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统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|STAT6610 The Markov Chain Approach

如果你也在 怎样代写非参数统计Nonparametric Statistics STAT6610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。非参数统计Nonparametric Statistics是指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少量参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。非参数统计有时使用的数据是顺序性的,这意味着它不依赖于数字,而是依赖于排序或排序的方式。例如,传达消费者从喜欢到不喜欢的偏好的调查将被认为是序数数据。

非参数统计Nonparametric Statistics包括非参数描述性统计、统计模型、推理和统计检验。非参数模型的模型结构不是先验的,而是由数据决定的。术语非参数化并不意味着这类模型完全没有参数,而是意味着参数的数量和性质是灵活的,不是事先固定的。直方图是概率分布的非参数估计的一个例子。

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统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|STAT6610 The Markov Chain Approach

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|The Markov Chain Approach

Some theory and concepts in the area of what is called a finite homogeneous MC have been applied to derive the run-length distribution and various characteristics of the run-length distribution of some time-weighted charts, such as the CUSUM and the EWMA. The reader can look up, for example, Fu and Lou (2003) and Balakrishnan and Koutras (2002) for a more detailed treatment of the topics; however, most existing SPC books don’t seem to treat this important topic. In this section, some of the basic terminologies, definitions, results, and theorems are provided that give the necessary background for calculating the run-length distribution of some control charts via the $\mathrm{MC}$ approach. These theorems and results are critical to the following chapters; illustrations are provided.

The $\mathrm{MC}$ approach entails that the charting statistic is viewed as following a MC (as a stochastic process), with a state space $S$ and a transition probability matrix $M$. The state space consists of two types of states:

  1. one absorbing state (i.e., this state is entered when the chart signals, i.e., when the charting statistic is greater than or equal to the $U C L$, or less than or equal to the $L C L$ for a two-sided chart); and
  2. $\nu$ transient or non-absorbing states, so that there are $\nu+1$ states in total.

The $(\nu+1) \times(\nu+1)$ transition probability matrix, $M$, is often written in a partitioned form
where the sub-matrix $Q_{\nu \times \nu}$ contains all the probabilities of going from one transient state to another and is called the essential transition probability matrix. The column vector $\underline{p}{\nu \times 1}$ contains all the probabilities of going from each transient state to the absorbing state; $\underline{0}{1 \times \nu}^{\prime}$ is a row vector of zeros, consisting of the probabilities of going from the absorbing state to each transient state (which are all zero), and the scalar value 1 is the probability of staying in the absorbing state once it has been entered. Note that the key component in using the MC approach is to obtain the essential transition probability matrix $Q_{\nu \times \nu}$.

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|The Integral Equation Approach

The integral equation approach utilizes mathematics and combinatorics to find a closed form expression of the run-length distribution. This approach is sometimes challenging in that the expression obtained is typically complex or difficult to evaluate numerically. Often, the exact expression of the run-length distribution can be found after a considerable amount of work, but here a simulation is done instead, since it is much easier.

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|STAT6610 The Markov Chain Approach

非参数统计代写

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|The Markov Chain Approach

一些所谓的有限齐次 MC 领域的理论和概念已被应用于推导一些时间加权图表的游程分布和游程分布的各种特征,例如 CUSUM 和 EWMA。例如,读者可以查阅 Fu 和 Lou (2003) 以及 Balakrishnan 和 Koutras (2002) 对主题的更详细处理;然而,大多数现有的 SPC 书籍似乎都没有处理这个重要的话题。在本节中,提供了一些基本术语、定义、结果和定理,为通过MC方法。这些定理和结果对以下章节至关重要;提供插图。

这MC方法需要将图表统计视为遵循 MC(作为随机过程),具有状态空间小号和转移概率矩阵米. 状态空间由两种状态组成:

  1. 一种吸收状态(即,当图表发出信号时,即当图表统计大于或等于在C大号,或小于或等于大号C大号对于双面图表);和
  2. n瞬态或非吸收状态,因此有n+1共州。

这(n+1)×(n+1)转移概率矩阵,米, 通常写成分区形式
,其中子矩阵问n×n包含从一种瞬态到另一种瞬态的所有概率,称为基本转移概率矩阵。列向量p―n×1包含从每个瞬态到吸收状态的所有概率;0―1×n′是一个由零组成的行向量,由从吸收状态到每个瞬态(全为零)的概率组成,标量值 1 是进入吸收状态后保持在吸收状态的概率。请注意,使用 MC 方法的关键部分是获得基本转移概率矩阵问n×n.

