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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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When we try to model the occurrences of the various processes described above, then there are a number of characteristics that we may want to build in. To name a few:

There is a certain amount of regularity in the processes described above. Although individual earthquakes are impossible to predict and certainly do not occur in a strictly regular pattern, there is perhaps some statistical regularity in the sense that when we observe the earthquakes during 10 years, say, without knowing the absolute time frame, then we have no way to decide whether we observe the time period 1910-1920 or 1990-2000. In probabilistic terms, the process is stationary in time. In other words, the course of time should not change the probabilistic properties of the process. (Of course, in the case of a shop this can only be realistic as long as the shop is open, and even then one can ask whether there will typically be more customers around closing time than around 3 p.m., say. More about this in Exercise 7.5.8)

The fact that there is an occurrence at a particular time, says nothing about the probability of an occurrence at, or around, a later or earlier time. In other words, there seems to be some kind of independence with respect to various occurrences.

The next occurrence can not be predicted form current and past information. In other words, the process of occurrences seems to have no memory. The fact that something happened in the past has no effect on the probabilities for future occurrences.

There is no accumulation of occurrences at any time. In other words, in each finite time interval, there are only finitely many occurrences.

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In this section we prove a number of basic facts which should increase our understanding of the Poisson process, and which also justify the definition, given our objectives as mentioned at the beginning of the previous section. First of all, we should note that we have computed the distribution of $S_n$ in Example 5.7.1. Indeed, the distribution of $S_n$, being the sum of $n$ independent exponentially distributed random variables with parameter $\lambda$, is a gamma distribution and its density is given by
$$
f_{S_n}(x)=\frac{\lambda^n}{(n-1) !} x^{n-1} e^{-\lambda x},
$$
for $x \geq 0$, and $f_{S_n}(x)=0$ for $x<0$. We can use this to prove the following fact, which provides a link between Approach 1 and Approach 2 above.

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概率论代写

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当我们尝试对上述各种过程的发生进行建模时,我们可能希望构建许多特征。仅举几例:

上述过程存在一定的规律性。虽然个别地震无法预测,而且肯定不会以严格规则的模式发生,但也许存在某种统计规律性,即当我们观察 10 年的地震时,比如说,在不知道绝对时间范围的情况下,那么我们就没有决定我们观察的时间段是 1910-1920 年还是 1990-2000 年的方法。用概率术语来说,过程在时间上是平稳的。换句话说,时间进程不应改变过程的概率属性。(当然,对于一家商店来说,这只有在商店开门的情况下才是现实的,即便如此,人们也可以问,打烊前后的顾客是否通常会比下午 3 点左右多。练习 7.5.8)

在特定时间发生事件的事实并不能说明在更晚或更早的时间或前后发生事件的概率。换句话说,对于各种事件似乎存在某种独立性。

无法根据当前和过去的信息预测下一次发生。换句话说,发生的过程似乎没有记忆。过去发生过的事情对未来发生的概率没有影响。

任何时候都没有发生的累积。换句话说,在每个有限的时间间隔内,只有有限多次出现。

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在本节中,我们将证明一些基本事实,这些事实应该会增加我们对泊松过程的理解,并且根据上一节开头提到 的我们的目标,它们也证明了定义的合理性。首先,我们应该注意到我们已经计算了分布 $S_n$ 在示例 5.7.1 中。 确实,分布 $S_n$ ,是总和 $n$ 具有参数的独立指数分布随机变量 $\lambda$, 是伽马分布,其密度由下式给出
$$
f_{S_n}(x)=\frac{\lambda^n}{(n-1) !} x^{n-1} e^{-\lambda x}
$$
为了 $x \geq 0$ ,和 $f_{S_n}(x)=0$ 为了 $x<0$. 我们可以用它来证明以下事实,它提供了上述方法 1 和方法 2 之间的 联系。

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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。

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