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运筹学（OR）是一种解决复杂系统管理问题的科学方法，使决策者能够做出更好的决策。

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• 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|运筹学作业代写operational research代考|Optimalität strukturierter Strategien

Die Optimalitätsgleichung stellt, wie wir bereits gesehen haben, ein rekursives Verfahren bereit, mit dessen Hilfe der maximale erwartete Gesamtgewinn und eine optimale Strategie numerisch bestimmt werden können. Oftmals ist es jedoch wünschenswert, über numerische Werte hinaus gehende Informationen über die OutputGrößen zu erhalten. Diese Informationen ergeben sich häufig unter zusätzlichen, in der Regel natürlichen Annahmen an die Inputgrößen und sollen im Folgenden exemplarisch untersucht werden. Mathematische Hilfsmittel sind Monotonieeigenschaften der einstufigen Gewinnfunktionen und/oder des Übergangsgesetzes, die sich auf die Wertfunktionen und schließlich auf eine optimale Strategie übertragen.
Es ist zu erwarten, dass sich der Hausbesitzer aus Beispiel $9.3$ in jeder Woche ein Verkanfslimit setzt. Ühertrifft das aktınelle Angehot dieses Iimit, so wird er es annehmen; andernfalls wird er noch eine weitere Woche warten und neu entscheiden. Mit zunehmender Dauer vergeblicher Suche nach einem Käufer wird er das Verkaufslimit schrittweise senken. Die numerischen Werte haben diese Verkaufsstrategie bereits bestätigt und die optimalen Limits geliefert. Den noch ausstehenden Beweis der Optimalität dieser Verkaufsstrategie nehmen wir in dem folgenden Beispiel vor, in dem wir von einem etwas allgemeineren Sachverhalt als in Beispiel $9.3$ ausgehen.

Ein Hausbesitzer, der sein Haus verkaufen möchte, erhält zu den Zeitpunkten $n=0,1, \ldots, N-1$ ein Angebot der Höhe $x_n$, das er als Realisation einer Zufallsvariablen $Y_n$ mit Werten in ${0, \ldots, M}$ auffassen kann. Die Zufallsvariablen $Y_0, \ldots, Y_{N-1}$ seien unabhängig und identisch verteilt mit der Wahrscheinlichkeitsfunktion $P\left(Y_n=x\right)=q(x)$ für $x \in{0, \ldots, M}$.

Nimmt er das zum Zeitpunkt $n$ vorliegende Angebot $x_n$ an, so erhält er den Verkaufserlös $x_n$, und das Entscheidungsproblem ist abgeschlossen. Lehnt er das Angebot ab, so entstehen ihm Kosten der Höhe $c$. Außerdem kann er (wie schon in Beispiel 9.3) auf das Angebot zu keinem späteren Zeitpunkt mehr zurückgreifen. Das Verkaufsproblem lässt sich durch ein Kontrollmodell wie folgt beschreiben:
(i) $N \in \mathbb{N}(n=0,1, \ldots, N)$.
(ii) $\mathcal{S}=\mathcal{S}_n={0, \ldots, M, \infty}, n \leq N$. Die Zahl $s_n \in{0, \ldots, M}$ bezeichnet die Höhe des zum Zeitpunkt $n$ vorliegenden Angebotes, und $s_n=\infty$ ist ein zusätzlicher Zustand, der für den bereits vollzogenen Verkauf des Hauses steht.
(iii) $\mathcal{A}=\mathcal{A}_n(s)={0,1}, n<N, s \in \mathcal{S}$. Die Aktion $a=0$ steht für Ablehnung des vorliegenden Angebotes, die Aktion $a=1$ für Annahme. Für $s=\infty$ sind Aktionen ohne inhaltliche Bedeutung.

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Einführung

Ein Wartesystem besteht aus Kunden, die zu zufälligen Zeitpunkten an einer Bedienungsstation eintreffen, um Bedienung nachsuchen und nach Ábschluss der Bedienung die Station wieder verlassen. Elementare Beispiele eines Wartesystems sind Kunden, die an einem Fahrkartenschalter eintreffen, eine Fahrkarte kaufen und anschließend den Fahrkartenschalter wieder verlassen oder Maschinen, die bei Ausfall von einem freien Mechaniker zu reparieren sind (vgl. Bsp. 10.1).

Bereits diese elementaren Beispiele lassen die Fülle an Spezialfällen erahnen, die bei der Modellierung eines Wartesystems auftreten können. Da es keinen geschlossenen Lösungsansatz gibt, hat man schon sehr früh begonnen, Wartesysteme zu klassifizieren und mit Hilfe einer einheitlichen Notation vergleichbar zu machen.
So versteht man beispielsweise unter einem $M / M / 1$-Wartesystem eine Bedienungsstation mit einem Schalter, an der Kunden in exponentialverteilten Zeitabständen eintreffen, sich in die Warteschlange einreihen, nach Abfertigung der vorher eingetroffenen Kunden in exponentialverteilter Zeit bedient werden und anschlieRend die Bedienungsstation wieder verlassen. Dabei steht das erste,$M^*$ für die exponentialverteilte Zwischenankunftszeit (Dauer zwischen zwei aufeinanderfolgenden Ankünften), das zweite , $M^4$ für die exponentialverteilte Bedienungszeit und die, $1^”$ für die Anzahl der Schalter.

