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运筹学是一种解决问题和决策的分析方法，对组织的管理很有帮助。

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

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|SAS for Operational Research

SAS (statistical analysis system) has very comprehensive products for all aspects of operational research, including data analysis, optimization, and matrix algebra among many others, so it is beyond the scope of this book to discuss every aspect of SAS. We will just examine a small part that will be most useful to operational researchers. Most operational research tools for modeling, analysis, and problem solving are found in SAS/OR (an operational research software developed by SAS), but some optimization features are also present in SAS/STAT (statistical analysis software), SAS/IML (interactive matrix programming with integration to R), SAS Enterprise Miner, and SAS/ETS (econometric and time series analysis software). A range of other products can be found at www.sas.com.

These days, there is plenty of software that can be used for operational research. The major reason why we selected SAS is because it has various optimization tools that can be used in a wide range of problems in operational research. Besides, SAS has strong data management capabilities that can handle very large datasets efficiently, and it can work with multiple datasets simultaneously. SAS has also a wide variety of statistical procedures and data-mining techniques.

Here is a list of some related SAS tools, but full range of SAS products can be obtained from $\mathrm{SAS}^{\oplus}$ :

• Base SAS: Data management and basic procedures
• SAS/STAT: Statistical analysis
• SAS/OR : Operational research
• SAS/ETS: Econometrics and time series analysis
• SAS/IMLi Interactive matrix language
• SAS/IRP: Inventory optimization
• SAS/SQL: Structural query language
• SAS/Enterprise Miner: Data mining with SAS

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Example of Using PROC OPTMODEL

The PROC OPTMODEL procedure includes the powerful modeling language and state-of-the-art solvers for various classes of optimization problems.

PROC OPTMODEL modeling language offers a modeling environment for building, solving, and maintaining mathematical programming models. PROC OPTMODEL provides an efficient environment for converting the

symbolic formulation of an optimization model into SAS. PROC OPTMODEL also simplifies data transformation to populate optimization models with data from SAS datasets.

PROC OPTMODEL can be used to build and solve optimization models, as well as to provide an environment for modeling tools. The results of optimization models built with PROC OPTMODEL can be saved in SAS datasets that may be submitted to other SAS product, including SASBASE and other optimization procedures in $\mathrm{SAS} / \mathrm{OR}^{\otimes}$.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|An Introductory Example

As an introductory example, consider the following transportation programming:
Suppose there are four warehouses in different cities. They have 1000,1500 , 2000 , and 2000 tons of paper accordingly. There are eight publishers in different locations. They ordered 200, 500, 700, 800, 900, 900,1000 , and 1500 tons of paper to publish some new books. The cost of delivering 1 ton of paper from each warehouse to publisher is listed in Table 1.2.

Assume that the data are saved in two SAS files as follows (see program “sasor_1_1.sas”): This code shows how the PROC OPTMODEL can be used to find the minimum cost for the transportation problem. This procedure takes the model as defined in the two SAS datasets-_d_trans” and “d_demand”-and finds the minimum cost flow (see program “sasor_1_2.sas”).

运筹学代考

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|SAS for Operational Research

SAS（统计分析系统）为运筹学的各个方面提供了非常全面的产品，包括数据分析、优化和矩阵代数等，因此讨论 SAS 的各个方面超出了本书的范围。我们将只研究对运筹学研究人员最有用的一小部分。大多数用于建模、分析和解决问题的运筹学工具都在 SAS/OR（由 SAS 开发的运筹学软件）中找到，但在 SAS/STAT（统计分析软件）、SAS/IML（交互式与 R)、SAS Enterprise Miner 和 SAS/ETS（计量经济学和时间序列分析软件）集成的矩阵编程。可在 www.sas.com 上找到一系列其他产品。

如今，有很多软件可用于运筹学。我们选择 SAS 的主要原因是因为它有各种优化工具，可以用于运筹学中的广泛问题。此外，SAS 具有强大的数据管理能力，可以有效地处理非常大的数据集，并且可以同时处理多个数据集。SAS 也有各种各样的统计程序和数据挖掘技术。

这里列出了一些相关的 SAS 工具，但全系列的 SAS 产品可以从小号一种小号⊕ :

