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商业数学是商业企业用来记录和管理商业运作的数学。商业组织将数学用于会计、库存管理、市场营销、销售预测和财务分析。

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

商科代写|商业数学代写business mathematics代考|Rank Order Centroid Method

This method is a simple way of giving weight to a number of items that are ranked according to their importance. The decision-makers usually can rank items much more easily than giving weight to them. This method takes those ranks as inputs and converts them to weights for each of the items. The conversion is based on the following formula:
$$
w_{i}=\left(\frac{1}{M}\right) \sum_{n=i}^{M} \frac{1}{n}
$$

1. List objectives in order from most important to least important
2. Use the aforementioned formulas for assigning weights
   where $M$ is the number of items and $w_{i}$ is the weight of the $i$ item. For example, if there are four items, the item ranked first will be weighted $(1+1 / 2+1 / 3+1 / 4) / 4=0.52$, thesecond will be weighted $(1 / 2+1 / 3+1 / 4) / 4=0.27$, the third $(1 / 3+1 / 4) / 4=0.15$, and the last $(1 / 4) / 4=0.06$. As shown in this example, the rank order centroid (ROC) is simple and easy to follow, but it gives weights that are highly dispersed (Chang, 2004). As an example, consider the same factors to be weighted (shortening schedule, agency control over the project, project cost, and competition). If they are ranked based on their importance and influence on dêcision as 1-shoortening schëdule, 2-project cost, 3 -agency control over the project, and 4 -competition, their weights would be $0.52,0.27,0.15$, and $0.06$, respectively. These weights almost eliminate the effect of the fourth factor, that is, among competitors. This could be an issue.

商科代写|商业数学代写business mathematics代考|Pairwise Comparison

In this method, the decision-maker should compare each item with the rest of the group and should give a preferential level to the item in each pairwise comparison (Chang, 2004). For example, if the item at hand is as important as the second one, the preferential level would be one. If it is much more important, its level would be 10 . After conducting all the comparisons and after determining the preferential levels, the numbers will be added up and normalized. The results are the weights for each item. Table $4.7$ can be used as a guide for giving a preferential level score to an item while comparing it with another one. The following example shows the application of the pairwise comparison procedure. Referring to the four critical factors identified earlier, let us assume that shortening the schedule, project cost, and agency control of the project are the most important parameters in the project delivery selection decision. Following the pairwise comparison, the decision-maker should pick one of these factors (e.g., shortening the schedule), compare it with the remaining factors, and should give a preferential level to it. For example, shortening the schedule is more important than project cost; in this case, it will be given a level of importance of $5 .$

The decision-maker should continue the pairwise comparison and should give weights to each factor. The weights, which are based on the preferential levels given in each pairwise comparison, should be consistent to the extent possible. The consistency is measured based on the matrix of preferential levels. The interested reader can find the methods and applications of consistency measurement in Temesi (2006). Table $4.7$ provides the nine-point scale that we will use.

Table $4.8$ shows the rest of the hypothetical weights and the normalizing process, the last step in the pairwise comparison approach.

Note that Column (5) is simply the sum of the values in Columns (1) through (4). In addition, note that if the preferential level of factor $i$ to factor $j$ is $n$, then the preferential level of factor $j$ to factor $i$ is simply $1 / n$. The weights calculated for this exercise are $0.6,0.1,0.2$, and $0.1$, which add up to $1.0$. Note that it is possible for two factors to have the same importance and weight.

商业数学代考

商科代写|商业数学代写business mathematics代考|Rank Order Centroid Method

这种方法是一种简单的方法，可以根据重要性对许多项目进行加权。决策者通常可以比赋予 它们权重更容易对项目进行排名。此方法将这些排名作为输入，并将它们转换为每个项目的 权重。转换基于以下公式:
$$
w_{i}=\left(\frac{1}{M}\right) \sum_{n=i}^{M} \frac{1}{n}
$$

1. 按从最重要到最不重要的顺序列出目标
2. 使用上述公式分配权重
   ，其中 $M$ 是项目的数量和 $w_{i}$ 是重量 $i$ 物品。例如，如果有四个项目，则排名第一的 项目将被加权 $(1+1 / 2+1 / 3+1 / 4) / 4=0.52$ ，第二个将被加权
   $(1 / 2+1 / 3+1 / 4) / 4=0.27$ ，第三 $(1 / 3+1 / 4) / 4=0.15$, 最后一个 $(1 / 4) / 4=0.06$. 如本例所示，排序质心 (ROC) 简单易懂，但它给出的权重高度分 散 (Chang, 2004)。例如，考虑要加权的相同因素（缩短工期、代理对项目的控制、 项目成本和竞争) 。如果根据它们的重要性和对决策的影响将它们排名为 1缩短计 划、2-项目成本、3-对项目的机构控制和 4-竞争，它们的权重将是
   $0.52,0.27,0.15 ，$ 和 $0.06$ ，分别。这些权重几乎消除了第四个因素的影响，即竞 争对手之间的影响。这可能是一个问题。

商科代写|商业数学代写business mathematics代考|Pairwise Comparison

在这种方法中，决策者应将每个项目与组中的其他项目进行比较，并在每次成对比较中给予项目优先级（Chang，2004）。例如，如果手头的项目与第二个一样重要，则优先级将是一个。如果它更重要，它的级别将是 10 。在进行所有比较并确定优先级别后，将数字相加并归一化。结果是每个项目的权重。桌子4.7可以用作在与另一个项目进行比较时为项目提供优先级别分数的指南。以下示例显示了成对比较过程的应用。参考前面确定的四个关键因素，让我们假设缩短项目的进度、项目成本和代理控制是项目交付选择决策中最重要的参数。在两两比较之后，决策者应该选择这些因素之一（例如，缩短时间表），将其与其余因素进行比较，并给予优先级。例如，缩短工期比项目成本更重要；在这种情况下，它将被赋予一个重要级别5.

决策者应继续成对比较，并为每个因素赋予权重。权重基于每个成对比较中给出的优先级，应尽可能保持一致。一致性是基于优先级别矩阵来衡量的。感兴趣的读者可以在 Temesi (2006) 中找到一致性测量的方法和应用。桌子4.7提供了我们将使用的九点量表。

桌子4.8显示了其余的假设权重和归一化过程，这是成对比较方法的最后一步。

请注意，第 (5) 列只是第 (1) 到 (4) 列中的值的总和。另外，请注意，如果因素的优惠水平一世考虑因素j是n，则因子的优先水平j考虑因素一世简直就是1/n. 为这个练习计算的权重是0.6,0.1,0.2， 和0.1, 加起来1.0. 请注意，两个因素可能具有相同的重要性和权重。

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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。