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数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|STAT3021

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随机过程 用于表示在时间上发展的统计现象以及在处理这些现象时出现的理论模型,由于这些现象在许多领域都会遇到,因此这篇文章具有广泛的实际意义。

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数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|STAT3021

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|Wiener’s construction

This is also a series approach, but Wiener used the trigonometric functions $\left(e^{i n \pi t}\right){n \in Z}$ as orthonormal basis for $L^2[0,1]$. In this case we obtain Brownian motion on $[0,1]$ as a Wiener-Fourier series $$ W(t, \omega):=\sum{n=1}^{\infty} \frac{\sin (n \pi t)}{n} G_n(\omega),
$$
where $\left(G_n\right){n \geqslant 0}$ are iid standard normal random variables. Lemma $3.1$ remains valid for (3.6) and shows that the series converges in $L^2$ and that the limit satisfies (B0)(R3); only the pronf that the limiting process is continunus, Theorem 3.3, needs some changes. Proof of the continuity of (3.6). Let $$ W_N(t, \omega):=\sum{n=1}^N \frac{\sin (n \pi t)}{n} G_n(\omega) .
$$
It is enough to show that $\left(W_{2^n}\right){n \geqslant 1}$ is a Cauchy sequence in $L^2(\mathbb{P})$ uniformly for all $t \in[0,1]$. Set $$ \Delta_j(t):=W{2^{j+1}}(t)-W_{2^j}(t)
$$

Using $|\operatorname{Im} z| \leqslant|z|$ for $z \in \mathbb{C}$, we see
$$
\left|\Delta_j(t)\right|^2=\left(\sum_{k=2^j+1}^{2^{j+1}} \frac{\sin (k \pi t)}{k} G_k\right)^2 \leqslant\left|\sum_{k=2^j+1}^{2^{j+1}} \frac{e^{i k \pi t}}{k} G_k\right|^2,
$$
and since $|z|^2-z \bar{z}$ we get
$$
\begin{aligned}
\left|\Delta_j(t)\right|^2 & \leqslant \sum_{k=2^j+1} \sum_{\ell=2^j+1}^{2^{j+1}} \frac{2^{i k \pi t} e^{-i \ell \pi t}}{k \ell} G_k G_{\ell} \
&=\sum_{k=2^j+1}^{2^{j+1}} \frac{G_k^2}{k^2}+2 \sum_{k=2^j+1} \sum_{\ell=2^j+1}^{2^{j+1}} \frac{e^{i k \pi t} e^{-i \ell \pi t}}{k \ell} G_k G_{\ell} \
& \stackrel{m=k-\ell}{=} \sum_{k=2^j+1}^{2^{j+1}} \frac{G_k^2}{k^2}+2 \sum_{m=1}^{2^j-1} \sum_{\ell=2^j+1}^{2^{j+1}-m} \frac{e^{i m \pi t}}{\ell(\ell+m)} G_{\ell} G_{\ell+m} \
& \leqslant \sum_{k=2^j+1}^{2^{j+1}} \frac{G_k^2}{k^2}+2 \sum_{m=1}^{2^j-1}\left|\sum_{\ell=2^j+1}^{2^{j+1}-m} \frac{G_{\ell} G_{\ell+m}}{\ell(\ell+m)}\right| .
\end{aligned}
$$

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|Donsker’s construction

Donsker’s invariance theorem shows that Brownian motion is a limit of linearly interpolated random walks – pretty much in the way we have started the discussion in Chapter 1 . As before, the difficult point is to prove the sample continuity of the limiting process.

Let, on a probability space $(\Omega, \mathcal{A}, \mathbb{P}), \epsilon_n, n \geqslant 1$, be iid Bernoulli random variables such that $\mathbb{P}\left(\epsilon_1=1\right)=\mathbb{P}^2\left(\epsilon_1=-1\right)=\frac{1}{2}$. Then
$$
S_n:=\epsilon_1+\cdots+\epsilon_n
$$
is a simple random walk. Interpolate linearly and apply Gaussian scaling
$$
S^n(t):=\frac{1}{\sqrt{n}}\left(S_{\lfloor n t\rfloor}-(n t-\lfloor n t\rfloor) \epsilon_{\lfloor n t\rfloor+1}\right), \quad t \in[0,1] .
$$
In particular, $S^n\left(\frac{\dot{L}}{n}\right)=\frac{1}{\sqrt{n}} S_j$. If $j=j(n)$ and $j / n=s=$ const., the central limit theorem shows that $S^n\left(\frac{\dot{j}}{n}\right)=\sqrt{s} S_j / \sqrt{j} \stackrel{d}{\longrightarrow} \sqrt{s} G$ as $n \rightarrow \infty$ where $G$ is a standard normal random variable. Moreover, with $s=j / n$ and $t=k / n$, the increment $S^n(t)-S^n(s)=\left(S_k-S_j\right) / \sqrt{n}$ is independent of $\epsilon_1, \ldots, \epsilon_j$, and therefore of all earlier increments of the same form. Moreover,
$$
\mathbb{E}\left(S^n(t)-S^n(s)\right)=0 \quad \text { and } \quad \mathbb{V}\left(S^n(t)-S^n(s)\right)=\frac{k-j}{n}=t-s
$$
in the limit we get a Gaussian increment with mean zero and variance $t-s$. Since independence and stationarity of the increments are distributional properties, they are inherited by the limiting process – which we will denote by $\left(B_t\right){t \in[0,1]}$. We have seen that $\left(B_q\right){q \in[0,1] \cap Q}$ would have the properties $(\mathrm{B} 0)-(\mathrm{B} 3)$ and it qualifies as a candidate for Brownian motion. If it had continuous sample paths, (B0)-(B3) would hold not only for rational times but for all $t \geqslant 0$. That the limit exists and is uniform in $t$ is the essence of Donsker’s invariance principle.

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|STAT3021

随机过程统计代考

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|Wiener’s construction

这也是级数方法,但维纳使用了三角函数 $\left(e^{i n \pi t}\right) n \in Z$ 作为标准正交基 $L^2[0,1]$. 在这种情况下,我们得到布朗 运动 $[0,1]$ 作为 Wiener-Fourier 级数
$$
W(t, \omega):=\sum n=1^{\infty} \frac{\sin (n \pi t)}{n} G_n(\omega),
$$
在哪里 $\left(G_n\right) n \geqslant 0$ 是独立同分布的标准正态随机变量。引理 $3.1$ 对 (3.6) 仍然有效,并表明级数收敛于 $L^2$ 并且限 制满足 (B0) (R3) ;只有限制过程是连续的,定理 $3.3$ 需要一些改变。(3.6) 的连续性证明。让
$$
W_N(t, \omega):=\sum n=1^N \frac{\sin (n \pi t)}{n} G_n(\omega) .
$$
足以证明 $\left(W_{2^n}\right) n \geqslant 1$ 是一个柯西序列 $L^2(\mathbb{P})$ 统一为所有人 $t \in[0,1]$. 放
$$
\Delta_j(t):=W 2^{j+1}(t)-W_{2^j}(t)
$$
使用 $|\operatorname{Im} z| \leqslant|z|$ 为了 $z \in \mathbb{C}$ ,我们看
$$
\left|\Delta_j(t)\right|^2=\left(\sum_{k=2^j+1}^{2^{j+1}} \frac{\sin (k \pi t)}{k} G_k\right)^2 \leqslant\left|\sum_{k=2^j+1}^{2^{j+1}} \frac{e^{i k \pi t}}{k} G_k\right|^2
$$
并且因为 $|z|^2-z \bar{z}$ 我们得到
$$
\left|\Delta_j(t)\right|^2 \leqslant \sum_{k=2^j+1} \sum_{\ell=2^j+1}^{2^{j+1}} \frac{2^{i k \pi t} e^{-i \ell \pi t}}{k \ell} G_k G_{\ell}=\sum_{k=2^j+1}^{2^{j+1}} \frac{G_k^2}{k^2}+2 \sum_{k=2^j+1} \sum_{\ell=2^j+1}^{2^{j+1}} \frac{e^{i k \pi t} e^{-i \ell \pi t}}{k \ell} G_k G_{\ell} \stackrel{m=k-\ell}{=}
$$

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|Donsker’s construction

Donsker 的不变性定理表明,布朗运动是线性揷值随机游走的极限一一与我们在第 1 章开始讨论的方式非常相 似。和以前一样,难点是证明限制过程的样本连续性。
让,在概率空间上 $(\Omega, \mathcal{A}, \mathbb{P}), \epsilon_n, n \geqslant 1$ , 是 iid Bernoulli 随机变量,使得 $\mathbb{P}\left(\epsilon_1=1\right)=\mathbb{P}^2\left(\epsilon_1=-1\right)=\frac{1}{2}$. 然后
$$
S_n:=\epsilon_1+\cdots+\epsilon_n
$$
是一个简单的随机游走。线性揷值并应用高斯缩放
$$
S^n(t):=\frac{1}{\sqrt{n}}\left(S_{\lfloor n t\rfloor}-(n t-\lfloor n t\rfloor) \epsilon_{\lfloor n t\rfloor+1}\right), \quad t \in[0,1] .
$$
尤其是, $S^n\left(\frac{\dot{L}}{n}\right)=\frac{1}{\sqrt{n}} S_j$. 如果 $j=j(n)$ 和 $j / n=s=$ const.,中心极限定理表明 增量 $S^n(t)-S^n(s)=\left(S_k-S_j\right) / \sqrt{n}$ 独立于 $\epsilon_1, \ldots, \epsilon_j$ ,因此是相同形式的所有早期增量。而且,
$$
\mathbb{E}\left(S^n(t)-S^n(s)\right)=0 \quad \text { and } \quad \mathbb{V}\left(S^n(t)-S^n(s)\right)=\frac{k-j}{n}=t-s
$$
在极限中,我们得到一个均值为零和方差的高斯增量 $t-s$. 由于增量的独立性和平稳性是分布属性,它们被限制 过程继承一一我们将表示为 $\left(B_t\right) t \in[0,1]$. 我们已经看到 $\left(B_q\right) q \in[0,1] \cap Q$ 会有属性 $(\mathrm{B} 0)-(\mathrm{B} 3)$ 它有资格 作为布朗运动的候选者。如果它有连续的样本路径,(B0)-(B3) 不仅适用于有理时间,而且适用于所有 $t \geqslant 0$. 极限 存在并且是一致的 $t$ 是Donsker不变性原理的精髓。

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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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EVIEWS代写时间序列分析代写
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数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|STAT3921

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随机过程 用于表示在时间上发展的统计现象以及在处理这些现象时出现的理论模型,由于这些现象在许多领域都会遇到,因此这篇文章具有广泛的实际意义。

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我们提供的随机过程统计Stochastic process 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
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数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|STAT3921

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|Brownian Motion in Rd

We will now show that $B_t=\left(B_t^1, \ldots, B_t^d\right)$ is a BM ${ }^d$ if, and only if, its coordinate processes $B_t^j$ are independent one-dimensional Brownian motions. We call two stochastic processes $\left(X_t\right){t \geqslant 0}$ and $\left(Y_t\right){t \geqslant 0}$ (defined on the same probability space) independent, if the $\sigma$-algebras generated by these processes are independent:
$$
\mathcal{F}{\infty}^X \Perp \mathcal{F}{\infty}^Y
$$
where
$$
\mathcal{F}{\infty}^X:=\sigma\left(\bigcup{n \geqslant 1} \bigcup_{0 \leqslant t_1<\cdots<t_n<\infty} \sigma\left(X\left(t_j\right), \ldots, X\left(t_n\right)\right)\right) .
$$
Note that the family of sets $\bigcup_n \bigcup_{t_1, \ldots, t_n} \sigma\left(X\left(t_1\right), \ldots, X\left(t_n\right)\right)$ is stable under finite intersections. Therefore, (2.15) follows already if
$$
\left(X\left(s_1\right), \ldots, X\left(s_n\right)\right) \Perp\left(Y\left(t_1\right), \ldots, Y\left(t_m\right)\right)
$$
for all $m, n \geqslant 1, s_1<\cdots<s_m$ and $t_1<\cdots<t_n$. Without loss of generality we can even assume that $m=n$ and $s_j=t_j$ for all $j$. This follows easily if we take the common refinement of the $s_j$ and $t_j$.

