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随机过程 用于表示在时间上发展的统计现象以及在处理这些现象时出现的理论模型，由于这些现象在许多领域都会遇到，因此这篇文章具有广泛的实际意义。

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• 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|随机过程代写stochastic process代考|Properties of the Conditional Expectation

The main rules that are useful in computing conditional expectations will be given once more, but this time in the general abstract framework.

Let $\mathcal{G}$ be a sub- $\sigma$-field of $\mathcal{F}$, and let $Y, Y_1, Y_2$ be integrable (resp. non-negative finite) random variables, $\lambda_1, \lambda_2 \in \mathbb{R}$ (resp. $\in \mathbb{R}_{+}$).
Theorem 3.3.19 Rule 1. (linearity)
$$
\mathrm{E}^{\mathcal{G}}\left[\lambda_1 Y_1+\lambda_2 Y_2\right]=\lambda_1 \mathrm{E}^{\mathcal{G}}\left[Y_1\right]+\lambda_2 \mathrm{E}^{\mathcal{G}}\left[Y_2\right]
$$
Proof. We consider the integrable case. We must check that $\lambda_1 \mathrm{EG}\left[X_1\right]+\lambda_2 \mathrm{E} \mathcal{G}\left[X_2\right]$ is $\mathcal{G}$-measurable (which is part of the definition of a conditional expectation with respect to $\mathcal{G}$ ) and that for all bounded $\mathcal{G}$-measurable random variable $U$
$$
\mathrm{E}\left[\left(\lambda_1 \mathrm{EG}\left[X_1\right]+\lambda_2 \mathrm{E} \mathcal{G}\left[X_1\right]\right) U\right]=\mathrm{E}\left[\left(\lambda_1 Y_1+\lambda_2 Y_2\right) U\right]
$$
This follows immediately from the definition of $\mathrm{E} \mathcal{G}\left[X_i\right]$, which says that $\mathrm{E}\left[\mathrm{E} \mathcal{G}\left[X_i\right] U\right]=$ $\mathrm{E}\leftY_i U\right$
Theorem 3.3.20 Rule 2. If $Y$ is independent of $\mathcal{G}$, then
$$
\mathrm{E}^{\mathcal{G}}[Y]=\mathrm{E}[Y]
$$
Proof. We consider the integrable case. First recall that the constant $\mathrm{E}[Y]$ is $\mathcal{G}$ measurable. It remains to prove that for all bounded $\mathcal{G}$-measurable random variables $U, \mathrm{E}[\mathrm{E}[Y] U]=\mathrm{E}[Y U]$. This is the case since $Y$ and $U$ are independent and therefore $\mathrm{E}[Y U]=\mathrm{E}[Y] \mathrm{E}[U]$
Theorem 3.3.21 Rule 3. If $Y$ is $\mathcal{G}$-measurable,
$$
\mathrm{E}^{\mathcal{G}}[Y]=Y
$$
Proof. We consider the integrable case. We must check that $Y$ is $\mathcal{G}$-measurable and that $\mathrm{E}[Y U]=\mathrm{E}[Y U]$.

统计代写|随机过程代写stochastic process代考|The Doubly Stochastic Framework

In imprecise but suggestive terms, the expression “doubly stochastic” refers to the situation where the samples are of the form $\omega=\left(\omega_1, \omega_2\right) \in \Omega_1 \times \Omega_2$ and are constructed in two steps. One draws $\omega_1$ according to a probability $P_1$ on some measurable space $\left(\Omega_1, \mathcal{F}_1\right)$, and then draws $\omega_2$ in another measurable space $\left(\Omega_2, \mathcal{F}_2\right)$ according to a probability “that depends on $\omega_1$ “. In order to formalize this notion, an extension of the Fubini-Tonelli theorem is needed, whose proof is a straightforward adaptation of the proof of the original result in Subsection 2.3.2.

