司。两家公司都为一架波音777飞机分配了固定数量的座位，提供不同级别的服务(包括标准经济舱的约167个座位)。

这些航空公司面临着一个有趣的定价问题。潜在客户在不同的时间来到市场。休闲旅客可能会提前几周寻找座位，而商务旅客可能会在接近旅行日期时寻找座位。此外，休闲旅行者对服务的评价通常低于商务旅行者。随着时间的推移，航空公司必须决定为这些座位设定什么价格。他们希望管理自己的容量(167个座位)，以实现利润最大化，并相互竞争。

这样的设置是非常复杂的。如果市场上只有英国航空一家公司，定价问题就够棘手的了。利润最大化要求提前购票(主要针对休闲旅行者)的定价水平，确保商务旅行者在接近旅行日期时愿意支付更高的价格，有足够的机票可用。在双头垄断的竞争环境下，英航也必须考虑美联航的定价。

为了感受这种市场情景中的战略要素和可能的结果，我将在这里介绍第11章(在文本和练习16中)中开发的双寡头垄断示例的扩展。回想一下，同质商品市场(贝特朗模型)中的价格竞争导致企业以边际成本定价，它们在均衡状态下无法赚取利润。在产能受限的情况下，它们通常在均衡状态下获得正利润。此外，均衡通常需要随机价格。

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Bargaining: Value Creation and Division

人们谈判的许多合同都与商品、服务和货币交易有关。经济学家自认为是贸易领域无可争议的专家，他们一直强调一个重要的观点:人们想要进行贸易，因为在一个商品稀缺的社会里(也就是说，不能以满足每个人需求的数量获得)，贸易可以创造价值。${}^1$假设我有一个披萨，你有一台电视。如果我们每个人都消费自己拥有的东西，那么你就会渴望食物，我就会渴望娱乐。相反，我们可以同意做一笔交易，你让我看电视，换我一半的披萨。交易可能使我们双方都受益，在这种情况下，我们说交易创造了价值。

创造价值是一回事，分割价值是另一回事。如果我建议给你四分之一的披萨作为看电视的交换呢?这次贸易可能仍然比不进行贸易对我们双方都有利，但现在的贸易条件比以前对我更有利。当你我谈判的时候，我们不仅要寻找有价值的交易，而且还要共同决定如何划分价值。我们固有的议价优势，我们谈判的程序，以及总承包环境都有助于我们最终协议的条款。例如，如果你是一个强硬的谈判者，那么也许你会强迫我接受一项交易，用大部分披萨来换取看电视的权利。

为了分割价值，人们经常使用可分割的商品。在披萨/电视的例子中，披萨最容易扮演这样的角色:披萨可以被切成你和我之间的任何比例。如果我们想要的结果是我获得最多的贸易价值，那么我们可以指定我获得最多的披萨。相反，如果我们想让你得到大部分的价值，那么我们应该指定你得到大部分的披萨。原则上，我们也可以“划分”电视，比如，让我只看我想看的电影的前半部分。但分割电影会破坏它的价值(谁会想只看一部电影的前半部分，除非它是一部烂片?)，这使得它成为分割价值的糟糕选择。

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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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经济代写|博弈论代写Game Theory代考|The Second Strategic Tension

Observe that rationalizability does not always lead to a unique strategy profile. In fact, it often has little bite in games. For example, neither player has a dominated strategy in the battle of the sexes game (in Figure 6.3). Player 1 might rationally believe that player 2 will select $\mathrm{A}$ and thus play $\mathrm{A}$ in response. But player 2 may believe that player 1 will select B and therefore will play B herself. Rationalizability merely requires that the players’ beliefs and behavior be consistent with common knowledge of rationality. It does not require that their beliefs be correct. We have thus identified another tension in games, which is called strategic uncertainty. One manifestation of strategic uncertainty is the coordination problem, which players often face in games such as the battle of the sexes. Indeed, lack of strategic coordination seems entirely reasonable and an accurate description of some actual events. You might have had the experience of losing a friend or family member at Disneyland and being without a cell phone to contact this person. Seeking to find each other, you and your friend each decided to stand near a prominent site at the theme park. You thought it obvious to meet at Cinderella’s Castle. Your friend thought it equally obvious to meet at the foot of Main Street. You each behaved in a rational way in response to rational conjectures about the other. But your beliefs in the end were not consistent. Perhaps you finally caught up to her at the car at the end of the day, at which point you were both fuming.

In some games, there is also a direct tension between strategic uncertainty and efficiency. Consider a version of the stag hunt game discussed by French philosopher Jean-Jacques Rousseau and pictured in Figure 7.4. ${ }^5$ As the story goes, two players go on a hunt. Simultaneously and independently, they each decide whether to hunt stag or hare. If a player hunts for hare, he will definitely catch one (worth 4 units of utility), regardless of whether the other player joins him in the hunt for this kind of animal. On the other hand, two people are required to catch a stag (which yields 5 to both players). Thus, if only one player hunts for stag, then he will get nothing. Note that both players would like to coordinate on the efficient (stag, stag) strategy profile. But suppose player $i$ has some doubt about whether the other player will hunt stag. If player $i$ is sufficiently uncertain about the other player’s strategy-in particular if player $i$ figures that the other player will hunt stag with a probability less than 4/5-then player $i$ should hunt for hare. In other words, strategic uncertainty sometimes hinders attainment of an efficient outcome. To vegetarians, I apologize.

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|A Location Game

Where firms locate in a city is a matter of strategy. Often a firm’s proximity to its customers and its competitors determines how profitably it can operate. Consider a very simple model of location choice by competitors. ${ }^1$ Suppose two people-call them Pat and Chris ( $\mathrm{P}$ and $\mathrm{C}$ )-work for the same large soft drink company. Their job is to sell cans of the company’s soda at a popular beach. They will be working at the same beach and, by company policy, must charge the same price. The company has committed to give each salesperson a commission of 25 cents per can sold. Because of the quantity of drinks that will be sold, as well as the coolers and refrigeration needed, each salesperson must work from a booth that is stationary on the beach. The only decision that each person has to make is where on the beach to set his booth at the beginning of the day. Pat and Chris select the locations for their booths independently and simultaneously. (Assume that salespeople have to call the city in the morning to obtain a permit, at which point they must commit to a location.)

The beach is divided into nine regions of equal size, as pictured in Figure 8.1. Booths may be located in any one of these regions (and it is possible for the salespeople to locate in the same region). On any given day, fifty people in each region will each wish to purchase a soda. Thus, if a salesperson serves all of the customers in a single region, he will earn $\$ 12.50$. Assume that fifty customers in every region each purchase a drink, regardless of where Pat and Chris locate their booths. However, customers walk to the nearest booth to make their purchases. For example, if Pat locates in region 3 and Chris locates in region 8 , then Pat sells drinks to all of the customers in regions 1 through 5 and Chris sells to all of those in regions 6 through 9. If the customers of a given region are indifferent between the two booths, assume that half go to one booth and half go to the other. Pat and Chris seek to maximize their incomes.

博弈论代考

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|The Second Strategic Tension

请注意，合理性并不总是导致独特的战略概况。事实上，它在游戏中几乎没有什么作用。例如，在两性博弈中，双方都没有劣势策略(见图6.3)。参与人1可能理性地认为参与人2会选择$\ mathm {A}$，因此选择$\ mathm {A}$作为回应。但参与人2可能相信参与人1会选择B，因此自己会选择B。合理性仅仅要求玩家的信念和行为与理性的常识相一致。这并不要求他们的信仰是正确的。因此，我们发现了游戏中的另一种张力，即所谓的战略不确定性。战略不确定性的表现之一是协调问题，这是玩家在两性之战等游戏中经常面临的问题。事实上，缺乏战略协调似乎是完全合理的，也是对某些实际事件的准确描述。你可能有过在迪斯尼乐园失去朋友或家人的经历，而且没有手机可以联系这个人。为了找到彼此，你和你的朋友各自决定站在主题公园一个显眼的地方附近。你以为在灰姑娘城堡见面很明显。你的朋友认为在主街脚下见面同样显而易见。你们每个人都以理性的方式回应对方的理性猜测。但你的信念最终并不一致。也许在一天结束的时候，你终于在车里追上了她，那时你们俩都很生气。

在某些游戏中，战略不确定性和效率之间也存在直接的紧张关系。以法国哲学家Jean-Jacques Rousseau讨论的猎鹿游戏为例，如图7.4所示。${}^5$随着故事的发展，两个玩家去打猎。同时独立地，他们各自决定是捕猎雄鹿还是野兔。如果玩家猎杀野兔，他一定会抓到一只(价值4单位效用)，不管其他玩家是否加入他的狩猎行列。另一方面，需要两个人去抓一只雄鹿(游戏邦注:这两个人都能得到5)。因此，如果只有一个玩家猎杀雄鹿，那么他将一无所获。需要注意的是，双方玩家都希望在有效(雄鹿，雄鹿)策略profile上进行协调。但假设参与人$i$对另一个参与人是否会猎鹿有些怀疑。如果玩家$i$对其他玩家的策略有足够的不确定性，特别是如果玩家$i$认为其他玩家猎鹿的概率小于4/5，那么玩家$i$应该猎兔。换句话说，战略上的不确定性有时会阻碍有效结果的实现。对素食者，我道歉。

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|A Location Game

公司在城市的选址是一个战略问题。通常，一家公司与其客户和竞争对手的接近程度决定了其运营的盈利能力。考虑一个非常简单的竞争者区位选择模型。假设两个人，分别叫Pat和Chris ($\ mathm {P}$和$\ mathm {C}$)，在同一家大型软饮料公司工作。他们的工作是在一个受欢迎的海滩上销售公司的罐装苏打水。他们将在同一个海滩工作，根据公司政策，必须收取相同的价格。该公司承诺给每个销售人员每卖出一罐25美分的佣金。由于要出售的饮料的数量，以及所需的冷却器和冰箱，每个销售人员都必须在海滩上固定的摊位上工作。每个人唯一要做的决定就是在一天开始的时候把他的摊位放在海滩的什么地方。帕特和克里斯同时独立地选择摊位的位置。(假设销售人员必须在早上打电话给城市获得许可，此时他们必须承诺一个地点。)

