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统计学的目的是在样本的基础上对人群进行推断。机器学习被用来通过在数据中寻找模式来进行可重复的预测。

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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等楖率论
• 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

统计代写|统计与机器学习作业代写Statistical and Machine Learning代考|Feature Selection

Data scientists usually deal with hundreds of predictor variables. This limits the ability to explore and model the relationships among the variables since as the dimensions increase, the data becomes sparse. The large number of predictor variables leads to the curse of dimensionality, which means the complexity of the data set increases rapidly with the increased number of variables. The bottom line is the amount of data a data scientist needs increases exponentially as the number of variables increase.
The remedy to the curse of dimensionality is feature selection, also known as dimension reduction. In other words, data scientists want to eliminate irrelevant and redundant variables without inadvertently eliminating important ones. Some of the dimension reduction methods are correlation analysis, regression analysis, and variable clustering.

When features are created, a common recommendation is to eliminate the original variables that were used to construct the features because the features and the original variables will probably be redundant. For example, if the log of age is created, the original age variable is eliminated. However. ones survive to the final model. In this way, data scientists see whether age or the log of age survives to the final model.
Redundancy among predictor variables is an unsupervised concept since it does not involve the target variable. On the other hand, the relevancy of a variable considers the relationship between the predictor variable and the target variable. In high-dimensional data sets, identifying irrelevant variables is more difficult than identifying redundant variables. A good strategy is to first reduce redundancy and then tackle irrelevancy in a lower dimension space.

A redundant variable does not give any new information that was not already explained by other variables. For example, knowing the value of input household income usually is a good indication of home value. As one value increases, the other value also increases.
An irrelevant variable does not provide information about the target. For example, if the target is whether you gave to a charitable organization, predictions change with the predictor variable response to previous solicitations, but not with the predictor variable show size.

Figure $2.14$ shows a data set with numerous variables such as the original variables, derived variables, transformed variables, variables obtained from text mining, variables obtained from principal component analysis, variables obtained from autoencoder data transformation, and the variables obtained from social network analysis. The goal is to reduce the number of variables down to a reasonable number while still maintaining a high predictive accuracy for the model. It should be noted that social network analysis is discussed in a later chapter.

统计代写|统计与机器学习作业代写Statistical and Machine Learning代考|Classification and Estimation

Classification and estimation are common types of predictive models. Classification assumes that the target is a class variable. The target can be a binary class, 0 or 1 , yes or no, or it can be a multinomial class, like $1,2,3,4$, and 5 , or low, medium, and high. For example, is this business event a fraudulent transaction (yes or no)? Estimation assumes that the target is a continuous number. The target can take any value in the range of negative infinity to positive infinity.
Both predictive models, classification and estimation, require the following:

• Observations/cases/instances:
• A real case comprising a set of attributes that describe the observation.

• Inputs/attributes/variables:
  o The measures of the observation, or its attributes. It can be demographic information about the customer, such as age, salary, and marital status.
• Target/class/label:
  o A tag or label for each observation. Default or no default is an example.
  The data used to train a supervised machine learning model consists of a set of cases or observations that happened in the past, which means the value of the target is known. The main idea is to find relationships between the predictor variables and the target. For example, looking at all churn cases that happened in the past six months, what input variables can explain whether the event of churn and non-churn occurred? If a model can be trained based on past cases and find what input variables can explain the churn and the non-churn, then this model can be used to predict cases of churn in the future.

A statistical model maps the set of input variables to the target. The model tries to create a concise representation of the inputs and the target. It tries to capture the relationship between the inputs and the target. For example, when the target is a binary target such as churn versus no churn, the model tries to explain, based on the input variables, whether the customer is willing to make churn or not. What input variables are associated to the yes (churn) and what values? What variables are associated to the no (no churn) and what values? The target is the outcome to be predicted. The cases are the units on which the prediction is made.

