Tag: BEA242

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经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Regression to the Mean

The term regression originated in an influential paper by Francis Galton (1886) where he examined the joint distribution of the stature (height) of parents and children. Effectively, he was estimating the conditional mean of children’s height given their parent’s height. Galton discovered that this conditional mean was approximately linear with a slope of $2 / 3$. This implies that on average a child’s height is more mediocre (average) than his or her parent’s height. Galton called this phenomenon regression to the mean, and the label regression has stuck to this day to describe most conditional relationships.

One of Galton’s fundamental insights was to recognize that if the marginal distributions of $y$ and $x$ are the same (e.g. the heights of children and parents in a stable environment) then the regression slope in a linear projection is always less than one.
To be more precise, take the simple linear projection
$$
y=x \beta+\alpha+e
$$
where $y$ equals the height of the child and $x$ equals the height of the parent. Assume that $y$ and $x$ have the same mean so that $\mu_y=\mu_x=\mu$. Then from (2.38)
$$
\alpha=(1-\beta) \mu
$$
so we can write the linear projection (2.48) as
$$
\mathscr{P}(y \mid x)=(1-\beta) \mu+x \beta .
$$

经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Reverse Regression

Galton noticed another interesting feature of the bivariate distribution. There is nothing special about a regression of $y$ on $x$. We can also regress $x$ on $y$. (In his heredity example this is the best linear predictor of the height of parents given the height of their children.) This regression takes the form
$$
x=y \beta^+\alpha^+e^*
$$
This is sometimes called the reverse regression. In this equation, the coefficients $\alpha^, \beta^$ and error $e^$ are defined by linear projection. In a stable population we find that $$ \begin{aligned} & \beta^=\operatorname{corr}(x, y)=\beta \
& \alpha^*=(1-\beta) \mu=\alpha
\end{aligned}
$$
which are exactly the same as in the projection of $y$ on $x$ ! The intercept and slope have exactly the same values in the forward and reverse proiections!

金融计量经济学代写

经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代 考|Regression to the Mean

回归一词起源于弗朗西斯·高尔顿 (Francis Galton，1886) 的一篇有影响力的论文，他在论文中研究 了父母和孩子身高 (身高) 的联合分布。实际上，他是在给定父母身高的情兄下估计孩子身高的条件 均值。高尔顿发现这个条件均值近似线性，斜率为 $2 / 3$. 这意味萺平均而言，孩子的身高比他或她父 母的身高更平庸 (平均) 。高尔顿将这种现象称为均值回归，并且标签回归一直沿用到今天来㑤述大 多数条牲关系。
高尔顿的基本见解之一是认识到，如果边际分布 $y$ 和 $x$ 是相同的（例如，孩子和父母在稳定环境中的 身高) 那么线性投影中的回归斜率总是小于 1 。
更准确地说，采用简单的线性投影
$$
y=x \beta+\alpha+e
$$
在哪里 $y$ 等于孩子的身高和 $x$ 等于父母的身高。假使，假设 $y$ 和 $x$ 有相同的意思，所以 $\mu_y=\mu_x=\mu$. 然后从 (2.38)
$$
\alpha=(1-\beta) \mu
$$
所以我们可以将线性投影 (2.48) 写为
$$
\mathscr{P}(y \mid x)=(1-\beta) \mu+x \beta
$$

经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代 考|Reverse Regression

高尔顿注意到双变量分布的另一个有趣特征。回归没有什么特别的 $y$ 在 $x$. 我们也可以倒退 $x$ 在 $y$.（在 他的遗传示例中，这是给定孩子身高的父母身高的最佳线性预测因子。) 这种回归采用以下形式
$$
x=y \beta^{+} \alpha^{+} e^*
$$
这有时称为反向回归。在这个等式中，系数缺少上标或下标参数
和错误 缺少上标或下标参数 由线性投影定义。在稳定的人口中，我们发现
$$
\beta^{=} \operatorname{corr}(x, y)=\beta \quad \alpha^*=(1-\beta) \mu=\alpha
$$
与投影中的完全相同 $y$ 在 $x$ ! 截距和斜率在正向和反向投影中具有完全相同的值!