海滩被划分为九个大小相等的区域，如图8.1所示。展台可能位于这些区域中的任何一个(销售人员也可能位于同一区域)。在任何给定的一天，每个地区的50个人都希望购买苏打水。因此，如果一个销售人员为一个地区的所有顾客提供服务，他将赚12.50美元。假设每个地区有50名顾客每人购买一杯饮料，而不管Pat和Chris把他们的摊位放在哪里。然而，顾客走到最近的摊位购买。例如，如果Pat位于区域3,Chris位于区域8，那么Pat向区域1到5的所有客户销售饮料，Chris向区域6到9的所有客户销售饮料。如果给定地区的顾客对两个摊位不感兴趣，假设一半的顾客去一个摊位，一半的顾客去另一个摊位。帕特和克里斯试图使他们的收入最大化。

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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
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如果你也在 怎样代写博弈论Game 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。博弈论Game theory在20世纪50年代被许多学者广泛地发展。它在20世纪70年代被明确地应用于进化论，尽管类似的发展至少可以追溯到20世纪30年代。博弈论已被广泛认为是许多领域的重要工具。截至2020年，随着诺贝尔经济学纪念奖被授予博弈理论家保罗-米尔格伦和罗伯特-B-威尔逊，已有15位博弈理论家获得了诺贝尔经济学奖。约翰-梅纳德-史密斯因其对进化博弈论的应用而被授予克拉福德奖。

博弈论Game theory是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域，以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初，它针对的是两人的零和博弈，其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪，博弈论适用于广泛的行为关系；它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写博弈论Game Theory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。我们的专家在代写博弈论Game Theory代写方面经验极为丰富，各种代写博弈论Game Theory相关的作业也就用不着说。

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Dominance

Examine the game shown in Figure $6.1(\mathrm{a})$, and suppose that you are player 1. Regardless of your decision-making process, player 2 selects a strategy independently of your choice. She will pick either $\mathrm{L}$ or $\mathrm{R}$, and you cannot affect which she will choose. Of course, player 2 may base her choice on an assessment of what strategy you are likely to pick, but this is a matter of reason in the mind of player 2. Her decision-making process is independent of yours. ${ }^2$ A good way of thinking about this is to imagine that player 2 has already chosen her strategy but you have not observed it. You must select your own strategy.

In the game shown in Figure 6.1(a), strategy $U$ has an interesting property. Regardless of player 2’s choice, U gives you a strictly higher payoff than does D. If player 2 plays $L$, then you obtain 2 from playing $U$ and 1 from playing D. Obviously, $U$ is better in this case. Furthermore, if player 2 selects $R$, then you obtain 5 by playing $\mathrm{U}$ and 4 by playing D. Again, U is better. Technically, we say that strategy $\mathrm{D}$ is dominated by strategy $\mathrm{U}$, and thus D should never be played by a rational player 1 . Note that neither of player 2’s strategies is dominated. Strategy $L$ is better than $R$ if player 1 selects $U$, but the reverse is true if player 1 selects D.

Take another example, the game depicted in Figure 6.1(b). In this game, player 1’s strategy D is dominated by strategy M. Regardless of what player 2 does, M yields a higher payoff for player 1 than does $\mathrm{D}$. Strategy U is not dominated by $\mathrm{M}$, however, because, if player 2 were to play $\mathrm{L}$, then $\mathrm{U}$ would give player 1 a higher payoff than would $M$.

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|The First Strategic Tension and the Prisoners’ Dilemma

Before enriching the theory, let’s use the concept of dominance to identify rational play in a simple application. Consider the prisoners’ dilemma game pictured in Figure 3.4 on page 29. For both players, strategy $\mathrm{C}$ is dominated by strategy D. We would therefore predict that neither player would select C. However, both players would be better off if they each selected C.

The prisoners’ dilemma illustrates one of the major tensions in strategic settings: the clash between individual and group interests. The players realize that they are jointly better off if they each select $\mathrm{C}$ rather than D. However, each has the individual incentive to defect by choosing D. Because the players select their strategies simultaneously and independently, individual incentives win. One can even imagine the players discussing at length the virtues of the $(\mathrm{C}, \mathrm{C})$ strategy profile, and they might even reach an oral agreement to play in accord with that profile. But when the players go their separate ways and submit their strategies individually, neither has the incentive to follow through on the agreement. Strong individual incentives can lead to group loss.

While we’re on the subject of conflicting interests, briefly consider two related issues. First, remember the meaning of payoff numbers. We take them to be utilities, as used generally in economics. As utilities, these numbers identify the players’ preferences. They do not necessarily signify profit or money. For example, all we mean by the payoff numbers 2 and 5 is that the player in question prefers the outcome yielding the payoff 5 to the outcome yielding the payoff $2 .^4$

博弈论代考

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Dominance

检查图$6.1(\ mathm {a})$所示的游戏，假设您是玩家1。不管你的决策过程如何，玩家2都会独立于你的选择而选择策略。她将选择$\ mathm {L}$或$\ mathm {R}$，您无法影响她将选择哪一个。当然，参与人2的选择可能是基于对你可能采取的策略的评估，但这是参与人2头脑中的一个理性问题。她的决策过程独立于你。考虑这个问题的一个好方法是，想象参与人2已经选择了策略，但你没有观察到。你必须选择自己的策略。

在图6.1(a)所示的博弈中，策略$U$有一个有趣的属性。不管参与人2的选择是什么，U给你的收益绝对高于d。如果参与人2选择$L$，那么你从$U$中获得2，从d中获得1。显然，在这种情况下，$U$更好。此外，如果玩家2选择$R$，那么你通过$\ mathm {U}$获得5分，通过d获得4分。从技术上讲，我们说策略$\mathrm{D}$是由策略$\mathrm{U}$支配的，因此D永远不应该被理性参与人1使用。注意，参与人2的策略都不是劣势。如果参与人1选择U，策略L优于策略R，但如果参与人1选择D，情况则相反。

再举一个例子，如图6.1(b)所示的游戏。在这个博弈中，参与人1的策略D被策略M所支配。不管参与人2怎么做，M给参与人1带来的收益都高于M {D}$。然而，策略U并不被$\ mathm {M}$所支配，因为如果参与人2选择$\ mathm {L}$，那么$\ mathm {U}$会给参与人1带来比$M$更高的收益。

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|The First Strategic Tension and the Prisoners’ Dilemma

在丰富理论之前，让我们先用优势的概念来识别一个简单应用程序中的理性玩法。考虑第29页图3.4所示的囚徒困境博弈。对于两个参与人来说，策略$\ mathm {C}$都是策略d的优势。因此，我们可以预测，两个参与人都不会选择C。然而，如果两个参与人都选择C，情况会更好。

囚犯的困境说明了战略环境中的主要紧张关系之一:个人利益与群体利益之间的冲突。参与者意识到，如果他们各自选择$\ mathm {C}$而不是d，他们的共同利益会更好。然而，每个人都有选择d的个人动机。因为参与者同时独立地选择策略，个人动机获胜。我们甚至可以想象，玩家会详细讨论$(\ mathm {C}， \ mathm {C})$策略配置文件的优点，他们甚至可能会达成口头协议，按照该配置文件进行游戏。但当参与者各奔东西，各自提交策略时，双方都没有动力遵守协议。强烈的个人动机会导致群体损失。

既然我们在讨论利益冲突，请简要考虑两个相关问题。首先，记住收益数的含义。我们把它们当作公用事业，就像经济学中通常使用的那样。作为效用，这些数字识别了玩家的偏好。它们并不一定意味着利润或金钱。例如，我们所说的收益数字2和5的意思是，玩家更喜欢收益5的结果，而不是收益2 ^4的结果

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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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如果你也在 怎样代写博弈论Game 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。博弈论Game theory在20世纪50年代被许多学者广泛地发展。它在20世纪70年代被明确地应用于进化论，尽管类似的发展至少可以追溯到20世纪30年代。博弈论已被广泛认为是许多领域的重要工具。截至2020年，随着诺贝尔经济学纪念奖被授予博弈理论家保罗-米尔格伦和罗伯特-B-威尔逊，已有15位博弈理论家获得了诺贝尔经济学奖。约翰-梅纳德-史密斯因其对进化博弈论的应用而被授予克拉福德奖。

博弈论Game theory是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域，以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初，它针对的是两人的零和博弈，其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪，博弈论适用于广泛的行为关系；它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。

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经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Classic Normal-Form Games

Some classic normal-form games are depicted in Figure 3.4. In the game of matching pennies, two players simultaneously and independently select “heads” or “tails” by each uncovering a penny in his hand. If their selections match, then player 2 must give his penny to player 1 ; otherwise, player 1 gives his penny to player 2.

In the coordination game, both players obtain a positive payoff if they select the same strategy; otherwise they get nothing. The “Pareto coordination” game has the added feature that both players prefer to coordinate on strategy A rather than on strategy B. ${ }^7$

The prisoners’ dilemma is a well-known example and is motivated by the following story. The authorities have captured two criminals who they know are guilty of a certain crime. However, the authorities have only enough evidence to convict them of a minor offense. If neither crook admits to the crime, then both will be charged with the minor offense and will pay a moderate fine. The authorities have put the prisoners into separate rooms, where each prisoner is asked to squeal on the other. Squealing corresponds to strategy D (defect), and not squealing corresponds to strategy C (cooperate with the other prisoner).