Die Klassifikation basiert auf einer Charakterisierung der Kundenquelle, der Warteschlange und der Bedienungsstation mit folgenden Unterscheidungsmerkmalen:

• Kundenquelle
• Ergiebigkeit (Anzahl potentieller Kunden; endlich/unendlich),
• Generierung der Kunden (Modellierung der Zwischenankunftszeiten),
• Art der Ankünfte (einzeln/in Gruppen),
• Warteschlange
• Kapazität des Wartesystems (Anzahl der Warteplätze; endlich/unendlich),
• Warteschlangendisziplin (Bedienungsreihenfolge, z.B. FIFO (first in first out)),
• Bedienungsstation
• Anzahl der Schalter,
• Modellierung der Bedienungszeiten,
• Abfertigung (einzeln/in Gruppen).
  Diese Unterscheidungsmerkmale finden Eingang in eine auf Kendall zurückgehende Notation $A / B / c$ (Kurzform) oder $A / B / c / K / m$ (erweiterte Form), wobei
  $A$ : Verteilung der Zwischenankunftszeiten,
  $B$ : Verteilung der Bedienungszeiten,
  $c$ : Anzahl der Schalter,
  $K$ : Kapazität des Systems (Anzahl Warteplätze $+$ Anzahl Schalter),
  $m$ : Ergiebigkeit der Kundenquelle.

运筹学代考

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Optimalität strukturierter Strategien

正如我们已经看到的，最优性方程提供了一个递归过 程，通过该过程可以在数值上确定最大总预期利润和最 佳策略。然而，通常希望获得有关超出数值的输出量的 信息。此信息通常来自关于输入变量的额外的、通常是 自然的假设，下面将作为示例进行检查。数学工具是单 级利润函数和/或转移定律的单调属性，它们会延续到价 值函数并最终转化为最优策略。
期待楼主做出表率 $9.3$ 每周设定一个销售限额。如果实际 报价超过这个限度，他就会接受；否则他会再等一个星 期再决定。随着寻找买家的继续徒劳无功，他将逐渐降 低卖出限价。数值已经印证了这个销售策略，提供了最 优的极限。下面的例子给出了这种销售策略最优性的仍 然突出的证据，在这个例子中我们假设了一个比例子更 一般的情况9.3出去。
想要出售房屋的房主有时会得到 $n=0,1, \ldots, N-1$ 提供身高 $x_n$ ，他将其描述为随机变量的实现 $Y_n$ 价值在 $0, \ldots, M$ 可以掌握。随机变量 $Y_0, \ldots, Y_{N-1}$ 与概率函 数独立同分布 $P\left(Y_n=x\right)=q(x)$ 为了 $x \in 0, \ldots, M$
他当时接受了吗 $n$ 目前报价 $x_n$ 然后他收到出售的收益 $x_n$ ，决策问题就完成了。如果他拒绝提议，他将承担金额 的费用 $c$. 此外 (如示例 $9.3$ 所示)，他不能在稍后的某 个时间点退回到要约。销售问题可以用控制模型描述如 下:
(i) $N \in \mathbb{N}(n=0,1, \ldots, N)$.
(二) $\mathcal{S}=\mathcal{S}_n=0, \ldots, M, \infty, n \leq N$. 号码
$s_n \in 0, \ldots, M$ 表示当时的数量 $n$ 目前报价，和
$s_n=\infty$ 是代表已完成房屋销售的附加条件。
(三) $\mathcal{A}=\mathcal{A}_n(s)=0,1, n<N, s \in \mathcal{S}$. 那个行动
$a=0$ 代表拒绝目前的提议，行动 $a=1$ 验收。为了
$s=\infty$ 是在内容方面没有意义的动作。

数学代写|运筹学作业代写operational research代考|Einführung

排队系统包括客户随机到达服务站，请求服务，并在服 务完成后离开车站。等待系统的基本示例是到达售票柜 台、买票然后再次离开售票柜台的顾客，或者在发生故 障时必须由免费机械师修理的机器 (参见示例 10.1)。
即使是这些基本示例也可以让您了解在对排人系统建模 时可能发生的大量特殊情况。由于没有封闭的解决方 案，人们很早就开始对等待系统进行分类，并借助统一 的符号使它们具有可比性。
这就是一个的意思，例如 $M / M / 1$ – 等待系统一个带有 柜台的服务站，客户以指数分布的时间间隔到达，加入 队列，在先前到达的客户以指数分布的时间处理完后再 次离开服务站。第一个是 $M^*$ 对于指数分布的到达间隔 时间（两次连续到达之间的持续时间），第二个， $M^4$ 对于指数分布的服务时间和1″对于开关的数量。
分类基于客户来源、队列和服务站的特征，具有以下显 着特征:

• 客户来源
• 生产力 (潜在客户数量；有限/无限)，
• 客户的生成 (到达间隔时间的建模)，
• 抵达类型 (个人团体)，
• 队列
• 等待系统的容量 (等待位置的数量；有限/无 限)，
• 队列纪律 (服务顺序，例如 FIFO (先进先 出)），
• 操作站
• 开关数量，
• 服务时间建模，
• 处理 (单独/成组)。
  这些显着特征找到了可以追溯到肯德尔的符号
  $A / B / c$ (简短形式) 或 $A / B / c / K / m$ (扩展形 式)，其中
  $A$ : 到达时间间隔的分布，
  $B$ : 服务时间分布，
  $c$ : 开关数量，
  $K$ : 系统容量 (等候名额数 $+$ 开关数量)，
  $m$ : 客户来源的收益。

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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。