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金融统计是将经济物理学应用于金融市场。它没有采用金融学的规范性根源，而是采用实证主义框架。它包括统计物理学的典范，强调金融市场的突发或集体属性。经验观察到的风格化事实是这种理解金融市场的方法的出发点。

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我们提供的金融统计Financial Statistics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

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Probability of Union

To assess the probability of union, first, imagine we randomly select one card from the deck. Let event $A={$ club $}$ and event $B={$ heart or diamond $}$. Let $A \cup B$ denote the union, so $A \cup B={$ club, heart, diamond $}$.

The union of $A$ and $B$ means the event ” $A$ or $B$ ” occurs. We can now compute the mathematical probability of $A$ or $B$ :
$$
P(A)=\frac{13}{52}=\frac{1}{4} \text { and } P(B)=\frac{13+13}{52}=\frac{1}{2}
$$

The probability of getting a club, a heart, or a diamond is obtained by adding the number of club, heart, and diamond cards and dividing by the total number of cards, 52. As a result, the probability of drawing a card that is a member of the union of these two events is
$$
P(A \cup B)=P(A)+P(B)=\frac{1}{4}+\frac{1}{2}=\frac{3}{4}
$$
Thus, we have a $\frac{3}{4}=75 \%$ chance of randomly drawing a single card that is a club or a heart or a diamond.

If $A$ and $B$ are mutually exclusive, the probability formula for a union of $A$ and $B$ is
$$
P(A \cup B)=P(A)+P(B)
$$
The rule for obtaining the probability of the union of $A$ and $B$ as indicated in Eq. $5.4$ is the addition rule for two events that are mutually exclusive. This addition rule is illustrated by the Venn diagram in Fig. 5.9, where we note that the area of two circles taken together (denoting $A \cup B$ ) is the sum of the areas of the two circles.

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Probability of Intersection

If $A={$ diamond $}$ and $B={$ diamond or heart $}$, then $A \cap B={$ diamond $}=$ set of points that are in both $A$ and $B$. Using Table 5.2, we obtain
$$
\begin{aligned}
P(A) & =\frac{13}{52}=\frac{1}{4} \
P(B) & =(13+13) / 52=\frac{1}{2} \
P(A \cap B) & =\frac{13}{52}=\frac{1}{4}
\end{aligned}
$$
Thus, the probability of drawing a diamond and drawing a diamond or a heart is the probability of drawing a diamond, which is $\frac{1}{4}$, or $25 \%$.
From Eq. 5.5, we can define the probability of an intersection as
$$
P(A \cap B)=P(A)+P(B)-P(A \cup B)
$$
If, instead, $A=$ all diamonds and $B=$ all diamonds or all hearts, then
$$
P(A \cap B)=\frac{1}{4}+\frac{1}{2}-\frac{1}{2}=\frac{1}{4}
$$

金融统计代考

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Probability of Union

为了评估联合的概率，首先，假设我们从一副牌中随机选择一张牌。让事件 $A=\$ c l u b \$$ 和事件 $B=\$$ heartordiamond $\$$. 让 $A \cup B$ 表示并集，所以 $A \cup B=\$ c l u b$, heart, diamond $\$$.
的联盟 $A$ 和 $B$ 表示事件” $A$ 或者 $B^{\prime \prime}$ 发生。我们现在可以计算数学概率 $A$ 或者 $B$ :
$$
P(A)=\frac{13}{52}=\frac{1}{4} \text { and } P(B)=\frac{13+13}{52}=\frac{1}{2}
$$
得到梅花、红桃或方块的概率是将梅花、红心和方块卡的数量相加除以卡片总数 52。因此，抽到卡片的 概率是这两个事件的联合成员是
$$
P(A \cup B)=P(A)+P(B)=\frac{1}{4}+\frac{1}{2}=\frac{3}{4}
$$
因此，我们有一个 $\frac{3}{4}=75 \%$ 随机抽取一张梅花、红心或方块牌的机会。
如果 $A$ 和 $B$ 是互奈的，联合的概率公式 $A$ 和 $B$ 是
$$
P(A \cup B)=P(A)+P(B)
$$
获得并集概率的规则 $A$ 和 $B$ 如方程式所示。5.4是两个互広事件的加法规则。图 $5.9$ 中的维恩图说明了这 个加法规则，我们注意到两个圆的面积合在一起 (表示 $A \cup B)$ 是两个圆的面积之和。

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Probability of Intersection

如果 $A=\$$ diamond $\$$ 和 $B=\$$ diamondorheart $\$$ ，然后 $A \cap B=\$$ diamond $\$=$ 两者都存在的 点集 $A$ 和 $B$. 使用表 5.2，我们得到
$$
P(A)=\frac{13}{52}=\frac{1}{4} P(B) \quad=(13+13) / 52=\frac{1}{2} P(A \cap B)=\frac{13}{52}=\frac{1}{4}
$$
于是，抽到钻石的概率和抽到钻石或心形的概率就是抽到钻石的概率，即 $\frac{1}{4}$ ，或者 $25 \%$. 从等式。5.5，我们可以定义相交的概率为
$$
P(A \cap B)=P(A)+P(B)-P(A \cup B)
$$
相反，如果 $A=$ 所有钻石和 $B=$ 所有的钻石或所有的心，那么
$$
P(A \cap B)=\frac{1}{4}+\frac{1}{2}-\frac{1}{2}=\frac{1}{4}
$$