Each is told that if he squeals and the other prisoner does not, then he will be granted immunity and be released; his testimony, however, will be used to convict the other prisoner of the crime. If each squeals on the other, then they both get sent to jail, but their term is reduced because of their cooperation. The best outcome for a prisoner is to defect while the other cooperates (payoff 3); the next-best outcome occurs when neither defects (payoff 2); then comes the outcome in which both defect (payoff 1); the worst outcome for a prisoner is when he cooperates while the other defects. ${ }^8$

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Interpretation of the Normal Form

One way of viewing the normal form is that it models a situation in which players simultaneously and independently select complete contingent plans for an extensive-form game. Theorists sometimes view selection of strategies in this fashion as equivalent to real-time play of the extensive form, but there are some subtleties to consider, which we will do in the third part of this book. On a more tangible level, because you have seen how to convert an extensive-form game into the normal form, you may ask if there is a procedure for converting normal-form games into the extensive form. To see why this conversion is not so straightforward, consider the normal form and extensive forms contained in Figure 3.5. Both extensive forms yield the same normal form (a fact that you should check). This demonstrates that, although there may be only one way of going from the extensive form to the normal form, the reverse is not true. Furthermore, the extensive forms in Figure 3.5 have different informational structures. In one, player 2 knows that player 1 did not select A when player 2 has to decide between $\mathrm{C}$ and D. In the other, player 2 has no such information.
Game theorists have debated whether the normal form contains all of the relevant information about strategic settings. Without reviewing the arguments, you should realize that there is no discrepancy between the normal and extensive forms in settings in which the players make all of their decisions before observing what other players do, as is the case with simultaneous and independent moves. Such games are called “one-shot” or “static” games, and they are obviously well modeled in the normal form.

博弈论代考

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Classic Normal-Form Games

一些经典的标准形式游戏如图3.4所示。在硬币配对游戏中，两名玩家同时独立地选择“正面”或“反面”，每人揭开手中的一枚硬币。如果他们的选择匹配，那么参与人2必须把他的硬币给参与人1;否则，参与人1把他的硬币给参与人2。

在协调博弈中，如果双方选择相同的策略，双方都获得正收益;否则他们什么也得不到。“帕累托协调”游戏有一个额外的特征，即双方玩家都更倾向于采用策略A而不是策略b

囚徒困境是一个众所周知的例子，它是由下面的故事所激发的。当局逮捕了两名他们知道犯有某种罪行的罪犯。然而，当局只有足够的证据证明他们犯了轻罪。如果两个骗子都不承认犯罪，那么他们都将被指控犯有轻罪，并将支付适度的罚款。当局把囚犯关在不同的房间里，要求每个囚犯向另一个囚犯告密。尖叫对应于策略D(背叛)，不尖叫对应于策略C(与其他囚犯合作)。

每个人都被告知，如果他告密而另一个没有，那么他将获得豁免权并被释放;然而，他的证词将被用来判定另一名囚犯的罪行。如果一方告发另一方，那么他们都会被送进监狱，但由于他们的合作，他们的刑期会被减少。对于一个囚犯来说，最好的结果是在另一个囚犯合作的时候叛变(收益3);次优结果出现在两种情况下(收益2);然后是双方都失败的结果(收益1);对一个囚犯来说，最坏的结果是他合作而另一个囚犯背叛。${} ^ 8美元

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Interpretation of the Normal Form

看待标准形式的一种方式是，它模拟了一种情况，在这种情况下，玩家同时独立地为广泛形式的游戏选择完整的偶然计划。理论家有时将这种方式的策略选择等同于广泛形式的实时游戏，但有一些微妙之处需要考虑，我们将在本书的第三部分进行讨论。在更具体的层面上，因为您已经看到了如何将扩展形式的游戏转换为标准形式，您可能会问是否存在将标准形式的游戏转换为扩展形式的过程。要了解这种转换为什么不那么简单，请考虑图3.5中包含的标准表单和扩展表单。两种扩展形式产生相同的标准形式(您应该检查这一事实)。这表明，虽然可能只有一种方式从泛化形式到范式，反之则不成立。此外，图3.5中的扩展表单具有不同的信息结构。在一种情况下，参与人2知道参与人1没有选择A，而参与人2必须在$\ mathm {C}$和d之间做出选择。在另一种情况下，参与人2没有这样的信息。
博弈论家一直在争论范式是否包含了战略设置的所有相关信息。在不回顾这些论点的情况下，你应该意识到，在玩家在观察其他玩家做什么之前做出所有决定的设定中，正常和广泛的形式之间没有差异，就像同时和独立移动的情况一样。这类游戏被称为“一次性”或“静态”游戏，它们显然以正常形式建模。

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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
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如果你也在 怎样代写博弈论Game 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。

博弈论是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域，以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初，它针对的是两人的零和博弈，其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪，博弈论适用于广泛的行为关系；它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写博弈论Game Theory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。我们的专家在代写博弈论Game Theory代写方面经验极为丰富，各种代写博弈论Game Theory相关的作业也就用不着说。

我们提供的博弈论Game Theory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|博弈论代写Game Theory代考|Uncertainty Degree and Inference Equilibrium

To accurately estimate the expected payoff, the SCRC scheme defines the uncertainty degree of each strategy. Based on the $E P I(s)$, the uncertainty degree of a specific strategy $s_k\left(\delta\left(s_k\right)\right)$ is defined as follows.
$$
\delta\left(s_k\right)=\frac{U_{\max }\left(s_k\right)-U_{\min }\left(s_k\right)}{\max {s \in S}\left{U{\max }(s)-U_{\min }(s)\right}} \text { s.t. }, 0 \leq \delta\left(s_k\right) \leq 1
$$
In order to make adaptive decisions, the SCRC scheme needs a preference ordering for strategies. To estimate a strategy preference, the Expected Payoff for the strategy $s_k\left(E_{-} P\left(s_k\right)\right)$ is defined according to the $\operatorname{EPI}\left(s_k\right)$ and uncertainty degree $\left(\delta\left(s_k\right)\right)$.
$$
E_{-} P\left(s_k\right)=U_{\min }\left(s_k\right)+\left[\left(1-\delta\left(s_k\right)\right) \times\left(U_{\max }\left(s_k\right)-U_{\min }\left(s_k\right)\right)\right]
$$

At each strategy selection time, players select their strategy to maximize the $E_{-} P\left(s_k\right)$ (i.e., $\max {s \in S}\left{E{-} P(s)\right}$. According to the $E_{-} P(\bullet)$, each player can compute the selection probability for the strategy $s_k$ at the $(t+1)^{\mathrm{th}}$ round $\left(P_{r+1}\left(s_k\right)\right)$. It is given by
$$
P_{t+1}\left(s_k\right)=P_{t+1}\left(e_k\right)=\frac{E_{-P} P\left(s_k\right)}{\sum_{s_j \in S} E_{-} P\left(s_j\right)}
$$
$P_{t+1}\left(s_k\right)$ represents the preference of strategy $s_k$ at the $(t+1)^{\text {th }}$ game round. Therefore, based on the observation about the strategies’ past expected payoffs, players can update each strategy preference. With this information, the player can make a better decision for the next strategy selection.

As a solution concept of inference game, the SCRC scheme introduces the Inference-Equilibrium (IE), which is more general than the Nash equilibrium. To define the IE, the SCRC scheme introduces the concept of uncertainty regret $(U R)$; it is a method of comparing alternatives due to Savage (Savage, 1951). In this approach, the SCRC scheme first obtains the expected payoff for each strategy and then calculate the $U R$ for each alternative. If there are two strategies (i.e., $s_k, s_j \in S$ ), the $U R$ of strategy $s_j$ against the strategy $s_k\left(\Lambda_{s_j}^{s_k}\right)$ is given by
$$
\Lambda_{s_j}^{s_k}=E_{-} P\left(s_k\right)-U_{\min }\left(s_j\right)
$$
If $\Lambda_{s_j}^{s_k} \leq \Lambda_{s_k}^{s_j}$, the strategy $s_j$ is preferred to $s_k$ by players (Xiong, 2014). If the maximum regret of all players is within a pre-defined minimum bound $(\varepsilon)$, this strategy profile and the corresponding payoffs constitute the IE. Definition 2 mathematically expresses the IE.

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Utility Function for IoT Systems

In sensor communication, each machine device only sends or receives a small amount of data, and multiple devices can be grouped as clusters for certain management purposes. To manage such massive accesses, QoS requirements such as delay and throughput are needed for different types of sensor communication services. The SCRC scheme follows the assumption in (Yu, 2011) to implement the sensor services; a p-persistence CSMA/CA system with $L$ classes of devices – class 1 (or $L$ ) corresponds to the highest (or lowest) priority service. The system totally has $\sum_{i=1}^L n_i$ devices, where $n_i$ represents the number of the $i$-th class devices. The traffic activities of the $i$-th class devices follow the Poisson process with mean arrival rate $\lambda \mathrm{i}$ and departure rate $\mu \mathrm{i}$ In principle, the setting of parameter $p$ in $p$-persistent CSMA/CA is equivalently to tuning the size of backoff window in CSMA/CA. If the channel is idle, the device will transmit a packet with probability pi $w_h$ en new time slot commences. Otherwise, it will wait until the channel is idle. By varying the parameter pi $f_{\mathrm{r}}$ the $\mathrm{i}$-t $h$ class devices, differential QoS provisioning could be easily achieved. For simplicity, the SCRC scheme supposes an M/D/1 queuing model with no packet collisions. Therefore, the average output packet rate of the queuing system is equal to the input rate $\lambda \mathrm{i} .{ }L$ et $T_s^i$ denote the transmission time of a class i device, and the time fraction of that device occupies the channel is given by $\left(\lambda_i \times T_s^i\right)$. Let ei represent the probability that the channel is idle for a device of class $i$ in a given slot (Yu, 2011). $$ \varrho_i=1-\sum{j=1, j \neq i}^L\left(n_j \times \lambda_j \times T_s^j\right)-\left(\left(n_i-1\right) \times \lambda_i \times T_s^i\right)
$$
For the device of class $i$, the transmission probability in an arbitrary slot is represented by $\left(\rho{ }^{\circ}{ }x \mathrm{p} i{\text {. }}\right.$. Following the M/D/1 queuing model, the average service rate of the $i$-th class device $(\mu i)$ and the queuing delay $\left(W_Q^i\right)$ is given by
$$
\mu_i=\frac{\varrho_i \times p_i}{T_s^i} \text { and } W_Q^i=\frac{\rho_i}{2 \times \mu_i \times\left(1-\rho_i\right)}
$$