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|The Integral Equation Approach

积分方程方法利用数学和组合学来找到游程分布的封闭形式表达式。这种方法有时具有挑战性,因为获得的表达式通常很复杂或难以进行数值评估。通常,经过大量工作可以找到运行长度分布的确切表达式,但这里进行了模拟,因为它更容易。

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考

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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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统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|BIOSTAT885 The 1-of-1 Runs-type Signaling Rule

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统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|BIOSTAT885 The 1-of-1 Runs-type Signaling Rule

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|The 1-of-1 Runs-type Signaling Rule

The most commonly used and least complex charts are the usual Shewhart charts, called 1-of-1 charts, which are not supplemented by any runs-rules. However, they are known to be insensitive in detecting small process shifts. These charts signal when the event $A_{1}$ or $A_{2}$, or $\left(A_{1} \cup A_{2}\right)$ occurs, respectively, where

  1. The 1-of-1 runs-type signaling rule for an upper one-sided chart: $A_{1}:\left{Q_{i} \geq U C L\right} \leftrightarrow\left{\xi_{i}^{+}=1\right}$
  2. The 1-of-1 runs-type signaling rule for a lower one-sided chart: $A_{2}:\left{Q_{i} \leq L C L\right} \leftrightarrow\left{\xi_{i}^{-}=1\right}$.
  3. The 1-of-1 runs-type signaling rule for a two-sided chart: $A:\left{Q_{i} \geq U C L \cup Q_{i} \leq L C L\right} \leftrightarrow\left{A_{1} \cup A_{2}\right} \leftrightarrow\left{\xi_{i}^{+}=1 \cup \xi_{i}^{-}=1\right} \leftrightarrow$ $\left{\xi_{i}=1 \cup \xi_{i}=2\right}$
    Figure $3.12$ illustrates points (i) and (ii) of the 1-of-1 runs-type signaling rule for an upper one-sided and a lower one-sided chart, respectively. Panel (a) detects an upward shift at time $i=7$ when $Q_{7}$ plots above the $U C L$, whereas Panel (b) detects a downward shift at time $i=7$ when $Q_{7}$ plots below the $L C L$. For each chart the process is declared OOC and a search for assignable causes can be started.

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|The k-of-k and k-of-w Runs-type Signaling Rules

Several runs-type signaling rules, such as the 2-of-2 and 2-of-3 runs-rules, have been investigated by many authors and proved that their “runs-rules enhanced” charts outperform the 1-of-1 chart.

One-sided $k$-of- $k$ and $k$-of- $w$ Runs-type Signaling Rules To illustrate, we start with the 2-of-2 runs-type signaling rule. This rule uses the last two charting statistics, $Q_{i-1}$ and $Q_{i}$, to determine whether the process is IC or OOC. For the 2-of-2 runs-type signaling rule, an upper one-sided chart signals when event $B_{1}$ occurs and a lower one-sided chart signals when event $B_{2}$ occurs where

  1. an upper one-sided chart supplemented by a 2-of-2 runs-type signaling rule: $B_{1}:\left{\xi_{i-1}^{+}=\xi_{i}^{+}=1\right}$
  2. a lower one-sided chart supplemented by a 2-of-2 runs-type signaling rule: $B_{2}:\left{\xi_{i-1}^{-}=\xi_{i}^{-}=1\right}$.

Panels (a) and (b) in Figure $3.14$ illustrate these signaling events $B_{1}$ and $B_{2}$, and both signal at time $i=7$ where two consecutive points plots above (below) the $U C L(L C L)$. For each chart, the process is declared $\mathrm{OOC}$ and a search for assignable causes can be started.

