统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|Measures of shape
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统计计算是数学的一个分支，涉及数据的分析。统计方法的开发是为了分析大量的数据和它们的属性。许多组织使用统计方法来计算有关雇员或人员的协作属性。
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- 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|统计计算代写Statistical calculation代考|Skewness (SK)
Skewness relates to the symmetry or lack thereof in the shape of the histogram, polygon, stem-and-leaf or dot plot that you can draw from the data. The shape influences the locations of the mean, median and mode in the data set, for example, whether the mean is larger or smaller than the median.
In symmetrical or normal distributions the left half is a mirror image of the right.
When a symmetrical distribution has a single mode, the mode will be in the centre of the distribution. Furthermore, the mean and the median will be equal to the mode. There are no outliers on the one side to pull the mean away from the bulk of the data. The skewness coefficient will have a zero value.
To portray the shape of a distribution you can make use of the histogram or a smooth polygon.
A distribution is skewed if the curve appears skewed either to the left or to the right, meaning that the one tail extends more to one side than the other. The mode stays at the peak of the distribution because outliers do not influence the mode at all. The influence of outliers is highest on the arithmetic mean because the mean is affected by all values in the data set, including the extreme ones, and tends to be located toward the tail of the skewed distribution. The median, being dependent on the number of values in the data set rather than on the size of those values, is less sensitive than the mean, since only the middle measurements are used for its calculation. It is located somewhere between the mode and the mean. Positive skewness (or skewed to the right) occurs when the majority of the data values are concentrated on the left. There are a few data values that are substantially larger than others and these larger values cause the mean to increase while having little, if any, effect on the median. The mean will exceed the median, and both the mean and the median will be greater than the mode. The tail to the right will be longer than to the left.
统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|Interpreting centre and variability
- Dispersion is the amount of spread or scatter that occurs in a data set. It can be interpreted as the size of a ‘typical’ deviation from the mean. If the values in the data set are clustered tightly about their mean, the standard deviation is small, but if the values are widely dispersed about their mean, the standard deviation is large.
- In comparing two data sets with the same unit of measure, the one with the larger standard deviation has the greater amount of variability and the one with the smaller standard deviation is more consistent, with less variability among the numbers in the data set.
- If you have a single data set, the mean can be combined with the standard deviation to obtain information about how values in a data set are distributed along a number line. To do this we describe how far away a particular observation is from the mean in terms of the standard deviation. For example, we might say that an observation is two standard deviations above the mean or one standard deviation below the mean. The number of standard deviations is known as the $z$-score or the Standardised value.
$$
z=\frac{x-\bar{x}}{s}
$$
Consider a data set with a mean of 100 and a standard deviation of 15 .
- The mean minus one standard deviation $=100-15=85$. This means that 85 is one standard deviation below the mean. The $z$-score $=\frac{85-100}{15}=-1$. A $z$-score is negative if the data value is less than the mean.
- The $z$-score for a value of $115=\frac{115-100}{15}=1$. This means that 115 is one standard deviation above the mean. A $z$-score is positive if a data value is greater than the mean.
- All observations that fall between 85 and 115 are within one standard deviation from the mean.
- Two standard deviations $=2 \times 15=30,100-30=70$ and $100+30=$ 130. All observations that fall between 70 and 130 are within two standard deviations from the mean.
- $100+3(15)=145$. Observations above 145 exceed the mean by more than three standard deviations.
- The following two rules can be applied, depending on the shape of the distribution.
- If the distribution is symmetrical, you can make a statement about the proportion of data values that fall within a specified number of standard deviations of the mean by making use of the empirical rule.
- A more general interpretation of the proportion of data values that fall within a specified number of standard deviations of the mean is derived from Chebysheff ‘s theorem, which applies to distributions of all shapes.
统计计算代考
统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|Skewness (SK)
偏度与您可以从数据中绘制的直方图、多边形、茎叶图或点图的形状对称或不对称有关。形状会影响数据集中均值、中值和众数的位置，例如，均值大于还是小于中值。
在对称或正态分布中，左半部分是右半部分的镜像。
当对称分布具有单一模式时，该模式将位于分布的中心。此外，均值和中位数将等于众数。一侧没有异常值可以从大量数据中拉出均值。偏度系数将为零值。
要描绘分布的形状，您可以使用直方图或平滑多边形。
如果曲线向左或向右偏斜，则分布偏斜，这意味着一条尾巴比另一侧向一侧延伸得更多。众数停留在分布的峰值，因为离群值根本不影响众数。离群值对算术平均值的影响最大，因为平均值受数据集中所有值的影响，包括极端值，并且往往位于偏态分布的尾部。中位数取决于数据集中值的数量而不是这些值的大小，它不如平均值敏感，因为仅中间测量值用于其计算。它位于众数和均值之间。当大多数数据值集中在左侧时，就会出现正偏度（或向右偏）。有一些数据值比其他数据值大得多，这些较大的值会导致均值增加，而对中位数的影响很小（如果有的话）。均值会超过中位数，均值和中位数都会大于众数。右边的尾巴会比左边的长。
统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|Interpreting centre and variability
- 分散度是数据集中发生的传播或分散的量。它可以解释为与平均值的“典型”偏差的大小。如果数据 集中的值围绕其均值紧密聚集，则标准差很小，但如果这些值广泛分布在其均值附近，则标准差很 大。
- 在比较具有相同度量单位的两个数据集时，标准偏差较大的数据集具有较大的变异性，标准偏差较 小的数据集更一致，数据集中的数字之间的变异性较小。
- 如果您只有一个数据集，则可以将均值与标准差组合以获得有关数据集中的值如何沿数字轴分布的 信息。为此，我们根据标准差描述特定观察值与平均值的距离。例如，我们可以说观察值是高于均 值两个标准差或低于均值一个标准差。标准差的数量被称为 $z$-分数或标准化值。
$$
z=\frac{x-\bar{x}}{s}
$$
考虑一个均值为 100 且标准差为 15 的数据集。
-平均值减去一个标准偏差 $=100-15=85$. 这意味着 85 比平均值低一个标准差。这 $z$-分数 $=\frac{85-100}{15}=-1 . A z$ – 如果数据值小于均值，则得分为负。
- 这 $z$ – 值的分数 $115=\frac{115-100}{15}=1$. 这意味着 115 比平均值高一个标准差。 $A z$ – 如果数据值大于平 均值，则得分为正。
- 落在 85 到 115 之间的所有观测值都在与平均值的一个标准差范围内。
- 两个标准偏差 $=2 \times 15=30,100-30=70$ 和 $100+30=130$. 所有落在 70 和 130 之间的 观测值都在平均值的两个标准差范围内。
- $100+3(15)=145$. 高于 145 的观测值超过平均值三个标准差以上。
- 根据分布的形状，可以应用以下两个规则。
- 如果分布是对称的，您可以使用经验法则来说明落在均值的指定标准差数内的数据值的比例。
- 对落在指定均值标准差数内的数据值比例的更一般解释源自切比雪夫定理，该定理适用于所有形状的分布。
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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。