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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
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STATA代写	机器学习/统计学习代写
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金融统计是将经济物理学应用于金融市场。它没有采用金融学的规范性根源，而是采用实证主义框架。它包括统计物理学的典范，强调金融市场的突发或集体属性。经验观察到的风格化事实是这种理解金融市场的方法的出发点。

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我们提供的金融统计Financial Statistics及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

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统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Probabilities of Outcomes

The probability of an event is ā real number on a scale from 0 to 1 thât measures the likelihood of the event’s occurring. If an outcome (or event) has a probability of 0 , then its occurrence is impossible; if an outcome (or event) has a probability of 1.0, then its occurrence is certain. Getting either a head or a tail in a coin toss is an example of an event that has a probability of $1.0$. Because there are only two possibilities, either one event or the other is certain to occur. An event with a zero probability is an impossible event, such as getting both a head and a tail when tossing a coin once.

When we roll a fair die, we are just as likely to obtain any face of the die as any other. Because there are six faces to a die, we generally say the “outcome” of the toss can be one of six numbers: $1,2,3,4,5,6$.

The probability of an outcome can be calculated by the classical approach, the relative frequency approach, or the subjective approach. The first two approaches are discussed in this section, the third approach in the next.

Classical probability is often called a priori probability, because if we keep using orderly examples, such as fair coins and unbiased dice, we can state the answer in advance (a priori) without tossing a coin or rolling a die. In other words, we can make statements based on logical reasoning before any experiments take place. Classical probability defines the probability that an event will occur as
$$
\text { Probability of an event }=\frac{\text { number of outcomes containéd in the event }}{\text { total number of possible outcomes }}
$$
Note that this approach is applicable only when all basic outcomes in the sample space are equally probable.
For example, the probability of getting a tail upon tossing a fair coin is
$$
P(\text { tail })=\frac{1}{1+1}=\frac{1}{2}
$$

And for the die-rolling example, the probability of obtaining the face 4 is
$$
P(4)=\frac{1}{6}
$$
The relative frequency approach to calculating probability requires the random experiment to take place as defined in Eq. 5.2:
$$
P\left(o=e_i\right)=\frac{n_i}{N} \quad \text { or } \quad P\left(e_i\right)=\frac{n_i}{N}
$$

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Subjective Probability

An alternative view about probability, which does not depend on the concept of repeatable random experiments, defines probability in terms of a subjective, or personalistic, concept. According to this concept of subjective probability, the probability of an event is the degree of belief, or degree of confidence, an individual places in the occurrence of an event on the basis of whatever evidence is available. This evidence may be data on the relative frequency of past occurrences, or it may be just an educated guess. The individual may assign an event the probability of 1 , 0 , or any other number between those two. Here are a few examples of situations that require a subjective probability:

1. An individual consumer assigns a probability to the event of purchasing a TV during the next quarter.
2. A quality control manager asserts the probability that a future incoming shipment will have $1.5 \%$ or fewer defective items.
3. An auditing firm wishes to determine the probability that an audited voucher will contain an error.
4. An investor ponders the probability that the Dow Jones closing index will be below 3,000 at some time during a 3-month period beginning on November 10, 1992.

As we have stated, an event is the result of a random experiment consisting of one or more basic outcomes. If an event consists of only one basic outcome, it is a simple event; if it consists of more than one basic outcome, it is a composite event. In the die-rolling experiment discussed in Fig. 5.1, the sample space is $S={1,2,3$, $4,5,6}$

Suppose we are interested in the event $E$, where the outcome is 1 or 6 . We can clearly describe the event $E$ as $E={1.6}$. An event $E$ is a subset of the sample space $S$. This is a composite event because it includes the simple events ${1}$ and ${6}$. The subset definition enables us to define an event in general.

In the tossing of a fair die, suppose that event $A$ represents the faces $1,2,3,4$, and 5 and event $B$ the faces of 4,5 , and 6 . Graphically, the relationship between basic outcomes and events can be represented as shown in Fig. 5.6. The intersection of these two events is the faces 4 and 5 , because these faces are common to both events.

金融统计代考

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Probabilities of Outcomes

事件的概率是 0 到 1 范围内的实数，用于衡量事件发生的可能性。如果一个结果 (或事件) 的概率为 0 ，那么它的发生是不可能的；如果结果 (或事件) 的概率为 1.0，则它的发生是确定的。在抛硬币中获得 正面或反面是具有概率的事件的示例1.0. 因为只有两种可能性，一个事件或另一个事件肯定会发生。零 概率的事件就是不可能的事件，比如抛一次硬币既得到正面又出现反面。
当我们掷出一个公平的骰子时，我们得到骰子的任何一面的可能性与获得任何其他面的可能性一样。因为 一个骰子有六个面，所以我们通常说郑的”结果”可以是六个数字之一: $1,2,3,4,5,6$.
可以通过经典方法、相对频率方法或主观方法计算结果的概率。本节讨论前两种方法，下一节讨论第三种 方法。
经典概率通常称为先验概率，因为如果我们继续使用有序示例，例如公平硬币和无偏骰子，我们可以预先 (先验) 陈述答案，而无需抛硬币或郱骰子。换句话说，我们可以在进行任何实验之前根据逻辑推理做出 陈述。经典概率将事件发生的概率定义为
$$
\text { Probability of an event }=\frac{\text { number of outcomes containéd in the event }}{\text { total number of possible outcomes }}
$$
请注意，此方法仅适用于样本空间中所有基本结果均等可能的情况。 例如，抛一枚均匀的硬币得到反面的概率是
$$
P(\text { tail })=\frac{1}{1+1}=\frac{1}{2}
$$
而对于郑骰子的例子，得到面 4 的概率是
$$
P(4)=\frac{1}{6}
$$
计算概率的相对频率方法要求进行随机实验，如等式 1 中所定义。5.2:
$$
P\left(o=e_i\right)=\frac{n_i}{N} \quad \text { or } \quad P\left(e_i\right)=\frac{n_i}{N}
$$