博弈论代考

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Uncertainty Degree and Inference Equilibrium

为了准确估计预期收益，SCRC 方案定义了每个策略的不确定度。基于 $E P I(s)$ ，特定策略的不确定度 $s_k\left(\delta\left(s_k\right)\right)$ 定义如下。
为了做出自适应决策，SCRC 方案需要对策略进行偏好排序。要估计策略偏好，该策略的预期收益 $s_k\left(E_{-} P\left(s_k\right)\right)$ 是根据 $\mathrm{EPI}\left(s_k\right)$ 和不确定度 $\left(\delta\left(s_k\right)\right)$.
$$
E_{-} P\left(s_k\right)=U_{\min }\left(s_k\right)+\left[\left(1-\delta\left(s_k\right)\right) \times\left(U_{\max }\left(s_k\right)-U_{\min }\left(s_k\right)\right)\right]
$$
根据 $E_{-} P(\bullet)$ ，每个玩家都可以计算策略的选择概率 $s_k$ 在 $(t+1)^{\text {th }}$ 圆形的 $\left(P_{r+1}\left(s_k\right)\right)$. 它由
$$
P_{t+1}\left(s_k\right)=P_{t+1}\left(e_k\right)=\frac{E_{-P} P\left(s_k\right)}{\sum_{s_j \in S} E_{-} P\left(s_j\right)}
$$
$P_{t+1}\left(s_k\right)$ 代表策略偏好 $s_k$ 在 $(t+1)^{\text {th }}$ 游戏回合。因此，基于对策略过去预期收益的观察，玩家可以更 新每个策略偏好。有了这些信息，玩家就可以为接下来的策略选择做出更好的决策。
作为推理博亦的解概念，SCRC方案引入了比纳什均衡更通用的推理均衡 (IE)。为了定义IE，SCRC方案 引入了不确定后悔的概念 $(U R)$; 由于 Savage (Savage， 1951)，它是一种比较备选方案的方法。在这种方 法中，SCRC 方案首先获得每个策略的预期收益，然后计算 $U R$ 对于每个备选方案。如果有两种策略（即 $\left.s_k, s_j \in S\right) ＼mathrm{~ ， 这 ~} U R$ 策略的 $s_j$ 反对策略 $s_k\left(\Lambda_{s_j}^{s_k}\right)$ 是（谁）给的
$$
\Lambda_{s_j}^{s_k}=E_{-} P\left(s_k\right)-U_{\min }\left(s_j\right)
$$
如果 $\Lambda_{s_j}^{s_k} \leq \Lambda_{s_k}^{s_j}$ ，策略 $s_j$ 优先于 $s_k$ 玩家 (Xiong，2014)。如果所有玩家的最大遗憾在预定义的最小界限内 $(\varepsilon)$ ，这个策略配置文件和相应的收益构成了 $I E$ 。定义 2 在数学上表达了 $I E$ 。

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Utility Function for IoT Systems

在传感器通信中，每个机器设备只发送或接收少量数据，为了某些管理目的，可以将多个设备分组为集 群。为了管理如此大规模的访问，不同类型的传感器通信服务需要 QOS 要求，例如延迟和吞吐量。SCRC 方案遵循 $(Y u ， 2011)$ 中的假设来实现传感器服务；一个 p-persistence CSMA/CA 系统 $L$ 设备类别 -1 类 (或 $L$ ) 对应于最高 (或最低) 优先级服务。系统完全有 $\sum_{i=1}^L n_i$ 设备，其中 $n_i$ 代表的数量 $i$-th 类设备。 的交通活动 $i$-th 类设备遵循具有平均到达率的泊松过程 $\lambda \mathrm{i}$ 和出发率 $\mu \mathrm{i}$ 原则上，参数的设置 $p$ 在 $p$ persistent CSMA/CA 相当于调整CSMA/CA 退避窗口的大小。如果信道空闲，设备将以概率 pi 发送一个 数据包 $w_h$ en 新的时隙开始。否则，它将一直等到信道空闲。通过改变参数 pi $f_{\mathrm{r}}$ 这 $\mathrm{i}-t h$ 类设备，可以轻松 实现差异化 QoS 供应。为简单起见，SCRC 方案假设一个没有数据包冲突的 M/D/1 排队模型。因此，排 队系统的平均输出包速率等于输入速率 $\lambda \mathrm{i} . L$ 和 $T_s^i$ 表示 $\mathrm{i}$ 类设备的传输时间，该设备占用信道的时间分数 由下式给出 $\left(\lambda_i \times T_s^i\right)$. 令 ei 表示通道对于此类设备空闲的概率 $i$ 在给定的揷槽中 $(Y u ， 2011)$ 。
$$
\varrho_i=1-\sum j=1, j \neq i^L\left(n_j \times \lambda_j \times T_s^j\right)-\left(\left(n_i-1\right) \times \lambda_i \times T_s^i\right)
$$
对于类设备 $i$ ，任意时隙中的传输概率表示为 $\left(\rho^{\circ} x \mathrm{p} i\right.$. . 遵循 M/D/1 排队模型， $i$-th类设备 $(\mu i)$ 和排队延 迟 $\left(W_Q^i\right)$ 是 (谁) 给的
$$
\mu_i=\frac{\varrho_i \times p_i}{T_s^i} \text { and } W_Q^i=\frac{\rho_i}{2 \times \mu_i \times\left(1-\rho_i\right)}
$$

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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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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。

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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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博弈论是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域，以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初，它针对的是两人的零和博弈，其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪，博弈论适用于广泛的行为关系；它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。

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经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Cognitive Hierarchy Thinking Mechanism

Traditional game theory is a mathematical system for analyzing and predicting how game players behave in strategic situations. It assumes that all players form beliefs based on an analysis of what others might do, and choose the best response given those beliefs. However, this assumption is obviously not satisfied under the real world environment; experiments have shown that players do not always act rationally. To redeem this major shortcoming, the behavioral game theory offers a more realistic model for players with bounded rationality. The primary goal of behavioral game theory is to make accurate predictions (Camerer, 2004; Camerer, 2015). To satisfy this goal, the Cognitive Hierarchy (CH) mechanism was developed to provide initial conditions for models of learning while predicting behaviors in non-cooperative games (Camerer, 2004). For the player $i$, strategy attractions are mapped into probabilities; the selection probability for the $l$ th strategy $\left(\operatorname{Prob}i^l(t+1)\right.$ ) for the game round $t+1$ is defined as follows. $$ \operatorname{Prob}_i^l(t+1)=\frac{\exp \left(\lambda \times A_i^l(t)\right)}{\sum{k \in S_1} \exp \left(\lambda \times A_i^k(t)\right)}, \text { s.t. }, l \in \boldsymbol{S}_i
$$
where $\lambda$ is the response sensitivity, and $A_1^k(t)$ is the player $i$ ‘s attraction to choose the strategy $k$ at time $t$. The CHTPC scheme assumes that the players adjust their attractions for each strategy during the game process. If the $\lambda$ is infinite, a player gets greedy learning, in which only the action with the highest propensity is taken. If $\lambda$ approximates zero, all strategies have equal probability. Therefore, the key challenge is to find an adaptive value of $\lambda$ that achieves a reasonable trade-off (Camerer, 2003). In the CHTPC scheme, $\lambda$ is decided according to the player’s thinking level.

To compute a strategy attraction $(A(\bullet))$, the CHTPC scheme should know the other players’ decisions. Reasoning about other players might also be limited, because players are not certain about other players’ rationality. In the $\mathrm{CH}$ mechanism, the thinking mechanism is modelled by characterizing the number of levels of iterated thinking that subjects do, and their decision rules. If some players are zero-level thinkers, they do not reason strategically at all, and randomize equally over all strategies. Players, who do one-level of thinking, do reason strategically and believe others are all zero-level thinkers. Proceeding inductively, players who are $K$-level thinkers assume that all other players use zero to $K-1$ level thinking. The key issue in $\mathrm{CH}$ thinking mechanism is to decide the frequencies $(f(K))$ of $K$-level thinkers. From a common-sense standpoint, $f(K) / f(K-1)$ should be declining in $K$; in general $f(K) / f(K-1) \propto 1 / K$.

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Development Motivation

The rapid development of Internet of Things (IoT) technology makes it possible to connect various smart objects together through the Internet and to provide more data interoperability methods for application purposes. Recent research shows an increase in the number of potential applications of IoT in information-intensive industrial sectors. In various scenarios, IoT can be realized with the help of sensor communication, which provides ubiquitous networking to connect devices, so that they can communicate with each other to make collaborative decisions with limited, or without any, human intervention. Recently, the sensor communication paradigm has been considered as a new type of communication, empowering full mechanical automation that has the potential to change our life styles (Chen, 2012). However, enabling sensor communication in IoT is not straightforward. One major issue is how multiple machine-type devices should be connected in dynamic network situations. In addition, to achieve successful sensor communications, Quality-of-Service (QoS) provisioning is another important requirement. For machine devices, some applications require deterministic and hard timing constraints, and disasters occur when these are violated. For other applications, statistical and soft timing constraints are acceptable. Thus, one of the most challenging tasks is how to effectively multiplex massive accesses with enormously diverse QoS characteristics (Lien, 2011). Existing mechanisms do not adaptively tackle this QoS issue when services in IoT are performed. Until now, it is a complex and difficult work in a dynamically changing IoT environment (Giluka, 2014; Yu, 2011).

For IoT multimedia services, decisions that influence QoS are related to the packet rate control for application traffic. Based on real-time feedback, each machine device can adapt its behavior and make QoS decisions strategically to maximize its payoffs (Raazi, 2010). This strategic interaction among machine devices can be formally modeled as a decision-making mechanism. It is regarded as a process that results in the selection of a course of action from several alternatives. However, in real-world IoT operations, control decisions have to be made with only limited information. To address this issue, it is necessary to develop an effective control decision mechanism that works in situations involving uncertainty, which is caused by time pressure, lack of data, unknown factors, randomness outcome of certain attributes, etc. (Xiong, 2012; Xiong, 2014a; Xiong, 2014b).