• Base SAS：数据管理和基本程序
• SAS/STAT：统计分析
• SAS/OR：运筹学
• SAS/ETS：计量经济学和时间序列分析
• SAS/IMLi 交互式矩阵语言
• SAS/IRP：库存优化
• SAS/SQL：结构查询语言
• SAS/Enterprise Miner：使用 SAS 进行数据挖掘

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Example of Using PROC OPTMODEL

PROC OPTMODEL 过程包括用于各种优化问题的强大建模语言和最先进的求解器。

PROC OPTMODEL 建模语言为构建、求解和维护数学规划模型提供了一个建模环境。PROC OPTMODEL 为转换

将优化模型符号化到 SAS 中。PROC OPTMODEL 还简化了数据转换，以使用来自 SAS 数据集的数据填充优化模型。

PROC OPTMODEL 可用于构建和求解优化模型，以及为建模工具提供环境。使用 PROC OPTMODEL 构建的优化模型的结果可以保存在 SAS 数据集中，可以提交给其他 SAS 产品，包括 SASBASE 和其他优化程序小号一种小号/这R⊗.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|An Introductory Example

作为一个介绍性示例，请考虑以下运输规划：
假设在不同城市有四个仓库。他们相应地有 1000,1500 , 2000 和 2000 吨纸。在不同的地点有八家出版商。他们订购了 200、500、700、800、900、900,1000 和 1500 吨纸来出版一些新书。表 1.2 列出了从每个仓库向出版商运送 1 吨纸张的成本。

假设数据保存在两个 SAS 文件中，如下所示（参见程序“sasor_1_1.sas”）： 此代码显示如何使用 PROC OPTMODEL 找到运输问题的最小成本。此过程采用两个 SAS 数据集-_d_trans”和“d_demand”中定义的模型，并找到最小成本流（参见程序“sasor_1_2.sas”）。

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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
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运筹学是一种解决问题和决策的分析方法，对组织的管理很有帮助。

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统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Integer Linear Programming

Integer linear programming, or integer programming (IP), has been widely adopted as a method of modeling because some variables are not continuous but are integers in many cases in real life. Actually, IP is a subset of LP, with an additional constraint that some or all decision variables are restricted to integral values, depending on the type of IP. The general maximization-type IP model can be formulated as shown in Model 1.2.1.

Model1.2.1 Standard maximization-type integer linear programming model Maximize $z=\sum_{j=1}^{n} c_{j} x_{j}$
subject to
$$
\sum_{j=1}^{n} a_{i j} x_{i} \leq b_{i} \quad \text { for all } i
$$
All $x_{j} \geq 0$ and integer

The general minimization-type IP model can be formulated as shown in Model 1.2.2.

Model 1.2.2 Standard minimization-type integer linear programming model
Minimize $z=\sum_{j=1}^{n} c_{j} x_{j}$
subject to
$$
\begin{aligned}
&\sum_{j=1}^{n} a_{i j} x_{j} \leq b_{i} \quad \text { for all } i \
&\sum_{j=1}^{n} a_{i j} x_{j}=b_{i} \quad \text { for all } i
\end{aligned}
$$
All $x_{j} \geq 0$ and $x_{1}$ integer
Models 1.2.1 and 1.2.2 are almost the same as Models 1.1.1 and 1.1.2, respectively, except that there are integrality requirements in Models $1.2 .1$ and 1.2.2. Generally, there are three types of IP:

1. Pure integer linear programming is used if all variables must be integral, as is the case with Model 1.2.1.
2. Mixed integer linear programming (MILP) is used if only some of the variables must be integers, as is the case with Model 1.2.2.
3. Binary integer linear programming is used if all the variables must be either 0 or 1 .
   Unlike LP with the simplex method, a good IP algorithm for a very wide class of IP problems has not been developed (Williams 1999). Different algorithms are good with different types of problem. Generally, IP algorithms are based on exploiting the tremendous computational success of LP. Thus, before applying an IP algorithm, the integer restriction on the problem should be relaxed first to form an LP model. Starting from the continuous optimum point obtained from the LP model, integer constraints are incorporated repeatedly to modify the LP solution space in a manner that will eventually render the optimum extreme point, satisfying the integer requirements.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Branch-and-Bound Algorithm

In practice, the branch-and-bound $(B \mathcal{E} B)$ algorithm is widely used for solving IP models, especially MILP models (Williams 1999). The idea of the B\&B

algorithm is to perform the enumeration efficiently so that not all combinations of decision variables must be examined. Sometimes, the terms implicit enumeration, tree search, and strategic partitioning are used, depending on the implementation of the algorithm (Jensen and Bard 2003).