The following simple characterization of $d$-dimensional Brownian motion will be very useful for our purposes.

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|The Lévy–Ciesielski construction

This approach goes back to Lévy [120, pp. 492-494] but it got its definitive form in the hands of Ciesielski, cf. $[26,27]$. The idea is to write the paths $[0,1] \ni t \mapsto B_t(\omega)$ for (almost) every $\omega$ as a random series with respect to a complete orthonormal system (ONS) in the Hilbert space $L^2(d t)=L^2([0,1], d t)$ with canonical scalar product $\langle f, g\rangle_{L^2}=\int_0^1 f(t) g(t) d t$. Assume that $\left(\phi_n\right){n \geqslant 0}$ is any complete ONS and let $\left(G_n\right){n \geqslant 0}$ be a sequence of real-valued iid Gaussian $N(0,1)$-random variables on the probability space $(\Omega, \mathcal{A}, \mathbb{P})$. Set
$$
\begin{aligned}
W_N(t) &:=\sum_{n=0}^{N-1} G_n\left\langle\mathbb{1}{[0, t)}, \phi_n\right\rangle{L^2} \
&=\sum_{n=0}^{N-1} G_n \int_0^t \phi_n(s) d s .
\end{aligned}
$$
We want to show that $\lim {N \rightarrow \infty} W_N(t)$ defines a Brownian motion on $[0,1]$. 3.1 Lemma. The limit $W(t):=\lim {N \rightarrow \infty} W_N(t)$ exists for every $t \in[0,1]$ in $L^2(\mathbb{P})$ and the process $W(t)$ satisfies (B0)-(B3).

Proof. Using the independence of the $G_n \sim \mathrm{N}(0,1)$ and Parseval’s identity we get for every $t \in[0.1]$
$$
\begin{aligned}
\mathbb{E}\left(W_N(t)^2\right) &=\mathbb{E}\left[\sum_{m, n=0}^{N-1} G_n G_m\left\langle\mathbb{1}{[0, t)}, \phi_m\right\rangle{L^2}\left\langle\mathbb{1}{[0, t)}, \phi_n\right\rangle{L^2}\right] \
&=\sum_{m, n=1}^{N-1} \underbrace{\mathbb{E}\left(G_n G_m\right)}{=0(n \neq m), \text { or }=1(n=m)}\left\langle\mathbb{1}{[0, t)}, \phi_m\right\rangle_{L^2}\left\langle\mathbb{1}{[0, t)}, \phi_n\right\rangle{L^2} \
&=\sum_{n=1}^{N-1}\left\langle\mathbb{1}{[0, t)}, \phi_n\right\rangle{L^2}^2 \underset{N \rightarrow \infty}{ }\left\langle\mathbb{1}{[0, t)}, \mathbb{1}{[0, t)}\right\rangle_{L^2}=t .
\end{aligned}
$$
This shows that $W(t)=L^2-\lim {N \rightarrow \infty} W_N(t)$ exists. An analogous calculation yields for $s{n=0}^{\infty}\left\langle\mathbb{1}{[0, t)}-\mathbb{1}{[0, s)}, \phi_n\right\rangle_{L^2}\left\langle\mathbb{1}{[0, v)}-\mathbb{1}{[0, u)}, \phi_n\right\rangle_{L^2} \
&=\left\langle\mathbb{1}{[s, t)}, \mathbb{1}{[u, v)}\right\rangle_{L^2}= \begin{cases}t-s, & {[s, t)=[u, v) ;} \
0, & {[s, t) \cap[u, v)=\emptyset} \
(v \wedge t-u \vee s)^{+}, & \text {in general. }\end{cases}
\end{aligned}
$$

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|STAT3921

随机过程统计代考

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|Brownian Motion in Rd

我们现在将证明 $B_t=\left(B_t^1, \ldots, B_t^d\right)$ 是一个BM ${ }^d$ 当且仅当其协调过程 $B_t^j$ 是独立的一维布朗运动。我们称两个随 机过程 $\left(X_t\right) t \geqslant 0$ 和 $\left(Y_t\right) t \geqslant 0$ (在相同的概率空间上定义) 独立的,如果 $\sigma$-这些过程生成的代数是独立的:
$$
\mathcal{F} \infty^X \backslash \operatorname{Perp} \mathcal{F} \infty^Y
$$
在哪里
$$
\mathcal{F} \infty^X:=\sigma\left(\bigcup n \geqslant 1 \bigcup_{0 \leqslant t_1<\cdots<t_n<\infty} \sigma\left(X\left(t_j\right), \ldots, X\left(t_n\right)\right)\right)
$$
注意集合族 $\bigcup_n \bigcup_{t_1, \ldots, t_n} \sigma\left(X\left(t_1\right), \ldots, X\left(t_n\right)\right)$ 在有限的交点下是稳定的。因此,(2.15) 已经成立,如果 $\left(X\left(s_1\right), \ldots, X\left(s_n\right)\right) \backslash \operatorname{Perp}\left(Y\left(t_1\right), \ldots, Y\left(t_m\right)\right)$
对所有人 $m, n \geqslant 1, s_1<\cdots<s_m$ 和 $t_1<\cdots<t_n$. 不失一般性,我们甚至可以假设 $m=n$ 和 $s_j=t_j$ 对所 有人j. 如果我们对 $s_j$ 和 $t_j$.
以下简单表征 $d$ 维布朗运动对我们的目的非常有用。

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|The Lévy–Ciesielski construction

这种方法可以追溯到 Lévy [120, pp. 492-494],但它在 Ciesielski 手中得到了确定的形式,参见。[26, 27]. 这个 想法是写路径 $[0,1] \ni t \mapsto B_t(\omega)$ 对于 (几平) 每个 $\omega$ 作为关于希尔伯特空间中完整正交系统 (ONS) 的随机序列 $L^2(d t)=L^2([0,1], d t)$ 具有规范标量积 $\langle f, g\rangle_{L^2}=\int_0^1 f(t) g(t) d t$. 假使,假设 $\left(\phi_n\right) n \geqslant 0$ 是任何完整的 ONS 并且让 $\left(G_n\right) n \geqslant 0$ 是一个实值独立同分布高斯序列 $N(0,1)$-概率空间上的随机变量 $(\Omega, \mathcal{A}, \mathbb{P})$. 放
$$
W_N(t):=\sum_{n=0}^{N-1} G_n\left\langle 1[0, t), \phi_n\right\rangle L^2=\sum_{n=0}^{N-1} G_n \int_0^t \phi_n(s) d s .
$$
我们想证明 $\lim N \rightarrow \infty W_N(t)$ 定义了一个布朗运动 $[0,1] .3 .1$ 引理。极限 $W(t):=\lim N \rightarrow \infty W_N(t)$ 存在 于每个 $t \in[0,1]$ 在 $L^2(\mathbb{P})$ 和过程 $W(t)$ 满足 (B0)-(B3)。
证明。利用独立性 $G_n \sim \mathrm{N}(0,1)$ 和 Parseval 的身份,我们得到每个 $t \in[0.1]$
这表明 $W(t)=L^2-\lim N \rightarrow \infty W_N(t)$ 存在。类似的计算产生 $\$$

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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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数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|STAT4061

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随机过程 用于表示在时间上发展的统计现象以及在处理这些现象时出现的理论模型,由于这些现象在许多领域都会遇到,因此这篇文章具有广泛的实际意义。

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  • Foundations of Data Science 数据科学基础
数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|STAT4061

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|Brownian motion as a Gaussian process

Recall that a one-dimensional random variable $\Gamma$ is Gaussian if it has the characteristic function
$$
\mathbb{E} e^{i \xi \Gamma}=e^{i m \xi-\frac{1}{2} \sigma^2 \xi^2}
$$
for some real numbers $m \in \mathbb{R}$ and $\sigma \geqslant 0$. If we differentiate (2.1) two times with respect to $\xi$ and set $\xi=0$, we see that
$$
m=\mathbb{E} \Gamma \quad \text { and } \quad \sigma^2=\mathbb{V} \Gamma .
$$
A random vector $\Gamma=\left(\Gamma_1, \ldots, \Gamma_n\right) \in \mathbb{R}^n$ is Gaussian, if $\langle\ell, \Gamma\rangle$ is for every $\ell \in \mathbb{R}^n$ a one-dimensional Gaussian random variable. This is the same as to say that
$$
\mathbb{E} e^{i\langle\xi, \Gamma\rangle}=e^{i \mathbb{E}(\xi, \Gamma)-\frac{1}{2} \mathbb{V}(\xi, \Gamma)} .
$$
Setting $m=\left(m_1, \ldots, m_n\right) \in \mathbb{R}^n$ and $\Sigma=\left(\sigma_{j k}\right){j, k=1 \ldots, n} \in \mathbb{R}^{n \times n}$ where $$ m_j:=\mathbb{E} \Gamma_j \quad \text { and } \quad \sigma{j k}:=\mathbb{E}\left(\Gamma_j-m_j\right)\left(\Gamma_k-m_k\right)=\operatorname{Cov}\left(\Gamma_j, \Gamma_k\right),
$$
we can rewrite (2.3) in the following form
$$
\mathbb{E} e^{i(\xi, \Gamma\rangle}=e^{i\langle\xi, m\rangle-\frac{1}{2}(\xi, \Sigma \xi)} .
$$
We call $m$ the mean vector and $\Sigma$ the covariance matrix of $\Gamma$.

