如果你也在 怎样代写微积分Calculus 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。微积分Calculus 基本上就是非常高级的代数和几何。从某种意义上说，它甚至不是一门新学科——它采用代数和几何的普通规则，并对它们进行调整，以便它们可以用于更复杂的问题。(当然，问题在于，从另一种意义上说，这是一门新的、更困难的学科。)
微积分Calculus数学之所以有效，是因为曲线在局部是直的;换句话说，它们在微观层面上是直的。地球是圆的，但对我们来说，它看起来是平的，因为与地球的大小相比，我们在微观层面上。微积分之所以有用，是因为当你放大曲线，曲线变直时，你可以用正则代数和几何来处理它们。这种放大过程是通过极限数学来实现的。
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数学代写|微积分代写Calculus代考|Probability Distributions
A probability distribution describes the probabilistic behavior of a random variable. Our chief interest is in probability distributions associated with continuous random variables, but to gain some perspective we first consider a distribution for a discrete random variable.
$\begin{array}{lcccc}\text { Value of } \mathbf{X} & 0 & 1 & 2 & 3 \ \text { Frequency } & 1 & 3 & 3 & 1 \ \boldsymbol{P}(\boldsymbol{X}) & 1 / 8 & 3 / 8 & 3 / 8 & 1 / 8\end{array}$
We display this information in a probability bar graph of the discrete random variable $X$, as shown in Figure 8.21. The values of $X$ are portrayed by intervals of length 1 on the $x$-axis so the area of each bar in the graph is the probability of the corresponding outcome. For instance, the probability that exactly two heads occurs in the three tosses of the coin is the area of the bar associated with the value $X=2$, which is $3 / 8$. Similarly, the probability that two or more heads occurs is the sum of areas of the bars associated with the values $X=2$ and $X=3$, or $4 / 8$. The probability that either zero or three heads occurs is $\frac{1}{8}+\frac{1}{8}=\frac{1}{4}$, and so forth. Note that the total area of all the bars in the graph is 1 , which is the sum of all the probabilities for $X$.
With a continuous random variable, even when the outcomes are equally likely, we cannot simply count the number of outcomes in the sample space or the frequencies of outcomes that lead to a specific value of $X$. In fact, the probability that $X$ takes on any particular one of its values is zero. What is meaningful to ask is how probable it is that the random variable takes on a value within some specified interval of values.
We capture the information we need about the probabilities of $X$ in a function whose graph behaves much like the bar graph in Figure 8.21. That is, we take a nonnegative function $f$ defined over the range of the random variable with the property that the total area beneath the graph of $f$ is 1 . The probability that a value of the random variable $X$ lies within some specified interval $[c, d]$ is then the area under the graph of $f$ over that interval. The following definition assumes the range of the continuous random variable $X$ is any real value, but the definition is general enough to account for random variables having a range of finite length.
数学代写|微积分代写Calculus代考|Exponentially Decreasing Distributions
The distribution in Example 3 is called an exponentially decreasing probability density function. These probability density functions always take on the form
$$
f(x)= \begin{cases}0 & \text { if } x<0 \ c e^{-c x} & \text { if } x \geq 0\end{cases}
$$
(see Exercise 23). Exponential density functions can provide models for describing random variables such as the lifetimes of light bulbs, radioactive particles, tooth crowns, and many kinds of electronic components. They also model the amount of time until some specific event occurs, such as the time until a pollinator arrives at a flower, the arrival times of a bus at a stop, the time between individuals joining a queue, the waiting time between phone calls at a help desk, and even the lengths of the phone calls themselves. A graph of an exponential density function is shown in Figure 8.23.
Random variables with exponential distributions are memoryless. If we think of $X$ as describing the lifetime of some object, then the probability that the object survives for at least $s+t$ hours, given that it has survived $t$ hours, is the same as the initial probability that it survives for at least $s$ hours. For instance, the current age $t$ of a radioactive particle does not change the probability that it will survive for at least another time period of length $s$. Sometimes the exponential distribution is used as a model when the memoryless principle is violated, because it provides reasonable approximations that are good enough for their intended use. For instance, this might be the case when predicting the lifetime of an artificial hip replacement or heart valve for a particular patient. Here is an application illustrating the exponential distribution.
微积分代写
数学代写|微积分代写Calculus代考|Probability Distributions
概率分布描述了随机变量的概率行为。我们的主要兴趣是与连续随机变量相关的概率分布，但为了获得一些观点，我们首先考虑离散随机变量的分布。
$\begin{array}{lcccc}\text { Value of } \mathbf{X} & 0 & 1 & 2 & 3 \ \text { Frequency } & 1 & 3 & 3 & 1 \ \boldsymbol{P}(\boldsymbol{X}) & 1 / 8 & 3 / 8 & 3 / 8 & 1 / 8\end{array}$
我们在离散随机变量$X$的概率柱状图中显示此信息，如图8.21所示。$X$的值由$x$ -轴上长度为1的间隔表示，因此图中每个条形的面积是相应结果的概率。例如，三次投掷硬币中恰好出现两次正面的概率是与值$X=2$相关的条的面积，即$3 / 8$。类似地，出现两个或两个以上正面的概率是与值$X=2$和$X=3$或$4 / 8$相关的条的面积之和。出现0次或3次正面的概率是$\frac{1}{8}+\frac{1}{8}=\frac{1}{4}$，以此类推。请注意，图中所有柱状图的总面积为1，即$X$的所有概率之和。
对于连续随机变量，即使结果是等可能的，我们也不能简单地计算样本空间中结果的数量或导致特定值$X$的结果的频率。事实上，$X$取任意一个特定值的概率为零。有意义的问题是，随机变量在某个指定的值区间内取值的可能性有多大。
我们在一个函数中获取有关$X$概率的信息，该函数的图形与图8.21中的条形图非常相似。也就是说，我们取一个非负函数$f$，该函数定义在随机变量的范围内，其性质是$f$图下的总面积为1。随机变量$X$的值位于某个指定区间$[c, d]$内的概率就是在该区间内$f$图下的面积。下面的定义假设连续随机变量$X$的范围是任意实值，但是该定义足够通用，可以解释具有有限长度范围的随机变量。
数学代写|微积分代写Calculus代考|Exponentially Decreasing Distributions
例3中的分布称为指数递减概率密度函数。这些概率密度函数总是采用这种形式
$$
f(x)= \begin{cases}0 & \text { if } x<0 \ c e^{-c x} & \text { if } x \geq 0\end{cases}
$$
(参见练习23)。指数密度函数可以为描述随机变量提供模型，例如灯泡、放射性粒子、牙冠和许多电子元件的寿命。他们还对某些特定事件发生之前的时间进行建模，例如传粉者到达花朵的时间，公共汽车到达车站的时间，个体加入队列的时间，呼叫服务台的等待时间，甚至电话本身的长度。指数密度函数的曲线图如图8.23所示。
具有指数分布的随机变量是无记忆的。如果我们认为$X$描述了某个对象的生命周期，那么该对象存活至少$s+t$小时的概率，假定它存活了$t$小时，就等于它存活至少$s$小时的初始概率。例如，放射性粒子目前的年龄$t$不会改变它至少再存活一段时间$s$的可能性。有时，当违反无内存原则时，使用指数分布作为模型，因为它提供了合理的近似值，足以满足其预期用途。例如，在为特定患者预测人工髋关节置换术或心脏瓣膜的使用寿命时，可能就是这种情况。这是一个说明指数分布的应用。
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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。