The B\&B algorithm starts with solving an IP model as an LP model by relaxing the integrality conditions. In cases in which the resultant LP solution or the continuous optimum is an integer, this solution will also be the integer optimum. Otherwise, the B\&B algorithm sets up lower and upper bounds for the optimal solution. The branching strategy repetitively decreases the upper bound and increases the lower bound. The process terminates, provided that the processing list is empty (Castillo et al. 2002).

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Goal Programming

Model 1.3.1 Standard goal programming model
$$
\text { Minimize } z=\sum_{i}\left(d_{i}^{+}+d_{i}^{-}\right)
$$
subject to
$$
\begin{gathered}
\sum_{j} a_{i \pi}^{i j} x_{j} \leq b_{i} \quad \text { for all } i \
\sum_{j} a_{i j} x_{j}-d_{i}^{+}+d_{i}^{-}=b_{i} \quad \text { for all } i
\end{gathered}
$$
All $x_{j}=0$ or $1 ; d_{i}^{+}$and $d_{i}^{-} \geq 0$
In this GP model, $a_{i j}$ is the coefficient, whereas $b_{i}$ is the right-side value. $d_{i}^{+}$and $d_{i}^{-}$are overachievement and underachievement of goal $i$, respectively. The decision variable of the GP model is denoted as $x_{\dot{r}}$ Objective function 1.3.1 minimizes the total deviations from the goals, while subject to system constraint set 1.3.2 and resource constraint set 1.3.3. Because all the objective function and constraint sets are in the linear form, it belongs to the LP type. In addition, decision variables (i.e., $x_{j}$ ) are binary, and deviation variables (i.e., $d_{i}^{+}$and $d_{i}^{-}$) are continuous. Therefore, it is regarded as the mixed IP model. In the next two sections, two algorithms for solving GP models are discussed, the weights method and the preemptive method. The common point of both methods is that they convert multiple goals into a single objective function.

Goal programming (GP), invented by Charnes and Cooper (1961), is very similar to the LP model except that multiple goals are considered at the same time. Deviation variables (i.e., $d_{1}^{+}, d_{1}^{-}, d_{2}^{+}, d_{2}^{-}, \ldots, d_{n}^{+}, d_{n}^{-}$) are included in each goal equation to represent the possible deviations from goals. Deviation variables with positive signs refer to overachievement, which means that deviations are greater than the target value; those with negative signs indicate underachievement, which means that deviations are less than the target value. The objective function of a GP is to minimize deviations from desired goals. For each goal, there are three possible alternatives of incorporating deviation variables in the objective function. If both overachievement and underachievement of a goal are not desirable, then both $d_{i}^{+}$and $d_{i}^{-}$are included in the objective function. If overachievement of a goal is regarded as unsatisfactory, then only $d_{i}^{+}$is included in the objective function. If underachievement of a goal is regarded as unsatisfactory, then only $d_{i}^{-}$is included in the objective function. The general GP model in the form of MILP can be formulated as shown in Model 1.3.1.

运筹学代考

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Integer Linear Programming

整数线性规划或整数规划 (IP) 已被广泛用作建模方法，因为某些变量不是连续的，但在现实生活中的许多情况下是整数。实际上，IP 是 LP 的一个子集，有一个附加约束，即部分或所有决策变量被限制为整数值，具体取决于 IP 的类型。一般的最大化型 IP 模型可以表述为模型 1.2.1 所示。

Model1.2.1 标准最大化型整数线性规划模型Maximize和=∑j=1nCjXj
受制于
∑j=1n一种一世jX一世≤b一世 对全部 一世
全部Xj≥0和整数