The fundamental assumption of classical game theory is that the consequence or payoff of a strategy profile is determinate or precise (Dirani, 2006; Park, 2007). However, this assumption seems implausible and unreasonable under the real world environment. In view of realistic situations, game players may not be able to exactly expect their precise payoffs of strategy profiles. Due to limited information, players in real-life games have to make decisions under uncertainty. In canonical opinion, ‘uncertainty’ is referred to as a kind of ambiguity that describes situations where decision makers cannot determine a precise probability distribution over the possible consequences of an action (Xiong, 2014). Therefore, in games under uncertainty, the players could only assign a set of possible payoffs, rather than a precise payoff, and have an imprecise probability distribution over this set (Xiong, 2012; Xiong, 2014). To model this situation with indeterminate payoffs, some researchers have tried to apply some original ideas taken from decision theory to game models. However, this kind of work still assumes that the consequences in a game are accurate; it cannot adequately handle the problem concerning uncertain consequences and attitudes of players (Xiong, 2014).

By employing the rule of inferences, the SCRC scheme can allow a player belief concerning the possible payoffs, and determine a preference ordering over actions with respect to expected payoffs. Therefore, this game model can relax the rather stringent assumption of traditional game models. Based on the uncertainty-control game model, the SCRC scheme develops a new packet transmission rate control scheme for sensor communication. In interactive situations involving uncertainty, machine devices in the SCRC scheme can respond to current IoT system conditions for adaptive management. Therefore, they properly select the most adaptable strategy for packet transmissions while ensuring QoS for sensor communication. The distinct feature of the SCRC scheme is a more realistic game-based approach with the limited information.

博弈论代考

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Cognitive Hierarchy Thinking Mechanism

传统博栾论是一个数学系统，用于分析和预测博恋者在战略情境中的行为。它假设所有参与者都根据对 其他人可能做的事情的分析形成信念，并根据这些信念选择最佳反应。然而，这个假设在现实世界环境 下显然是不满足的；实验表明，玩家并不总是理性行事。为了弥补这一主要缺点，行为博栾论为具有有 限理性的参与者提供了一个更现实的模型。行为博亦论的主要目标是做出准确的预测 (Camerer，
2004；Camerer，2015) 。为满足这一目标，开发了认知层次 (CH) 机制，为学习模型提供初始条件， 同时预测非合作博恋中的行为 (Camerer，2004)。 $i$ ，策略景点被映射为概率；的选择概率l策略 $\left(\operatorname{Prob} i^l(t+1)\right)$ 为游戏回合 $t+1$ 定义如下。
$$
\operatorname{Prob}_i^l(t+1)=\frac{\exp \left(\lambda \times A_i^l(t)\right)}{\sum k \in S_1 \exp \left(\lambda \times A_i^k(t)\right)}, \text { s.t. }, l \in \boldsymbol{S}_i
$$
在哪里 $\lambda$ 是响应灵敏度，和 $A_1^k(t)$ 是玩家 $i$ 吸引力选择策略 $k$ 在时间 $t$. CHTPC方案假设玩家在博亦过程中针 对每种策略调整自己的吸引力。如果 $\lambda$ 是无限的，玩家进行贪婪学习，其中只采取具有最高倾向的行动。 如果 $\lambda$ 接近于零，所有策略都有相等的概率。因此，关键的挑战是找到一个自适应值 $\lambda$ 实现合理的权衡 (Camerer，2003) 。在CHTPC方案中， $\lambda$ 是根据玩家的思维水平来决定的。
计算策略吸引力 $(A(\bullet))$ ，CHTPC方案应该知道其他玩家的决定。对其他玩家的推理也可能是有限的，因 为玩家不确定其他玩家的理性。在里面 $\mathrm{CH}$ 机制，通过表征主体进行的迭代思维的层数及其决策规则来对 思维机制进行建模。如果一些玩家是零级思考者，他们根本不会进行战略推理，并且在所有策略上平均 随机化。做一级思维的玩家做战略推理，相信别人都是零级思维者。归纳地进行，玩家是 $K$ 级思考者假 设所有其他参与者都使用零来 $K-1$ 层次思维。关键问题在 $\mathrm{CH}$ 思维机制是决定频率 $(f(K))$ 的 $K$ 级思想 家。从常识的角度来看， $f(K) / f(K-1)$ 应该在下降 $K$ ；般来说 $f(K) / f(K-1) \propto 1 / K$.

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Development Motivation

物联网（IoT）技术的快速发展使得通过互联网将各种智能对象连接在一起成为可能，并为应用目的提供更多的数据互操作方法。最近的研究表明，物联网在信息密集型工业部门的潜在应用数量有所增加。在各种场景中，物联网可以借助传感器通信实现，传感器通信提供无处不在的网络来连接设备，使它们可以相互通信以在有限或没有任何人为干预的情况下做出协作决策。最近，传感器通信范式被认为是一种新型通信方式，可实现完全机械自动化，有可能改变我们的生活方式（Chen，2012 年）。然而，在物联网中启用传感器通信并不简单。一个主要问题是如何在动态网络情况下连接多个机器类型设备。此外，要实现成功的传感器通信，服务质量 (QoS) 供应是另一个重要要求。对于机器设备，某些应用程序需要确定性和硬时序约束，如果违反这些约束，就会发生灾难。对于其他应用，统计和软时序约束是可以接受的。因此，最具挑战性的任务之一是如何有效地复用具有极其不同的 QoS 特征的海量访问（Lien，2011）。当执行 IoT 中的服务时，现有机制无法自适应地解决此 QoS 问题。迄今为止，在动态变化的物联网环境中，这是一项复杂而艰巨的工作（Giluka，2014；Yu，

对于 IoT 多媒体服务，影响 QoS 的决策与应用程序流量的数据包速率控制有关。基于实时反馈，每个机器设备都可以调整其行为并战略性地做出 QoS 决策以最大化其收益（Raazi，2010）。机器设备之间的这种战略交互可以形式化地建模为决策机制。它被认为是导致从多个备选方案中选择一个行动方案的过程。然而，在现实世界的物联网操作中，只能根据有限的信息做出控制决策。为了解决这个问题，有必要开发一种有效的控制决策机制，以应对由时间压力、缺乏数据、未知因素、某些属性的随机结果等引起的不确定性情况（Xiong，2012；Xiong , 2014a; 熊, 2014b).

经典博弈论的基本假设是策略配置文件的结果或收益是确定的或精确的（Dirani，2006 年；Park，2007 年）。然而，这种假设在现实世界环境下似乎不可信且不合理。鉴于现实情况，游戏玩家可能无法准确期望他们的策略配置文件的精确收益。由于信息有限，现实游戏中的玩家不得不在不确定的情况下做出决定。在规范的观点中，“不确定性”被称为一种模糊性，它描述了决策者无法确定行动可能后果的精确概率分布的情况（Xiong，2014 年）。因此，在不确定的博弈中，玩家只能分配一组可能的收益，而不是一个精确的收益，并且在该集合上的概率分布不精确（Xiong，2012；Xiong，2014）。为了对这种收益不确定的情况进行建模，一些研究人员尝试将决策理论中的一些原创思想应用到博弈模型中。然而，这种工作仍然假设游戏中的结果是准确的；它不能充分处理有关不确定后果和参与者态度的问题（Xiong，2014）。

通过使用推论规则，SCRC 方案可以让玩家相信可能的收益，并根据预期收益确定对行动的偏好排序。因此，该博弈模型可以放宽传统博弈模型相当严格的假设。基于不确定性控制博弈模型，SCRC方案为传感器通信开发了一种新的数据包传输速率控制方案。在涉及不确定性的交互情况下，SCRC 方案中的机器设备可以响应当前的物联网系统条件进行自适应管理。因此，他们在确保传感器通信 QoS 的同时，适当地选择最适应的数据包传输策略。SCRC 方案的显着特征是信息有限的更现实的基于游戏的方法。

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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。

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
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博弈论是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域，以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初，它针对的是两人的零和博弈，其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪，博弈论适用于广泛的行为关系；它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写博弈论Game Theory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。我们的专家在代写博弈论Game Theory代写方面经验极为丰富，各种代写博弈论Game Theory相关的作业也就用不着说。

我们提供的博弈论Game Theory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
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经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Game Theory and Gaming Situation

Game theory, one of the decision-making theories, began with the book Game Theory and Economic Behavior by John Von Neumann and Oskar Morgenstern (1947) in 1944. This theory is treated as a method of making decisions among plural persons, a type of decision-making that differs essentially from other decisions. In our study, we adopt an individual decision-making scenario for our purposes. The result depends not only on personal decision-making but also on other people’s decisions. Therefore, in game theory, even if a decision-making process is intended only for the purpose of one person, it always has to be made by considering the decisions of other people for their own purpose. This type of circumstances is considered a “gaming situation.”

Game theory began as a behavioral analysis of two decision makers with opposing interests. For instance, the theory is represented virtually by games such as chess. However, there are also numerous daily situations that involve gaming theory. These real-life situations include:

• Economic news such as the mergers or bankruptcies of companies,
• Salary negotiations between labor and management,
• The release of new products, and
• Changes in pricing, which are seen and heard on tv and in newspapers nearly every day.
  Political examples include the division or junction of political parties, election results, and the formation of coalition governments. International examples include cross-national negotiations, territory negotiations and trade negotiations. Other applications include the construction or re-operation of
• nuclear power plants, the construction of dams, and the acceptance and processing of garbage. All of these situations involve competition and cooperation among various organizations in which the interests of companies, political parties, nations, groups, and local inhabitants are not always in accordance. In other words, they are generated from gaming situations among various decision makers.
• Gaming situations include various cases. For example, in the competition between companies, each company makes decisions individually without discussions among companies. In price setting, for example, the Fair Trade Commission would have started a collusion inquiry if it suspected that companies had talked with each other.
• However, when making decisions, companies do exhibit technical and business cooperation, merger negotiations, and contract discussions to reach agreements. Political parties negotiate during an election to increase their seats but also work and talk with opposing parties to reach compromises on bills and amendments. Moreover, in international relations, countries at war may search for a better solution through international conferences, diplomatic negotiations and trade negotiations.
• Game theory has also expanded widely to fields such as biology, information science, management engineering, social engineering, operations research, economics, political science, and sociology.