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Subjective Probability

关于概率的另一种观点不依赖于可重复随机实验的概念，它根据主观或个人主义的概念来定义概率。根据 主观概率的概念，事件的概率是个人根据任何可用证据对事件发生的相信程度或置信度。这个证据可能是 关于过去发生的相对频率的数据，或者它可能只是一个有根据的猜测。个人可以为事件分配 $1 、 0$ 或这 两者之间的任何其他数字的概率。以下是一些需要主观概率的情况示例:

1. 单个消费者为下一季度购买电视的事件分配概率。
2. 质量控制经理断言末来进货的可能性 $1.5 \%$ 或更少的次品。
3. 一家审计公司希望确定经过审计的凭证包含错误的概率。
4. 一位投资者考虑道琼斯收盘指数在 1992 年 11 月 10 日开始的 3 个月期间的某个时候低于 3,000 的 可能性。
   正如我们所说，事件是由一个或多个基本结果组成的随机实验的结果。如果一个事件只包含一个基本结 果，那么它就是一个简单事件；如果它包含一个以上的基本结果，它就是一个复合事件。在图 $5.1$ 中讨论 的滚模实验中，样本空间为 $S=1,2,3 \$, \$ 4,5,6$
   假设我们对事件感兴趣 $E$ ，其中结果为 1 或 6 。我们可以清楚地描述事件 $E$ 作为 $E=1.6$. 一事件 $E$ 是 样本空间的子集 $S$. 这是一个复合事件，因为它包括简单事件 1 和6. 子集定义使我们能够定义一般事件。
   在公平掷骰子的过程中，假设该事件 $A$ 代表面孔 $1,2,3,4$ ，和 5 和事件 $B 4,5$ 和 6 的面孔。在图形上，基 本结果和事件之间的关系可以用图 $5.6$ 表示。这两个事件的交集是面 4 和 5 ，因为这些面是两个事件共有 的。

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有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

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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

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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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统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Random Experiment, Outcomes, Sample Space

A random experiment is a process that has at least two possible outcomes and is characterized by uncertainty as to which will occur.
Each of the following examples involves a random experiment:

1. A die is rolled.
2. A voter is asked which of four candidates he or she prefers.
3. A person is asked whether President Bush should order US troops to liberate Kuwait.
4. The daily change in the price of silver per ounce is observed.
   When a die is rolled, the set of basic outcomes comprises 1 through 6; these basic outcomes represent the various possibilities that can occur. In other words, the possible outcomes of a random experiment are called the basic outcomes. The set of all basic outcomes is called the sample space. Thus, basic outcomes are equivalent to sample points in a sample space.

Suppose you are interested in getting an even number in rolling a die; in this case, the event is rolling a 2,4 , or 6 , which is a subset of ${1,2,3.4,5,6}$. In other words, an event is a set of basic outcomes from the sample space, and it is said to occur if the random experiment gives rise to one of its constituent basic outcomes. Each basic outcome within each event (e.g., ${2}{4}{6}$ ) can also be called a simple event. Hence, an event is a collection of one or more simple events. Finally, a basic event is a subset of the sample space. The concepts of random experiment, outcomes, sample space, and event, then, are fundamental to an understanding of probability.

The starting point of probability is the random experiment. Random experiments have three properties:

1. They can be repeated physically or conceptually.
2. The set consisting of all of possible outcomes – that is, the sample space-can be specified in advance.
3. Various repetitions do not always yield the same outcome.
   Simple examples of conducting a random experiment include rolling dice, tossing a coin, and drawing a card from a deck of 52 playing cards.

Because of uncertainty in the business environment, business decision making is a tricky and an important skill. If the executive knew the exact outcomes of the courses of action available, he or she would have no difficulty making optimal decisions. However, the executive generally does not know the exact outcome of a decision. Thus, business executives spend much time evaluating the probabilities of various alternative outcomes. For example, an executive may need to determine the probability of extensive employee turnover if the firm moves to another area. Or a business decision maker may want to evaluate the impact of changes in economic indicators such as interest rate, inflation, and gross national product (GNP) on a company’s future earnings.