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|BIOSTAT885 The 1-of-1 Runs-type Signaling Rule

非参数统计代写

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|The 1-of-1 Runs-type Signaling Rule

最常用和最不复杂的图表是通常的 Shewhart 图表,称为 1-of-1 图表,没有任何运行规则补充。然而,众所周知,它们在检测小的过程变化方面不敏感。这些图表在事件发生时发出信号一个1或者一个2, 或者(一个1∪一个2)分别发生在哪里

  1. 上单面图表的 1-of-1 运行类型信号规则:\left 的分隔符缺失或无法识别\left 的分隔符缺失或无法识别
  2. 下单面图表的 1-of-1 运行类型信号规则:\left 的分隔符缺失或无法识别\left 的分隔符缺失或无法识别.
  3. 双面图表的 1-of-1 运行类型信号规则:\left 的分隔符缺失或无法识别\left 的分隔符缺失或无法识别 \left 的分隔符缺失或无法识别\left 的分隔符缺失或无法识别
    数字3.12分别说明了上单面和下单面图表的 1-of-1 运行类型信号规则的点 (i) 和 (ii)。面板 (a) 检测到时间上移一世=7什么时候问7地块上方在C大号,而面板 (b) 检测到时间向下移动一世=7什么时候问7下面的地块大号C大号. 对于每个图表,该过程被声明为 OOC,并且可以开始搜索可分配的原因。

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|The k-of-k and k-of-w Runs-type Signaling Rules

许多作者研究了几种运行类型的信号规则,例如 2-of-2 和 2-of-3 运行规则,并证明他们的“运行规则增强”图表优于 1-of-1 图表.

片面ķ-的-ķ和ķ-的-在运行类型信令规则 为了说明,我们从 2-of-2 运行类型信令规则开始。此规则使用最后两个图表统计信息,问一世−1和问一世, 判断进程是IC还是OOC。对于 2-of-2 runs-type 信号规则,当事件发生时,上方的一侧图表会发出信号乙1当事件发生时,一个较低的单边图表信号乙2发生在哪里

  1. 由 2-of-2 运行类型信号规则补充的上单面图表:\left 的分隔符缺失或无法识别\left 的分隔符缺失或无法识别
  2. 一个较低的单边图表,辅以 2-of-2 运行类型的信号规则:\left 的分隔符缺失或无法识别\left 的分隔符缺失或无法识别.

图 (a) 和 (b) 中的面板3.14说明这些信号事件乙1和乙2,并且两者都在时间发出信号一世=7其中两个连续点绘制在上方(下方)在C大号(大号C大号). 对于每个图表,声明过程OOC并且可以开始寻找可分配的原因。

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考

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微观经济学代写

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博弈论代写

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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。

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MATLAB代写

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统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|ST505 CONTROL CHART ENHANCEMENTS

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统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|ST505 CONTROL CHART ENHANCEMENTS

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|Sensitivity Rules

While the Shewhart control chart is effective in detecting large process shifts, it has been shown that it lacks sensitivity in detecting small process shifts. The papers by Koutras, Bersimis, and Maravelakis, (2007) and Park and Seo (2012) present literature reviews on Shewhart charts with supplementary sensitizing rules based on runs and scans to improve the effectiveness of Shewhart control charts for detecting small shifts. Sensitizing rules are signaling rules designed to detect some improbable and/or non-random pattern of the charting statistics on a control chart. We start by discussing the well-known Western Electric rules and, following this, we discuss other supplementary sensitizing rules based on runs and scans.
The Western Electric rules make use of warning limits, typically set at a distance of 1-sigma or 2-sigma from the $C L$ to determine whether the process is IC or OOC. The Western Electric rules (Western Electric Company, 1956) are listed below. The chart will signal if any one of these conditions is met.

  1. One or more points on or outside the control limits.
  2. Two of three consecutive points plot outside the 2-sigma warning limits but still inside the control limits.
  3. Four of five consecutive points above the 1-sigma limits.
  4. A run of eight consecutive points on one side of the CL.