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Expression of Gaming Situations

1. Case of Non-Cooperative Game:
   a. Strategic Form: The gaming situation is expressed by a method called “strategic form” when players act at the same time. In the strategic form, the gaming situation is expressed in the three elements of player, strategy and gain. First, a player is the main constituent of decisionmaking affecting a gaming situation. Next, the strategy is a plan that decided which option was taken previously when each player decides on an action. Finally, the gain is the result that occurs when each player acts according to each strategy.
   b. Development Form: The gaming situation is expressed by a method called development form when decisions occur according to time. In development form, a tree structure is used for expressing who decides, when to decide and how to decide.
2. Cooperative Game: In cooperative games, the game situation is expressed by means of a special function. This special function expresses how much the group of players who contracted a collaborative relationship gains. These are called special function form or partner form in contrast to the terms strategic form or development form in non-cooperative games.
3. Cournot Model, Bertrand Model, and Stackelberg Model: The strategy which a company adopts is linked to the production output or the price of a product and divides competition into two parts. The Cournot competition is an oligopoly market in which two or two or more rival firms exist, and each company is in competition to attain profit maximization through the adjustment of production output. That is, it is competition of production output. Each company predicts a partner’s action from the market demand and supply, making decisions regarding production output used as the profit maximization of its company.

Unlike the Cournot competition, the point of competition of the Bertrand competition is not production output, but rather a price. Each company analyzes the price of a rival firm’s product and makes price decisions from which the profits of their own company become the maximum corresponding to the partner’s price. The Cournot competition and the Bertrand competition are examples of cases in which rival firms make decisions simultaneously. In the Stackelberg competition, decision-making occurs in turns (i.e., decisions are divided into leader and a Follower).

博弈论代考

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Game Theory and Gaming Situation

博弈论作为决策理论之一，始于 1944 年约翰·冯·诺依曼和奥斯卡·摩根斯坦 (1947) 的《博弈论与经济行为》一书。与其他决策有本质区别的决策。在我们的研究中，我们为我们的目的采用了一个单独的决策场景。结果不仅取决于个人的决策，也取决于其他人的决策。因此，在博弈论中，即使一个决策过程只是为了一个人的目的，也总是要考虑到其他人的决策以达到他们自己的目的。这种情况被认为是“游戏情况”。

博弈论最初是对两个利益相反的决策者的行为分析。例如，该理论实际上由国际象棋等游戏来代表。然而，也有许多日常情况涉及博弈论。这些现实生活中的情况包括：

• 公司合并或破产等经济新闻，
• 劳资双方的薪酬谈判，
• 新产品的发布，以及
• 几乎每天都在电视和报纸上看到和听到的价格变化。
  政治方面的例子包括政党的分裂或交汇、选举结果以及联合政府的形成。国际例子包括跨国谈判、领土谈判和贸易谈判。其他应用包括建造或重新运营
• 核电站、水坝的建设、垃圾的接收和处理。所有这些情况都涉及各种组织之间的竞争与合作，其中公司、政党、国家、团体和当地居民的利益并不总是一致的。换句话说，它们是从各种决策者之间的博弈情况中产生的。
• 游戏情况包括各种情况。例如，在公司之间的竞争中，每个公司都在不进行公司之间的讨论的情况下单独做出决定。例如，在定价方面，如果公平贸易委员会怀疑公司之间有过交谈，它就会启动串通调查。
• 但是，在决策时，企业确实会表现出技术和业务合作、合并谈判和合同讨论以达成协议。政党在选举期间谈判以增加席位，但也与反对党派进行工作和谈判，以就法案和修正案达成妥协。此外，在国际关系中，交战国可以通过国际会议、外交谈判和贸易谈判寻求更好的解决办法。
• 博弈论也广泛扩展到生物学、信息科学、管理工程、社会工程、运筹学、经济学、政治学和社会学等领域。

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Expression of Gaming Situations

1. 非合作博弈的情况
   ：战略形式：当玩家同时行动时，博弈情况通过一种称为“战略形式”的方法来表达。在策略形式上，博弈态势表现为玩家、策略和收益三个要素。首先，玩家是影响游戏情况的决策的主要组成部分。接下来，策略是一个计划，当每个参与者决定一个动作时，它决定了先前采取哪个选项。最后，收益是每个参与者根据每种策略行动时发生的结果。
   b. 发展形式：当决策根据时间发生时，游戏情况通过称为发展形式的方法表示。在开发形式中，用树形结构来表示谁决定，什么时候决定，如何决定。
2. Cooperative Game：在合作博弈中，博弈的情况是通过一个特殊的函数来表示的。这个特殊函数表达了签订合作关系的玩家群体获得多少收益。这些被称为特殊功能形式或合作伙伴形式，与非合作博弈中的战略形式或发展形式形成对比。
3. Cournot模型、Bertrand模型和Stackelberg模型：公司采取的战略与生产量或产品价格挂钩，将竞争分为两部分。古诺竞争是一个寡头垄断市场，存在两个或两个或两个以上的竞争企业，每个企业都在竞争，通过调整生产产量来实现利润最大化。即是生产量的竞争。每个公司根据市场需求和供应预测合作伙伴的行动，做出有关生产产量的决策，作为公司利润最大化。

与古诺竞争不同，伯特兰竞争的竞争点不是产量，而是价格。每家公司都分析竞争对手公司产品的价格并做出价格决策，使自己公司的利润成为与合作伙伴的价格相对应的最大值。古诺竞争和伯特兰竞争是竞争公司同时做出决策的例子。在 Stackelberg 竞争中，决策是轮流进行的（即，决策分为 leader 和 follower）。

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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。

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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。

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经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Game Theory Literature

The first known discussion of game theory occurred in a letter written by James Waldegrave in 1713 (Walker, 2005, October). In this letter, Waldegrave provided a minimax mixed strategy solution to a two-person version of the card game known as le Her. James Madison described what we now recognize as a game-theoretic analysis of the ways states can be expected to behave under different systems of taxation. (Kobayashi, Matsushima, \& Hishida, 2008; Kulatilaka \& Perotti, 1998, August) In his 1838 work, ‘Recherches sur les principles mathmatiques de la thorie des richesses (Research into the Mathematical Principles of the Theory of Wealth),’ Antoine Augustin Cournot considered a duopoly and presented a solution that is a restricted version of Nash equilibrium. However, game theory did not really exist as a unique field until John von Neumann (1928a, 1928b) published the paper. Von Neumann and Morgenstern (1944) published the Theory of Games and Economic Behavior. Since then, the theory has experienced incessant growth in both the number of theoretical results and the scope and variety of applications. In 1950, the first mathematical discussion of the prisoner’s dilemma appeared, and an experiment was undertaken by notable mathematicians Merrill M. Flood and Melvin Dresher as part of the Rand Corporation’s investigations on game theory. Rand pursued the studies because of possible applications to global nuclear strategy. Nash (1950, January) introduced a Nash equilibrium point, demonstrating that finite games have always had an equilibrium point at which all players choose actions that are best for them given their opponents’ choices. Game theory examines competitors’ behavior in strategic situations, in which individuals make decisions when they are aware of the choices of others. Cooperative and noncooperative games are the two main branches of game theory (Cachon, 2001; James, 2006; Watada, Waripan, \& Wu, 2014). Following the original work of von Stackelberg (1934), the player who holds the powerful position in a decision problem is called the leader, and the other players who react (rationally) to the leader’s decision (strategy) are called the followers. Yang and Zhou (2006) consider the pricing and quantity decisions of a manufacturer who supplies a single product to two competitive retailers. Their research analyzes the effects of the duopolistic retailers’ different competitive behaviors – Cournot, Collusion and Stackelberg – on the optimal decisions of the manufacturer and the duopolistic retailers themselves. Their studies focus on a discussion of Cournot, Collusion and Stackelberg given various demand curves. These researchers found that in a downward-sloping, priceversus-demand relationship, the manufacturer’s profit is double that of the retailer. Another gaming structure converse to the manufacturer-Stg process is the “retailer-Stg” process: the retailer acts as the Stackelberg leader and the manufacturer is the Stackelberg follower. Although this process is encountered less frequently in the literature, there is practical motivation for studying the process. For example, Choi (1991) solved a retailer-Stg system with two manufacturers and a linear demand curve. Messinger and Narasimhan (1995) provided an interesting discussion regarding how the Stackelberg power leader had shifted to the retailer (buyer) in the grocery channel. Ertek and Griffin (2002) developed a two-echelon supply chain model, in which they considered both the manufacturer-Stg process and the retailer-Stg process. For the retailer-Stg process, they considered a pricing scheme for the buyer that involves both a multiplier and a constant markup. They showed that it was optimal for the buyer to set the markup to zero and use only a multiplier. Lau and Lau (2003) also considered the retailer-Stg system with a single manufacturer and a single retailer and investigated the effect of the demand curve’s shape on the optimal solution. Other related two-echelon price-sensitive-demand Stackelberg models focus primarily on incorporating stochastic demand, information asymmetry, and other factors. For instance, Cachon (2001) developed game-theoretic models for the competitive cases of continuous review and periodic review of the models. Parlar \& Weng (2006) study the effects of coordinating pricing and production decisions on the improvement of a firm’s position in a price-competitive environment. As mentioned above, they propose to combine yield management with the game theory to select optimum strategies in hotel yield management. However, in this research, because of the advantages of both yield management and the game theory, this model is able to adopt deference under the considerations for the “timing of reservation by a customer as well as feature of a customer'” as a novelty.