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Sample Space of an Experiment and the Venn Diagram

For convenience, we can represent each outcome of a random experiment by a set of symbols. The symbol $S$ is used to represent the sample space of the experiment. As we have noted, the sample space is the set of all basic outcomes (simple events) of the random experiment. In the foregoing die-rolling example, the sample space is $S={1,2,3,4,5,6}$. When a person takes a driver’s license test, the sample space contains only two elements: $S={P, F}$, where $P$ indicates a pass and $F$ a failure. In a stock price forecast, the sample space could contain three elements: $S={U, D$, $N}$, where $U, D$, and $N$ represent movement up, movement down, and no change in the price of a stock. In sum, the different basic outcomes of an experiment are often referred to as sample points (simple events), and the set of all possible outcomes is called the sample space. Thus, the sample points (simple events) form the sample space.

A Venn diagram can be used to describe graphically various basic outcomes (simple events) in a sample space. The rectangle represents the sample space, and the points are basic outcomes. Events are usually represented by circles or rectangles. Figure $5.1$ shows a Venn diagram. The elements labeled represent the six basic outcomes of rolling a die. In Fig. 5.2, the circle indicates the event of all even numbers that can result from rolling a single die. Let event $A={2,4,6}$. Again, the sample space is the possible outcomes of rolling a die. Figure $5.3$ shows events $A={1,3}$ and $B={4,5}$. When two events have no basic outcome in common, they are said to be mutually exclusive events. When events have some elements in common, the intersection of the events is the event that consists of the common elements. Say we have one event $A={2,3,4,6}$ and another event $B={2,3,5}$. The intersection of these events is shown in Fig. 5.4. The common elements are 2 and 3 .

金融统计代考

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Random Experiment, Outcomes, Sample Space

随机实验是一个至少有两种可能结果的过程，其特点是不确定会发生哪种结果。
以下每个示例都涉及随机实验：

1. 掷骰子。
2. 选民被问到他或她更喜欢四位候选人中的哪一位。
3. 有人问布什总统是否应该下令美军解放科威特。
4. 观察每盎司白银价格的每日变化。
   掷骰子时，基本结果集包括 1 到 6；这些基本结果代表了可能发生的各种可能性。换句话说，随机实验的可能结果称为基本结果。所有基本结果的集合称为样本空间。因此，基本结果相当于样本空间中的样本点。

假设您有兴趣在掷骰子时获得偶数；在这种情况下，事件正在滚动 2,4 或 6 ，它是1,2,3.4,5,6. 换句话说，一个事件是样本空间的一组基本结果，如果随机实验产生了其中一个基本结果，则称该事件发生。每个事件中的每个基本结果（例如，246) 也可以称为简单事件。因此，事件是一个或多个简单事件的集合。最后，基本事件是样本空间的子集。因此，随机实验、结果、样本空间和事件的概念是理解概率的基础。

概率的起点是随机实验。随机实验具有三个属性：

1. 它们可以在物理上或概念上重复。
2. 包含所有可能结果的集合——即样本空间——可以预先指定。
3. 不同的重复并不总是产生相同的结果。
   进行随机实验的简单示例包括掷骰子、抛硬币和从一副 52 张扑克牌中抽一张牌。

由于商业环境的不确定性，商业决策是一项棘手且重要的技能。如果行政人员知道可用行动方案的确切结果，他或她就可以毫不费力地做出最佳决策。但是，执行官通常不知道决策的确切结果。因此，企业高管花费大量时间评估各种备选结果的可能性。例如，如果公司搬到另一个地区，高管可能需要确定大量员工流失的可能性。或者，业务决策者可能希望评估利率、通货膨胀和国民生产总值 (GNP) 等经济指标的变化对公司未来收益的影响。

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Sample Space of an Experiment and the Venn Diagram

为方便起见，我们可以用一组符号表示随机实验的每个结果。符号小号用来表示实验的样本空间。正如我们所指出的，样本空间是随机实验的所有基本结果（简单事件）的集合。在上述滚模示例中，样本空间为小号=1,2,3,4,5,6. 当一个人参加驾照考试时，样本空间只包含两个元素：小号=P,F， 在哪里P表示通过和F失败。在股票价格预测中，样本空间可以包含三个元素：小号=在,丁$,$否， 在哪里在,丁， 和否代表股票价格上涨、下跌和不变。总之，一个实验的不同基本结果通常被称为样本点（简单事件），所有可能结果的集合称为样本空间。因此，样本点（简单事件）形成了样本空间。

维恩图可用于以图形方式描述样本空间中的各种基本结果（简单事件）。矩形代表样本空间，点是基本结果。事件通常用圆形或矩形表示。数字5.1显示维恩图。标记的元素代表掷骰子的六个基本结果。在图 5.2 中，圆圈表示掷出单个骰子可能产生的所有偶数的事件。让事件A=2,4,6. 同样，样本空间是掷骰子的可能结果。数字5.3显示事件A=1,3和乙=4,5. 当两个事件没有共同的基本结果时，它们被称为互斥事件。当事件具有某些共同元素时，事件的交集就是由共同元素组成的事件。假设我们有一个事件A=2,3,4,6和另一个事件乙=2,3,5. 这些事件的交集如图 5.4 所示。共同的元素是 2 和 3 。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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

随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
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如果你也在 怎样代写金融统计Financial Statistics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。

金融统计是将经济物理学应用于金融市场。它没有采用金融学的规范性根源，而是采用实证主义框架。它包括统计物理学的典范，强调金融市场的突发或集体属性。经验观察到的风格化事实是这种理解金融市场的方法的出发点。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写金融统计Financial Statistics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。我们的专家在代写金融统计Financial Statistics代写方面经验极为丰富，各种代写金融统计Financial Statistics相关的作业也就用不着说。

我们提供的金融统计Financial Statistics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

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Data Presentation: Tables

All data tables have four elements: a caption, column labels, row labels, and cells. The caption describes the information that is contained in the table. The column labels identify the information in the columns, such as the gross national product, the inflation rate, or the Dow Jones Industrial Average. Examples of row labels include years, dates, and states. A cell is defined by the intersection of a specific row and a specific column.