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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。

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经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Other Large Sample Tests: The Lagrange Multiplier Statistic

Once we enter the realm of asymptotic analysis, there are other test statistics that can be used for hypothesis testing. For most purposes, there is little reason to go beyond the usual $t$ and $F$ statistics: as we just saw, these statistics have large sample justification without the normality assumption. Nevertheless, sometimes it is useful to have other ways to test multiple exclusion restrictions, and we now cover the Lagrange multiplier LM statistic, which has achieved some popularity in modern econometrics.

The name “Lagrange multiplier statistic” comes from constrained optimization, a topic beyond the scope of this text. [See Davidson and MacKinnon (1993).] The name score statistic – which also comes from optimization using calculus-is used as well. Fortunately, in the linear regression framework, it is simple to motivate the $L M$ statistic without delving into complicated mathematics.

The form of the $L M$ statistic we derive here relies on the Gauss-Markov assumptions, the same assumptions that justify the $F$ statistic in large samples. We do not need the normality assumption.

To derive the $L M$ statistic, consider the usual multiple regression model with $k$ independent variables:
$$
y=\beta_0+\beta_1 x_1+\ldots+\beta_k x_k+u .
$$

经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|THE LAGRANGE MULTIPLIER STATISTIC FOR q EXCLUSION RESTRICTIONS:

(i) Regress $y$ on the restricted set of independent variables and save the residuals, $\tilde{u}$.
(ii) Regress $\tilde{u}$ on all of the independent variables and obtain the $R$-squared, say $R_u^2$ (to distinguish it from the $R$-squareds obtained with $y$ as the dependent variable).
(iii) Compute $L M=n R_u^2$ [the sample size times the $R$-squared obtained from step (ii)].
(iv) Compare $L M$ to the appropriate critical value, $c$, in a $\chi_q^2$ distribution; if $L M>$ $c$, the null hypothesis is rejected. Even better, obtain the $p$-value as the probability that a $\chi_q^2$ random variable exceeds the value of the test statistic. If the $p$-value is less than the desired significance level, then $\mathrm{H}_0$ is rejected. If not, we fail to reject $\mathrm{H}_0$. The rejection rule is essentially the same as for $F$ testing.
Because of its form, the $L M$ statistic is sometimes referred to as the $\mathbf{n}-\boldsymbol{R}$-squared statistic. Unlike with the $F$ statistic, the degrees of freedom in the unrestricted model plays no role in carrying out the $L M$ test. All that matters is the number of restrictions being tested $(q)$, the size of the auxiliary $R$-squared $\left(R_u^2\right)$, and the sample size $(n)$. The $d f$ in the unrestricted model plays no role because of the asymptotic nature of the $L M$ statistic. But we must be sure to multiply $R_u^2$ by the sample size to obtain $L M$; a seemingly low value of the $R$-squared can still lead to joint significance if $n$ is large.

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经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Other Large Sample Tests: The Lagrange Multiplier Statistic

一旦我们进入渐近分析领域，还有其他检验统计量可用于假设检验。对于大多数目的，几乎没有理由超出通常 的范围 $t$ 和 $F$ 统计数据: 正如我们刚刚看到的，这些统计数据在没有正态性假设的情况下具有大样本理由。尽管 如此，有时使用其他方法来检剑多重排俆限制还是很有用的，我们现在介绍拉格朗日乘数 LM 统计量，它在现 代计量经济学中得到了一些普及。