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Real Option Literature

Steward Myers (1977, November) was the first who introduced “real options”. The real options approach applies the theory of financial option pricing to real assets while financial options deals with buying and selling contracts and obligations in the future. It referred the application of option pricing theory to the valuation of non-financial or “real” investments, such as multi-stage $R \& D$, manufacturing plant expansion. In strategic investments, a decision maker must understand the market evolves uncertainty. The real options method takes into consideration the managerial and strategic resilience in decision making and change the whole decision making process to a contingent one, which does not require the future investment decisions to be fixed at the outset. The managers can choose to expand if the market potential turns out to be large, or to contract if the past phases do not seem to be profitable. These options on strategy raise the value of the project, which have often been underestimated by the NPV approach. Many researchers have put great effort in the application of the real options approach to various industries and most of them proved helpful for managers to make contingent strategic decisions.

According to the limitations of such conventional methods as NPV, a project discount rate is the opportunity cost of capital. All risks are completely accounted for by the discount rate. Therefore, the traditional NPV method has serious shortcomings in analyzing projects when information concerning future investment decisions is not yet known. This leads most of decision makers to minimize the discount rate as much as possible in order to improve the payoff of the project. However, the uncertainty also means the opportunity to get more payoffs because the value of options is real, the greater the future uncertainty, the greater the project value should be. Dixit and Pindyck (1994) provide a systematic treatment of an approach to capital investment decision and the basic theory of irreversible investment under uncertainty. The study of the optimal timing of investment in an irreversible project where the benefits from the project and the investment cost follow continuous time stochastic processes can be found in (McDonald \& Siegel, 1986). The project value and the investment are assumed follow geometric Brownian motion (Dixit et al., 1994; McDonald et al., 1986).

For practitioners, the binomial tree model is the most widely used technique in the field of decision analysis. The details of such a technique can be found in (Trigeorgis, 1991). Trigeorgis develops a log-transformed variation of the Cox-Ross-Rubinstein binomial method. The major advantage of the procedure is that it can be flexibly applied to various real options problems encountered in corporate finance practices. This method is suitable for the situations that there are more than two options to be evaluated. In addition, there are multiple interacting options with the risk of rare event in the investment process (Trigeorgis, 1991; Cox et al., 1979, September).

博弈论代考

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Game Theory Literature

已知的第一个博弈论讨论发生在 James Waldegrave 于 1713 年写的一封信中（Walker，2005 年 10 月）。在这封信中，Waldegrave 为名为 le Her 的两人版纸牌游戏提供了极小极大混合策略解决方案。詹姆斯·麦迪逊 (James Madison) 描述了我们现在公认的对国家在不同税收制度下的行为方式的博弈论分析。（Kobayashi、Matsushima、\& Hishida，2008 年；Kulatilaka \& Perotti，1998 年 8 月）在他 1838 年的著作“Recherches sur les principles mathmatiques de la thorie des richesses（财富理论的数学原理研究）”中安托万·奥古斯丁·古诺 (Antoine Augustin Cournot) 考虑了双头垄断，并提出了一个解决方案，该解决方案是纳什均衡的受限版本。然而，直到约翰·冯·诺依曼 (1928a, 1928b) 发表这篇论文之前，博弈论才真正作为一个独特的领域存在。冯·诺伊曼和摩根斯坦 (1944) 发表了博弈论和经济行为理论。从那时起，该理论无论在理论成果的数量上，还是在应用的范围和种类上都经历了不断的增长。1950 年，出现了第一次关于囚徒困境的数学讨论，著名数学家 Merrill M. Flood 和 Melvin Dresher 进行了一项实验，作为兰德公司博弈论研究的一部分。由于可能应用于全球核战略，兰德继续进行这些研究。Nash (1950, January) 引入了一个纳什均衡点，证明有限博弈总是有一个均衡点，在这个均衡点上，所有参与者都根据对手的选择选择最适合自己的行动。博弈论考察竞争者在战略情境中的行为，在这种情境中，个人在知道其他人的选择时做出决定。合作博弈和非合作博弈是博弈论的两个主要分支（Cachon，2001 年；James，2006 年；Watada、Waripan 和 Wu，2014 年）。按照 von Stackelberg (1934) 的原始著作，在决策问题中占据强势位置的玩家称为领导者，而对领导者的决策（策略）作出（理性）反应的其他玩家称为追随者。Yang 和 Zhou (2006) 考虑了向两个竞争零售商供应单一产品的制造商的定价和数量决策。他们的研究分析了双头垄断零售商的不同竞争行为——古诺、共谋和斯塔克伯格——对制造商和双头垄断零售商自身的最优决策的影响。他们的研究侧重于在给定各种需求曲线的情况下对古诺、科勒松和斯塔克尔伯格的讨论。这些研究人员发现，在向下倾斜的价格与需求关系中，制造商的利润是零售商的两倍。与制造商-Stg 过程相反的另一种博弈结构是“零售商-Stg”过程：零售商充当 Stackelberg 领导者，制造商是 Stackelberg 追随者。虽然这个过程在文献中很少遇到，但有实际动机去研究这个过程。例如，Choi (1991) 解决了具有两个制造商和线性需求曲线的零售商-Stg 系统。Messinger 和 Narasimhan (1995) 提供了一个有趣的讨论，讨论了 Stackelberg 权力领导者如何在杂货渠道中转移到零售商（买方）。Ertek 和 Griffin (2002) 开发了一个两级供应链模型，其中他们同时考虑了制造商-Stg 流程和零售商-Stg 流程。对于零售商-Stg 流程，他们考虑了针对买方的定价方案，该方案涉及乘数和恒定加价。他们表明，买方将加价设置为零并仅使用乘数是最佳选择。Lau 和 Lau (2003) 还考虑了具有单一制造商和单一零售商的零售商-Stg 系统，并研究了需求曲线形状对最优解的影响。其他相关的二级价格敏感需求 Stackelberg 模型主要关注纳入随机需求、信息不对称和其他因素。例如，Cachon (2001) 为模型的持续审查和定期审查的竞争案例开发了博弈论模型。Parlar \& Weng (2006) 研究协调定价和生产决策对提高公司在价格竞争环境中的地位的影响。如上所述，他们提出将收益管理与博弈论相结合，以选择酒店收益管理的最佳策略。然而，在本研究中，由于收益管理和博弈论的优点，该模型能够在考虑“客户预订时间以及客户特征”的情况下采用差异化。

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Real Option Literature

Steward Myers（1977 年 11 月）是第一个引入“实物期权”的人。实物期权方法将金融期权定价理论应用于实物资产，而金融期权则处理未来的买卖合同和义务。它将期权定价理论应用于非金融或“真实”投资的估值，例如多阶段投资R&丁, 制造厂扩建。在战略投资中，决策者必须了解市场演变的不确定性。实物期权法考虑了决策过程中的管理弹性和战略弹性，将整个决策过程变为或有过程，不需要在一开始就确定未来的投资决策。如果市场潜力很大，管理者可以选择扩张，如果过去的阶段似乎没有盈利，管理者可以选择收缩。这些战略选择提高了项目的价值，而 NPV 方法常常低估了这些价值。许多研究人员在将实物期权方法应用于各个行业方面付出了巨大的努力，其中大多数被证明有助于管理者做出或有战略决策。

根据 NPV 等常规方法的局限性，项目贴现率是资本的机会成本。所有风险完全由贴现率计算。因此，在有关未来投资决策的信息尚不清楚的情况下，传统的 NPV 方法在分析项目时存在严重缺陷。这导致大多数决策者尽可能地降低贴现率，以提高项目的收益。然而，不确定性也意味着获得更多回报的机会，因为期权的价值是真实存在的，未来的不确定性越大，项目价值就应该越大。Dixit 和 Pindyck（1994）系统地处理了资本投资决策的方法和不确定性下不可逆投资的基本理论。可以在 (McDonald\& Siegel, 1986) 中找到关于项目收益和投资成本遵循连续时间随机过程的不可逆项目投资最佳时机的研究。假设项目价值和投资遵循几何布朗运动（Dixit 等人，1994 年；McDonald 等人，1986 年）。

对于从业者而言，二叉树模型是决策分析领域中使用最广泛的技术。这种技术的细节可以在 (Trigeorgis, 1991) 中找到。Trigeorgis 开发了 Cox-Ross-Rubinstein 二项式方法的对数变换变体。该程序的主要优点是可以灵活地应用于企业融资实践中遇到的各种实物期权问题。这种方法适用于有两个以上的选项需要评估的情况。此外，在投资过程中存在多个相互作用的选项，具有罕见事件的风险（Trigeorgis，1991；Cox 等，1979，9 月）。

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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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博弈论是对理性主体之间战略互动的数学模型的研究。它在社会科学的所有领域，以及逻辑学、系统科学和计算机科学中都有应用。最初，它针对的是两人的零和博弈，其中每个参与者的收益或损失都与其他参与者的收益或损失完全平衡。在21世纪，博弈论适用于广泛的行为关系；它现在是人类、动物以及计算机的逻辑决策科学的一个总称。

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• Foundations of Data Science 数据科学基础

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Effect of DRL-Based Intrusion Response Strategies Under Varying

Figure 20.4 shows how the DRL agent learns under different levels of hostility by varying $P_{\mathrm{a}}$ in terms of MTTSF when it uses different DRL algorithms. When the hostility is very low (i.e. $P_{\mathrm{a}}=0.2$ ), MTTSF is almost the same under all DRL algorithms. However, as the environment becomes more hostile with higher $P_{\mathrm{a}}$, MTTSF is significantly affected. Similar to the performance in Figure 20.3, PPO outperforms all due to its high convergence under dynamic environments as considered in this work. However, unlike the performance of DQN in Figure 20.3, DQN performs fairly well even if the Actor-Critic still outperforms it. This is partly because our MTTSF is estimated based on the mission duration (i.e. the number of episodes), which is relatively short to reflect a given short-term mission duration. Therefore, even before the system fails, most of episodes are finished without experiencing the system failure even under DQN.

