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发展经济学是经济学的一个分支，涉及到中低收入国家发展进程的经济方面。
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- 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
经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|Inclusiveness of Access and Use Affect the Representativeness of Big Data
Access to and use of mobiles and the Internet affect not only more traditional surveys that use these technologies but also the representativeness of data captured for big data analytics. Data captured may not reflect what a person actually thinks and does. A person may not have a data trail or data exhaust, or may be sharing or borrowing a phone or an account listed under someone else’s name. Additionally, big data sources are representative of different people and groups. For example, Twitter users tend to be younger, wealthier, more educated and more likely to live in urban areas than Facebook users, and the Twitter platform only represents a small proportion of the population, especially in low-income countries (Abreu Lopes, Bailur and Barton-Owen, 2018).
If evaluators use big data, they need to use evaluation methods that ensure that the most marginalized or vulnerable are fairly represented. In addition to considering individual access and use of mobiles and the Internet, it may be helpful to think of data as coming from four different “buckets”. This way the type and source of data can be reviewed to determine whether data is inclusive, and if not, who is missing and how can those voices be included (Raftree, 2017). Different kinds of data present more or less stark choices for organizations using them and the end evaluands and users.
1 Traditional data. In this case, researchers, evaluators and/or enumerators are in control of the process. They design a questionnaire or data gathering process and go out and collect qualitative or quantitative data; they send out a survey and request feedback; they do focus group discussions or interviews; they collect data on digital devices or on paper and digitize it later for analysis and decision-making. The sampling process is tightly controlled and is deliberately constructed to fit a predetermined criterion of quality. However, such control of the quality and soundness of the data means that it is resource-intensive and of limited size. This kind of data represents the voice of those precisely selected by the agency and those who are intended to be heard for the purpose of the evaluation.
经济代写|发展经济学代写Development Economics代考|Bias in Big Data, Artificial Intelligence and Machine Learning
The application of big data and big data analytics to development evaluation is still in its infancy. It is only in the past ten years that development and UN agencies have begun thinking about these data sources and their predictive potential, and even more recently that their role in evaluation has been examined (see Chapter 3). Though impressive capacity to process data exists, this capacity has advanced far more quickly than has human capacity to understand its implications, and ethical and legal frameworks have not yet caught up.
In her book Weapons of Math Destruction, Cathy O’Neil details several recent cases in which big data algorithms have directly caused harm, including the financial crash of the late $2000 \mathrm{~s}$, school ranking, private universities and policing. Though some big data algorithms can be healthy – baseball managers use them to devise plays – O’Neil says this is only possible if algorithms are open and transparently created, if they can be scrutinized and unpacked, if unintended consequences are tracked and adjusted for when they are negative, and if the algorithms are not causing damage or harm. Unfortunately, in many cases, those creating algorithms purposefully target and/or take advantage of more vulnerable people.
In the case of development, assuming that there is good intent, the question becomes one of the unintended consequences that could arise from creating algorithms where there is insufficient data. O’Neill notes that proxy indicators often stand in where there is an absence of hard data and can lead to perverse incentives and distortion of monitoring and evaluation systems that causes harm. If algorithms are not continuously tested and adjusted using fresh data, they can easily become stale. And if they are created by people with little contextual or cultural awareness of how a system actually works,
Predictive capabilities could go a long way towards improving development approaches and outcomes. But humans are designing the algorithms used to make these predictions, so they contain persistent and historical biases. The attractive claim of big data is that it can turn qualitative into quantitative. Yet objectivity and accuracy claims are misleading. As Boyd and Crawford (2011) note, “working with Big Data is still subjective, and what it quantifies does not necessarily have a closer claim on objective truth – particularly when considering messages from social media sites”.
国际经济学代考
经济代写|发展经济学代写发展经济学代考|接入和使用的包容性影响大数据的代表性
手机和互联网的获取和使用不仅影响使用这些技术的更传统的调查，也影响为大数据分析所捕获的数据的代表性。获取的数据可能不能反映一个人的实际想法和行为。一个人可能没有数据追踪或数据耗尽，或者可能共享或借用他人名下的手机或账户。此外，大数据源可以代表不同的人和群体。例如，与Facebook用户相比，Twitter用户往往更年轻、更富有、受教育程度更高，更可能生活在城市地区，Twitter平台只占人口的一小部分，特别是在低收入国家(Abreu Lopes, Bailur和Barton-Owen, 2018)
如果评估者使用大数据，他们需要使用评估方法，以确保最边缘化或最脆弱的群体得到公平代表。除了考虑个人对手机和互联网的访问和使用，将数据看作来自四个不同的“桶”可能会有所帮助。通过这种方式，可以审查数据的类型和来源，以确定数据是否包含在内，如果不包含，那么谁缺失了，以及如何将这些声音包含在内(Raftree, 2017)。不同类型的数据为使用它们的组织、最终评估者和用户提供了或多或少鲜明的选择。
1传统数据。在这种情况下，研究人员、评估人员和/或枚举人员控制这个过程。他们设计调查问卷或数据收集流程，然后出去收集定性或定量数据;他们会发送调查并请求反馈;他们进行焦点小组讨论或采访;他们在数字设备或纸张上收集数据，然后将其数字化，以便进行分析和决策。抽样过程是严格控制的，并刻意构造以符合预定的质量标准。然而，这种对数据质量和可靠性的控制意味着数据是资源密集型的，而且规模有限。这类数据代表了机构精确挑选的人的声音，以及为评估目的而希望听到的人的声音
经济代写|发展经济学代写发展经济学代考|大数据、人工智能和机器学习的偏见
大数据和大数据分析在发展评估中的应用仍处于初级阶段。直到过去十年，发展机构和联合国机构才开始考虑这些数据源及其预测潜力，甚至最近才开始审查它们在评价中的作用(见第三章)。尽管存在处理数据的能力，但这种能力的发展远远快于人类理解其含义的能力，伦理和法律框架还没有赶上
凯西·奥尼尔(Cathy O’Neil)在她的《数学毁灭的武器》(Weapons of Math Destruction)一书中详细描述了最近几个大数据算法直接造成伤害的案例，包括最近$2000 \mathrm{~s}$的金融危机、学校排名、私立大学和警务。尽管一些大数据算法可以是健康的——棒球经理使用它们来设计比赛——奥尼尔说，只有当算法是公开和透明的创建，如果它们可以被仔细检查和分解，如果意外的结果被跟踪和调整当它们是负面的，如果算法没有造成损害或伤害，这是可能的。不幸的是，在许多情况下，那些创建算法的人有目的地瞄准和/或利用更脆弱的人
在开发的情况下，假设有良好的意图，这个问题就会成为在数据不足的情况下创建算法可能产生的意外后果之一。O’Neill指出，代理指标往往出现在缺乏硬数据的地方，可能导致不正当的激励和对监测和评估系统的扭曲，从而造成损害。如果不不断地使用新数据测试和调整算法，它们很容易变得过时。如果它们是由对系统如何实际工作缺乏背景或文化意识的人创建的，那么预测能力将对改进开发方法和结果大有帮助。但人类正在设计用于做出这些预测的算法，因此它们包含了持续的和历史的偏见。大数据的吸引力在于它可以将定性转化为定量。然而，客观性和准确性的主张具有误导性。正如Boyd和Crawford(2011)所指出的，“使用大数据的工作仍然是主观的，它所量化的内容不一定与客观事实更接近——特别是在考虑来自社交媒体网站的信息时”
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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。