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|Invariance properties of Brownian motion

The fact that a stochastic process is a Brownian motion is preserved under various operations at the level of the sample paths. Throughout this section $\left(B_t\right){t \geqslant 0}$ denotes a $d$-dimensional Brownian motion. 2.8 Reflection. If $\left(B_t\right){t \geqslant 0}$ is a $\mathrm{BM}^d$, so is $\left(-B_t\right){t \geqslant 0}$. 2.9 Renewal. Let $(B(t)){t \geqslant 0}$ be a Brownian motion and fix some time $a>0$. Then $(W(t)){t \geqslant 0}, W(t):=B(t+a)-B(a)$, is again a $\mathrm{BM}^d$. The properties (B0) and (B4) are obvious for $W(t)$. For all $s \leqslant t$ $$ \begin{aligned} W(t)-W(s) &=B(t+a)-B(a)-(B(s+a)-B(a)) \ &=B(t+a)-B(s+a) \ & \stackrel{(\mathrm{B} 3)}{\sim} \mathrm{N}(0, t-s) \end{aligned} $$ which proves (B3) and (B2) for the process $W$. Finally, if $t_0=0{l-1}\right)=B\left(t_l+a\right)-B\left(t_{l-1}+a\right) \text { for all } j=1, \ldots, n
$$
i. e. the independence of the $W$-increments follows from (B1) for $B$ at the times $t_j+a$, $j=1, \ldots, d$ A consequence of the independent increments property is that a Brownian motion has no memory. This is the essence of the next lemma.

2.10 Lemma (Markov property of BM). Let $(B(t)){t \geqslant 0}$ be a $\mathrm{BM}^d$ and denote by $W(t):=B(t+a)-B(a)$ the shifted Brownian motion constructed in Paragraph $2.9$. Then $(B(t)){0 \leqslant t \leqslant a}$ and $(W(t)){t \geqslant 0}$ are independent, i.e. the $\sigma$-algebras generated by these processes are independent: $$ \sigma(B(t): 0 \leqslant t \leqslant a)=: \mathcal{F}_a^B \Perp \mathcal{F}{\infty}^W:=\sigma(W(t): 0 \leqslant t<\infty) .
$$
In particular, $B(t)-B(s) \Perp \mathcal{F}s^B$ for all $0 \leqslant s{j-1}: j=1, \ldots, n\right) .
$$
Since $X_0$ and $X_j-X_{j-1}$ are $\sigma\left(X_j: j=0, \ldots, n\right)$ measurable, we see the inclusion ‘ $\supset$ ‘. For the converse we observe that $X_k=\sum_{j=1}^k\left(X_j-X_{j-1}\right)+X_0, k=0, \ldots, n$. Let $0=s_0<s_1<\cdots<s_m=a=t_0<t_1<\cdots<t_n$. By (B1) the random variables
$$
B\left(s_1\right)-B\left(s_0\right), \ldots, B\left(s_m\right)-B\left(s_{m-1}\right), B\left(t_1\right)-B\left(t_0\right), \ldots, B\left(t_n\right)-B\left(t_{n-1}\right)
$$
are independent, thus
$$
\sigma\left(B\left(s_j\right)-B\left(s_{j-1}\right): j=1, \ldots, m\right) \Perp \sigma\left(B\left(t_k\right)-B\left(t_{k-1}\right): k=1, \ldots, n\right) .
$$
Using $W\left(t_k-t_0\right)-W\left(t_{k-1}-t_0\right)=B\left(t_k\right)-B\left(t_{k-1}\right)$ and $B(0)=W(0)=0$, we can apply (2.14) to get
$$
\sigma\left(B\left(s_j\right): j=1, \ldots, m\right) \Perp \sigma\left(W\left(t_k-t_0\right): k=1, \ldots, n\right)
$$
and
$$
\bigcup_{\substack{0<s_i<\cdots<s_m \leqslant a \ m \geqslant 1}} \sigma\left(B\left(s_j\right): j=1, \ldots, m\right) \Perp \bigcup_{\substack{0<u_i<\cdots<<u_n \ n \geqslant 1}} \sigma\left(W\left(u_k\right): k=1, \ldots, n\right) .
$$
The families on the left and right-hand side are $\cap$-stable generators of $\mathcal{F}a^B$ and $\mathcal{F}{\infty}^W$, respectively, thus $\mathcal{F}a^B \Perp \mathcal{F}{\infty}^W$.

Finally, taking $a=s$, we see that $B(t)-B(s)=W(t-s)$ which is $\mathcal{F}_{\infty}^W$ measurable and therefore independent of $\mathcal{F}_s^B$.

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|STAT4061

随机过程统计代考

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|Brownian motion as a Gaussian process

回想一下,一维随机变量 $\Gamma$ 是高斯的,如果它具有特征函数
$$
\mathbb{E} e^{i \xi \Gamma}=e^{i m \xi-\frac{1}{2} \sigma^2 \xi^2}
$$
对于一些实数 $m \in \mathbb{R}$ 和 $\sigma \geqslant 0$. 如果我们对 (2.1) 进行两次微分 $\xi$ 并设置 $\xi=0$ , 我们看到
$$
m=\mathbb{E} \Gamma \quad \text { and } \quad \sigma^2=\mathbb{V} \Gamma .
$$
随机向量 $\Gamma=\left(\Gamma_1, \ldots, \Gamma_n\right) \in \mathbb{R}^n$ 是高斯的,如果 $\langle\ell, \Gamma\rangle$ 是为每个 $\ell \in \mathbb{R}^n$ 一维高斯随机变量。这和说那个是一 样的
$$
\mathbb{E} e^{i\langle\xi, \Gamma\rangle}=e^{i \mathbb{E}(\xi, \Gamma)-\frac{1}{2} \mathbb{V}(\xi, \Gamma)} .
$$
环境 $m=\left(m_1, \ldots, m_n\right) \in \mathbb{R}^n$ 和 $\Sigma=\left(\sigma_{j k}\right) j, k=1 \ldots, n \in \mathbb{R}^{n \times n}$ 在哪里
$$
m_j:=\mathbb{E} \Gamma_j \quad \text { and } \quad \sigma j k:=\mathbb{E}\left(\Gamma_j-m_j\right)\left(\Gamma_k-m_k\right)=\operatorname{Cov}\left(\Gamma_j, \Gamma_k\right),
$$
我们可以将 (2.3) 改写为以下形式
$$
\mathbb{E} e^{i(\xi, \Gamma\rangle}=e^{i\langle\xi, m\rangle-\frac{1}{2}(\xi, \Sigma \xi)}
$$
我们称之为 $m$ 平均向量和 $\Sigma$ 的协方差矩阵 $\Gamma$.

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|Invariance properties of Brownian motion

随机过程是布朗运动的事实在样本路径级别的各种操作下得以保留。在本节中 $\left(B_t\right) t \geqslant 0$ 表示一个 $d$ 维布朗运动。 $2.8$ 反思。如果 $\left(B_t\right) t \geqslant 0$ 是一个BM ${ }^d$ ,也是 $\left(-B_t\right) t \geqslant 0.2 .9$ 续订。让 $(B(t)) t \geqslant 0$ 做一个布朗运动并修正一 些时间 $a>0$. 然后 $(W(t)) t \geqslant 0, W(t):=B(t+a)-B(a)$ ,又是一个 $\mathrm{BM}^d$. 属性 (B0) 和 (B4) 对于 $W(t)$. 对所有人 $s \leqslant t$
$$
W(t)-W(s)=B(t+a)-B(a)-(B(s+a)-B(a)) \quad=B(t+a)-B(s+a) \stackrel{(\mathrm{B} 3)}{\sim} \mathrm{N}(0, t-s)
$$
这证明了过程的 (B3) 和 (B2) $W$. 最后,如果 在-increments follows from (B1) for 乙atthetimest_j $+a, j=1$, Vdots, $d \$$ 独立增量属性的一个结果是布朗 运动没有记忆。这是下一个引理的本质。
$2.10$ 引理 (BM 的马尔可夫性质) 。让 $(B(t)) t \geqslant 0$ 做一个 $\mathrm{BM}^d$ 并表示为 $W(t):=B(t+a)-B(a)$ 段中构 造的偏移布朗运动 $2.9$. 然后 $(B(t)) 0 \leqslant t \leqslant a$ 和 $(W(t)) t \geqslant 0$ 是独立的,即 $\sigma$-这些过程生成的代数是独立的:
$$
\sigma(B(t): 0 \leqslant t \leqslant a)=: \mathcal{F}a^B \backslash \operatorname{Perp} \mathcal{F} \infty^W:=\sigma(W(t): 0 \leqslant t<\infty) . $$ 尤其是, $B(t)-B(s) \backslash \operatorname{Perp} \mathcal{F} s^B$ 对所有人 0 \eqslant $s{j-1}: \mathbf{j}=1$, \dots, n\right)。 SinceX_0andX_j-X{j-1}are Isigmalleft(X_j: j=0, Vdots, n|right)measurable, weseetheinclusion ‘、 烦意乱 $0=$ s_$_0 0<$ s $_{-} 1<$ cdots<s_m=a=t_0<t_1<lcdots<t_n. By $B(B 1)$ therandomvariables $B\left(s_1\right)-B\left(s_0\right), \ldots, B\left(s_m\right)-B\left(s_{m-1}\right), B\left(t_1\right)-B\left(t_0\right), \ldots, B\left(t_n\right)-B\left(t_{n-1}\right)$
areindependent, thus
$\sigma\left(B\left(s_j\right)-B\left(s_{j-1}\right): j=1, \ldots, m\right) \backslash \operatorname{Perp} \sigma\left(B\left(t_k\right)-B\left(t_{k-1}\right): k=1, \ldots, n\right)$.UsingWleft(t_k-
, wecanapply (2.14)toget $\sigma\left(B\left(s_j\right): j=1, \ldots, m\right) \backslash \operatorname{Perp} \sigma\left(W\left(t_k-t_0\right): k=1, \ldots, n\right)$ and
$\bigcup_{0<s_i<\cdots<s_m \leqslant a m \geqslant 1} \sigma\left(B\left(s_j\right): j=1, \ldots, m\right) \backslash \operatorname{Perp} \bigcup_{0<u_i<\cdots<<u_n n \geqslant 1} \sigma\left(W\left(u_k\right): k=1, \ldots, n\right)$.
The familiesontheleftandright – handsideare 帽 $-$ stablegeneratorsof数学 $\left{\mathrm{F} \mathrm{a}^{\wedge} \mathrm{B}^{\wedge \mathrm{B} a n d}\right.$
最后,采取 $a=s$ ,我们看到 $B(t)-B(s)=W(t-s)$ 这是 $\mathcal{F}_{\infty}^W$ 可测量,因此独立于 $\mathcal{F}_s^B$.

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考 请认准statistics-lab™

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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


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时间序列分析代写

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数学代写|概率论代写Probability theory代考|MATHS7103

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概率论是与概率有关的数学分支。虽然有几种不同的概率解释,但概率论以严格的数学方式处理这一概念,通过一套公理来表达它。

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数学代写|概率论代写Probability theory代考|MATHS7103

数学代写|概率论代写Probability theory代考|Set, Operation, and Function

Set. In general, a set is a collection of objects equipped with an equality relation. To define a set is to specify how to construct an element of the set, and how to prove that two elements are equal. A set is also called a family.

