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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|Big Data Considerations and the Texas Sharpshooter Fallacy

One final thought before we close this chapter. As we have discussed, randomness plays such a role in validating our findings and we always have to account for its possibility. Unfortunately with big data, machine learning, and other data-mining tools, the scientific method has suddenly become a practice done backward. This can be precarious; allow me to demonstrate why, adapting an example from Gary Smith’s book Standard Deviations (Overlook Press).

Let’s pretend I draw four playing cards from a fair deck. There’s no game or objective here other than to draw four cards and observe them. I get two $10 \mathrm{~s}$, a 3 , and a 2 . “This is interesting,” I say. “I got two 10s, a 3, and a 2. Is this meaningful? Are the next four cards I draw also going to be two consecutive numbers and a pair? What’s the underlying model here?”

See what I did there? I took something that was completely random and I not only looked for patterns, but I tried to make a predictive model out of them. What has subtly happened here is I never made it my objective to get these four cards with these particular patterns. I observed them after they occurred.

This is exactly what data mining falls victim to every day: finding coincidental patterns in random events. With huge amounts of data and fast algorithms looking for patterns, it’s easy to find things that look meaningful but actually are just random coincidences.

This is also analogous to me firing a gun at a wall. I then draw a target around the hole and bring my friends over to show off my amazing marksmanship. Silly, right? Well, many people in data science figuratively do this every day and it is known as the Texas Sharpshooter Fallacy. They set out to act without an objective, stumble on something rare, and then point out that what they found somehow creates predictive value.

数学代写|线性代数代写linear algebra代考|Matrix Vector Multiplication

This brings us to our next big idea in linear algebra. This concept of tracking where $\hat{i}$ and $\hat{j}$ land after a transformation is important because it allows us not just to create vectors but also to transform existing vectors. If you want true linear algebra enlightenment, think why creating vectors and transforming vectors are actually the same thing. It’s all a matter of relativity given your basis vectors being a starting point before and after a transformation.

The formula to transform a vector $\vec{v}$ given basis vectors $\hat{i}$ and $\hat{j}$ packaged as a matrix is: $$
\begin{aligned}
&{\left[\begin{array}{l}
x_{n e w} \
y_{n e w}
\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ll}
a & b \
c & d
\end{array}\right]\left[\begin{array}{l}
x \
y
\end{array}\right]} \
&{\left[\begin{array}{l}
x_{n e w} \
y_{\text {new }}
\end{array}\right]=\left[\begin{array}{l}
a x+b y \
c x+d y
\end{array}\right]}
\end{aligned}
$$
$\hat{i}$ is the first column $[a, c]$ and $\hat{j}$ is the column $[b, d]$. We package both of these basis vectors as a matrix, which again is a collection of vectors expressed as a grid of numbers in two or more dimensions. This transformation of a vector by applying basis vectors is known as matrix vector multiplication. This may seem contrived at first, but this formula is a shortcut for scaling and adding $\hat{i}$ and $\hat{j}$ just like we did earlier adding two vectors, and applying the transformation to any vector $\vec{v}$.
So in effect, a matrix really is a transformation expressed as basis vectors.
To execute this transformation in Python using NumPy, we will need to declare our basis vectors as a matrix and then apply it to vector $\vec{v}$ using the dot() operator (Example 4-7). The dot () operator will perform this scaling and addition between our matrix and vector as we just described. This is known as the dot product, and we will explore it throughout this chapter.

线性代数代考

数学代写|线性代数代写linear algebra代考| Big Data Considerations and the Texas Sharpshooter Fallacy

在我们结束本章之前，最后一个想法。正如我们所讨论的，随机性在验证我们的发现中起着如此重要的作用，我们总是必须考虑它的可能性。不幸的是，有了大数据、机器学习等数据挖掘工具，科学方法突然变成了一种落后的做法。这可能是不稳定的;请允许我解释一下为什么，引用加里·史密斯（Gary Smith）的《标准偏差》（Overlook Press）一书中的一个例子。

让我们假装我从一副公平的牌中抽出四张扑克牌。这里没有游戏或目标，除了抽出四张牌并观察它们。我得到两个10 秒、一个 3 和一个 2 。“这很有趣，”我说。“我得到了两个10，一个3和一个2。这有意义吗？我抽到的下四张牌是否也将是两个连续的数字和一对？这里的基本模型是什么？

看到我在那里做了什么吗？我拿了一些完全随机的东西，我不仅寻找模式，而且我试图用它们做一个预测模型。这里微妙发生的事情是，我从来没有把获得这四张具有这些特殊模式的卡片作为我的目标。在它们发生后，我观察了它们。

这正是数据挖掘每天成为受害者的原因：在随机事件中发现巧合模式。凭借大量的数据和快速的算法来寻找模式，很容易找到看起来有意义但实际上只是随机巧合的东西。

这也类似于我向墙壁开枪。然后，我在洞周围画一个目标，并带我的朋友过来炫耀我惊人的射击技巧。傻，对吧？好吧，数据科学中的许多人每天都在象征性地这样做，它被称为德克萨斯州神枪手谬误。他们开始在没有目标的情况下采取行动，偶然发现一些罕见的东西，然后指出他们发现的东西以某种方式创造了预测价值。

数学代写|线性代数代写linear algebra代考| Matrix Vector Multiplication

这就把㧴们带到了线性代数的下一个大想法。这种跟踪概念在哪里 $\hat{i}$ 和 $\hat{j}$ 转换后的土地很 重要，因为它不仅可以创建向量，还可以转换现有的向量。如果你想要真正的线性代数启 发，想想为什么创建向量和变换向量实际上是一回事。这都是相对性的问题，因为你的基 向量是变换前后的起点。
用于变换向量的公式 $\vec{v}$ 给定基向量 $\hat{i}$ 和 $\hat{j}$ 打包为矩阵是:
$\left[x_{n e w} y_{\text {new }}\right]=\left[\begin{array}{lll}a & b c & d\end{array}\right][x y] \quad\left[x_{\text {new }} y_{\text {new }}\right]=[a x+b y c x+d y]$
$\hat{i}$ 是第一列 $[a, c]$ 和 $\hat{j}$ 是列 $[b, d]$.㧴们将这两个基向量打包为一个矩阵，该矩阵又是一个向
量的集合，表示为两维或更多维数的数字网格。通过应用基向量对向量的这种萒换称为矩 阵向量乘法。乍一看，这似平是人为的，但此公式是㴼放和添加的快捷方式 $\hat{i}$ 和 $\hat{j}$ 就像我 们之前添加两个向量，并将堑换应用于任何向量一样 $\vec{v}$.
因此，实际上，矩阵实际上是表示为基向量的变换。
要使用NumPy在Python中执行此转换，我们需要将基向量声明为矩阵，然后将其应用于 向量 $\vec{v}$ 使用 dot（）运算符 (示例 4-7) 。点（）运算符将在矩阵和向量之间执行此缩放 和加法，如我们刚才所述。这被称为点积，我们将在本章中探讨它。

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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。