Let $\left(\Omega_1, \mathcal{F}1\right)$ and $\left(\Omega_2, \mathcal{F}_2\right)$ be two measurable spaces, let $P_1$ be a probability measure on $\left(\Omega_1, \mathcal{F}_1\right)$ and let $P_2: \Omega_1 \times \mathcal{F}_2 \rightarrow[0,1]$ be a probability kernel from $\left(\Omega_1, \mathcal{F}_1\right)$ to $\left(\Omega_2, \mathcal{F}_2\right)$. By this we mean that (i) for all $A_2 \in \mathcal{F}_2$, the mapping from $\Omega_1$ to $[0,1]$ defined by $\omega_1 \rightarrow P_2\left(\omega_1, A_2\right)$ is measurable with respect to $\mathcal{F}_1$ and $\mathcal{B}([0,1])$, and (ii) for all $\omega_1 \in \Omega_1, P_2\left(\omega_1, \cdot\right)$ is a probability measure on $\left(\Omega_2, \mathcal{F}_2\right)$. Let $(\Omega, \mathcal{F}):=\left(\Omega_1 \times \Omega_2, \mathcal{F}_1 \otimes \mathcal{F}_2\right)$. Then, for any non-negative function $X:(\Omega, \mathcal{F}) \rightarrow \mathbb{R}$, the mapping $\omega_2 \rightarrow X\left(\omega_1, \omega_2\right)$ is $\mathcal{F}_2$-measurable for all $\omega_1 \in \Omega_1$ (this is Lemma 2.3.5) and the mapping $\omega_1 \rightarrow \int{\Omega_2} X\left(\omega_1, \omega_2\right) P_2\left(\omega_1, \mathrm{~d} \omega_2\right)$ is $\mathcal{F}_1$-measurable (the proof is an immediate adaptation of that of Lemma 2.3.6).

Also (this is the analog of Theorem 2.3.7) there exists a unique probability measure $P$ on $(\Omega, \mathcal{F})$ such that for all $A_1 \in \mathcal{F}1, A_2 \in \mathcal{F}_2$, $$ P\left(A_1 \times A_2\right):=\int{A_1} P_2\left(\omega_1, A_2\right) P_1\left(\mathrm{~d} \omega_1\right) \text {. }
$$
Finally (this is the analog of Theorem 2.3.9), if $X$ is a non-negative random variable defined on $(\Omega, \mathcal{F})$, then (Tonelli)
$$
\int_{\Omega} X(\omega) P(\mathrm{~d} \omega)=\int_{\Omega_1}\left[\int_{\Omega_2} X\left(\omega_1, \omega_2\right) P_2\left(\omega_1, \mathrm{~d} \omega_2\right)\right] P_1\left(\mathrm{~d} \omega_1\right) .
$$
The same is true for a random variable $X$ of arbitrary sign, provided $X$ is $P$-integrable (Fubini). (The integrability condition is usually checked by applying Tonelli’s theorem to the non-negative variable $|X|$.)

随机过程代考

统计代写|随机过程代写stochastic process代考|Properties of the Conditional Expectation

在计算条件期望时有用的主要规则将再次给出，但这次 是在一般抽象框架中。
让 $\mathcal{G}$ 成为一个子 $\sigma$-现场 $\mathcal{F}$ ，然后让 $Y, Y_1, Y_2$ 是可积的 (resp。非负有限) 随机变量, $\lambda_1, \lambda_2 \in \mathbb{R}$ (分别 $\left.\in \mathbb{R}_{+}\right)$
定理 3.3.19 规则 1. (线性)
$$
\mathrm{E}^{\mathcal{G}}\left[\lambda_1 Y_1+\lambda_2 Y_2\right]=\lambda_1 \mathrm{E}^{\mathcal{G}}\left[Y_1\right]+\lambda_2 \mathrm{E}^{\mathcal{G}}\left[Y_2\right]
$$
证明。我们考虑可积的情况。我们必须检查
$\lambda_1 \mathrm{EG}\left[X_1\right]+\lambda_2 \mathrm{EG}\left[X_2\right]$ 是 $\mathcal{G}$-可衡量的（这是关于条 件期望的定义的一部分 $\mathcal{G}$ ) 并且对于所有有界的 $\mathcal{G}$-可测量 的随机变量 $U$
$$
\mathrm{E}\left[\left(\lambda_1 \mathrm{EG}\left[X_1\right]+\lambda_2 \mathrm{EG}\left[X_1\right]\right) U\right]=\mathrm{E}\left[\left(\lambda_1 Y_1+\lambda_2 Y_2\right)\right.
$$