A member $\omega$ in the collection $\Omega$ is called an element of the latter, or, in symbols, $\omega \in \Omega$

The usual set-theoretic notations are used. Let two subsets $A$ and $B$ of a set $\Omega$ be given. We will write $A \cup B$ for the union, and $A \cap B$ or $A B$ for the intersection. We write $A \subset B$ if each member $\omega$ of $A$ is a member of $B$. We write $A \supset B$ for $B \subset A$. The set-theoretic complement of a subset $A$ of the set $\Omega$ is defined as the set ${\omega \in \Omega: \omega \in A$ implies a contradiction $}$. We write $\omega \notin A$ if $\omega \in A$ implies a contradiction.

Nonempty set. A set $\Omega$ is said to be nonempty if we can construct some element $\omega \in \Omega$.

Empty set. A set $\Omega$ is said to be empty if it is impossible to construct an element $\omega \in \Omega$. We will let $\phi$ denote an empty set.

Operation. Suppose $A, B$ are sets. A finite, step-by-step, method $X$ that produces an element $X(x) \in B$ given any $x \in A$ is called an operation from $A$ to $B$. The element $X(x)$ need not be unique. Two different applications of the operation $X$ with the same input element $x$ can produce different outputs. An example of an operation is [. $]_1$, which assigns to each $a \in R$ an integer $[a]_1 \in$ $(a, a+2)$. This operation is a substitute of the classical operation [-] and will be used frequently in the present work.

Function. Suppose $\Omega, \Omega^{\prime}$ are sets. Suppose $X$ is an operation that, for each $\omega$ in some nonempty subset $A$ of $\Omega$, constructs a unique member $X(\omega)$ in $\Omega^{\prime}$. Then the operation $X$ is called a function from $\Omega$ to $\Omega^{\prime}$, or simply a function on $\Omega$. The subset $A$ is called the domain of $X$. We then write $X: \Omega \rightarrow \Omega^{\prime}$, and write domain $(X)$ for the set $A$. Thus a function $X$ is an operation that has the additional property that if $\omega_1=\omega_2$ in $\operatorname{domain}(X)$, then $X\left(\omega_1\right)=X\left(\omega_2\right)$ in $\Omega^{\prime}$. To specify a function $X$, we need to specify its domain as well as the operation that produces the image $X(\omega)$ from each given member $\omega$ of $\operatorname{domain}(X)$.
Two functions $X, Y$ are considered equal, $X=Y$ in symbols, if
$\operatorname{domain}(X)=\operatorname{domain}(Y)$,
and if $X(\omega)=Y(\omega)$ for each $\omega \in \operatorname{domain}(X)$. When emphasis is needed, this equality will be referred to as the set-theoretic equality, in contradistinction to almost everywhere equality, to be defined later.

数学代写|概率论代写Probability theory代考|Metric Space

The definitions and notations related to metric spaces in [Bishop and Bridges 1985], with few exceptions, are familiar to readers of classical texts. A summary of these definitions and notations follows.

Metric complement. Let $(S, d)$ be a metric space. If $J$ is a subset of $S$, its metric complement is the set ${x \in S: d(x, y)>0$ for all $y \in J}$. Unless otherwise specified, $J_c$ will denote the metric complement of $J$.

Condition valid for all but countably many points in metric space. A condition is said to hold for all but countably many members of $S$ if it holds for each member in the metric complement $J_c$ of some countable subset $J$ of $S$.

Inequality in a metric space. We will say that two elements $x, y \in S$ are unequal, and write $x \neq y$, if $d(x, y)>0$.

Metrically discrete subset of a metric space. We will call a subset $A$ of $S$ metrically discrete if, for each $x, y \in A$ we have $x=y$ or $d(x, y)>0$. Classically, each subset $A$ of $S$ is metrically discrete.

Limit of a sequence of functions with values in a metric space. Let $\left(f_n\right){n=1,2, \ldots .}$ be a sequence of functions from a set $\Omega$ to $S$ such that the set $$ D \equiv\left{\omega \in \bigcap{i=1}^{\infty} \operatorname{domain}\left(f_i\right): \lim {i \rightarrow \infty} f_i(\omega) \text { exists in } S\right} $$ is nonempty. Then $\lim {i \rightarrow \infty} f_i$ is defined as the function with domain $\left(\lim {i \rightarrow \infty} f_i\right) \equiv D$ and with value $$ \left(\lim {i \rightarrow \infty} f_i\right)(\omega) \equiv \lim {i \rightarrow \infty} f_i(\omega) $$ for each $\omega \in D$. We emphasize that $\lim {i \rightarrow \infty} f_i$ is well defined only if it can be shown that $D$ is nonempty.

数学代写|概率论代写Probability theory代考|MATHS7103

概率论代考

数学代写|概率论代写Probability theory代考|Set, Operation, and Function

一般来说,集合是具有相等关系的对象的集合。定义一个集合就是指定如何构造集合的一个元素,以及如何证明两个元素相等。集合也称为族。
成员 $\omega$ 在收藏中 $\Omega$ 被称为后者的一个元素,或者,在符号中, $\omega \in \Omega$
使用通常的集合论符号。让两个子集 $A$ 和 $B$ 一组的 $\Omega$ 被给予。我们会写 $A \cup B$ 为工会,和 $A \cap B$ 或者 $A B$ 为十字 路口。我们写 $A \subset B$ 如果每个成员 $\omega$ 的 $A$ 是成员 $B$. 我们写 $A \supset B$ 为了 $B \subset A$. 子集的集合论补集 $A$ 集合的 $\Omega$ 被 定义为集合 $\omega \in \Omega: \omega \in A$ \$impliesacontradiction $\$$. 我们写 $\omega \notin A$ 如果 $\omega \in A$ 暗示矛盾。
非空集。一套 $\Omega$ 如果我们可以构造某个元素,就说它是非空的 $\omega \in \Omega$.
空集。一套 $\Omega$ 如果无法构造元素,则称其为空 $\omega \in \Omega$. 我们会让 $\phi$ 表示一个空集。
手术。认为 $A, B$ 是集合。一种有限的、逐步的方法 $X$ 产生一个元素 $X(x) \in B$ 给定任何 $x \in A$ 被称为操作 $A$ 至 $B$. 元素 $X(x)$ 不必是唯一的。操作的两种不同应用 $X$ 具有相同的输入元素 $x$ 可以产生不同的输出。一个操作的例子是 [.] $]_1$ ,它分配给每个 $a \in R$ 一个整数 $[a]_1 \in(a, a+2)$. 此操作是经典操作 $[-]$ 的替代品,将在当前工作中频䋣使 用。
功能。认为 $\Omega, \Omega^{\prime}$ 是集合。认为 $X$ 是一个操作,对于每个 $\omega$ 在一些非空子集中 $A$ 的 $\Omega$, 构造一个唯一的成员 $X(\omega)$ 在 $\Omega^{\prime}$. 然后操作 $X$ 被称为一个函数 $\Omega$ 至 $\Omega^{\prime}$ ,或者只是一个函数 $\Omega$. 子集 $A$ 被称为域 $X$. 然后我们写 $X: \Omega \rightarrow \Omega^{\prime}$ ,并写 域 $(X)$ 对于集合 $A$. 因此一个函数 $X$ 是一个具有附加属性的操作,如果 $\omega_1=\omega_2$ 在domain $(X)$ ,然后
$X\left(\omega_1\right)=X\left(\omega_2\right)$ 在 $\Omega^{\prime}$. 指定函数 $X$ ,我们需要指定它的域以及产生图像的操作 $X(\omega)$ 从每个给定的成员 $\omega$ 的 domain $(X)$.
两个功能 $X, Y$ 被认为是平等的, $X=Y$ 在符号中,如果
domain $(X)=\operatorname{domain}(Y)$,
如果 $X(\omega)=Y(\omega)$ 对于每个 $\omega \in \operatorname{domain}(X)$. 当需要强调时,这种等式将被称为集合论等式,与稍后定义的几 乎处处等式形成对比。

数学代写|概率论代写Probability theory代考|Metric Space

[Bishop and Bridges 1985] 中与度量空间相关的定义和符号,除了少数例外,对古典文本的读者来说是熟系的。 这些定义和符号的总结如下。
公制补码。让 $(S, d)$ 是一个度量空间。如果 $J$ 是的一个子集 $S$ ,它的度量补码是集合 $x \in S: d(x, y)>0 \$$ forall $\$ y \in J$. 除非另有规定, $J_c$ 将表示的度量补码 $J$.
条件对度量空间中的所有点都有效,但可数很多。据说一个条件对除了可数的许多成员之外的所有成员都成立 $S$ 如果它适用于度量补码中的每个成员 $J_c$ 一些可数子集的 $J$ 的 $S$.
度量空间中的不等式。我们会说两个元素 $x, y \in S$ 不相等,写 $x \neq y$ ,如果 $d(x, y)>0$.
度量空间的度量离散子集。我们将调用一个子集 $A$ 的 $S$ 度量离散如果,对于每个 $x, y \in A$ 我们有 $x=y$ 或者 $d(x, y)>0$. 经典地,每个子集 $A$ 的 $S$ 是度量离散的。
在度量空间中具有值的函数序列的极限。让 $\left(f_n\right) n=1,2, \ldots$ 是一组函数的序列 $\Omega$ 至 $S$ 这样集合
是非空的。然后 $\lim i \rightarrow \infty f_i$ 定义为具有域的函数 $\left(\lim i \rightarrow \infty f_i\right) \equiv D$ 并具有价值
$$
\left(\lim i \rightarrow \infty f_i\right)(\omega) \equiv \lim i \rightarrow \infty f_i(\omega)
$$
对于每个 $\omega \in D$. 我们强调 $\lim i \rightarrow \infty f_i$ 只有当它可以证明 $D$是非空的。

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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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数学代写|概率论代写Probability theory代考|STAT4528

如果你也在 怎样代写概率论Probability 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。

概率论是与概率有关的数学分支。虽然有几种不同的概率解释,但概率论以严格的数学方式处理这一概念,通过一套公理来表达它。

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

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  • Foundations of Data Science 数据科学基础
数学代写|概率论代写Probability theory代考|STAT4528

数学代写|概率论代写Probability theory代考|Recognizing Nonconstructive Theorems

Consider the simple theorem “if $a$ is a real number, then $a \leq 0$ or $0<a$,” which may be called the principle of excluded middle for real numbers. We can see that this theorem implies the principle of infinite search by the following argument. Let $(x){i=1,2, \ldots}$, be any given sequence of 0 -or-1 integers. Define the real number $a=\sum{i=1}^{\infty} x_i 2^{-i}$. If $a \leq 0$, then all members of the given sequence are equal to 0 ; if $0<a$, then some member is equal to 1 . Thus the theorem implies the principle of infinite search, and therefore cannot have a constructive proof.

