如果你也在 怎样代写概率论Probability Theory Math461这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。概率论Probability Theory作为统计学的数学基础，对许多涉及数据定量分析的人类活动至关重要。概率论的方法也适用于对复杂系统的描述，只对其状态有部分了解，如在统计力学或顺序估计。二十世纪物理学的一个伟大发现是量子力学中描述的原子尺度的物理现象的概率性质。

概率论Probability Theory Math37500的核心课题包括离散和连续随机变量、概率分布和随机过程（为非决定性或不确定的过程或测量量提供数学抽象，这些过程或测量量可能是单一发生的，或以随机方式随时间演变）。尽管不可能完美地预测随机事件，但对它们的行为可以有很多说法。概率论中描述这种行为的两个主要结果是大数法则和中心极限定理。概率论是与概率有关的数学分支。虽然有几种不同的概率解释，但概率论以严格的数学方式处理这一概念，通过一组公理来表达它。

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数学代写|概率论代考Probability Theory代写|Properties of Probability Measures

In this section we collect and prove a number of useful properties of probability measures. Throughout the section, the sample space is denoted by $\Omega$ and $A, B, \ldots$ are events in $\Omega$.
Lemma 1.3.1. (a) For events $A_1, A_2, \ldots$ which are pairwise disjoint, we have
$$
P\left(\bigcup_{i=1}^{\infty} A_i\right)=\sum_{i=1}^{\infty} P\left(A_i\right) .
$$
(b) $P\left(A^c\right)=1-P(A)$.
(c) If $A \subseteq B$, then $P(A) \leq P(B)$.
More precisely, we have that $P(B)=P(A)+P(B \backslash A)$.
(d) $P(A \cup B)=P(A)+P(B)-P(A \cap B)$.

Proof. (a) We have
$$
\begin{aligned}
P\left(\bigcup_{i=1}^{\infty} A_i\right)=\sum_{\omega \in \cup_i A_i} P(\omega) & =\sum_{\omega \in A_1} P(\omega)+\sum_{\omega \in A_2} P(\omega)+\cdots \
& =\sum_{i=1}^{\infty} P\left(A_i\right) .
\end{aligned}
$$
(b) Take $A_1=A, A_2=A^c$ and $A_j=\emptyset$, for all $j \geq 3$. It follows from (a) that $1=P(\Omega)=P\left(A \cup A^c\right)=P(A)+P\left(A^c\right)$, proving (b).
(c) We can write $B=A \cup(B \backslash A)$. This is a union of disjoint events, and the result now follows from (a).
(d) We can write $A \cup B=A \cup(B \backslash A)$, which is a disjoint union. Hence we find that
$$
\begin{aligned}
P(A \cup B) & =P(A)+P(B \backslash A)=P(A)+P(B \backslash(A \cap B)) \
& =P(A)+P(B)-P(A \cap B)
\end{aligned}
$$
where the last equality follows from (c).

数学代写|概率论代考Probability Theory代写|Conditional Probabilities

When we talk and think about probability, the concept of independence plays a crucial role. For instance, when we flip a coin twice, we are inclined to say that the outcome of the first flip ‘says nothing’ about the outcome of the second. Somehow, we believe that information about the first flip gives us no information about the outcome of the second. We believe that the two outcomes are independent of each other.

On the other hand, when we throw a die, and consider the event $E_3$ that the outcome is equal to 3 , and the event $E_{\leq 4}$ that the outcome is at most 4 , then information about $E_{\leq 4}$ does, in fact, change the probability of $E_3$. Indeed, if I tell you that $E_{\leq 4}$ does not occur, then we know for sure that $E_3$ cannot occur either, and hence the new probability of $E_3$ had better be 0 . If I tell you that $E_{\leq 4}$ does occur, then there are four possibilities left. The new probability that $E_3$ occurs should therefore be $\frac{1}{4}$, see Example $1.4 .2$ below.

The last argument can be carried out in much more general terms, as follows. Suppose I tell you that in a certain sample space $\Omega$, we have two events $A$ and $B$, with probabilities $P(A)$ and $P(B)$ respectively. This means that a fraction $P(A)$ of all probability mass is concentrated in the event $A$, and similarly for $B$. Now suppose that I know that the event $B$ occurs. Does this new information change the probability of the event $A$ ? Well, we now know that only outcomes in $B$ matter, and we can disregard the rest of the sample space. Hence we only need to look at the probabilities of elements in $B$. The new probability that $A$ occurs should now be the fraction of probability mass in $B$ that is also in $A$. That is, it should be the sum of the probabilities of all outcomes in $B \cap A$, divided by the probability of $B$.

