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统计计算是数学的一个分支，涉及数据的分析。统计方法的开发是为了分析大量的数据和它们的属性。许多组织使用统计方法来计算有关雇员或人员的协作属性。

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• 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

统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|Spearman rank correlation coefficient

This coefficient measures the strength of the relationship between two variables on the basis of their ranks instead of values (ordinal data) and can be used in problems where one or both variables can be ranked even though they cannot be measured on a numerical scale. It can be interpreted in a manner similar to the correlation coefficient $r$, but because a great deal of the data gets lost, it provides a less reliable result.
$$
r_s=\frac{1-6 \Sigma d^2}{n\left(n^2-1\right)}
$$

1. Rank the $x$ and the $y$ variables: assign numbers from 1 onwards to the data values, starting with the smallest (or largest) value up to the largest (or smallest) value. Keep each $x$ together with its $y$. Remember to use the same type of ranking for $x$ and $y$ : from high to low or from low to high. If two values are the same, they are first assigned ranks (say 2 and 3) and then the average of the ranks is determined (2.5).That average is then assigned to each appropriate value.
2. Calculate the difference between ranks of the two variables (d).
3. Square these differences $\left(d^2\right)$ and add the column.
4. Substitute the required values into the formula and calculate the rank-order correlation coefficient.
5. Interpret the coefficient.

统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|Components of a time series

It is generally believed that the factors that have influenced data in the past and the present will continue to do so in more or less the same way in the future. The primary goal of time series analysis is to isolate and measure these influencing factors or components for forecasting purposes.

The observed time series data consists of four separate components – trend, cyclical, seasonal and irregular.

• Secular trend (T) is the underlying long-term movement (increase or decrease) over time in the recorded data values and is usually the result of long-term
• factors such as changes in the population size, demographic characteristics of the population, technology and consumer preferences.
• Cyclical variations (C) are medium-term changes caused by circumstances which repeat in cycles and cause upward and downward swings, not of equal length, throughout the series. In business, cyclical variations are often correlated with the general business cycle of prosperity, recession, depression and recovery.
• Random or irregular variations (I) occur over short intervals and are unpredictable with no pattern to their behaviour. These are disturbances due to ‘everyday’ unpredictable influences, such as weather conditions, illness. political unrest, crime, war and transport breakdowns.
• Seasonal variations (S) are short-term fluctuations that tend to repeat themselves over days, weeks, months or quarters.
  Examples of seasonal variation:
• Sales of ice cream will be higher in summer than in winter.
• A doctor can expect a substantial increase in the number of flu cases every winter.
• Shops might expect higher sales shortly before Christmas.
• The telephone network may be heavily used at certain times of the day (such as mid-morning and mid-afternoon) and much less used at other times (such as in the middle of the night).

统计计算代考

统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|Spearman rank correlation coefficient

该系数根据两个变量的等级而不是值 (有序数据) 来衡 量两个变量之间关系的强度，并且可以用于一个或两个 变量可以排序的问题，即使它们不能在数字尺度上测 量。它可以用类似于相关系数 $r$ 的方式进行解释 $r$ ，但由 于大量数据层失，它提供的结果可靠性较低。
$$
r_s=\frac{1-6 \Sigma d^2}{n\left(n^2-1\right)}
$$

1. $x$ 和y变量进行排序 $y$ : 从 1 开始为数据值分配数 字，从最小 (或最大) 值开始到最大 (或最小) 值。将每个 $x$ 与其 $y$ 放在一起。 $x$ 和y使用相同类型 的排名 $y$ : 从高到低或从低到高。如果两个值相 同，则首先为它们分配等级 (比如 2 和 3 )，然 后确定等级的平均值 (2.5)。然后将该平均值分配 给每个适当的值。
2. 计算两个变量 (d) 的秩之间的差异。
3. 对这些差异 $\left(d^2\right)$ 求平方并添加该列。
4. 将所需的值代入公式，计算排序相关系数。
5. 解释系数。

统计代写|统计计算代写Statistical calculation代考|Components of a time series

人们普遍认为，过去和现在影响数据的因素将在未来或多或少以相同的方式继续影响。时间序列分析的主要目标是为了预测目的隔离和测量这些影响因素或组成部分。

观察到的时间序列数据由四个独立的部分组成——趋势、周期性、季节性和不规则。

• 长期趋势 (T) 是记录的数据值随时间的潜在长期变动（增加或减少），通常是长期趋势的结果
• 人口规模变化、人口统计特征、技术和消费者偏好等因素。
• 周期性变化 (C) 是由环境引起的中期变化，这些环境在整个系列中循环重复并导致上下摆动，长度不等。在商业中，周期性变化通常与繁荣、衰退、萧条和复苏的一般商业周期相关。
• 随机或不规则的变化 (I) 发生在很短的时间间隔内，并且由于其行为没有模式而无法预测。这些是由于“日常”不可预测的影响（例如天气状况、疾病）造成的干扰。政治动荡、犯罪、战争和交通故障。
• 季节性变化 (S) 是短期波动，往往会在几天、几周、几个月或几个季度内重复出现。
  季节性变化的例子：
• 夏季冰淇淋的销量会高于冬季。
• 医生可以预计每年冬天流感病例的数量都会大幅增加。
• 商店可能预计圣诞节前不久的销售额会更高。
• 电话网络可能在一天中的某些时间（例如上午和下午三点）被大量使用，而在其他时间（例如半夜）使用得很少。

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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。