Example 2.2 Annual CPI, T-Bill Rate, and Prime Rate. To illustrate, Table $2.1$ gives some macroeconomic information from 1950 to 2010 . The caption is “CPI, T-bill rate, and prime rate (1950-2010).” The row labels are the years 1950-2010. The column labels are CPI (consumer pace index), 3-month T-bill rate, and prime rate. Changes in the consumer price index, the most commonly used indicator of the economy’s price level, are a measure of inflation or deflation. (For a more detailed description of the CPI, see Chap. 19.) The 3-month T-bill interest rate is the interest rate that the USA Treasury pays on 91-day debt instruments, and the prime rate is the interest rate that banks charge on loans to their best customers, usually large firms. This table, then, presents macroeconomic information for any year indicated. For example, the CPI for 2010 was $218.1$ and the prime rate in 2008 was $5.09 \%$. The relationship between the CPI and 3-month T-bill rate will be discussed in Chap. $19 .$

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Data Presentation: Charts and Graphs

It is sometimes said that a picture is worth a thousand words, and nowhere is this statement more true than in the analysis of data. Tables are usually filled with highly specific data that take time to digest. Graphs and charts, though they are often less detailed than tables, have the advantage of presenting data in a more accessible and memorable form. In most graphs and charts, the independent variable is plotted on the horizontal axis (the $x$-axis) and the dependent variable on the vertical axis (the $y$-axis). Frequently, “time” is plotted along the $x$-axis. Such a graph is known as a time-series graph because on it, changes in a dependent variable (such as GDP, inflation rate, or stock prices) can be traced over time.

Line charts are constructed by graphing data points and drawing lines to connect the points. Figure $2.1$ shows how the rate of return on the S\&P 500 and the 3-month T-bill rate have varied over time. ${ }^1$ The independent variable is the year (ranging from 1990 to 2010), so this is a time-series graph. The dependent variables are often in percentages.

Figure $2.2$ is a graph of the components of the gross domestic product (GDP)personal consumption, government expenditures, private investment, and net exports-over time. This is also a time-series graph because the independent variable is time. It is a component-parts line chart. These series have been “deflated” by expressing dollar amounts in constant 2005 dollars. (Chap. 19 discusses the deflated series in further detail.)

Figure $2.2$ is also called a component-parts line graph because the four parts of the GDP are graphed. The sum of the four components equals the GDP. Using this type of graph makes it possible to show the sources of increases or declines in the GDP. (The data used to generate Fig. $2.2$ are found in Table 2.2.)

Bar charts can be used to summarize small amounts of information. Figure $2.3$ shows the average annual returns for Tri-Continental Corporation for investment periods of seven different durations ending on September 30, 1991. This figure shows that Tri-Continental has provided investors double-digit returns during a 50-year period.

It also shows that the investment performance of this company was better than that of the Dow Jones Industrial Average (DJIA) and the S\&P $500 .^2$

金融统计代考

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Data Presentation: Tables

所有数据表都有四个元素：标题、列标签、行标签和单元格。标题描述了表中包含的信息。列标签标识列中的信息，例如国民生产总值、通货膨胀率或道琼斯工业平均指数。行标签的示例包括年份、日期和状态。单元格由特定行和特定列的交集定义。

示例 2.2 年度 CPI、国库券利率和最优惠利率。为了说明，表2.1给出了 1950 年到 2010 年的一些宏观经济信息。标题是“CPI、国库券利率和优惠利率（1950-2010）”。行标签是 1950-2010 年。列标签是 CPI（消费者步调指数）、3 个月国库券利率和优惠利率。消费者价格指数的变化是衡量经济价格水平最常用的指标，是衡量通货膨胀或通货紧缩的指标。（有关 CPI 的更详细描述，请参见第 19 章。） 3 个月期国库券利率是美国财政部支付的 91 天债务工具的利率，最优惠利率是银行向他们最好的客户（通常是大公司）收取贷款费用。因此，该表提供了指定年份的宏观经济信息。例如，2010 年的 CPI 为218.12008 年的最优惠利率是5.09%. CPI 和 3 个月期国库券利率之间的关系将在第 1 章讨论。19.