一般最小化型 IP 模型可表述为模型 1.2.2 所示。

模型 1.2.2 标准最小化型整数线性规划模型
Minimize和=∑j=1nCjXj
受制于
∑j=1n一种一世jXj≤b一世 对全部 一世 ∑j=1n一种一世jXj=b一世 对全部 一世
全部Xj≥0和X1整数
模型 1.2.1 和 1.2.2 分别与模型 1.1.1 和 1.1.2 几乎相同，只是模型中有完整性要求1.2.1和 1.2.2。一般来说，IP分为三种：

1. 如果所有变量都必须是整数，则使用纯整数线性规划，如模型 1.2.1 的情况。
2. 如果只有一些变量必须是整数，则使用混合整数线性规划 (MILP)，如模型 1.2.2 的情况。
3. 如果所有变量必须为 0 或 1 ，则使用二进制整数线性规划。
   与采用单纯形法的 LP 不同，尚未开发出针对非常广泛的 IP 问题的良好 IP 算法（Williams 1999）。不同的算法适用于不同类型的问题。通常，IP 算法基于利用 LP 的巨大计算成功。因此，在应用 IP 算法之前，应首先放宽对问题的整数限制，形成 LP 模型。从LP模型得到的连续最优点出发，反复加入整数约束，以最终呈现最优极值的方式修改LP解空间，满足整数要求。

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Branch-and-Bound Algorithm

在实践中，分支定界(乙和乙)算法广泛用于求解 IP 模型，尤其是 MILP 模型（Williams 1999）。B\&B 的理念

算法是为了有效地执行枚举，因此不必检查决策变量的所有组合。有时，根据算法的实现，使用术语隐式枚举、树搜索和策略分区（Jensen 和 Bard 2003）。

B\&B 算法首先通过放宽完整性条件将 IP 模型求解为 LP 模型。在得到的 LP 解或连续最优解是整数的情况下，该解也将是整数最优解。否则，B\&B 算法为最优解设置下限和上限。分支策略反复降低上限并增加下限。如果处理列表为空，则该过程终止（Castillo 等人，2002）。

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Goal Programming

模型 1.3.1 标准目标规划模型
 最小化 和=∑一世(d一世++d一世−)
受制于
∑j一种一世圆周率一世jXj≤b一世 对全部 一世 ∑j一种一世jXj−d一世++d一世−=b一世 对全部 一世
全部Xj=0或者1;d一世+和d一世−≥0
在这个 GP 模型中，一种一世j是系数，而b一世是右边的值。d一世+和d一世−是超额完成和未达到目标一世， 分别。GP模型的决策变量表示为Xr˙目标函数 1.3.1 最小化与目标的总偏差，同时受制于系统约束集 1.3.2 和资源约束集 1.3.3。因为所有的目标函数和约束集都是线性形式，所以属于LP类型。此外，决策变量（即，Xj) 是二进制的，并且偏差变量（即，d一世+和d一世−) 是连续的。因此，它被视为混合IP模型。在接下来的两节中，将讨论两种求解 GP 模型的算法，即权重法和抢占法。这两种方法的共同点是它们将多个目标转换为单个目标函数。

由 Charnes 和 Cooper (1961) 发明的目标规划 (GP) 与 LP 模型非常相似，只是同时考虑了多个目标。偏差变量（即，d1+,d1−,d2+,d2−,…,dn+,dn−) 包含在每个目标方程中，以表示与目标的可能偏差。带正号的偏差变量是指超额完成，这意味着偏差大于目标值；负号表示未达到，这意味着偏差小于目标值。GP 的目标函数是最小化与期望目标的偏差。对于每个目标，在目标函数中加入偏差变量有三种可能的选择。如果一个目标的超额完成和未达到的目标都是不可取的，那么两者d一世+和d一世−包含在目标函数中。如果超额完成一个目标被认为是不令人满意的，那么只有d一世+包含在目标函数中。如果没有达到目标被认为是不令人满意的，那么只有d一世−包含在目标函数中。MILP 形式的通用 GP 模型可以表述为模型 1.3.1 所示。

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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。

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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|运筹学作业代写operational research代考|Operational Research, Algorithms, and Methods