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|

The repeat construct is less frequently used, but adds flexibility as termination will always depend on a call to break(), which can be located anywhere within the compound statement that forms the body of the loop. To achieve conditional end of iteration, function break() must be called, as otherwise, iteration in a repeat loop will not stop.

approach of adding print() statements, as described on page $101 .$
Although repeat loop constructs are easier to read if they have a single condition resulting in termination of iteration, it is allowed by the R language for the compound statement in the body of a loop to contain more than one call to break(), each within a different if or else statement.

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|ST505 CONTROL CHART ENHANCEMENTS

非参数统计代写

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|Sensitivity Rules

虽然 Shewhart 控制图在检测大的过程变化方面是有效的,但已经表明它在检测小的过程变化方面缺乏敏感性。Koutras、Bersimis 和 Maravelakis(2007 年)以及 Park 和 Seo(2012 年)的论文对 Shewhart 图进行了文献综述,并基于运行和扫描补充了敏感规则,以提高 Shewhart 控制图检测小变化的有效性。敏感规则是旨在检测控制图上图表统计的一些不可能和/或非随机模式的信号规则。我们首先讨论著名的 Western Electric 规则,然后讨论基于运行和扫描的其他补充敏感规则。
Western Electric 规则使用警告限制,通常设置在距离控制器 1-sigma 或 2-sigma 的位置。C大号判断流程是IC还是OOC。西部电气规则(西部电气公司,1956 年)如下所列。如果满足这些条件中的任何一个,图表将发出信号。

  1. 一个或多个点在控制限之上或之外。
  2. 三个连续点中有两个位于 2-sigma 警告范围之外,但仍在控制范围内。
  3. 连续五个点中的四个超过 1-sigma 限制。
  4. 在 CL 的一侧连续八个点。

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|

repeat 构造的使用频率较低,但增加了灵活性,因为终止将始终依赖于对 break() 的调用,它可以位于构成循环体的复合语句中的任何位置。要实现迭代的条件结束,必须调用函数break(),否则重复循环中的迭代将不会停止。

添加 print() 语句的方法,如页面所述101.
尽管如果重复循环构造具有导致迭代终止的单个条件,则它们更易于阅读,但 R 语言允许循环主体中的复合语句包含多个对 break() 的调用,每个调用在不同的 if 或 else 语句。

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考

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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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统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|STATS205 Design of Control Charts

如果你也在 怎样代写非参数统计Nonparametric Statistics STATS205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。非参数统计Nonparametric Statistics是统计学的一个分支,它不完全基于概率分布的参数化系列(参数的常见例子是平均值和方差)。非参数统计的基础是无分布或具有指定的分布,但分布的参数未被指定。非参数统计包括描述性统计和统计推断。当违反参数检验的假设时,经常使用非参数检验。

非参数统计Nonparametric Statistics指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少量参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。非参数统计有时使用的数据是顺序性的,这意味着它不依赖于数字,而是依赖于排序或排序的方式。例如,传达消费者从喜欢到不喜欢的偏好的调查将被认为是序数数据。

avatest非参数统计Nonparametric Statistics代写,免费提交作业要求, 满意后付款,成绩80\%以下全额退款,安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队,所有订单可靠准时,保证 100% 原创。avatest™, 最高质量的非参数统计Nonparametric Statistics作业代写,服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面,考虑到同学们的经济条件,在保障代写质量的前提下,我们为客户提供最合理的价格。 由于统计Statistics作业种类很多,同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求,因此非参数统计Nonparametric Statistics作业代写的价格不固定。通常在经济学专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。

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avatest™ 为您的留学生涯保驾护航 在网课代考方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的网课代修服务。我们的专家在非参数统计Nonparametric Statistics代写方面经验极为丰富,各种非参数统计Nonparametric Statistics相关的作业也就用不着 说。

我们提供的非参数统计Nonparametric Statistics及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|STATS205 Design of Control Charts

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|Sample Size, Sampling Frequency, and Variable Sample Sizes

The sample size and the sampling frequency (the length of time between two consecutive samples) must be specified before a chart can be implemented. These depend on considerations such as time and cost, and the size of the shift to be detected. Both can impact the statistical performance of the chart. Larger samples can detect smaller shifts but are more expensive and time consuming, whereas smaller samples can be sufficient if the expected shift is large

Frequency of sampling, that is, how often to collect data, is impacted by conditions on the ground, so to speak, that is, again, time and cost and expected shift. Obviously, it is desirable to take large samples as frequently as possible, but this is probably not going to be feasible. We can generally take smaller samples at shorter time intervals (more frequency) or larger samples at longer time intervals (less frequently). Current industry practice favors the former approach. Automated data collection facilities have made this process much easier, so much so that it is not uncommon to sample and inspect every item that is produced.