Consequently, any theorem that implies this limited principle of excluded middle cannot have a constructive proof. This observation provides a quick test to recognize certain theorems as nonconstructive. Then it raises the interesting task of examining the theorem for constructivization of a part or the whole, or the task of finding a constructive substitute of the theorem that will serve all future purposes in its stead.

For the aforementioned principle of excluded middle of real numbers, an adequate constructive substitute is the theorem “if $a$ is a real number, then, for arbitrarily small $\varepsilon>0$, we have $a<\varepsilon$ or $0<a$.” Heuristically, this is a recognition that a general real number $a$ can be computed with arbitrarily small, but nonzero, error.

数学代写|概率论代写Probability theory代考|Notations and Conventions

If $x, y$ are mathematical objects, we write $x \equiv y$ to mean ” $x$ is defined as $y$,” ” $x$, which is defined as $y, ” ~ ” x$, which has been defined earlier as $y$,” or any other grammatical variation depending on the context.

Unless otherwise indicated, $N, Q$, and $R$ will denote the set of integers, the set of rational numbers in the decimal or binary system, and the set of real numbers, respectively. We will also write ${1,2, \ldots}$ for the set of positive integers. The set $R$ is equipped with the Euclidean metric $d \equiv d_{\text {ecld }}$. Suppose $a, b, a_i \in R$ for $i=m, m+1, \ldots$ for some $m \in N$. We will write $\lim {i \rightarrow \infty} a_i$ for the limit of the sequence $a_m, a{m+1}, \ldots$ if it exists, without explicitly referring to $m$. We will write $a \vee b, a \wedge b, a_{+}$, and $a_{-}$for $\max (a, b), \min (a, b), a \vee 0$, and $a \wedge 0$, respectively. The sum $\sum_{i=m}^n a_i \equiv a_m+\cdots+a_n$ is understood to be 0 if $n{n \rightarrow \infty} \sum{i=m}^n a_i$. In other words, unless otherwise specified, convergence of a series of real numbers means absolute convergence. Regarding real numbers, we quote Lemma $2.18$ from [Bishop and Bridges 1985] which will be used, extensively and without further comments, in the present book. Limited proof by contradiction of an inequality of real numbers. Let $x, y$ be real numbers such that the assumption $x>y$ implies a contradiction. Then $x \leq y$. This lemma remains valid if the relations $>$ and $\leq$ are replaced by $<$ and $\geq$, respectively.

We note, however, that if the relations $>$ and $\leq$ are replaced by $\geq$ and $<$ respectively, then the lemma would not have a constructive proof. Roughly speaking, the reason is that a constructive proof of $x0$ such that $y-x>\varepsilon$, which is more than a proof of $x \leq y$; the latter requires only a proof that $x>y$ is impossible and does not require the calculation of anything. The reader should ponder on the subtle but important difference.

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概率论代考

数学代写|概率论代写Probability theory代考|Recognizing Nonconstructive Theorems

考虑一个简单的定理“如果一个是实数,那么一个≤0或者0<一个,”这可以称为实数的排中原理。我们可以看到,这个定理通过以下论证暗示了无限搜索的原则。让(X)一世=1,2,…, 是任何给定的 0 或 1 整数序列。定义实数一个=∑一世=1∞X一世2−一世. 如果一个≤0, 那么给定序列的所有成员都等于 0 ; 如果0<一个, 那么某个成员等于 1 。因此,该定理暗示了无限搜索的原则,因此不能有建设性的证明。

因此,任何暗示这个有限排中原理的定理都不能有建设性的证明。这个观察提供了一个快速测试来识别某些定理是非建设性的。然后,它提出了一项有趣的任务,即检验该定理以构建部分或整体,或者找到一个可以替代该定理的建设性替代物,以代替它为所有未来目的服务。

对于前面提到的实数排中原理,一个适当的建设性替代是定理“如果一个是一个实数,那么,对于任意小e>0, 我们有一个<e或者0<一个。” 启发式地,这是对一般实数的认识一个可以用任意小但非零的误差计算。

数学代写|概率论代写Probability theory代考|Notations and Conventions

如果 $x, y$ 是数学对象,我们写 $x \equiv y$ 意思是 ” $x$ 定义为 $y$,” ” $x$, 定义为 $y, “$ ” $x$, 前面已经定义为 $y$,” 或任何其他语法变 化,具体取决于上下文。
除非另有说明, $N, Q$ ,和 $R$ 将分别表示整数集、十进制或二进制系统中的有理数集和实数集。我们也会写 $1,2, \ldots$ 对于正整数的集合。套装 $R$ 配备欧几里得度量 $d \equiv d_{\text {ecld }}$ 认为 $a, b, a_i \in R$ 为了 $i=m, m+1, \ldots$ 对于 一些 $m \in N$. 我们将写 $\$ V$ lim {i Irightarrow linfty} a_iforthelimitofthesequencea_m, a ${\mathrm{m}+1}$, Vdots ifitexists, withoutexplicitlyre ferringto米. Wewillwritea Ivee b, a Iwedge b, a_{+}, and一个{-} for $\backslash \max (a, b)$, Imin $(a, b)$, a \vee 0, and一个 \楔形 0 , respectively. Thesum $\backslash$ Isum{i=m}^ $n$ a_i lequiv a_m+\cdots+a_nisunderstoodtobe 0 if $n{\mathrm{n} \backslash$ \ightarrow $\backslash$ infty $}$ Isum{i=m $} \wedge \mathrm{n}$ a_i
. Inotherwords, unlessotherwisespecified, convergenceofaseriesofrealnumbersmeansabsolute $2.18$
from [BishopandBridges 1985$]$ whichwillbeused, extensivelyandwithoutfurthercomments, inthe $\mathrm{x}$ 和 yberealnumberssuchthattheassumption $\mathrm{x}>\mathrm{y}$ impliesacontradiction. Then $\mathrm{x}$ ฟeq $\mathrm{y}$ . Thislemmaremainsvalidiftherelations $>$ and $\mathrm{l}$ leqarereplacedby $<$ and $\backslash$ geq $\$$ ,分别。 然而,我们注意到,如果关系 $>$ 和 $\leq$ 被替换为 $\geq$ 和 $<$ 分别,那么引理将没有建设性的证明。粗略地说,原因是一个 建设性的证明 $x 0$ 这样 $y-x>\varepsilon$, 这不仅仅是一个证明 $x \leq y$; 后者只需要证明 $x>y$ 是不可能的,不需要计算任 何东西。读者应该思考微妙但重要的区别。

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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。

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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

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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数学代写|概率论代写Probability theory代考|STAT4061

如果你也在 怎样代写概率论Probability 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。

概率论是与概率有关的数学分支。虽然有几种不同的概率解释,但概率论以严格的数学方式处理这一概念,通过一套公理来表达它。

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数学代写|概率论代写Probability theory代考|Natural Numbers

We start with the natural numbers as known in elementary schools. All mathematical objects are constructed from natural numbers, and every theorem is ultimately a calculation on the natural numbers. From natural numbers are constructed the integers and the rational numbers, along with the arithmetical operations, in the manner taught in elementary schools.

We claim to have a natural number only when we have provided a finite method to calculate it, i.e., to find its decimal representation. This is the fundamental difference from classical mathematics, which requires no such finite method; an infinite procedure in a proof is considered just as good in classical mathematics.
The notion of a finite natural number is so simple and so immediate that no attempt is needed to define it in even simpler terms. A few examples would suffice as clarification: 1,2 , and 3 are natural numbers. So are $9^9$ and $9^{9^9}$; the multiplication method will give, at least in principle, their decimal expansion in a finite number of steps. In contrast, the “truth value” of a particular mathematical statement is a natural number only if a finite method has been supplied that, when carried out, would prove or disprove the statement.

数学代写|概率论代写Probability theory代考|Calculation and Theorem

An algorithm or a calculation means any finite, step-by-step procedure. A mathematical object is defined when we specify the calculations that need to be done to produce this object. We say that we have proved a theorem if we have provided a step-by-step method that translates the calculations doable in the hypothesis to a calculation in the conclusion of the theorem. The statement of the theorem is merely a summary of the algorithm contained in the proof.

Although we do not, for good reasons, write mathematical proofs in a computer language, the reader would do well to compare constructive mathematics to the development of a large computer software library, with successive objects and library functions being built from previous ones, each with a guarantee to finish in a finite number of steps.

There is a trivial form of proof by contradiction that is valid and useful in constructive mathematics. Suppose we have already proved that one of two given alternatives, $A$ and $B$, must hold, meaning that we have given a finite method, that, when unfolded, gives either a proof for $A$ or a proof for $B$. Suppose subsequently we also prove that $A$ is impossible. Then we can conclude that we have a proof of $B$; we need only exercise said finite method, and see that the resulting proof is for $B$.

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概率论代考

数学代写|概率论代写Probability theory代考|Natural Numbers

我们从小学已知的自然数开始。所有的数学对象都是由自然数构成的,每一个定理最终都是对自然数的计算。从自然数构造整数和有理数,以及算术运算,以小学教的方式。

只有当我们提供了一种有限的方法来计算它,即找到它的十进制表示时,我们才声称有一个自然数。这是与经典数学的根本区别,经典数学不需要这种有限方法;证明中的无限过程在经典数学中被认为是一样好的。
有限自然数的概念是如此简单和直接,以至于不需要尝试用更简单的术语来定义它。几个例子足以说明: 1,2 和 3 是自然数。也是如此99和999; 至少在原则上,乘法方法将在有限步数内给出它们的十进制扩展。相反,特定数学陈述的“真值”只有在提供了一种有限方法时才是自然数,该方法在执行时将证明或反驳该陈述。

数学代写|概率论代写Probability theory代考|Calculation and Theorem

算法或计算意味着任何有限的、逐步的过程。当我们指定生成该对象所需进行的计算时,就定义了一个数学对象。如果我们提供了一个逐步的方法,将假设中可行的计算转换为定理结论中的​​计算,我们就说我们已经证明了一个定理。定理的陈述只是证明中包含的算法的总结。

尽管出于充分的理由,我们不会用计算机语言编写数学证明,但读者最好将建设性数学与大型计算机软件库的开发进行比较,其中连续的对象和库函数是从以前的对象和库函数构建的,每个都有保证在有限的步骤中完成。

有一种简单的矛盾证明形式在构造数学中是有效且有用的。假设我们已经证明了两个给定的选择之一,一个和乙, 必须成立,这意味着我们给出了一个有限的方法,当展开时,它给出了一个证明一个或证明乙. 假设随后我们也证明一个是不可能的。然后我们可以得出结论,我们有一个证明乙; 我们只需要练习所述有限方法,并看到结果证明是乙.