The term operations research (or operational research as appears in this book) was introduced in England during World War II when British military leaders ordered scientists to make decisions concerning the optimal use and allocation of limited war material and resources such as radar and bombing. After the war, the success of operational research was extensively recognized.
Operational research is a scientific decision-making tool that involves the use of a mathematical programming model. A mathematical programming model is a mathematical representation of the actual situation that may be used to make better decisions or simply to understand the actual situation better (Winston and Venkataramanan 2003). The common feature that mathematical programming models have is that they all involve optimization (Williams 1999), which includes the minimization of something (e.g., delivery time and production cost) or the maximization of something (e.g., customer service level and profit) under certain constraints (e.g., budget and human resources).

A set of fixed computational rules for solving a particular class of problems or models is known as an algorithm. It applies the rules repetitively to the problem or the model, and each iteration moves the solution closer to the optimum. In operational research, there is no algorithm that solves all types of mathematical models. For example, the simplex method is the general method for solving linear programming models, whereas the branch-andbound algorithm is the general technique for solving integer linear programming models.

In the following sections, attention is confined to the algorithms and methods for the linear programming model, integer linear programming model, and goal programming model. They are discussed because the practical examples, to be examined in Chapters 2 to 9 , can be formulated with these types of models.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Linear Programming

A linear programming ( $L P)$ model comprises three basic elements: decision variables, objectives, and constraints. A model is defined as LP when the

objective function and the constraints involve linear expressions and the decision variables are continuous. The transportation model, to be presented in Section 2.1, is a special class of LP. Comparatively, LP models are given extensive attention in comparison with nonlinear programming models because they are much easier to solve and they have been applied successfully in many contexts, including agriculture, business, economics, environmental studies, government, higher education, logistics, manufacturing, and military planning.

The first step in formulating the LP model is to define the decision variables. They can be expressed in any form except nonlinear functions, such as $x_{1}^{2}$ and $x_{1} x_{2}$. Decision variables are the objects that the user needs to determine. For example, the decision variables in the transportation model are the quantities of commodities sent from a set of origins to a set of destinations.
After defining the decision variables, the user has to define an objective, which is the goal that they aim to optimize. Some prevalently used objectives include maximization of profit, maximization of workload balance, maximization of efficiency, maximization of customer satisfaction, minimization of cost, minimization of travelling distance, minimization of cycle time, and minimization of vehicles used.

The last elements of LP models are the constraints, which are the conditions that the user needs to satisfy. Some of the most common types of constraints used in LP models include customer demands, available workforce, available raw material, production time, available machinery, budget constraints, and subtour elimination constraints.
The general LP model can be formulated as shown in Model 1.1.1.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Simplex Method

The simplex method, introduced by G. B. Dantzig, has proved highly efficient in practice and therefore was widely adopted in commercial optimization packages for solving any LP model (Jensen and Bard 2003). Its development was based on the graphical method, which states that the optimal solution is always associated with a corner point of the solution space. The idea of the simplex method is to move the solution to a new corner that has the potential to improve the value of the objective function in each iteration. The process terminates when the optimal solution is found (Taha 2003).

Before applying the method, an LP must be converted into a standard form. The conditions of the standard form are that all constraints must be transformed into equality constraints and that all variables must be nonnegative. If the constraint of an LP is a less-than-or-equal-to constraint, it can be converted into an equality constraint by adding a slack variable. If it is a greater-than-or-equal-to constraint, a surplus variable should be subtracted from the original constraint to become an equality constraint. A standard LP form aims at finding the basic solutions of the simultaneous linear equations. These basic solutions are exactly the corner point solutions of the solution space. The simplex method is then executed iteratively to search for the optimum from among these basic solutions.