The appropriate sample size can be determined by looking at the underlying process variability and the size of the shift. Generally, a process with a relatively large inherent variation requires reasonably larger samples to detect an OOC condition as opposed to a process with a relatively small inherent variation. In general, it is also easier to detect a small shift using larger samples as opposed to when the process shift is relatively large, for which smaller samples would be sufficient.

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|Variable Control Limits

Although the former approach to variable sample sizes makes the calculations and interpretation of the control charts easier, with the availability of current computer technology it is natural to try to calculate the exact control limits based on the actual size $n_{i}$ of each sample. Here, the control limits are calculated separately for each subgroup based on the subgroup size $n_{i}$. This implies that the spread between the $U C L$ and the $L C L$ will vary (increase or decrease) as the sample size varies. However, the varying width is merely an indication of the varying amount of information available from each sample, as portrayed by the different sample sizes. Consequently, the visual representation of these control limits is not as attractive as those based on the average sample size with constant control limits. On the one hand, having fixed rather than varying control limits is definitely more pleasing to the eye. On the other hand, the interpretation of these variable control limits is still the same. If a point plots on or above the $U C L$ or on or below the $L C L$, it is regarded as a signal of a possible OOC process, whereas a point that plots between the two control limits is regarded as no signal and is associated with an $\mathrm{IC}$ process.

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|STATS205 Design of Control Charts

非参数统计代写

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|Sample Size, Sampling Frequency, and Variable Sample Sizes

在实现图表之前,必须指定样本大小和采样频率(两个连续样本之间的时间长度)。这些取决于诸如时间和成本以及要检测的偏移大小等因素。两者都会影响图表的统计性能。较大的样本可以检测到较小的偏移,但更昂贵和耗时,而如果预期的偏移很大,较小的样本就足够了

采样频率,即收集数据的频率,受实地条件的影响,也就是时间和成本以及预期班次。显然,希望尽可能频繁地采集大样本,但这可能不可行。我们通常可以在更短的时间间隔(更多频率)或更长的时间间隔(更少频率)获取更大的样本。当前的行业实践倾向于前一种方法。自动化数据收集设施使这一过程变得更加容易,以至于对生产的每件物品进行抽样和检查的情况并不少见。

可以通过查看潜在的过程可变性和偏移的大小来确定适当的样本量。通常,与具有相对较小的固有变化的过程相比,具有相对较大的固有变化的过程需要相当大的样本来检测 OOC 条件。一般来说,使用较大的样本也更容易检测到小的偏移,而不是当过程偏移相对较大时,较小的样本就足够了。

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|Variable Control Limits

尽管前一种可变样本大小的方法使控制图的计算和解释更容易,但随着当前计算机技术的可用性,尝试根据实际大小计算精确的控制限是很自然的n一世每个样本的。此处,根据子组大小分别计算每个子组的控制限n一世. 这意味着之间的传播在C大号和大号C大号会随着样本量的变化而变化(增加或减少)。然而,不同的宽度仅仅是每个样本可用信息量不同的指示,正如不同样本大小所描绘的那样。因此,这些控制限的直观表示不如那些基于具有恒定控制限的平均样本量的直观表示。一方面,固定而不是变化的控制限制肯定更令人赏心悦目。另一方面,对这些可变控制限的解释还是一样的。如果一个点绘制在或高于在C大号或之上或之下大号C大号,它被认为是可能的 OOC 过程的信号,而在两个控制限之间绘制的点被认为是无信号并且与我知道了过程。

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。

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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统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|STATS205 Sample Size or Subgroup Size

