# 统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Econ308

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## 统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Neutrosophic Normal Probability Distribution with Indeterminate Mean

Let the neutrosophic random variable $X_{N}$ follow a normal probability distribution with some indeterminacy in the first parameter $\mu$ and denoted as $\mu_{N}$, i.e., the mean parameter will be of in interval form $\left[\mu_{N}, \mu_{I_{N}}\right]$ where $\mu_{N}$ shows the determinate part and $\mu_{I_{N}}$ the indeterminate part in the neutrosophic mean $\mu_{N}$. Let the other parameter of normal distribution remain to be determined and fixed; then, the neutrosophic normal probability distribution with indeterminacy in the mean only is defined as $X_{N} \sim N_{N}\left(\mu_{N}, \sigma^{2}\right)$ :
$$f\left(x_{N}\right)=\frac{1}{\sigma \sqrt{2 \pi}} e^{-1 / 2\left(\frac{x_{N}-\mu_{N}}{\sigma}\right)^{2}} \quad-\infty \leq x_{N} \leq \infty$$
with neutrosophic cumulative distribution function as
$$F\left(x_{N}\right)=\Phi\left(\frac{x_{N}-\mu_{N}}{\sigma}\right)=\frac{1}{2}\left[1+\exp \left(\frac{x_{N}-\mu_{N}}{\sigma \sqrt{2}}\right)\right]$$
where $N_{N}$ means that there is some indeterminacy in the normal distribution and is so-called neutrosophic normal probability distribution [2]. $X_{N} \in\left[X_{L}, X_{U}\right]$ and $\sigma>0$. A graphical display of neutrosophic normal probability distribution $X_{N} \sim N_{N}\left([7,8], 1.3^{2}\right)$ is given in Fig. 1 where the parameter $\mu_{N}$ is indeterminate and the level of indeterminacy is $I_{\mu_{N}} \in(0,1)$, i.e., the mean value is not exact and varies from 7 to 8 .

## 统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Neutrosophic Normal Probability Distribution with Indeterminate Variance

Let the neutrosophic random variable $X_{N}$ follow a normal probability distribution with some indeterminacy in the second parameter $\sigma^{2}$ and denoted as $\sigma_{N}^{2}$, i.e., the variance parameter will be of in interval form $\left[\sigma_{N}^{2}, \sigma_{I_{N}}^{2}\right]$ where $\sigma_{N}^{2}$ shows the determinate part and $\sigma_{I_{N}}^{2}$ the indeterminate part in the neutrosophic variance $\sigma_{N}^{2}$. Let the first parameter of normal distribution remain to be determined and fixed; then, the neutrosophic normal probability distribution with indeterminacy in the variance only is defined as $X_{N} \sim N_{N}\left(\mu, \sigma_{N}^{2}\right)$ :
$$f\left(x_{N}\right)=\frac{1}{\sigma_{N} \sqrt{2 \pi}} e^{-1 / 2\left(\frac{x_{N}-\mu}{\sigma_{N}}\right)^{2}} \quad-\infty \leq x_{N} \leq \infty$$
with neutrosophic cumulative distribution function as
$$F\left(x_{N}\right)=\Phi\left(\frac{x_{N}-\mu}{\sigma_{N}}\right)=\frac{1}{2}\left[1+\exp \left(\frac{x_{N}-\mu}{\sigma_{N} \sqrt{2}}\right)\right]$$
where $N_{N}$ means that there is some indeterminacy in the normal distribution and is so-called neutrosophic normal probability distribution [2]. $X_{N} \in\left[X_{L}, X_{U}\right]$ and $\sigma_{N}>0$. A graphical display of neutrosophic normal probability distribution $X_{N} \sim N_{N}(7,[4,9])$ is given in Fig. 2 where the parameter $\sigma_{N}^{2}$ is indeterminate and the level of indeterminacy is $I_{\sigma_{N}^{2}} \in(0,5)$, i.e., the variance is not exact and varies from 4 to 9 .