统计代写|随机过程代写stochastic process代考|The Doubly Stochastic Framework

在不精确但具有启发性的术语中，“双重随机”一词指的是 样本具有以下形式的情况 $\omega=\left(\omega_1, \omega_2\right) \in \Omega_1 \times \Omega_2$ 并 分两步构建。一画 $\omega_1$ 根据概率 $P_1$ 在某个可测空间 $\left(\Omega_1, \mathcal{F}1\right)$ ，然后绘制 $\omega_2$ 在另一个可测量的空间 $\left(\Omega_2, \mathcal{F}_2\right)$ 根据“取决于 $\omega_1{ }^{\prime \prime}$ 。为了形式化这个概念，需要 FubiniTonelli 定理的扩展，其证明是对第 2.3.2 小节中原始结 果证明的直接改编。 让 $\left(\Omega_1, \mathcal{F} 1\right)$ 和 $\left(\Omega_2, \mathcal{F}_2\right)$ 是两个可测空间，设 $P_1$ 是一个 概率测度 $\left(\Omega_1, \mathcal{F}_1\right)$ 然后让 $P_2: \Omega_1 \times \mathcal{F}_2 \rightarrow[0,1]$ 是一 个概率核 $\left(\Omega_1, \mathcal{F}_1\right)$ 到 $\left(\Omega_2, \mathcal{F}_2\right)$. 我们的意思是 (i) 对于 所有 $A_2 \in \mathcal{F}_2$ ，映射来自 $\Omega_1$ 到 $[0,1]$ 被定义为 $\omega_1 \rightarrow P_2\left(\omega_1, A_2\right)$ 是可测量的 $\mathcal{F}_1$ 和 $\mathcal{B}([0,1])$ ，并且 (ii) 对于所有 $\omega_1 \in \Omega_1, P_2\left(\omega_1, \cdot\right)$ 是概率测度 $\left(\Omega_2, \mathcal{F}_2\right)$. 让 $(\Omega, \mathcal{F}):=\left(\Omega_1 \times \Omega_2, \mathcal{F}_1 \otimes \mathcal{F}_2\right)$. 那 么，对于任意非负函数 $X:(\Omega, \mathcal{F}) \rightarrow \mathbb{R}$ ，映射 $\omega_2 \rightarrow X\left(\omega_1, \omega_2\right)$ 是 $\mathcal{F}_2$ – 对所有人都可衡量 $\omega_1 \in \Omega_1$ (这是引理 2.3.5) 和映射 $\omega_1 \rightarrow \int \Omega_2 X\left(\omega_1, \omega_2\right) P_2\left(\omega_1, \mathrm{~d} \omega_2\right)$ 是 $\mathcal{F}_1$-可测量 的（证明是对引理 2.3.6 的直接改编)。 此外 (这是定理 2.3.7 的类比) 存在唯一的概率贬度 $P$ 在 $(\Omega, \mathcal{F})$ 这样对于所有人 $A_1 \in \mathcal{F} 1, A_2 \in \mathcal{F}_2$ ， $$ P\left(A_1 \times A_2\right):=\int A_1 P_2\left(\omega_1, A_2\right) P_1\left(\mathrm{~d} \omega_1\right) $$ 最后（这是定理 2.3.9 的模拟)，如果 $X$ 是定义在 $(\Omega, \mathcal{F})$ ，那么 (Tonelli) $$ \int{\Omega} X(\omega) P(\mathrm{~d} \omega)=\int_{\Omega_1}\left[\int_{\Omega_2} X\left(\omega_1, \omega_2\right) P_2\left(\omega_1, \mathrm{~d} \omega_2\right)\right]
$$
对于随机变量也是如此 $X$ 任意符号，提供 $X$ 是 $P$-可积 (Fubini)。(可积性条件通常通过将 Tonelli 定理应用 于非负变量来检查 $|X|$.)

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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。