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概率统计Probability and Statistics在科学中的作用不仅限于估计和测量。同样重要的是，对于数学领域的形成同样重要，也是同样重要的，是集体现象的统计理论，它绕过了对个人的研究。以统计学为名的社会科学是这种方法的原型。Quetelet通过将正态分布纳入其中来提升其数学水平。
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我们提供的概率统计Probability and Statistics MAT130及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
数学网课代修|概率统计代写PROBABILITY AND STATISTICS代考|THE PROBABILITY DISTRIBUTION
We have seen that any individual outcome of large numbers of repeated trials tends towards a limit that represents the underlying probability of that outcome, expressed as a proportion between 0 and 1 . It follows from our definition of a trial, that the sum of these proportions for each outcome in the sample space must be exactly one. Something must happen in each trial. The total of all the outcomes must therefore equal the total number of trials. The relative frequency of each outcome in the sample space in any series of trials will therefore be the proportion or times they occur and equal to their probability. We can therefore display the outcomes of a trial that has been repeated as a distribution showing the frequency of each outcome in the sample space. We can produce a frequency table if outcomes are discrete or summary statistics (like the mean, median, standard deviation or IQR) if the outcome is continuous. We can also represent this distribution visually using bar charts or histograms.
Table $2.2$ is a frequency table based on results from the eighth round of the European Social Survey showing the sex of respondents. There were 52,142 identical repeated independent trials comprising the question about the sex of the respondent. Of them, 24,948 respondents said that they were male, which is $0.478$ of all the trials. We could describe the probability of that outcome as $p=0.478$. This does not mean than that anyone in the survey was $47.8 \%$ male. Our probability refers to the series of all the repeated trials, not the result of any individual trial. It does mean that if we selected anyone at random from all the respondents, we would have a long-run probability of $47.8 \%$ of picking a man. We would have a $p=0.522$ of picking a woman. And because these two outcomes described the complete sample space, we would have $0.478+0.522=1=$ the absolute certainty of picking either a man or a woman.
数学网课代修|概率统计代写PROBABILITY AND STATISTICS代考|BAR CHARTS AND HISTOGRAMS
Probability distributions can be displayed visually using the following rule. The proportion of the total area of the chart that represents each outcome is the same as the probability of that outcome in the sample space. For bar charts, as long as the bars are of equal width, this means that their height is proportional to the probability, or to the frequency (since the frequency of each outcome divided by the total number of trials is the same as the probability). Figure $2.7$ shows our example of attitudes to homosexuality, with the refusals and don’t knows excluded. At a glance, we can see that most people agree with the statement.
概率论代写
数学网课代修|概率统计代写PROBABILITY AND STATISTICS代考|THE PROBABILITY DISTRIBUTION
我们已经看到，大量重复试验的任何单个结果都趋向于代表该结果的潜在概率的极限，表示为 0 和 1 之间的比例。根据我们对试验的定义，样本空间中每个结果的这些比例之和必须正好是一个。每次试验都必须发生一些事情。因此，所有结果的总和必须等于试验的总数。因此，在任何一系列试验中，样本空间中每个结果的相对频率将是它们发生的比例或次数，并等于它们的概率。因此，我们可以将重复试验的结果显示为分布，显示样本空间中每个结果的频率。如果结果是离散的或汇总统计数据（如平均值、中位数、标准差或 IQR），如果结果是连续的，我们可以生成频率表。我们还可以使用条形图或直方图直观地表示这种分布。
桌子2.2是基于第八轮欧洲社会调查结果的频率表，显示了受访者的性别。有 52,142 个相同的重复独立试验，包括关于受访者性别的问题。其中，24,948 名受访者表示他们是男性，这是0.478在所有的试验中。我们可以将该结果的概率描述为p=0.478. 这并不意味着调查中的任何人47.8%男性。我们的概率是指所有重复试验的系列，而不是任何单个试验的结果。这确实意味着，如果我们从所有受访者中随机选择任何人，我们将有一个长期概率47.8%选择一个男人。我们会有一个p=0.522选择一个女人。因为这两个结果描述了完整的样本空间，所以我们会有0.478+0.522=1=选择男人或女人的绝对确定性。
数学网课代修|概率统计代写PROBABILITY AND STATISTICS代考|BAR CHARTS AND HISTOGRAMS
可以使用以下规则直观地显示概率分布。代表每个结果的图表总面积的比例与样本空间中该结果的概率相同。对于条形图，只要条形的宽度相等，这意味着它们的高度与概率或频率成正比（因为每个结果的频率除以试验总数与概率相同） . 数字2.7展示了我们对同性恋态度的例子，拒绝和不知道被排除在外。乍一看，我们可以看到大多数人都同意这种说法。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
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。