概率论代写

数学代写|概率论代考Probability Theory代写|Properties of Probability Measures

在本节中，我们收集并证明了概率测度的一些有用属性。在整个部分中，样本空间表示为 $\Omega$ 和 $A, B, \ldots$ 是事件 在 $\Omega$.
引理 1.3.1。 (a) 对于事件 $A_1, A_2, \ldots$. 这是成对不相交的，我们有
$$
P\left(\bigcup_{i=1}^{\infty} A_i\right)=\sum_{i=1}^{\infty} P\left(A_i\right) .
$$
(二) $P\left(A^c\right)=1-P(A)$.
(c) 如果 $A \subseteq B$ ，然后 $P(A) \leq P(B)$.
更准确地说，我们有 $P(B)=P(A)+P(B \backslash A)$.
(四) $P(A \cup B)=P(A)+P(B)-P(A \cap B)$.
证明。（一）我们有
$$
P\left(\bigcup_{i=1}^{\infty} A_i\right)=\sum_{\omega \in \cup_i A_i} P(\omega)=\sum_{\omega \in A_1} P(\omega)+\sum_{\omega \in A_2} P(\omega)+\cdots \quad=\sum_{i=1}^{\infty} P\left(A_i\right) .
$$
(b) 采取 $A_1=A, A_2=A^c$ 和 $A_j=\emptyset ，$ 对全部 $j \geq 3$. 从 (a) 可以看出 $1=P(\Omega)=P\left(A \cup A^c\right)=P(A)+P\left(A^c\right)$ ，证明 (b) 。
(c) 我们可以写 $B=A \cup(B \backslash A)$. 这是不相交事件的并集，结果现在来自 (a)。
(d) 我们可以写 $A \cup B=A \cup(B \backslash A)$ ，这是一个不相交的联盟。因此我们发现
$$
P(A \cup B)=P(A)+P(B \backslash A)=P(A)+P(B \backslash(A \cap B)) \quad=P(A)+P(B)-P(A \cap B)
$$
其中最后一个等式来自 (c)。

数学代写|概率论代考Probability Theory代写|Conditional Probabilities

当我们谈论和思考概率时，独立性的概念起着至关重要的作用。例如，当我们抛硬币两次时，我们倾向于说第
一次抛硬币的结果与第二次抛硬币的结果“无关”。不知何故，我们相信关于第一次䚡转的信息不会給我们关于 第二次翻转结果的信息。我们认为这两个结果是相互独立的。
另一方面，当我们掷骰子并考虑事件时 $E_3$ 结果等于 3 ，并且事件 $E_{\leq 4}$ 结果最多为 4 ，然后是有关的信息 $E_{\leq 4}$ 事实上，确实改变了概率 $E_3$. 确实，如果我告诉你 $E_{\leq 4}$ 不会发生，那么我们肯定知道 $E_3$ 也不会发生，因此新的 概率 $E_3$ 最好是 0 。如果我告诉你 $E_{\leq 4} 4$ 确实发生了，那么还剩下四种可能。新的概率 $E_3$ 因此发生应该是 $\frac{1}{4}$ ，见 示例1.4.2以下。
最后一个论点可以用更一般的术语来执行，如下所示。假设我告诉你在某个样本空间 $\Omega$ ，我们有两个事件 $A$ 和 $B$ ， 有概率 $P(A)$ 和 $P(B)$ 分别。这意味着一小部分 $P(A)$ 所有概率质量都集中在事件中 $A$, 同样对于 $B$. 现在假设我 知道事件 $B$ 发生。这个新信息会改变事件的概率吗 $A$ ? 好吧，我们现在知道只有结果 $B$ 很重要，我们可以忽略样 本空间的其余部分。因此，我们只需要查看元溸的概率 $B$. 新的概率 $A$ 发生现在应该是概率质量的分数 $B$ 那也在 A. 也就是说，它应该是所有结果的概率之和 $B \cap A$, 除以概率 $B$.

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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。