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Data Presentation: Charts and Graphs

有时有人说，一张图片抵得上一千个字，这句话在数据分析中最为真实。表格通常充满高度特定的数据，需要时间来消化。图形和图表虽然通常不如表格详细，但具有以更易于访问和易于记忆的形式呈现数据的优势。在大多数图形和图表中，自变量绘制在水平轴上（X-轴）和垂直轴上的因变量（是-轴）。通常，“时间”是沿着X-轴。这样的图被称为时间序列图，因为在它上面，因变量（如 GDP、通货膨胀率或股票价格）的变化可以随时间追踪。

折线图是通过绘制数据点和绘制线来连接这些点来构建的。数字2.1显示标准普尔 500 指数的回报率和 3 个月期国库券利率如何随时间变化。1自变量是年份（范围从 1990 年到 2010 年），所以这是一个时间序列图。因变量通常以百分比表示。

数字2.2是国内生产总值 (GDP) 个人消费、政府支出、私人投资和净出口的组成部分随时间变化的图表。这也是一个时间序列图，因为自变量是时间。它是一个组成部分的折线图。这些系列已通过以 2005 年不变美元表示美元金额来“缩小”。（第 19 章更详细地讨论了放气序列。）

数字2.2由于绘制了 GDP 的四个部分，因此也称为组成部分折线图。这四个组成部分的总和等于 GDP。使用这种类型的图表可以显示 GDP 增长或下降的来源。（用于生成图的数据。2.2见表 2.2。）

条形图可用于汇总少量信息。数字2.3显示了 Tri-Continental Corporation 在截至 1991 年 9 月 30 日的七个不同投资期的平均年回报率。该图表明，Tri-Continental 在 50 年期间为投资者提供了两位数的回报。

这也表明该公司的投资业绩优于道琼斯工业平均指数（DJIA）和标准普尔500.2

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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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金融统计是将经济物理学应用于金融市场。它没有采用金融学的规范性根源，而是采用实证主义框架。它包括统计物理学的典范，强调金融市场的突发或集体属性。经验观察到的风格化事实是这种理解金融市场的方法的出发点。

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统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Deductive Versus Inductive Analysis in Statistics

We also encounter another dichotomy in statistical analysis. Deduction is the use of general information to draw conclusions about specific cases. For example, probability tells us that if a student is chosen by lottery from a calculus class composed of 60 mathematics majors and 40 business administration majors, then the odds against picking a mathematics majors are 4-6. Thus we can deduce that about $40 \%$ of such single-member samples of the students in this calculus class will be business administration majors. As another example of deduction, consider a firm that learns that $1 \%$ of its auto parts are defective and concludes that in any random sample, $1 \%$ of its parts are therefore going to be defective. The use of probability to determine the chance of obtaining a particular kind of sample result is known as deductive statistical analysis.
In Chaps. 5, 6, and 7, we will learn how to apply deductive techniques when we know everything about the population in advance and are concerned with studying the characteristics of the possible samples that may arise from that known population.
Induction involves drawing general conclusions from specific information. In statistics, this means that on the strength of a specific sample, we infer something about a general population. The sample is all that is known; we must determine the uncertain characteristics of the population from the incomplete information available. This kind of statistical analysis is called inductive statistical analysis. For example, if $56 \%$ of a sample prefers a particular candidate for a political office, then we can estimate that $56 \%$ of the population prefers this candidate. Of course, our estimate is subject to error, and statistics enables us to calculate the possible error of an estimate. In this example, if the error is $3 \%$ points, it can be inferred that the actual percentage of voters preferring the candidate is $56 \%$ plus or minus $3 \%$; that is, it is between $53 \%$ and $59 \%$.

Deductive statistical analysis shows how samples are generated from a population, and inductive statistical analysis shows how samples can be used to infer the characteristics of a population. Inductive and deductive statistical analyses are fully complementary. We must study how samples are generated before we can learn to generalize from a sample.

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Data Collection

After identifying a research problem and selecting the appropriate statistical methodology, researchers must collect the data that they will then go on to analyze. There are two sources of data: primary and secondary sources. Primary data are data collected specifically for the study in question. Primary data may be collected by methods such as personal investigation or mail questionnaires. In contrast, secondary data were not originally collected for the specific purpose of the study at hand but rather for some other purpose. Examples of secondary sources used in finance and accounting include the Wall Street Journal, Barron’s, Value Line Investment Survey, Financial Times, and company annual reports. Secondary sources used in marketing include sales reports and other publications. Although the data provided in these publications can be used in statistical analysis, they were not specifically collected for that use in any particular study.

Example 2.1 Primary and Secondary Sources of Data. Let us consider the following cases and then characterize each data source as primary or secondary:

1. (Finance) To determine whether airline deregulation has increased the return and risk of stocks issued by firms in the industry, a researcher collects stock data from the Wall Street Journal and the Compustat database. (The Compustat database contains accounting and financial information for many firms.)
2. (Production) To determine whether ball bearings meet measurement specifications, a production engineer examines a sample of 100 bearings.
3. (Marketing) Before introducing a hamburger made with a new recipe, a firm gives 25 customers the new hamburger and asks them on a questionnaire to rate the hamburger in various categories.
4. (Political science) A candidate for political office has staff members call 1,000 voters to determine what candidate they prefer in an upcoming election.
5. (Marketing) A marketing firm looks up, in Consumer Reports, the demand for different types of cars in the United States.