“Lagrange multiplier statistic”这个名称来自约束优化，这个主题超出了本文的范围。[参见 Davidson 和 MacKinnon (1993)]。也使用名称得分统计一一它也来自使用微积分的优化。幸运的是，在线性回归框架中， 很容易激发 $L M$ 无需深入研究筫杂的数学即可进行㧤计。
的形式 $L M$ 我们在这里得出的统计数据依赖于高斯-马尔可夫假设，同样的假设证明了 $F$ 大样本统计。我们不需 要正态性假设。
推导出 $L M$ 统计，考虑通常的多元回归模型 $k$ 自变量:
$$
y=\beta_0+\beta_1 x_1+\ldots+\beta_k x_k+u .
$$

经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|THE LAGRANGE MULTIPLIER STATISTIC FOR q EXCLUSION RESTRICTIONS:

(i) 回归 $y$ 在受限制的自变量集上并保存残差， $\tilde{u}$.
(ii) 回归 $\tilde{u}$ 在所有自变量上并获得 $R$-平方，说 $R_u^2$ (为了区别于 $R$-平方获得 $y$ 作为因变量)。
(iii) 计算 $L M=n R_u^2$ [样本量乘以 $R$-从步骤 (ii)] 获得的平方。
(iv) 比较 $L M$ 到适当的临界值， $c$ ，在一个 $\chi_q^2$ 分配; 如果 $L M>c$ ，原假设被拒绝。更好的是，获得 $p$-value 作为 $\mathrm{a}$ 的概率 $\chi_q^2$ 随机变量超过了检验统计量的值。如果 $p$ – 值小于所需的显着性水平，则 $\mathrm{H}_0$ 被拒绝了。如果没 有，我们拒绝 $\mathrm{H}_0$. 拒绝规则与 for 基本相同 $F$ 测试。
由于其形式， $L M$ 统计量有时被称为 $\mathbf{n}-\boldsymbol{R}$ – 平方统计。不同于 $F$ 统计，无限制模型中的自由度在进行 $L M$ 测 试。重要的是要测试的限制数量 $(q)$ ，辅助尺寸 $R$-平方 $\left(R_u^2\right)$ 和样本量 $(n)$. 这 $d f$ 在不受限制的模型中不起作用， 因为的渐近性质 $L M$ 统计。但我们必须确保倍增 $R_u^2$ 通过样本量得到 $L M ;$ 一个看似低价值的 $R$-squared 仍然 可以导致联合显着性，如果 $n$ 很大。

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经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Properties of Random Sets Related to Their Capacity Functionals

As we have seen, $\mathrm{T}$ determines uniquely the distribution of $\boldsymbol{X}$, and therefore in principle properties of $\boldsymbol{X}$ can be expressed in terms of $\mathrm{T}$. Here we give such examples (but we also caution the reader that, in other situations, deriving properties of $\boldsymbol{X}$ in terms of $\mathrm{T}$ may be extremely difficult). Specifically, we consider random sets of points, i.e., simple point processes (these are point processes such that, with probability one, no two points of the process are coincident).

Example 1.35 (Binomial process) A random closed set $\boldsymbol{X}$ is a sample of i.i.d. points $\left{\boldsymbol{x}_1, \ldots, \boldsymbol{x}_n\right}$ with the common nonatomic distribution $\mu$, and is called a binomial process, if and only if its capacity functional is

$$
\mathrm{T}(K)=1-(1-\mu(K))^n
$$
for all compact $K \subset \mathbb{R}^d$.
Example 1.36 (Poisson point process) Define
$$
\mathrm{T}(K)=1-e^{-\Lambda(K)}, \quad K \in \mathcal{K},
$$
with $\Lambda$ being a locally finite measure on $\mathbb{R}^d$ (that is, each point admits a neighborhood of finite measure) and such that $\Lambda$ attaches zero mass to any single point. The corresponding random closed set $\boldsymbol{X}$ is the Poisson process in $\mathbb{R}^d$ with intensity measure $\Lambda$. Indeed, if $\boldsymbol{X}$ is a point set such that the number of points in any set $K$ is Poisson distributed with mean $\Lambda(K)$, then $X$ hits $K$ if and only if the Poisson random variable with mean $\Lambda(K)$ does not vanish. The probability of this latter event is exactly the right-hand side of (1.9). The random set $\boldsymbol{X}$ is stationary (see Definition 1.38) and then called a homogeneous Poisson process if and only if $\Lambda$ is proportional to the Lebesgue measure on $\mathbb{R}^d$; the coefficient of proportionality is called the intensity of the process.