Example $2.2$ Last week $\mathrm{ABC}$ corporation has an average share value $10 \$$with an indeterminate standard deviation [2\, 3 \$$ ]. If the average share value follows a neutrosophic normal probability distribution, then what will be the probability that next week, the average share value is less than$12 \$$? ## 运筹学代考 ## 统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Neutrosophic Normal Probability Distribution with Indeterminate Mean 设中智随机交量 X_{N} 在第一个参数中邅旿具有一些不确定性的正态概率分布 \mu 并表示为 \mu_{N} ， 即平均参数将是区间形式 \left[\mu_{N}, \mu_{I_{N}}\right] 在哪里 \mu_{N} 显示确定部分和 \mu_{I_{N}} 中智均值的不确定部分 \mu_{N}. 让正态分布的其他参数有待确定和固定；然后，仅均值不确定的中智正态概率分布定义 为 X_{N} \sim N_{N}\left(\mu_{N}, \sigma^{2}\right) :$$
f\left(x_{N}\right)=\frac{1}{\sigma \sqrt{2 \pi}} e^{-1 / 2\left(\frac{x_{N}-\mu_{N}}{\sigma}\right)^{2}} \quad-\infty \leq x_{N} \leq \infty
$$中智萯积分布函数为$$
F\left(x_{N}\right)=\Phi\left(\frac{x_{N}-\mu_{N}}{\sigma}\right)=\frac{1}{2}\left[1+\exp \left(\frac{x_{N}-\mu_{N}}{\sigma \sqrt{2}}\right)\right]
$$在哪里 N_{N} 表示正态分布存在一定的不确定性，即所调的中替正态概率分布 [2]。 X_{N} \in\left[X_{L}, X_{U}\right] 和 \sigma>0. 中智正态概率分布的图形显示 X_{N} \sim N_{N}\left([7,8], 1.3^{2}\right) 在图 1 中给出了参数 \mu_{N} 是不确定的，不确定的水平是 I_{\mu_{N}} \in(0,1) ，即平均值不淮确，在 7 到 8 之间变化。 ## 统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Neutrosophic Normal Probability Distribution with Indeterminate Variance 设中智随机变量 X_{N} 在第二个参数中道循具有一些不确定性的正态概率分布 \sigma^{2} 并表示为 \sigma_{N}^{2} 即方差参数将是区间形式 \left[\sigma_{N}^{2}, \sigma_{I_{N}}^{2}\right] 在哪里 \sigma_{N}^{2} 显示确定部分和 \sigma_{I_{N}}^{2} 中智方差中的不确定 部分 \sigma_{N}^{2}. 让正态分布的第一个参数有待确定和固定; 然后，仅方差不确定的中智正态概率分 布定义为 X_{N} \sim N_{N}\left(\mu, \sigma_{N}^{2}\right):$$
f\left(x_{N}\right)=\frac{1}{\sigma_{N} \sqrt{2 \pi}} e^{-1 / 2\left(\frac{x_{N}-\mu}{\sigma_{N}}\right)^{2}} \quad-\infty \leq x_{N} \leq \infty
$$中智累积分布函数为$$
F\left(x_{N}\right)=\Phi\left(\frac{x_{N}-\mu}{\sigma_{N}}\right)=\frac{1}{2}\left[1+\exp \left(\frac{x_{N}-\mu}{\sigma_{N} \sqrt{2}}\right)\right]
$$在哪里 N_{N} 表示正态分布存在一定的不确定性，即所调的中智正态概率分布[2]。 X_{N} \in\left[X_{L}, X_{U}\right] 和 \sigma_{N}>0. 中智正态概率分布的图形显示 X_{N} \sim N_{N}(7,[4,9]) 在图 2 中给出了参数 \sigma_{N}^{2} 是不确定的，不确定的水平是 I_{\sigma_{N}^{2}} \in(0,5) ，即方差不淮确，在 4 到 9 之 间变化。 例子 2.2 上周 \mathrm{ABC} 公司的平均股票价值 10 \$$ 具有不确定的标准偏差 $[2 \$ 3 \ 。 如果平均份额 值服从中智正态概率分布，那么下周平均份额值小于的概率是多少 $12 \$ ?\$

## 有限元方法代写

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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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