金融统计代考

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Deductive Versus Inductive Analysis in Statistics

我们还在统计分析中遇到了另一种二分法。演绎是利用一般信息对具体案例得出结论。例如，概率告诉我们，如果一个学生从 60 个数学专业和 40 个工商管理专业组成的微积分班中抽签，那么选择数学专业的几率是 4-6。因此我们可以推断出关于40%在这个微积分班的学生中，这些单人样本将是工商管理专业的学生。作为演绎的另一个例子，考虑一家公司，它了解到1%的汽车零部件有缺陷，并得出结论，在任何随机样本中，1%因此，它的零件将有缺陷。使用概率来确定获得特定类型样本结果的机会称为演绎统计分析。
在章节中。在图 5、6 和 7 中，当我们提前了解总体的所有信息并关注研究可能来自该已知总体的可能样本的特征时，我们将学习如何应用演绎技术。
归纳涉及从特定信息中得出一般性结论。在统计学中，这意味着根据特定样本的强度，我们可以推断出一般人群的一些情况。样本就是已知的一切；我们必须从不完整的可用信息中确定人口的不确定特征。这种统计分析称为归纳统计分析。例如，如果56%的样本更喜欢政治职位的特定候选人，那么我们可以估计56%的人口更喜欢这个候选人。当然，我们的估计是有误差的，而统计数据使我们能够计算出估计的可能误差。在这个例子中，如果错误是3%点，可以推断出，实际喜欢该候选人的选民百分比是56%加号或减号3%; 也就是说，它介于53%和59%.

演绎统计分析显示如何从总体中生成样本，而归纳统计分析显示如何使用样本来推断总体特征。归纳和演绎统计分析是完全互补的。我们必须先研究如何生成样本，然后才能从样本中学习泛化。

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在确定研究问题并选择适当的统计方法后，研究人员必须收集数据，然后继续分析。有两种数据来源：主要来源和次要来源。主要数据是专门为相关研究收集的数据。可以通过个人调查或邮寄问卷等方法收集原始数据。相比之下，二手数据最初不是为了手头研究的特定目的而收集的，而是为了其他目的。财务和会计中使用的二手资料示例包括华尔街日报、巴伦周刊、价值线投资调查、金融时报和公司年度报告。营销中使用的二手资料包括销售报告和其他出版物。

示例 2.1 主要和次要数据源。让我们考虑以下情况，然后将每个数据源描述为主要或次要数据源：

1. （金融）为了确定航空公司放松管制是否增加了行业公司发行股票的回报和风险，研究人员从华尔街日报和 Compustat 数据库收集股票数据。（Compustat 数据库包含许多公司的会计和财务信息。）
2. （生产）为了确定滚珠轴承是否符合测量规格，生产工程师检查了 100 个轴承样本。
3. （营销）在推出使用新配方制作的汉堡包之前，一家公司向 25 位顾客提供了新汉堡包，并要求他们在问卷上对不同类别的汉堡包进行评分。
4. （政治学）政治职位候选人让工作人员召集 1,000 名选民，以确定他们在即将到来的选举中更喜欢哪位候选人。
5. （营销）一家营销公司在《消费者报告》中查找了美国对不同类型汽车的需求。

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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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金融统计是将经济物理学应用于金融市场。它没有采用金融学的规范性根源，而是采用实证主义框架。它包括统计物理学的典范，强调金融市场的突发或集体属性。经验观察到的风格化事实是这种理解金融市场的方法的出发点。

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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|The Role of Statistics in Business and Economics

Statistics is a body of knowledge that is useful for collecting, organizing, presenting, analyzing, and interpreting data (collections of any number of related observations) and numerical facts. Applied statistical analysis helps business managers and economic planners formulate management policy and make business decisions more effectively. And statistics is an important tool for students of business and economics. Indeed, business and economic statistics has become one of the most important courses in business education, because a background in applied statistics is a key ingredient in understanding accounting, economics, finance, marketing, production, organizational behavior, and other business courses.

We may not realize it, but we deal with and interpret statistics every day. For example, the Dow Jones Industrial Average (DJIA) is the best-known and most widely watched indicator of the direction in which stock market values are heading. When people say, “The market was up 12 points today,” they are probably referring to the DJIA. This single statistic summarizes stock prices of 30 large companies. Rather than listing the prices at which all of the approximately 2,000 stocks traded on the New York Stock Exchange are currently selling, analysts and reporters often cite this one number as a measure of overall market performance.

Let’s take another example. Before elections, the media sometimes present surveys of voter preference in which a sample of voters instead of the whole population of voters is asked about candidate preferences. The media usually give the results of the poll and then state the possible margin of error. A margin of error of $3 \%$ means that the actual extent of a candidate’s popular support may differ from the poll results by as much as $3 \%$ points in either direction (“plus or minus”). Anyone who conducts a survey must understand statistics in order to make such decisions as how many people to contact, how to word the survey, and how to calculate the potential margin of error.

In business and industry, managers frequently use statistics to help them make better decisions. A shoe manufacturer, for instance, needs to produce a forecast of future sales in order to decide whether to expand production. Sales forecasts provide statistical guidance in most business decision making.

On a broader scale, the government publishes a variety of data on the health of the economy. Some of the most popular measures are the gross national product (GNP), the index of leading economic indicators, the unemployment rate, the money supply, and the consumer price index (CPI). All these measures are statistics that are used to summarize the general state of the economy. And, of course, business, government, and academic economists use statistical methods to try to predict these macroeconomic and other variables.

The following additional examples are presented to show that the use of statistics is widespread not only in business and economics but in everyday life as well.

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Descriptive Versus Inferential Statistics

Having gotten a feel for the use of statistics by looking at several illustrations, we can now refine our definition of the term. Statistics is the collection, presentation, and summary of numerical information in such a way that the data can be easily interpreted.