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金融工程代写

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

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数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|MXB334

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随机过程 用于表示在时间上发展的统计现象以及在处理这些现象时出现的理论模型,由于这些现象在许多领域都会遇到,因此这篇文章具有广泛的实际意义。

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数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|MXB334

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|Conditional Expectation

In this subsection, we fix a probability measure $\mathbb{P}$ on $(\Omega, \mathcal{F})$, and a function $f \in L_{\mathcal{F}}^{1}(\Omega ; H) \triangleq L^{1}(\Omega, \mathcal{F}, \mathbb{P} ; H)$
Definition 2.49. Let $B \in \mathcal{F}$ with $\mathbb{P}(B)>0$. For any event $A \in \mathcal{F}$, put
$$
\mathbb{P}(A \mid B)=\frac{\mathbb{P}(A \cap B)}{\mathbb{P}(B)} .
$$
Then $\mathbb{P}(\cdot \mid B)$ is a probability measure on $(\Omega, \mathcal{F})$, called the conditional probability given the event $B$, and denoted by $\mathbb{P}{B}(\cdot)$. For any given $A \in \mathcal{F}, \mathbb{P}(A \mid B)$ is called the conditional probability of $A$ given $B$. The conditional expectation of $f$ given the event $B$ is defined by $$ \mathbb{E}(f \mid B)=\int{\Omega} f d \mathbb{P}{B}=\frac{1}{\mathbb{P}(B)} \int{B} f d \mathbb{P} .
$$
Clearly, the conditional expectation of $f$ given the event $B$ represents the average value of $f$ on $B$.

In many concrete problems, it is not enough to consider the conditional expectation given only one event. Instead, it is quite useful to define the conditional expectation to be a suitable random variable. For example, when consider two conditional expectations $\mathbb{E}(f \mid B)$ and $\mathbb{E}\left(f \mid B^{c}\right)$ simultaneously, we simply define it as a function $\mathbb{E}(f \mid B) \chi_{B}(\omega)+\mathbb{E}\left(f \mid B^{c}\right) \chi_{B^{c}}(\omega)$ rather than regarding it as two numbers. Before considering the general setting, we begin with the following special case.

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|A Riesz-Type Representation Theorem

In this section, we shall prove a Riesz-type representation theorem, which will play important roles in the study of both controllability and optimal control problems for stochastic evolution equations.

Let $\left(X_{1}, \mathcal{M}{1}, \mu{1}\right)$ and $\left(X_{2}, \mathcal{M}{2}, \mu{2}\right)$ be two finite measure spaces, and let $H$ be a Banach space. Let $\mathcal{M}$ be a sub- $\sigma$-field of $\mathcal{M}{1} \times \mathcal{M}{2}$, and for any $1 \leq p, q<\infty$, let
$L_{\mathcal{M}}^{p}\left(X_{1} ; L^{q}\left(X_{2} ; H\right)\right)=\left{\varphi: X_{1} \times X_{2} \rightarrow H \mid \varphi(\cdot)\right.$ is strongly $\mathcal{M}$-measurable w.r.t. $\mu_{1} \times \mu_{2}$ and $\left.\int_{X_{1}}\left(\int_{X_{2}}\left|\varphi\left(x_{1}, x_{2}\right)\right|{H}^{q} d \mu{2}\right)^{\frac{p}{q}} d \mu_{1}<\infty\right} .$
Likewise, let
$L_{\mathcal{M}}^{\infty}\left(X_{1} ; L^{q}\left(X_{2} ; H\right)\right)=\left{\varphi: X_{1} \times X_{2} \rightarrow H \mid \varphi(\cdot)\right.$ is strongly $\mathcal{M}$-measurable w.r.t. $\mu_{1} \times \mu_{2}$ and ess $\left.\operatorname{up}{x{1} \in X_{1}}\left(\int_{X_{2}}\left|\varphi\left(x_{1}, x_{2}\right)\right|{H}^{q} d \mu{2}\right)^{\frac{1}{q}}<\infty\right}$,
$L_{\mathcal{M}}^{p}\left(X_{1} ; L^{\infty}\left(X_{2} ; H\right)\right)=\left{\varphi: X_{1} \times X_{2} \rightarrow H \mid \varphi(\cdot)\right.$ is strongly $\mathcal{M}$-measurable w.r.t. $\mu_{1} \times \mu_{2}$ and $\left.\int_{X_{1}}\left(\operatorname{ess} \sup {x{2} \in X_{2}}\left|\varphi\left(x_{1}, x_{2}\right)\right|{H}^{p}\right) d \mu{1}<\infty\right}$,
$L_{\mathcal{M}}^{\infty}\left(X_{1} ; L^{\infty}\left(X_{2} ; H\right)\right)=\left{\varphi: X_{1} \times X_{2} \rightarrow H \mid \varphi(\cdot)\right.$ is strongly $\mathcal{M}$-measurable w.r.t. $\mu_{1} \times \mu_{2}$ and ess sup $\left.\left(x_{1}, x_{2}\right) \in X_{1} \times X_{2}\left|\varphi\left(x_{1}, x_{2}\right)\right|_{H}<\infty\right}$.

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|MXB334

随机过程统计代考

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|Conditional Expectation

在本小节中,我们修复了一个概率测度 $\mathbb{P}$ 上 $(\Omega, \mathcal{F})$ ,和一个函数 $f \in L_{\mathcal{F}}^{1}(\Omega ; H) \triangleq L^{1}(\Omega, \mathcal{F}, \mathbb{P} ; H)$ 定义 2.49。让 $B \in \mathcal{F}$ 和 $\mathbb{P}(B)>0$. 对于任何事件 $A \in \mathcal{F}$ ,放
$$
\mathbb{P}(A \mid B)=\frac{\mathbb{P}(A \cap B)}{\mathbb{P}(B)} .
$$
然后 $\mathbb{P}(\cdot \mid B)$ 是一个概率测度 $(\Omega, \mathcal{F})$ ,称为给定事件的条件概率 $B$ ,并表示为 $\mathbb{P} B(\cdot)$. 对于任何给定的 $A \in \mathcal{F}, \mathbb{P}(A \mid B)$ 称为条件概率 $A$ 给定 $B$. 条件期望 $f$ 鉴于事件 $B$ 定义为
$$
\mathbb{E}(f \mid B)=\int \Omega f d \mathbb{P} B=\frac{1}{\mathbb{P}(B)} \int B f d \mathbb{P} .
$$
显然,条件期望 $f$ 鉴于事件 $B$ 表示平均值 $f$ 上 $B$.
在许多具体问题中,仅考虑给定一个事件的条件期望是不够的。相反,将条件期望定义为合适的随机变量非常有 用。例如,当考虑两个条件期望时 $\mathbb{E}(f \mid B)$ 和 $\mathbb{E}\left(f \mid B^{c}\right)$ 同时,我们简单地将它定义为一个函数
$\mathbb{E}(f \mid B) \chi_{B}(\omega)+\mathbb{E}\left(f \mid B^{c}\right) \chi_{B^{c}}(\omega)$ 而不是将其视为两个数字。在考虑一般设置之前,我们先从以下特殊情况 开始。

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|A Riesz-Type Representation Theorem

在本节中,我们将证明一个 Riesz 型表示定理,它将在随机演化方程的可控性和最优控制问题的研究中发挥重要作 用。
让 $\left(X_{1}, \mathcal{M} 1, \mu 1\right)$ 和 $\left(X_{2}, \mathcal{M} 2, \mu 2\right)$ 是两个有限测度空间,令 $H$ 成为 Banach 空间。让 $\mathcal{M}$ 成为一个子 $\sigma$-现场 $\mathcal{M} 1 \times \mathcal{M} 2 ,$ 并且对于任何 $1 \leq p, q<\infty$ , 让 同样,让

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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

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数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|MTH3016

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随机过程 用于表示在时间上发展的统计现象以及在处理这些现象时出现的理论模型,由于这些现象在许多领域都会遇到,因此这篇文章具有广泛的实际意义。

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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
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  • Foundations of Data Science 数据科学基础
数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|MTH3016

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|Distribution, Density and Characteristic Functions

Let $\mathbb{P}$ be a probability measure on $(\Omega, \mathcal{F})$, and $X: \Omega \rightarrow H$ be a strongly measurable random variable. Then, as a special case of (2.11), $X$ induces a probability measure $\mathbb{P}{X}$ on $(H, \mathcal{B}(H))$ via $$ \mathbb{P}{X}(A) \triangleq \mathbb{P}\left(X^{-1}(A)\right), \quad \forall A \in \mathcal{B}(H) .
$$
We call $\mathbb{P}{X}$ the distribution of $X$. If $X$ is Bochner integrable w.r.t. $\mathbb{P}$, then by (2.5) and using (2.12) in Theorem 2.27, we see that $$ \mathbb{E} X=\int{H} x d \mathbb{P}{X}(x) . $$ In the case of $H=\mathbb{R}^{m}$ (for some $m \in \mathbb{N}$ ), $\mathbb{P}{X}$ can be uniquely determined by the following function:
$$
F(x) \triangleq F\left(x_{1}, \cdots, x_{m}\right) \triangleq \mathbb{P}\left{X_{i} \leq x_{i}, 1 \leq i \leq m\right}
$$

where $x=\left(x_{1}, \cdots, x_{m}\right)$ and $\left(X_{1}, \cdots, X_{m}\right)=X$. We call $F(x)$ the distribution function of $X$. If $\mathbb{P}{X}$ is absolutely continuous w.r.t. the Lebesgue measure in $\mathbb{R}^{m}$, then by the Radon-Nikodým theorem (i.e., Theorem 2.33), there exists a (nonnegative) function $f \in L^{1}\left(\mathbb{R}^{m}\right)$ such that $$ \mathbb{P}{X}(A)=\int_{A} f(x) d x, \quad \forall A \in \mathcal{B}\left(\mathbb{R}^{m}\right)
$$
Particularly,
$$
F(x)=\int_{-\infty}^{x_{1}} \cdots \int_{-\infty}^{x_{m}} f\left(\xi_{1}, \cdots, \xi_{m}\right) d \xi_{1} \cdots d \xi_{m} .
$$
The function $f(x)$ is called the density of $X$. As a special case, if $f(x)$ is of the following form:
$$
f(x)=\left[(2 \pi)^{m} \operatorname{det} Q\right]^{-1 / 2} \exp \left{-\frac{1}{2}(x-\lambda) Q^{-1}(x-\lambda)^{\top}\right}, \quad x \in \mathbb{R}^{m},
$$
for some $\lambda \in \mathbb{R}^{m}, Q \in \mathbb{R}^{m \times m}$ with $Q^{\top}=Q>0$, then we say that $X$ has a normal distribution with parameter $(\lambda, Q)$, denoted by $X \sim \mathcal{N}(\lambda, Q)$. We call $X$ a Gaussian random variable (valued in $\mathbb{R}^{m}$ ) if $X$ has a normal distribution or $X$ is constant.