The formal iterative steps of the simplex method are listed as (Winston and Venkataramanan 2003):

• Step 1: Obtain a basic feasible solution from the standard form.
• Step 2: Determine whether the current basic feasible solution is optimal.
• Step 3: If the current basic feasible solution is not optimal, then determine which nonbasic variable should become a basic variable and which basic variable should become a nonbasic variable to find a new basic feasible solution with a better objective function value.
• Step 4: Use elementary row operations to find the new basic feasible solution with the better objective function value. Return to Step $2 .$

运筹学代考

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Operational Research, Algorithms, and Methods

运筹学（或本书中出现的运筹学）一词是在二战期间在英国引入的，当时英国军方领导人命令科学家就有限的战争物资和资源（如雷达和轰炸）的最佳使用和分配做出决定。战后，运筹学的成功得到了广泛的认可。
运筹学是一种涉及使用数学规划模型的科学决策工具。数学规划模型是实际情况的数学表示，可用于做出更好的决策或仅用于更好地理解实际情况（Winston 和 Venkataramanan 2003）。数学规划模型的共同特点是它们都涉及优化（Williams 1999），包括在一定条件下使某事物（例如，交货时间和生产成本）最小化或某事物（例如，客户服务水平和利润）最大化。约束（例如，预算和人力资源）。

用于解决特定类别问题或模型的一组固定计算规则称为算法。它将规则重复应用于问题或模型，并且每次迭代都会使解决方案更接近最优。在运筹学中，没有一种算法可以解决所有类型的数学模型。例如，单纯形法是求解线性规划模型的通用方法，而分支定界算法是求解整数线性规划模型的通用技术。

在以下部分中，注意力仅限于线性规划模型、整数线性规划模型和目标规划模型的算法和方法。之所以讨论它们，是因为将在第 2 章到第 9 章中讨论的实际示例可以用这些类型的模型来表述。

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Linear Programming

线性规划 (大号磷)模型包括三个基本要素：决策变量、目标和约束。一个模型被定义为 LP 当

目标函数和约束涉及线性表达式，决策变量是连续的。运输模型，将在第 2.1 节中介绍，是一种特殊的 LP。相比之下，与非线性规划模型相比，LP 模型受到广泛关注，因为它们更容易求解，并且已成功应用于许多环境，包括农业、商业、经济、环境研究、政府、高等教育、物流、制造、和军事规划。

制定 LP 模型的第一步是定义决策变量。它们可以表示为除非线性函数外的任何形式，例如X12和X1X2. 决策变量是用户需要确定的对象。例如，运输模型中的决策变量是从一组起点到一组目的地的商品数量。
在定义决策变量之后，用户必须定义​​一个目标，这是他们旨在优化的目标。一些普遍使用的目标包括利润最大化、工作负载平衡最大化、效率最大化、客户满意度最大化、成本最小化、行驶距离最小化、周期时间最小化和使用车辆最小化。

LP 模型的最后一个元素是约束，即用户需要满足的条件。LP 模型中使用的一些最常见的约束类型包括客户需求、可用劳动力、可用原材料、生产时间、可用机器、预算约束和子旅游消除约束。
一般的 LP 模型可以表述为模型 1.1.1 所示。

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GB Dantzig 引入的单纯形法在实践中证明是高效的，因此在商业优化包中被广泛采用以解决任何 LP 模型（Jensen 和 Bard 2003）。它的发展是基于图解法，它指出最优解总是与解空间的一个角点相关联。单纯形法的思想是将解决方案移动到一个新的角落，该角落有可能在每次迭代中提高目标函数的值。当找到最佳解决方案时，该过程终止（Taha 2003）。

在应用该方法之前，必须将 LP 转换为标准形式。标准形式的条件是所有的约束都必须转化为等式约束并且所有的变量都必须是非负的。如果 LP 的约束是小于或等于约束，则可以通过添加松弛变量将其转换为等式约束。如果是大于或等于约束，则应从原始约束中减去一个剩余变量，成为等式约束。标准 LP 形式旨在找到联立线性方程组的基本解。这些基本解正是解空间的角点解。然后迭代执行单纯形法，从这些基本解中寻找最优解。

单纯形法的正式迭代步骤如下所示（Winston 和 Venkataramanan 2003）：

• 第一步：从标准表格中得到一个基本可行的解。
• 第二步：判断当前基本可行解是否最优。
• 第三步：如果当前的基本可行解不是最优的，则确定哪个非基本变量应该成为基本变量，哪个基本变量应该成为非基本变量，以找到具有更好目标函数值的新基本可行解。
• 第四步：利用初等行操作，找到目标函数值更好的新的基本可行解。返回步骤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。

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