There are two basic types of statistics: descriptive and inferential. Descriptive statistics deals with the presentation and organization of data. Measures of central tendency, such as the mean and median, and measures of dispersion, such as the standard deviation and range, are descriptive statistics. These types of statistics summarize numerical information. For example, a teacher who calculates the mean, median, range, and standard deviation of a set of exam scores is using descriptive statistics. Descriptive statistics is the subject of the first part of this book.
The following are examples of the use (or misuse) of descriptive statistics.
Example 1.6 Baseball Players’ Batting Averages. Descriptive statistics can be used to provide a point of reference. The batting averages of baseball players are commonly reported in the newspapers, but to people unfamiliar with baseball, these numbers may be misleading. For example, Wade Boggs of the Boston Red Sox hit $.366$ in 1988; that is, he got a hit in almost $37 \%$ of his official at bats. Because he was unsuccessful over $63 \%$ of the time, however, a person with little knowledge of baseball might conclude that Boggs is an inferior hitter. Comparing Boggs’s average to the mean batting average of all players in the same year, which was $.285$, reveals that Boggs is among the best hitters.

Example 1. 7 Monthly Unemployment Rates. Graphical statistical analysis can be used to summarize small amounts of information. Figure $1.1$ displays the US unemployment rates for each month from January 2001 to July 2011. It shows, for instance, that the unemployment rates for December 2001, December 2005, and December 2010 were $5.7 \%, 4.9 \%$, and $9.4 \%$, respectively.

金融统计代考

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|The Role of Statistics in Business and Economics

统计学是一种知识体系，可用于收集、组织、呈现、分析和解释数据（任何数量的相关观察结果的集合）和数字事实。应用统计分析帮助企业管理者和经济规划者制定管理政策，更有效地做出商业决策。统计是商业和经济学学生的重要工具。事实上，商业和经济统计已经成为商业教育中最重要的课程之一，因为应用统计学背景是理解会计、经济学、金融、营销、生产、组织行为和其他商业课程的关键因素。

我们可能没有意识到这一点，但我们每天都在处理和解释统计数据。例如，道琼斯工业平均指数 (DJIA) 是最著名和最受关注的股票市场价值走向的指标。当人们说“今天市场上涨了 12 点”时，他们可能指的是道琼斯工业平均指数。这个单一的统计数据总结了 30 家大公司的股票价格。分析师和记者通常不会列出纽约证券交易所交易的大约 2,000 只股票目前的全部售价，而是将这一数字作为衡量整体市场表现的指标。

让我们再举一个例子。在选举之前，媒体有时会进行选民偏好调查，其中会询问选民样本而不是整个选民群体的候选人偏好。媒体通常会给出投票结果，然后说明可能的误差幅度。误差幅度为3%意味着候选人的实际支持程度可能与民意调查结果相差多达3%指向任一方向（“加号或减号”）。任何进行调查的人都必须了解统计数据，以便做出诸如联系多少人、如何措辞调查以及如何计算潜在误差等决定。

在商业和工业中，管理者经常使用统计数据来帮助他们做出更好的决策。例如，鞋类制造商需要对未来的销售做出预测，以决定是否扩大生产。销售预测为大多数业务决策提供统计指导。

在更广泛的范围内，政府发布了各种有关经济健康状况的数据。一些最受欢迎的指标是国民生产总值 (GNP)、领先经济指标指数、失业率、货币供应量和消费者价格指数 (CPI)。所有这些措施都是用于总结经济总体状况的统计数据。当然，商业、政府和学术经济学家使用统计方法来尝试预测这些宏观经济和其他变量。

以下附加示例表明，统计数据的使用不仅在商业和经济中而且在日常生活中也很普遍。

统计代写|金融统计代写Financial Statistics代考|Descriptive Versus Inferential Statistics

通过查看几幅插图对统计数据的使用有所了解后，我们现在可以改进对该术语的定义。统计是数字信息的收集、呈现和总结，以使数据易于解释。

统计有两种基本类型：描述性和推理性。描述性统计处理数据的呈现和组织。集中趋势的度量，例如平均值和中位数，以及离散度的度量，例如标准差和范围，都是描述性统计。这些类型的统计数据汇总了数字信息。例如，计算一组考试成绩的平均值、中位数、范围和标准差的教师正在使用描述性统计。描述性统计是本书第一部分的主题。
以下是描述性统计的使用（或误用）示例。
示例 1.6 棒球运动员的平均打击率。描述性统计可用于提供参考点。棒球运动员的击球率通常会在报纸上报道，但对于不熟悉棒球的人来说，这些数字可能会产生误导。例如，波士顿红袜队的韦德博格斯打.3661988年；也就是说，他几乎被击中37%他的官员在蝙蝠。因为他失败了63%然而，在当时，一个对棒球知之甚少的人可能会得出结论，博格斯是一个低等的击球手。将博格斯的平均击球率与同一年所有球员的平均击球率进行比较，即.285，表明博格斯是最好的击球手之一。

示例 1。7 月失业率。图形统计分析可用于汇总少量信息。数字1.1显示 2001 年 1 月至 2011 年 7 月每个月的美国失业率。例如，它显示 2001 年 12 月、2005 年 12 月和 2010 年 12 月的失业率分别为5.7%,4.9%， 和9.4%， 分别。

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金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

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非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

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广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

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有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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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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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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