In Figure 20.5, we demonstrate how the DRL agent’s decisions achieve the service availability goal of this system in terms of the ratio of messages correctly delivered $\left(P_{\mathrm{MD}}\right)$ when the ratio of initial infection $\left(P_{\mathrm{a}}\right.$ ) varies. The performance order of the comparing algorithms in $P_{\mathrm{MD}}$ is also the same as other results shown in Figures 20.3 and 20.4 with $P P O \geq$ Actor-Critic $\geq D Q N \geq$ Random. As expected, we observe the overall trends under all algorithms are lower $P_{\mathrm{MD}}$ observed under higher $P_{\mathrm{a}}$. However, interestingly, unlike Figure 20.4, the outperformance of PPO and Actor-Critic is clear, compared to the performance of $\mathrm{DQN}$ and Random. This would be because our formulated reward function is more tuned to optimize the performance in the presence of attackers while MTTSF is more affected by the mission duration, which is given based on the number of episodes. In addition, recall that a system failure is defined based on the BF condition which is controlled by the threshold $\rho$ (i.e. the threshold of the fraction of compromised nodes above which the system is considered failed). Hence, a subtle security difference caused by a different number of compromised nodes in the system may not be captured because the system failure is a binary decision based on the threshold $\rho$.

Figure 20.6 shows the resilience of each DRL algorithm when $P_{\mathrm{a}}$ varies in terms of the final accumulated reward $(R)$. The observed trends of the results are consistent with those observed in Figure 20.3. That is, the final accumulated reward maintains at about the same performance level at the end of the mission duration (or until the system fails) even under different settings. The reasons of the outperformance in the PPO can be explained based on the same reasons discussed in Figures 20.3 and 20.5. It is also noticeable that $R$ in PPO and Actor-Critic slightly decreases as $P_{\mathrm{a}}$ increases. This is because as the DRL agent takes actions toward many NDCF nodes, the reward tends to be slightly lower as the number of destroyed nodes increases.

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Conclusion & Future Work

In this work, we proposed a resource-aware active defense framework that can provide a set of deep reinforcement learning-based intrusion response strategies for a software-defined networking (SDN)-based Internet-of-Battle-Things (IoBT) environment. The proposed defense framework achieved the following goals: (1) The proposed defense framework is built based on a highly attack-resistant network based on multilayered structuring in order to provide higher security protection toward more critical system assets while maintaining acceptable service availability during mission execution; (2) The proposed defense framework is resource-aware in taking intrusion response strategies against nodes being detected as compromised/failed based on decisions made by the agent using a set of deep reinforcement learning (DRL) algorithms; and (3) We conducted extensive simulation experiments to identify the best DRL algorithm that can perform the best in terms of accumulated rewards among a class of DRL algorithms against a baseline random selection model, and provided physical interpretations to the experimental results. Through these key contributions, we hope this work can provide insightful and helpful angles in simulation and modeling of a cyber-hardened system which leverages machine/deep learning-based defense strategies.

The key findings from our study are summarized as: (1) The DRL agent learns better when using a policy gradient method (i.e. PPO and Actor-Critic) than when using a value-based method (i.e. $\mathrm{DQN}$ ), showing higher accumulated rewards; (2) Although DQN does not learn well in dealing with NDCF nodes, due to the definition of a system failure defined based on the total number of compromised/inactive nodes, called Byzantine failure condition, MTTSF is much less affected with DQN due to poor learning; (3) PPO particularly performs well in maintaining high service availability in terms of the ratio of messages correctly delivered. This is because PPO is also capable of capturing security vulnerability by keeping track of compromised/failed nodes in the network and discouraging message passing between these problem nodes; and (4) We also observed that the PPO even performs better in more hostile environments with a higher fraction of initial infection $\left(P_{\mathrm{a}}\right)$. This is because the DRL agent can have more chances to learn and make proper decisions as more nodes are being detected as compromised/failed.

We suggest the following future work directions in terms of extending our current work:
(1) Consider a DRL agent’s imperfect observability toward the environment by considering Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) (Zhu et al. 2017) in order to reflect high dynamics and potential attacks that could cause packet dropping or uncertainty in the IoBT environment. A possible direction is to investigate the applicability of Recurrent Neural Networks (RNN) to enhance the agent’s learning ability; (2) Refine the attack model that can consider more sophisticated attack behaviors such as advanced persistent threat (APT) attacks; and (3) Develop a multiagent framework so that multiple DRL agents can cooperate or compete to each other in a large-scale network where a single centralized entity is not feasible for scalability.

博弈论代考

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Effect of DRL-Based Intrusion Response Strategies Under Varying

图 20.4 显示了 DRL 代理如何通过改变不同的敌意程度来学习 $P_{\mathrm{a}}$ 当它使用不同的 DRL 算法时，就 MTTSF 而言。当敌意很低时 (即 $P_{\mathrm{a}}=0.2$ ), MTTSF 在所有 DRL 算法下几乎相同。然而，随着环境变得越来越恶 劣， $P_{\mathrm{a}}$, MTTSF 受到显着影响。与图 20.3 中的性能类似，PPO 优于所有性能，因为它在本工作中考虑的 动态环境下具有高收敛性。然而，与图 20.3 中 DQN 的性能不同，即使 Actor-Critic 仍然优于它，DQN 的性能也相当不错。这部分是因为我们的 MTTSF 是根据任务持续时间（即事件数）估算的，它相对较短 以反映给定的短期任务持续时间。因此，即使在系统故障之前，即使在 DQN 下，大多数情节也不会经历 系统故障就完成了。
在图 20.5 中，我们展示了 DRL 代理的决策如何根据正确传递的消息的比率实现该系统的服务可用性目标 $\left(P_{\mathrm{MD}}\right)$ 当初始感染率 $\left(P_{\mathrm{a}}\right)$ 变化。比较算法的性能顺序 $P_{\mathrm{MD}}$ 也与图 20.3 和 20.4 所示的其他结果相同 $P P O \geq$ 演员评论家 $\geq D Q N \geq$ 随机的。正如预期的那样，我们观察到所有算法下的整体趋势都较低 $P_{\mathrm{MD}}$ 在更高的观察 $P_{\mathrm{a}}$. 然而，有趣的是，与图 20.4 不同，PPO 和 Actor-Critic 的表现明显优于DQN和 随机。这是因为我们制定的奖励函数更适合在攻击者存在的情况下优化性能，而 MTTSF 更受任务持续时 间的影响，任务持续时间是根据剧集的数量给出的。此外，回想一下，系统故障是根据由阈值控制的 BF 条件定义的 $\rho$ (即系统被认为失败的受损节点分数的阈值)。因此，可能无法捕捉到由系统中不同数量的 受感染节点引起的细微安全差异，因为系统故障是基于阈值的二元决策 $\rho$.
图 20.6 显示了每个 DRL 算法的弹性 $P_{\mathrm{a}}$ 根据最终侽积奖励的不同而不同 $(R)$. 观察到的结果趋势与图 20.3 中观察到的一致。也就是说，即使在不同的设置下，最终侽积的奖励在任务持续时间结束时（或直到系统 失败）也保持在大致相同的性能水平。可以根据图 20.3 和 20.5 中讨论的相同原因来解释 PPO 表现出色 的原因。还值得注意的是 $R$ 在 PPO 和 Actor-Critic 中略有下降 $P_{\mathrm{a}}$ 增加。这是因为当 DRL 代理对许多 NDCF 节点采取行动时，随着被破坏节点数量的增加，奖励往往会略微降低。

经济代写|博弈论代写Game Theory代考|Conclusion & Future Work

在这项工作中，我们提出了一个资源感知主动防御框架，该框架可以为基于软件定义网络 (SDN) 的战斗物联网 (IoBT) 环境提供一组基于深度强化学习的入侵响应策略。所提出的防御框架实现了以下目标：（1）所提出的防御框架是基于多层结构的高度抗攻击网络构建的，以便为更关键的系统资产提供更高的安全保护，同时在任务执行期间保持可接受的服务可用性; (2) 所提出的防御框架是资源感知的，可以根据代理使用一组深度强化学习 (DRL) 算法做出的决策，针对被检测为受损/失败的节点采取入侵响应策略；(3) 我们进行了广泛的模拟实验，以确定在一类 DRL 算法中针对基线随机选择模型在累积奖励方面表现最佳的最佳 DRL 算法，并为实验结果提供了物理解释。通过这些关键贡献，我们希望这项工作能够为利用基于机器/深度学习的防御策略的网络强化系统的模拟和建模提供有见地和有用的角度。

我们研究的主要发现总结如下：（1）DRL 智能体在使用策略梯度方法（即 PPO 和 Actor-Critic）时比使用基于价值的方法（即丁问否), 显示更高的累积奖励；(2) 尽管 DQN 在处理 NDCF 节点时学习不好，但由于基于受感染/不活动节点总数定义的系统故障的定义，称为拜占庭故障条件，MTTSF 对 DQN 的影响要小得多学习; (3) PPO 在正确传递消息的比率方面在保持高服务可用性方面表现尤其出色。这是因为 PPO 还能够通过跟踪网络中受损/故障的节点并阻止这些问题节点之间的消息传递来捕获安全漏洞；(4) 我们还观察到，PPO 在初始感染比例更高的更恶劣环境中甚至表现更好(PA). 这是因为随着越来越多的节点被检测为受损/失败，DRL 代理可以有更多机会学习并做出正确的决策。

在扩展我们当前的工作方面，我们建议以下未来工作方向：
(1) 通过考虑部分可观察马尔可夫决策过程 (POMDP)（Zhu 等人，2017 年）来考虑 DRL 代理对环境的不完美可观察性，以反映可能导致丢包或 IoBT 环境中的不确定性的高动态性和潜在攻击。一个可能的方向是研究递归神经网络（RNN）在增强代理学习能力方面的适用性；(2) 细化可以考虑高级持续威胁（APT）攻击等更复杂攻击行为的攻击模型；(3) 开发多代理框架，以便多个 DRL 代理可以在单个集中式实体无法实现可扩展性的大规模网络中相互合作或竞争。

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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。

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
SQL代写	各种数据建模与可视化代写