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|Vector Measures

The results of this subsection can be found in [74]. In this subsection, we fix a finite measure $\nu$ on $(\Omega, \mathcal{F})$
We begin with the following definition.
Definition 2.40. An H-valued function $\mu: \mathcal{F} \rightarrow H$ is called a vector measure $($ on $(\Omega, \mathcal{F}))$ if $\mu(\emptyset)=0$, and $\mu$ is countably additive, i.e., for any sequence $\left{A_{k}\right}_{k=1}^{\infty}$ of mutually disjoint sets in $\mathcal{F}$,
$$
\mu\left(\bigcup_{k=1}^{\infty} A_{k}\right)=\sum_{k=1}^{\infty} \mu\left(A_{k}\right), \text { in } H .
$$
An example of vector measures is as follows.
Example 2.41. For $p \in[1, \infty)$, define $\mu: \mathcal{F} \rightarrow L^{p}(\Omega, \mathcal{F}, \nu)$ by $\mu(A)=\chi_{A}(\cdot)$, $\forall A \in \mathcal{F}$. It is easy to see that $\mu$ is a vector measure on $(\Omega, \mathcal{F})$.

Definition 2.42. Let $\mu$ be an (H-valued) vector measure on $(\Omega, \mathcal{F})$. The variation of $\mu$ is the nonnegative function $|\mu|(\cdot)$ on $\mathcal{F}$, defined by
$$
\begin{array}{r}
|\mu|(A)=\sup \left{\sum_{i=1}^{k}\left|\mu\left(A_{i}\right)\right|{H} \mid A=\bigcup{i=1}^{k} A_{i} \text { for some } k \in \mathbb{N}\right. \text { and mutually } \
\text { disjoint sets } \left.A_{1}, \cdots, A_{k} \in \mathcal{F}\right}, \quad \forall A \in \mathcal{F} .
\end{array}
$$
If $|\mu|(\Omega)<+\infty$, then we call $\mu$ a vector measure of bounded variation.

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随机过程统计代考

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|Distribution, Density and Characteristic Functions

让 $\mathbb{P}$ 是一个概率测度 $(\Omega, \mathcal{F})$ ,和 $X: \Omega \rightarrow H$ 是一个强可测量的随机变量。那么,作为 (2.11) 的一个特例, $X$ 引发 概率测度 $\mathbb{P} X$ 上 $(H, \mathcal{B}(H))$ 通过
$$
\mathbb{P} X(A) \triangleq \mathbb{P}\left(X^{-1}(A)\right), \quad \forall A \in \mathcal{B}(H) .
$$
我们称之为 $\mathbb{P} X$ 的分布 $X$. 如果 $X$ 是 Bochner 可积的 wrt $\mathbb{P}$ ,然后通过 (2.5) 并在定理 $2.27$ 中使用 (2.12),我们看到
$$
\mathbb{E} X=\int H x d \mathbb{P} X(x) .
$$
如果是 $H=\mathbb{R}^{m}$ (对于一些 $m \in \mathbb{N}$ ), $\mathbb{P} X$ 可以由以下函数唯一确定:
在哪里 $x=\left(x_{1}, \cdots, x_{m}\right)$ 和 $\left(X_{1}, \cdots, X_{m}\right)=X$. 我们称之为 $F(x)$ 的分布函数 $X$. 如果 $\mathbb{P} X$ 绝对连续 wrt Lebesgue 测度 $\mathbb{R}^{m}$ ,然后由 Radon-Nikodým 定理(即定理 2.33),存在一个 (非负) 函数 $f \in L^{1}\left(\mathbb{R}^{m}\right.$ )这样
$$
\mathbb{P} X(A)=\int_{A} f(x) d x, \quad \forall A \in \mathcal{B}\left(\mathbb{R}^{m}\right)
$$
特别,
$$
F(x)=\int_{-\infty}^{x_{1}} \cdots \int_{-\infty}^{x_{m}} f\left(\xi_{1}, \cdots, \xi_{m}\right) d \xi_{1} \cdots d \xi_{m} .
$$
功能 $f(x)$ 被称为密度 $X$. 作为一种特殊情况,如果 $f(x)$ 具有以下形式:
$\mathrm{f}(\mathrm{x})=\backslash \operatorname{left}\left[(2 \backslash \mathrm{pi})^{\wedge}{\mathrm{m}} \backslash \text { \operatorname }{\text { det }} \mathrm{Q} \backslash \text { right }\right]^{\wedge}{-1 / 2} \backslash \exp \backslash$ left $\left{-\backslash \mathrm{frac}{1}{2}\left(\mathrm{x}-\backslash \mathrm{lambda)} \mathrm{Q}^{\wedge}{-1}(\mathrm{x}-\backslash \mid \mathrm{lambda})^{\wedge}{\backslash\right.\right.$ top $} \backslash$ right $}$, $X \sim \mathcal{N}(\lambda, Q)$. 我们称之为 $X$ 一个高斯随机变量 (在 $\mathbb{R}^{m}$ ) 如果 $X$ 具有正态分布或 $X$ 是恒定的。

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|Vector Measures

本小节的结果可以在[74]中找到。在本小节中,我们修复了一个有限度量 $\nu$ 上 $(\Omega, \mathcal{F})$
我们从以下定义开始。
定义 2.40。H 值函数 $\mu: \mathcal{F} \rightarrow H$ 称为向量测度 $($ 上 $(\Omega, \mathcal{F}))$ 如果 $\mu(\emptyset)=0$ ,和 $\mu$ 是可数相加的,即对于任何序列
$$
\mu\left(\bigcup_{k=1}^{\infty} A_{k}\right)=\sum_{k=1}^{\infty} \mu\left(A_{k}\right), \text { in } H .
$$
矢量测量的一个例子如下。
例 2.41。为了 $p \in[1, \infty)$ ,定义 $\mu: \mathcal{F} \rightarrow L^{p}(\Omega, \mathcal{F}, \nu)$ 经过 $\mu(A)=\chi_{A}(\cdot), \forall A \in \mathcal{F}$. 很容易看出 $\mu$ 是一个向量 度量 $(\Omega, \mathcal{F})$.
定义 2.42。让 $\mu$ 是一个 (H 值) 向量度量 $(\Omega, \mathcal{F})$. 的变化 $\mu$ 是非负函数 $|\mu|(\cdot)$ 上 $\mathcal{F}$ ,被定义为
如果 $|\mu|(\Omega)<+\infty$ ,那么我们称 $\mu$ 有界变化的矢量度量。

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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。

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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数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|MTH7090

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随机过程 用于表示在时间上发展的统计现象以及在处理这些现象时出现的理论模型,由于这些现象在许多领域都会遇到,因此这篇文章具有广泛的实际意义。

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数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|MTH7090

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|Integrals and Expectation

In this section, we recall the definitions and some basic results for the Bochner integral and the Pettis integral. We omit the proofs and refer the readers to $[74,143]$. Let us fix a $\sigma$-finite measure space $(\Omega, \mathcal{F}, \mu)$, a probability space $(\Omega, \mathcal{F}, \mathbb{P})$ and a Banach space $H$.

Let $f(\cdot)$ be an ( $H$-valued) $\mathcal{F}$-simple function in the form (2.2). We call $f(\cdot)$ Bochner integrable if $\mu\left(E_{i}\right)<\infty$ for each $i=1, \cdots, k$. In this case, for any $E \in \mathcal{F}$, the Bochner integral of $f(\cdot)$ over $E$ is defined by
$$
\int_{E} f(s) d \mu=\sum_{i=1}^{k} \mu\left(E \cap E_{i}\right) h_{i} .
$$
In general, we have the following notion.
Definition 2.14. A strongly $\mathcal{F}$-measurable function $f(\cdot): \Omega \rightarrow H$ is said to be Bochner integrable (w.r.t. $\mu)$ if there exists a sequence of Bochner integrable $\mathcal{F}{\text {-simple functions }}\left{f{i}(\cdot)\right}_{i=1}^{\infty}$ converging strongly to $f(\cdot), \mu$-a.e. in $\Omega$, so that
$$
\lim {i, j \rightarrow \infty} \int{\Omega}\left|f_{i}(s)-f_{j}(s)\right|_{H} d \mu=0 .
$$

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|Signed Measures

Let us begin with the following notion.
Definition 2.28. A function $\mu: \mathcal{F} \rightarrow[-\infty,+\infty]$ is called a signed measure on $(\Omega, \mathcal{F})$ if
1) $\mu(\emptyset)=0$;
2) $\mu\left(\bigcup_{j=1}^{\infty} A_{j}\right)=\sum_{j=1}^{\infty} \mu\left(A_{j}\right)$ for any sequence $\left{A_{j}\right}$ of mutually disjoint sets from $\mathcal{F}$; and
3) $\mu$ assumes at most one of the values $+\infty$ and $-\infty$.
Example 2.29. Let $\nu$ be a measure on $(\Omega, \mathcal{F})$ and $f$ be a real valued integrable function defined on $(\Omega, \mathcal{F}, \nu)$. Then
$$
\mu(A)=\int_{A} f d \nu, \quad \forall A \in \mathcal{F},
$$
defines a signed measure in $(\Omega, \mathcal{F})$. More generally, the above $\mu$ is still a signed measure if $f$ is a measurable function on $(\Omega, \mathcal{F})$, and one of $f^{+}$and $f^{-}$, the positive and negative parts of $f$, is integrable on $(\Omega, \mathcal{F}, \nu)$.

If $\mu$ is a signed measure on $(\Omega, \mathcal{F})$, we call a set $E \subset \Omega$ positive (resp. negative) (w.r.t. $\mu$ ) if for every $F \in \mathcal{F}, E \cap F$ is measurable, and $\mu(E \cap F) \geq 0$ (resp. $\mu(E \cap F) \leq 0)$.

