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数学代写|概率论代考Probability Theory代写|Weak law of large numbers

如果你也在 怎样代写概率论Probability Theory 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|Almost sure convergence; Borel-Cantelli lemma

数学代写|概率论代考Probability Theory代写|Weak law of large numbers

The law of large numbers in the form (1) of Sec. 5.1 involves only the first moment, but so far we have operated with the second. In ordcr to drop any assumption on the second moment, we need a new device, that of “equivalent sequences”, due to Khintchine (1894-1959).

DEFINTTION. Two sequences of r.v.’s $\left{X_n\right}$ and $\left{Y_n\right}$ are said to be equivalent iff
$$
\sum_n \mathscr{P}\left{X_n \neq Y_n\right}<\infty
$$
In practice, an equivalent sequence is obtained by “truncating” in various ways, as we shall see presently.
Theorem 5.2.1. If $\left{X_n\right}$ and $\left{Y_n\right}$ are equivalent, then
$$
\sum_n\left(X_n-Y_n\right) \text { converges a.e. }
$$
Furthermore if $a_n \uparrow \infty$, then
(2)
$$
\frac{1}{a_n} \sum_{j=1}^n\left(X_j-Y_j\right) \rightarrow 0 \quad \text { a.e. }
$$
PROOF. By the Borel-Cantelli lemma, (1) implies that
$$
\mathscr{P}\left{X_n \neq Y_n \text { i.o. }\right}=0
$$

数学代写|概率论代考Probability Theory代写|Convergence of series

If the terms of an infinite series are independent RVS. , then in Section 8.1, its probability of convergence is either 0 or 1. Here, we will establish a specific criterion for the latter option. This result not only completely answers the question of convergence of independent RVS. But it also gives a satisfactory form of the strong law of numbers. This theorem was proposed by Kolmogorov(1929). Let’s start with two of his remarkable inequalities. The first approach has worked well elsewhere; The second may be circumvented (see Exercises 3 to 5 below), but Kolmogorov’s original form is given here as an example of true virtuosity.
Theorem 5.3.1. Let $\left{X_n\right}$be the independent r.v. It’s like this
Then for each $\epsilon>0$:
$$
\mathscr{P}\left{\max {1 \leq j \leq n}\left|S_j\right|>\epsilon\right} \leq \frac{\sigma^2\left(S_n\right)}{\epsilon^2} . Note: $$if we put the formula of $\ Max {1 \ leq j \ leq n} \ left | S_j | $to $\ \ right left | | S_n \ right $, this became a simple example of chebyshev inequality, so it is an essence of chebyshev inequality.

Prove it. Fix $\epsilon>0$. For any $\omega$in the set
$$
\Lambda=\left{\omega: \max _{1 \leq j \leq n}\left|S_j(\omega)\right|>\epsilon\right},
$$
Let’s define it
$$
v(\omega)=\min \left{j: 1 \leq j \leq n,\left|S_j(\omega)\right|>\epsilon\right}
$$

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概率论代写

数学代写|概率论代考Probability Theory代写|Weak law of large numbers

第5.1节形式(1)的大数定律只涉及第一个矩,但到目前为止我们已经处理了第二个矩。为了放弃对第二矩的任何假设,我们需要一个新的装置,即“等效序列”,这是由Khintchine(1894-1959)提出的。

定义。两个rv序列。的$\left{X_n\right}$和$\left{Y_n\right}$被认为是等价的
$$
\sum_n \mathscr{P}\left{X_n \neq Y_n\right}<\infty
$$
在实践中,等效序列是通过各种方式“截断”得到的,我们将在下面看到。
定理5.2.1。如果$\left{X_n\right}$和$\left{Y_n\right}$相等,则
$$
\sum_n\left(X_n-Y_n\right) \text { converges a.e. }
$$
此外,如果$a_n \uparrow \infty$,那么
(2)
$$
\frac{1}{a_n} \sum_{j=1}^n\left(X_j-Y_j\right) \rightarrow 0 \quad \text { a.e. }
$$
证明。由Borel-Cantelli引理,(1)表明
$$
\mathscr{P}\left{X_n \neq Y_n \text { i.o. }\right}=0
$$

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如果无穷级数的项是独立的rv。,那么在8.1节中,它的收敛概率要么为0,要么为1。在这里,我们将为后一种选择确立一个具体的标准。这个结果不仅完全回答了独立rv的收敛性问题。但它也给出了强大数定律的一种令人满意的形式。这个定理是由Kolmogorov(1929)提出的。我们从他的两个显著的不等式开始。第一种方法在其他地方也很有用;第二种可能会被规避(参见下面的练习3到5),但这里给出了柯尔莫哥洛夫的原始形式,作为真正精湛技艺的例子。
定理5.3.1。设$\left{X_n\right}$是独立的。是这样的
然后对于每一个$ $ $ >0$
$ $
\mathscr{P}\left{\max {1 \leq j\ leq n}\左|S_j\右|>\epsilon\右}\ leq \frac{\sigma^2\左(S_n\右)}{\epsilon^2}。$ $的话。如果我们将公式中的$\max {1 \leq j\ leq n}\left|S_j\right|$替换为$\left|S_n\right|$,这就变成了切比雪夫不等式的一个简单例子,因此它是一个本质的改进。

证明。修复\ε> 0美元。对于集合中的任意$\ $
$ $
\Lambda=\left{\omega: \max _{1 \leq j \leq n}\left|S_j(\omega)\right|>\epsilon\right},
$ $
让我们定义一下
$ $
v(\omega)=\min \left{j: 1 \leq j \leq n,\left|S_j(\omega)\right|>\epsilon\right}
$ $

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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。

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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。

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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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