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线性代数是平坦的微分几何，在流形的切线空间中服务。时空的电磁对称性是由洛伦兹变换表达的，线性代数的大部分历史就是洛伦兹变换的历史。

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我们提供的线性代数linear algebra及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

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

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|Populations, Samples, and Bias

Before we dive deeper into descriptive and inferential statistics, it might be a good idea to lay out some definitions and relate them to tangible examples.

A population is a particular group of interest we want to study, such as “all seniors over the age of 65 in the North America,” “all golden retrievers in Scotland,” or “current high school sophomores at Los Altos High School.” Notice how we have boundaries on defining our population. Some of these boundaries are broad and capture a large group over a vast geography or age group. Others are highly specific and small such as the sophomores at Los Altos High School. How you hone in on defining a population depends on what you are interested in studying.

A sample is a subset of the population that is ideally random and unbiased, which we use to infer attributes about the population. We often have to study samples because polling the entire population is not always possible. Of course, some populations are easier to get hold of if they are small and accessible. But measuring all seniors over 65 in North America? That is unlikely to be practical!

It is important to note that populations can be theoretical and not physically tangible. In these cases our population acts more like a sample from something abstract. Here’s my favorite example: we are interested in flights that depart between 2 p.m. and 3 p.m. at an airport, but we lack enough flights at that time to reliably predict how often these flights are late. Therefore, we may treat this population as a sample instead from an underlying population of all theoretical flights taking off between 2 p.m. and 3 p.m.

Problems like this are why many researchers resort to simulations to generate data. Simulations can be useful but rarely are accurate, as simulations capture only so many variables and have assumptions built in.

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|Mean and Weighted Mean

The mean is the average of a set of values. The operation is simple to do: sum the values and divide by the number of values. The mean is useful because it shows where the “center of gravity” exists for an observed set of values.

The mean is calculated the same way for both populations and samples. Example 3-1 shows a sample of eight values and how to calculate their mean in Python.
Example 3-1. Calculating mean in Python

Number of pets each person owns

sample $=[1,3,2,5,7,0,2,3]$
mean $=$ sum(sample) $/$ len(sample)
print(mean) # prints $2.875$
As you can see, we polled eight people on the number of pets they own. The sum of the sample is 23 and the number of items in the sample is 8 , so this gives us a mean of $2.875$ as $23 / 8=2.875$.

There are two versions of the mean you will see: the sample mean $\bar{x}$ and the population mean $\mu$ as expressed here:
$$
\begin{aligned}
&\bar{x}=\frac{x_{1}+x_{2}+x_{3}+\ldots+x_{n}}{n}=\sum \frac{x_{i}}{n} \
&\mu=\frac{x_{1}+x_{2}+x_{3}+\ldots+x_{n}}{N}=\sum \frac{x_{i}}{N}
\end{aligned}
$$

线性代数代考

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|Populations, Samples, and Bias

在我们深入研究描述性和推断性统计之前，列出一些定义并将其与有形示例联系起来可能是一个好主意。

种群是我们想要研究的特定兴趣群体，例如“北美所有65岁以上的老年人”，“苏格兰的所有金毛猎犬”或“洛斯阿尔托斯高中目前的高中二年级学生”。请注意，我们在定义人口时是如何有界限的。其中一些边界很宽泛，在广阔的地理或年龄组中捕获了一大群人。其他人则非常具体和小，例如洛斯阿尔托斯高中的二年级学生。你如何磨练定义一个群体取决于你对学习的兴趣。

样本是总体的子集，理想情况下是随机且无偏的，我们用它来推断有关总体的属性。我们经常需要研究样本，因为对整个人群进行轮询并不总是可能的。当然，如果某些人群规模小且易于接近，则更容易掌握。但是衡量北美所有65岁以上的老年人呢？这不太可能是实际的！

重要的是要注意，人口可以是理论上的，而不是物理上有形的。在这些情况下，我们的人口更像是抽象事物的样本。以下是我最喜欢的例子：我们对下午2点到下午3点之间在机场起飞的航班感兴趣，但我们当时没有足够的航班来可靠地预测这些航班迟到的频率。因此，我们可以将此人群视为样本，而不是从下午2点到下午3点之间起飞的所有理论航班的潜在人群中取样。

像这样的问题就是为什么许多研究人员诉诸模拟来生成数据的原因。模拟可能很有用，但很少是准确的，因为模拟只捕获这么多变量并内置假设。

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|Mean and Weighted Mean

平均值是一组值的平均值。操作很简单：将值相加并除以值的数量。平均值很有用，因为 它显示了一组观㟯值的“重心”所在的位置。
对于总体和样本，均值的计算方式相同。示例 3-1 显示了一个包含 8 个值的示例以及如何
在 Python 中计算它们的平均值。
示例 3-1。在 Python 中计算平均值
每个人拥有的宠物数量
样本 $=[1,3,2,5,7,0,2,3]$
意思是=总和 (样本) /len(sample)
print(mean) # 打印 $2.875$
如您所见，我们对八个人的宠物数量进行了调育。样本的总和是 23 并且样本中的项目数
是 8 ，所以这给了我们一个平均值 $2.875$ 作为 $23 / 8=2.875$.
您将看到两个版本的均值：样本均值 $\bar{x}$ 和人口平均 $\mu$ as expressed here:
$\bar{x}=\frac{x_{1}+x_{2}+x_{3}+\ldots+x_{n}}{n}=\sum \frac{x_{i}}{n} \quad \mu=\frac{x_{1}+x_{2}+x_{3}+\ldots+x_{n}}{N}=\sum \frac{x_{i}}{N}$

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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。