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|MTH7090

随机过程统计代考

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|Integrals and Expectation

在本节中,我们回顾一下 Bochner 积分和 Pettis 积分的定义和一些基本结果。我们省略了证明,请读者参考 $[74,143]$. 让我们修复一个 $\sigma$ – 有限测量空间 $(\Omega, \mathcal{F}, \mu)$ ,个概率空间 $(\Omega, \mathcal{F}, \mathbb{P})$ 和巴拿赫空间 $H$.
让 $f(\cdot)$ 豆 ( $H$-值) $\mathcal{F}$-形式 (2.2) 中的简单函数。我们称之为 $f(\cdot)$ Bochner 可积如果 $\mu\left(E_{i}\right)<\infty$ 对于每个 $i=1, \cdots, k$. 在这种情况下,对于任何 $E \in \mathcal{F}$ ,的 Bochner 积分 $f(\cdot)$ 超过 $E$ 定义为
$$
\int_{E} f(s) d \mu=\sum_{i=1}^{k} \mu\left(E \cap E_{i}\right) h_{i} .
$$
一般来说,我们有以下概念。
定义 2.14。强烈的 $\mathcal{F}$ – 可测量函数 $f(\cdot): \Omega \rightarrow H$ 据说是 Bochner 可积的 (wrt $\mu$ )如果存在 Bochner 可积序列
$$
\lim i, j \rightarrow \infty \int \Omega\left|f_{i}(s)-f_{j}(s)\right|_{H} d \mu=0 .
$$

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|Signed Measures

让我们从以下概念开始。
定义 2.28。一个函数 $\mu: \mathcal{F} \rightarrow[-\infty,+\infty]$ 被称为签署的措施 $(\Omega, \mathcal{F})$ 如果
1) $\mu(\emptyset)=0$;
2) $\mu\left(\bigcup_{j=1}^{\infty} A_{j}\right)=\sum_{j=1}^{\infty} \mu\left(A_{j}\right)$ 对于任何序列 \left{A_{j}\right} 互不相交的集合 $\mathcal{F}$; 和
3) $\mu$ 最多假设其中一个值 $+\infty$ 和 $-\infty$.
例 2.29。让 $\nu$ 成为衡量标准 $(\Omega, \mathcal{F})$ 和 $f$ 是一个实值可积函数,定义在 $(\Omega, \mathcal{F}, \nu)$. 然后
$$
\mu(A)=\int_{A} f d \nu, \quad \forall A \in \mathcal{F},
$$
在 $(\Omega, \mathcal{F})$. 更一般地,以上 $\mu$ 仍然是一个签署的措施,如果 $f$ 是一个可测量的函数 $(\Omega, \mathcal{F})$ ,并且其中之一 $f^{+}$和 $f^{-}$, 的正负部分 $f$ ,可积在 $(\Omega, \mathcal{F}, \nu)$.
如果 $\mu$ 是一个签署的措施 $(\Omega, \mathcal{F})$ ,我们称一个集合 $E \subset \Omega$ 积极的(分别是消极的) (wrt $\mu$ ) 如果对于每个 $F \in \mathcal{F}, E \cap F$ 是可测量的,并且 $\mu(E \cap F) \geq 0$ (分别。 $\mu(E \cap F) \leq 0$ ).

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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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数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|STAT4061

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随机过程 用于表示在时间上发展的统计现象以及在处理这些现象时出现的理论模型,由于这些现象在许多领域都会遇到,因此这篇文章具有广泛的实际意义。

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我们提供的随机过程统计Stochastic process 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
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数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|STAT4061

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|Range Inclusion and the Duality Argument

Clearly, any controllability problem (formulated in Definition $1.1$ or more generally, in Definition $5.6$ in Chapter 5 ) can be viewed as an equation problem, in which both the state $x(\cdot)$ and the control $u(\cdot)$ variables are unknowns. Namely, instead of viewing $u(\cdot)$ as a control variable, we may simply regard it as another unknown variable 2 . One of the main concerns in this book is to study the controllability problems for linear stochastic evolution equations. As we shall see later, this is far from an easy task.

It is easy to see that, in many cases solving linear equations are equivalent to showing range inclusion for suitable linear operators. Because of this, we shall present below two known range inclusion theorems (i.e., Theorems $1.7$ and $1.10$ below) in an abstract setting.

Throughout this section, $X, Y$ and $Z$ are Banach spaces. Denote by $\mathcal{L}(X ; Y)$ the Banach space of all bounded linear operators from $X$ to $Y$, with the usual operator norm. When $X=Y$, we simply write $\mathcal{L}(X)$ instead of $\mathcal{L}(X ; X)$. For any $L \in \mathcal{L}(X ; Y)$, denote by $\mathcal{R}(L)$ the range of $L$. We begin with the following result.

Theorem 1.7. Let $F \in \mathcal{L}(X ; Z)$ and $G \in \mathcal{L}(Y ; Z)$. The following assertions hold:
1) If $\mathcal{R}(F) \supseteq \mathcal{R}(G)$, then there is a constant $\mathcal{C}>0$ such that
$$
\left|G^{} z^{}\right|{Y^{}} \leq \mathcal{C}\left|F^{} z^{}\right|{X^{}}, \quad \forall z^{} \in Z^{} .
$$
2) If $X$ is reflexive and (1.13) holds for some constant $\mathcal{C}>0$, then $\mathcal{R}(F) \supseteq$ $\mathcal{R}(G)$.

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|Two Basic Methods in This Book

In this section, we shall present two basic methods (via illuminating examples) that will be systematically used throughout this book.

The main method that we employ in this book to deal with the analysis of the structure of stochastic distributed parameter systems is the global Carleman type estimate. This method was introduced by T. Carleman ([47]) in 1939 to prove the uniqueness of solutions to second order elliptic partial differential equations with two variables. The key in [47] is an elementary energy estimate with some exponential weight. This type of weighted energy estimates, now referred to as Carleman estimates, have become one of the major tools in the study of unique continuation property, inverse problems and control problems for many partial differential equations. However, it is only in the last ten plus years that the power of the global Carleman estimate in the context of controllability of stochastic partial differential equations came to be realized. For the readers’ convenience, we explain the main idea of Carleman estimate by the following very simple example:

Example 1.14. Consider the following ordinary differential equation in $\mathbb{R}^{n}$ :
$$
\left{\begin{array}{l}
y_{t}(t)=a(t) y(t) \quad \text { in }[0, T], \
y(0)=y_{0} .
\end{array}\right.
$$
It is well-known that if $a \in L^{\infty}(0, T)$, then there is a constant $\mathcal{C}_{T}>0$ such that for all solutions of (1.45), it holds that $$
\max {t \in[0, T]}|y(t)|{\mathbb{R}^{n}} \leq \mathcal{C}{T}\left|y{0}\right|{\mathbb{R}^{n}}, \quad \forall y{0} \in \mathbb{R}^{n} .
$$
Now we give a slightly different proof of this result via Carleman-type estimate:
For any $\lambda \in \mathbb{R}$, it is easy to see that
$$
\begin{aligned}
&\frac{d}{d t}\left(e^{-2 \lambda t}|y(t)|{\mathbb{R}^{n}}^{2}\right) \ &=-2 \lambda e^{-2 \lambda t}|y(t)|{\mathbb{R}^{n}}^{2}+2 e^{-2 \lambda t}\left\langle y_{t}(t), y(t)\right\rangle_{\mathbb{R}^{n}}=2(a(t)-\lambda) e^{-2 \lambda t}|y(t)|{\mathbb{R}^{n}}^{2} . \end{aligned} $$ Choosing $\lambda=|a|{L^{\infty}(0, T)}$, we find that
$$
|y(t)|{\mathbb{R}^{n}} \leq e^{\lambda T}\left|y{0}\right|_{\mathbb{R}^{n}}, \quad t \in[0, T],
$$
which proves (1.46).

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|STAT4061

随机过程统计代考

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|Range Inclusion and the Duality Argument

显然,任何可控性问题(在定义 $1.1$ 或更一般地,在定义中 $5.6$ 在第 5 章中) 可以看作是一个方程问题,其中两个状 态 $x(\cdot)$ 和控制 $u(\cdot)$ 变量是末知数。即,而不是查看 $u(\cdot)$ 作为控制变量,我们可以简单地将其视为另一个末知变量 2 。本书的主要关注点之一是研究线性随机演化方程的可控性问题。正如我们稍后将看到的,这绝非易事。
很容易看出,在许多情况下,求解线性方程等价于为合适的线性算子显示范围包含。因此,我们将在下面给出两个 已知的范围包含定理 (即,定理 $1.7$ 和 $1.10$ 下面) 在一个抽象的设置。
在本节中, $X, Y$ 和 $Z$ 是 Banach 空间。表示为 $\mathcal{L}(X ; Y)$ 所有有界线性算子的 Banach 空间 $X$ 至 $Y$ ,具有通常的运算 符规范。什么时候 $X=Y$ ,我们简单地写 $\mathcal{L}(X)$ 代替 $\mathcal{L}(X ; X)$. 对于任何 $L \in \mathcal{L}(X ; Y)$ ,表示为 $\mathcal{R}(L)$ 的范围 $L$. 我们从以下结果开始。
定理 1.7。让 $F \in \mathcal{L}(X ; Z)$ 和 $G \in \mathcal{L}(Y ; Z)$. 以下断言成立:
1) 如果 $\mathcal{R}(F) \supseteq \mathcal{R}(G)$, 那么有一个常数 $\mathcal{C}>0$ 这样
$$
|G z| Y \leq \mathcal{C}|F z| X, \quad \forall z \in Z
$$
2) 如果 $X$ 是自反的并且 (1.13) 对某个常数成立 $\mathcal{C}>0$ ,然后 $\mathcal{R}(F) \supseteq \mathcal{R}(G)$.

数学代写|随机过程统计代写Stochastic process statistics代考|Two Basic Methods in This Book

在本节中,我们将介绍两种将在本书中系统使用的基本方法(通过说明性示例)。
我们在本书中用于分析随机分布参数系统结构的主要方法是全局卡尔蔓类型估计。该方法由 T. Carleman ([47]) 在 1939 年引入,以证明具有两个变量的二阶椭圆偏微分方程解的唯一性。[47] 中的关键是具有某种指数权重的基本能 量估计。这种类型的加权能量估计,现在称为卡尔曼估计,已成为研究许多偏微分方程的独特连续性、逆问题和控 制问题的主要工具之一。然而,直到最近十多年,在随机偏微分方程的可控性背景下,全局卡尔曼估计的威力才得 以实现。
示例 1.14。考虑以下常微分方程 $\mathbb{R}^{n}$ :
$\$ \$$
左 {
$$
y_{t}(t)=a(t) y(t) \quad \text { in }[0, T], y(0)=y_{0} .
$$
【正确的。
Itiswell – knownthatif $\$ a \in L^{\infty}(0, T) \$$, thenthereisaconstant $\$ \mathcal{C}{T}>0$ \$suchthat forallsolutionsof $\operatorname{Imax}{t \backslash \operatorname{lin}[0, T]}|\mathrm{y}(\mathrm{t})|{\backslash \operatorname{mathbb}{R} \wedge{n}} \backslash \operatorname{leq} \backslash$ mathcal ${C}{T} \backslash \operatorname{left} \mid \mathrm{y}{0} \backslash$ right $\mid{\backslash$ mathbb ${R} \wedge{n}}$, Iquad $\backslash$ forall $y{0} \backslash$ in $\backslash m a t h b b{R} \wedge{n}$ 。 NowwegiveaslightlydifferentproofofthisresultviaCarleman-typeestimate: Forany $\$ \lambda \in \mathbb{R} \$$, it $$ \frac{d}{d t}\left(e^{-2 \lambda t}|y(t)| \mathbb{R}^{n 2}\right) \quad=-2 \lambda e^{-2 \lambda t}|y(t)| \mathbb{R}^{n 2}+2 e^{-2 \lambda t}\left\langle y{t}(t), y(t)\right\rangle_{\mathbb{R}^{n}}=2(a(t)-\lambda) e^{-2 \lambda t}|y(t)| \mathbb{R}^{n 2}
$$
Choosing $\$ \lambda=|a| L^{\infty}(0, T) \$$, we findthat $\$ \$$
证明 (1.46)。

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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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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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