如果你也在 怎样代写非参数统计Nonparametric Statistics STATS205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。非参数统计Nonparametric Statistics是统计学的一个分支,它不完全基于概率分布的参数化系列(参数的常见例子是平均值和方差)。非参数统计的基础是无分布或具有指定的分布,但分布的参数未被指定。非参数统计包括描述性统计和统计推断。当违反参数检验的假设时,经常使用非参数检验。

非参数统计Nonparametric Statistics指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少量参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。非参数统计有时使用的数据是顺序性的,这意味着它不依赖于数字,而是依赖于排序或排序的方式。例如,传达消费者从喜欢到不喜欢的偏好的调查将被认为是序数数据。

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统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|STATS205 Sample Size or Subgroup Size

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|Sample Size or Subgroup Size

Data must be collected before a control chart can be implemented. In practice, the data are usually collected in batches or samples, each typically with $n$ observations, taken at random at equally spaced time points. The batches are also called subgroups and such data are referred to as subgrouped data. The sample size $n$ generally is a small number, around five, although there are applications in the modern environment where every individual data point can be and is inspected. Such data are commonly referred to as individual data. In this case $n=1$. Some cases where individual values are monitored include, for example, where:

  • Production may be extremely slow and collecting more than one observation is not practical.
  • There is no rational way for subgrouping the data.
  • It may be that a sample of more than one is not justified economically.
    We will treat the individual observations case later under control charts for individual observations.

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|Rational Subgrouping

A rational subgroup is a sample or a subgroup taken from the process so that the variation among the measurements, or observations within the sample, is only due to the inherent or natural variability of the process, and no additional variation due to any special causes is present within the sample measurements. Rational subgroups are those subgroups that contain or enclose only the common/chance causes. The variation among the readings should be due to the natural process variation. There should be no opportunity for assignable/special causes to add to this variation.

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|STATS205 Sample Size or Subgroup Size

非参数统计代写

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|Sample Size or Subgroup Size

在实施控制图之前必须收集数据。在实践中,数据通常是分批或样本收集的,每个样本通常带有n观察,在等间隔的时间点随机进行。批次也称为子组,此类数据称为子组数据。样本量n通常是一个很小的数字,大约五个,尽管在现代环境中有应用程序可以检查每个单独的数据点。此类数据通常被称为个人数据。在这种情况下n=1. 监控单个值的一些情况包括,例如,其中:

  • 生产可能非常缓慢,收集多个观察结果是不切实际的。
  • 没有合理的方法对数据进行分组。
  • 一个以上的样本可能在经济上是不合理的。
    稍后我们将在个别观察的控制图下处理个别观察的情况。

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|Rational Subgrouping

有理子组是从过程中抽取的样本或子组,使得样本内的测量值或观测值之间的变异仅是由于过程的固有或自然变异性,而不会因任何特殊原因而导致的额外变异存在于样品测量中。有理子群是那些仅包含或包含共同/偶然原因的子群。读数之间的变化应该是由于自然过程的变化。不应有可分配/特殊原因添加到此变化中的机会。

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考

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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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统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|CSTAT6610 onstruction of Control Charts

如果你也在 怎样代写非参数统计Nonparametric Statistics STAT6610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。非参数统计Nonparametric Statistics是统计学的一个分支,它不完全基于概率分布的参数化系列(参数的常见例子是平均值和方差)。非参数统计的基础是无分布或具有指定的分布,但分布的参数未被指定。非参数统计包括描述性统计和统计推断。当违反参数检验的假设时,经常使用非参数检验。

非参数统计Nonparametric Statistics指的是一种统计方法,其中不假设数据来自于由少量参数决定的规定模型;这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。非参数统计有时使用的数据是顺序性的,这意味着它不依赖于数字,而是依赖于排序或排序的方式。例如,传达消费者从喜欢到不喜欢的偏好的调查将被认为是序数数据。

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统计代写|多元统计分析代考Multivariate Statistical Analysis代考|STAT730 Graphical Techniques

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|Construction of Control Charts