For example, imagine a company selling various products to its customers over time. A sample of customers can be identified with some important characteristics, including:

• Age
• Gender
• Average revenue generated over the years
• How long the customer has been in the database
• Number of products purchased
• Marital status
• If the customer is a homeowner
• How many children the customer has

统计与机器学习代考

统计代写|统计与机器学习作业代写统计与机器学习代考|特征选择

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数据科学家通常要处理数百个预测变量。这限制了探索和建模变量之间关系的能力，因为随着维度的增加，数据变得稀疏。大量的预测变量导致维数诅咒，这意味着数据集的复杂性随着变量数量的增加而迅速增加。底线是，数据科学家需要的数据量随着变量数量的增加呈指数增长。解决维度诅咒的方法是特征选择，也称为降维。换句话说，数据科学家希望消除不相关和冗余的变量，而不无意中消除重要的变量。降维方法主要有相关分析、回归分析和变量聚类等

当创建特征时，一个常见的建议是删除用于构造特征的原始变量，因为特征和原始变量很可能是多余的。例如，如果创建了年龄的对数，原始的年龄变量将被消除。然而。其中有一部分保存到了最终的模型中。通过这种方式，数据科学家可以看到年龄或年龄的对数是否能够保存到最终的模型中。预测变量之间的冗余是一个无监督的概念，因为它不涉及目标变量。另一方面，变量的相关性考虑的是预测变量和目标变量之间的关系。在高维数据集中，识别不相关变量比识别冗余变量更困难。一个好的策略是首先减少冗余，然后在较低维度空间中处理无关性

冗余变量不提供任何其他变量尚未解释的新信息。例如，了解投入家庭收入的价值通常是房屋价值的一个很好的指标。当一个值增加时，另一个值也会增加。
不相关的变量不提供关于目标的信息。例如，如果目标是你是否捐赠给慈善组织，预测会随着预测变量对以前的请求的响应而变化，但不会随着预测变量显示大小而变化

图$2.14$显示了一个包含大量变量的数据集，包括原始变量、派生变量、转换变量、文本挖掘得到的变量、主成分分析得到的变量、自编码器数据转换得到的变量以及社交网络分析得到的变量。目标是将变量的数量减少到一个合理的数量，同时仍然保持模型的高预测精度。需要注意的是，社会网络分析将在后面的章节中讨论

统计代写|统计与机器学习作业代写统计与机器学习代考|分类与估计

分类和估计是预测模型的常见类型。分类假设目标是一个类变量。目标可以是一个二进制类，0或1，是或否，或者它可以是一个多项类，如$1,2,3,4$和5，或者low、medium和high。例如，该业务事件是否是欺诈交易(是或否)?估计假设目标是一个连续的数字。目标可以取负无穷到正无穷范围内的任何值。两种预测模型，分类和估计，都要求如下:

• 观察/案例/实例:
• 一个由一组描述观察结果的属性组成的真实案例
  • input /attributes/variables:
    o观察结果的度量，或其属性。它可以是关于客户的人口统计信息，例如年龄、工资和婚姻状况。
  • Target/class/label:
    o用于每个观察的标记或标签。默认或不默认就是一个例子。用于训练有监督机器学习模型的数据由过去发生的一组案例或观察组成，这意味着目标的值是已知的。主要思想是找到预测变量和目标之间的关系。例如，查看过去6个月发生的所有流失案例，哪些输入变量可以解释是否发生了流失和非流失事件?

统计模型将输入变量集映射到目标。模型试图创建输入和目标的简明表示。它试图捕获输入和目标之间的关系。例如，当目标是一个二元目标(如流失率与无流失率)时，模型试图根据输入变量解释客户是否愿意产生流失率。什么输入变量与“yes”(流失率)相关，什么值?哪些变量与no(无流失)相关，哪些值?目标是要预测的结果。case是做出预测的单位。

例如，想象一家公司随着时间的推移向其客户销售各种各样的产品。客户样本可以通过一些重要的特征进行识别，包括:

• 年龄
• 性别
• 年平均收入
• 客户在数据库中存在的时间
• 购买的产品数量
• 婚姻状况
• 如果客户是有房子的
• 客户有多少孩子

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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。