经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Weak Convergence

The weak convergence of random closed sets is defined by specializing the general weak convergence definition for random elements in $\mathcal{F}$ or, equivalently, the weak convergence of probability measures on the space $\mathcal{F}$ of closed sets. For a set $K$, denote Int $K$ its interior, that is, the largest open subset of $K$.
Theorem 1.40 A sequence $\left{\boldsymbol{X}n, n \geq 1\right}$ of random closed sets in $\mathbb{R}^d$ converges weakly to $\boldsymbol{X}$ if and only if $\mathrm{T}{X_n}(K) \rightarrow \mathrm{T}_X(K)$ as $n \rightarrow \infty$ for all compact sets $K$ such that $\mathrm{T}_X(K)=\mathrm{T}_X(\operatorname{Int} K)$.

Therefore, the weak convergence of random closed sets is equivalent to the pointwise convergence of their capacity functionals on continuity sets of the limiting capacity functional $\mathrm{T}X$. The condition on $K$ in Theorem $1.40$ is akin to the conventional requirement for the weak convergence of random variables, which asks for convergence of their cumulative distribution functions at all points of continuity of the limit. The condition $\mathrm{T}_X(K)=\mathrm{T}_X($ Int $K)$ means that $X$ “touches” $K$ with probability zero, i.e., $$ \mathbf{P}{\boldsymbol{X} \cap K \neq \emptyset, \boldsymbol{X} \cap \operatorname{Int} K=\emptyset}=0 . $$ Recall that $\mathrm{T}_X$ (Int $\left.K\right)$ is defined using the extension of the capacity functional to open sets. If $\boldsymbol{X}_n=\left{\boldsymbol{x}_n\right}$ are random singletons, then $\mathrm{T}{\boldsymbol{X}_n}(K)$ is the probability distribution of $\boldsymbol{x}_n$ and $\mathrm{T}_X(K)=\mathrm{T}_X(\operatorname{Int} K)$ for the weak limit $\boldsymbol{X}={\boldsymbol{x}}$ means that $\boldsymbol{x}$ belongs to the boundary of the set $K$ with probability zero. Therefore, the weak convergence of random singletons corresponds to the classical definition of weak convergence for random elements. The weak convergence is denoted by $\Rightarrow$.

As usual, the weak convergence of $\boldsymbol{X}_n$ to $\boldsymbol{X}$ implies the weak convergence of $f\left(\boldsymbol{X}_n\right)$ to $f(\boldsymbol{X})$ for any continuous map applied to sets. However, many important maps are not continuous, e.g., the Lebesgue measure is not continuous. This can be seen by noticing that a finite set of points dense in the ball converges to the ball, while the Lebesgue measure of any finite set vanishes and the ball has a positive measure. However, the Lebesgue measure becomes continuous if restricted to the family of convex sets.

Since the space of closed sets $\mathcal{F}$ in $\mathbb{R}^d$ is compact, a variant of Helly’s theorem for random closed sets establishes that each family of random closed sets has a subsequence that converges in distribution. Therefore, quite differently to the studies of random functions and stochastic processes, there is no need to check the tightness conditions when proving the weak convergence of random closed sets.