The charting statistic has been mentioned previously, and statistical considerations such as unbiasedness, minimum variance, robustness, and efficiency are generally employed in the choice of this statistic. In order to monitor the central tendency or the location of a process, for example, the sample mean (X¯) or the sample median (X~) is often used. Alternatively, the sample range (R), the sample standard deviation (S), and the sample variance (S2) are used to monitor the process spread, standard deviation, or variance, respectively. Once a charting statistic is chosen, we use its probability distribution, along with some desired chart performance criteria, to be discussed soon, to set up the control limits. Many of the classical control charts have been developed under the assumption that the process distribution is normal. Sometimes, the charting statistic is an average or a statistic for which the central limit theorem can be used to invoke approximate normality without an explicit normality assumption about the process distribution. When normality or some other distributional assumption (such as exponentiality) is made about the process, the control chart is called parametric. When such a distributional assumption cannot be made or justified, alternative control charts are available, which are called nonparametric or distribution-free. Such charts are discussed in detail in Chapter 4.

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|Variables and Attributes Control Charts

Variables are characteristics that we are interested in monitoring. In order for a variable to be monitored, it must be measurable. There are mainly two types of variables: quantitative and qualitative (categorical). Quantitative variables can be continuous or discrete. In SPC, the terminology variables data refers to measurements on quantitative continuous variables. Examples include data on variables such as length, width, temperature, weight, volume, etc., each of which is a continuous variable. Depending on the parameter, the charting statistic can be the sample mean (X¯), the sample median (X~), the sample range (R), the sample standard deviation (S), or the sample variance (S2). For a variables control chart, the charting statistic follows a continuous distribution.

Conversely, the terminology attributes data refers to recordings or measurements on quantitative discrete variables. Examples include the number of errors or mistakes made in completing a loan application, or the number of medical errors made in a hospital. For an attributes control chart, the charting statistic is discrete and follows a discrete distribution, for example, the charting statistic can be the fraction nonconforming (p), the number nonconforming (np), the number of nonconformities (c), or the average number of nonconformities per unit (c).

统计代写|回归分析代写REGRESSION ANALYSIS代考|STAT261 Construction of Control Charts

非参数统计代写

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|Construction of Control Charts

之前已经提到了图表统计,并且在选择该统计时通常采用统计考虑因素,例如无偏性、最小方差、稳健性和效率。为了监控集中趋势或过程的位置,例如,样本均值(X¯)或样本中位数(X~)经常使用。或者,样本范围(R), 样本标准差(小号), 和样本方差(小号2)分别用于监控过程散布、标准差或方差。一旦选择了图表统计量,我们将使用它的概率分布以及一些所需的图表性能标准(即将讨论)来设置控制限制。许多经典控制图是在过程分布是正态的假设下开发的。有时,图表统计量是平均值或统计量,中心极限定理可用于调用近似正态性,而无需对过程分布进行明确的正态性假设。当对过程进行正态性或其他一些分布假设(例如指数性)时,控制图称为参数控制图。当这种分布假设无法做出或证明不合理时,可以使用替代控制图,称为非参数或无分布。此类图表将在本章中详细讨论4.

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考|Variables and Attributes Control Charts

变量是我们有兴趣监控的特征。为了监控变量,它必须是可测量的。主要有两种类型的变量:定量和定性(分类)。定量变量可以是连续的或离散的。在 SPC 中,术语变量数据是指对定量连续变量的测量。示例包括长度、宽度、温度、重量、体积等变量的数据,每个变量都是连续变量。根据参数,图表统计量可以是样本均值(X¯), 样本中位数(X~), 样本范围(R), 样本标准差(小号),或样本方差(小号2). 对于变量控制图,制图统计量遵循连续分布。

相反,术语属性数据是指对定量离散变量的记录或测量。示例包括在完成贷款申请时所犯的错误或错误的数量,或在医院发生的医疗错误的数量。对于属性控制图,制图统计量是离散的并且服从离散分布,例如,制图统计量可以是不合格分数(p), 不合格数(np), 不合格数(C),或每单位的平均不合格数(C).

统计代写|非参数统计代写Nonparametric Statistics代考

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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。