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统计推断是指从数据中得出关于种群或科学真理的结论的过程。进行推断的模式有很多，包括统计建模、面向数据的策略以及在分析中明确使用设计和随机化。

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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|统计推断代写Statistical inference代考|The Unfolding Story Ahead

In order to enhance our understanding of the concept of a simple statistical model, we will relate the probabilistic concepts making up this model to real data. The link between the probabilistic assumptions and plots of real data is the subject matter of Chapter 5 . The main objective of Chapters 6-8 is to extend the domain of applicability of the simple statistical model in order to enable one to model more realistic observable phenomena of interest.
Important Concepts
Random vector, bivariate and multivariate distributions, joint density function, bivariate exponential and Normal distributions, joint moments, covariance, skewness and kurtosis coefficients for bivariate distributions, marginal distributions, conditional distributions, conditional moments (raw and central), truncation, hazard function, independence among random variables, identical distributions for random variables, functions of random variables, distributions of functions of random variables, ordered sample, distributions of ordered statistics, simple (generic) statistical model, simple Bernoulli model, simple Normal model, statistical identification of parameters, parameterization, reparameterization.
Crucial Distinctions
Discrete vs. continuous random vectors, conditional probability vs. conditional distributions, marginalization vs. conditioning, conditioning on events vs. conditioning on random variables, marginal vs. conditional moments, sampling space vs. sampling model, statistical vs. substantive parameterizations, statistical vs. structural identification.

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Early Developments in Graphical Techniques

Descriptive statistics can be traced back to John Graunt (1662) and William Petty (1690), but the systematic use of graphical techniques in descriptive statistics dates back to William Playfair (1786, 1801), who introduced bar diagrams, pie charts, and line graphs. A few years later, Fourier introduced the cumulative frequency polygon and in the mid-nineteenth century, Quetelet (1849) introduced the widely used diagrams known as the histogram and its sister, the frequency polygon.

Karl Pearson was an advocate of analyzing data graphically and coined most of the terminology in use today, including that of the histogram, utilizing mostly Greek words (see Pearson, 1892). Histogram is a compound of two Greek words, $\iota \sigma \tau \dot{o} \zeta$ (pole) and $\gamma \rho \alpha \mu \mu \dot{\eta}$ (line). Polygon is also a compound Greek word, made up of the words $\pi o \lambda \dot{v}$ (many) and $\gamma \omega \nu i \alpha$ (angle).

The modern era of graphical analysis in empirical modeling can be dated back to Tukey (1962), but a key paper which revived interest in graphical techniques is arguably Anscombe (1973), by demonstrating the dangers of relying (exclusively) on numerical results when modeling in the context of the linear regression model; see Chapter 14. A good summary of the graphical techniques as of the early 1980s is given in Tukey (1977) and Cleveland (1985, 1993).

统计推断代考

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为了加强我们对简单统计模型概念的理解，我们将把构成该模型的概率概念与真实数据联系起来。概率假设与真实数据图之间的联系是第 5 章的主题。第 6 章至第 8 章的主要目标是扩展简单统计模型的适用范围，以便能够对更真实的感兴趣的可观察现象进行建模。
重要概念
随机向量、双变量和多变量分布、联合密度函数、双变量指数和正态分布、双变量分布的联合矩、协方差、偏度和峰度系数、边际分布、条件分布、条件矩（原始和中心）、截断、风险函数、随机变量之间的独立性，随机变量的相同分布，随机变量的函数，随机变量函数的分布，有序样本，有序统计分布，简单（通用）统计模型，简单伯努利模型，简单正态模型，参数的统计识别，参数化，重新参数化。
关键区别
离散与连续随机向量、条件概率与条件分布、边缘化与条件化、事件条件与随机变量条件、边际与条件矩、采样空间与采样模型、统计与实质参数化、统计与实质参数化. 结构识别。

统计代写|统计推断代写Statistical inference代考|Early Developments in Graphical Techniques

描述性统计可以追溯到 John Graunt (1662) 和 William Petty (1690)，但在描述性统计中系统地使用图形技术可以追溯到 William Playfair (1786, 1801)，他引入了条形图、饼图和折线图图。几年后，傅里叶引入了累积频率多边形，在 19 世纪中叶，Quetelet（1849 年）引入了广泛使用的图表，称为直方图及其姐妹频率多边形。

卡尔·皮尔逊 (Karl Pearson) 提倡以图形方式分析数据，并创造了当今使用的大部分术语，包括直方图，主要使用希腊语单词（参见 Pearson，1892 年）。直方图是两个希腊词的复合词，（极点）和（线）。（许多）和 （角度）组成。ιστo˙ζγραμμη˙πoλv˙γωνiα

实证建模中图形分析的现代时代可以追溯到 Tukey（1962 年），但可以说是 Anscombe（1973 年）重振了人们对图形技术的兴趣，它通过论证建模时（完全）依赖数值结果的危险在线性回归模型的背景下；参见第 14 章。Tukey (1977) 和 Cleveland (1985, 1993) 对 1980 年代初期的图形技术进行了很好的总结。

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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。