金融计量经济学代写

经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Properties of Random Sets Related to Their Capacity Functionals

没有两点是重合的) 。
具有共同的非原子分布 $\mu$,
$$
\mathrm{T}(K)=1-(1-\mu(K))^n
$$
对于所有紧凑型 $K \subset \mathbb{R}^d$.
例 $1.36$ (泊松点过程) 定义
$$
\mathrm{T}(K)=1-e^{-\Lambda(K)}, \quad K \in \mathcal{K},
$$
和 $\Lambda$ 是一个局部陏限的措施 $\mathbb{R}^d$ (也就是说，每个点都陏一个有限度量的邻域) 并且使得 $\Lambda$ 将零质量附加到任何单点。对应的随机 闭集 $\boldsymbol{X}$ 是泊松过程 $\mathbb{R}^d$ 带强度测量 $\Lambda$. 的确，如果 $\boldsymbol{X}$ 是一个点集，使得任何焦合中的点数 $K$ 服从均值的泊松分布 $\Lambda(K)$ ，然后 $X$ 命 中 $K$ 当且仅当泊松随机变量具有均值 $\Lambda(K)$ 不会消失。后一事件的概率正好是 (1.9) 的右侧。随机集 $\boldsymbol{X}$ 是平稳的 (见定义 1.38) 然 后称为齐次泊松过程当且仅当 $\Lambda$ 与勒贝格测度成正比 $\mathbb{R}^d$; 比例糸数称为过程的强度。

经济代写|计量经济学代写Introduction to Econometrics代考|Weak Convergence

对于一套 $K$ ，表示整数 $K$ 它的内部，即最大的开放子集 $K$.
定理 $1.40 \mathrm{~A}$ 序列 left 缺少或无法识别的分隔符 为 $n \rightarrow \infty$ 对于所有紧凑集 $K$ 这样 $\mathrm{T}_X(K)=\mathrm{T}_X(\operatorname{Int} K)$.
因此，随机闭集的弱收敛等价于它们的容量泛函在极限容量泛函的连续集上的逐点收玫 $\mathrm{T} X$. 的条件 $K$ 在定理中 $1.40$ 类似于对随机 变量弱收敛的常规要求，它要求它们的累积分布函数在极限连陸性的所有点处收敛。条件 $\mathrm{T}_X(K)=\mathrm{T}_X\left(\right.$ 诠释 $K$ )意思是 $X^{\prime \prime}$ 触及” $K$ 概率为零， 即
$$
\mathbf{P} \boldsymbol{X} \cap K \neq \emptyset, \boldsymbol{X} \cap \operatorname{Int} K=\emptyset=0 .
$$
回顾 $\mathrm{T}_X($ 诠释 $K$ )是使用开集的容量泛函的扩展来定义的。如果 $\backslash$ left 缺少或无法识别的分隔符 是随机单例， 那 $/ \mathrm{T} \boldsymbol{X}_n(K)$ 是既率分布 $\boldsymbol{x}_n$ 和 $\mathrm{T}_X(K)=\mathrm{T}_X(\operatorname{Int} K)$ 对于弱极限 $\boldsymbol{X}=\boldsymbol{x}$ 意思是 $\boldsymbol{x}$ 属于集合的边界 $K$ 概率为零。因此，随机单 体的弱收玫对应于随机元表歌收敛的经典定义。弱收敛表示为 $\Rightarrow$.
像往常一样，弱收玫 $\boldsymbol{X}_n$ 至 $\boldsymbol{X}$ 意味着弱收敛 $f\left(\boldsymbol{X}_n\right)$ 至 $f(\boldsymbol{X})$ 对于应用于焦合的任何连縃映射。然而，许多重要的映射是不伡续 具有正测度。然而，如果仅限于凸隹族，勒贝格测度将变得连续。
由于闭集空间 $\mathcal{F}$ 在 $\mathbb{R}^d$ 是恣溱的， Helly’s theorem for random closed sets 的一个变体确定了每个随机闭焦族都陏一个在分布 上收敛的子序列。因此，与随机函数和随机过程的研究完全不同，在证明随饥闭隼的弱收敛性时不需要检龺紧度条件。

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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。