如果你也在 怎样代写概率论Probability Theory MS-E1600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|RECORD TIMES AND RECORD VALUES IN THE CASE OF CONTINUOUS DISTRIBUTIONS

Let us begin to consider the classic situation when $X_l, X_2, \ldots$ are independent random variables with a common continuous distribution function $\mathrm{F}(\mathrm{x})$. Let $\mathrm{L}(1)=1<\mathrm{L}(2)<\ldots<\mathrm{L}(\mathrm{n})<\ldots$ and $X(1)=X_I<X(2)<\ldots$ be the corresponding upper record times and upper record values. To work with such records it is convenient to attract the record indicators $\eta_n, n=1$, $2, \ldots$, which were mentioned above. For reasons of symmetry it is clear in this situation that with equal chances any of $\mathrm{n}$ random variables $\mathrm{X}1, \mathrm{X}_2, \ldots$, $\mathrm{X}{\mathrm{n}}$ can be maximal. It means that the following equality
$$
\mathrm{P}\left{\eta_n=1\right}=1-\mathrm{P}\left{\eta_n=0\right}=1 / \mathrm{n}
$$
is valid for any $\mathrm{n}=1,2, \ldots$
There is also the following relation, which is fair for continuous $\mathrm{X}$ ‘s:
$$
\mathrm{P}\left{\eta_1=1, \eta_2=1, \ldots, \eta_n=1\right}=1 / \mathrm{n} ! .
$$

数学代写|概率论代考Probability Theory代写|RECORDS IN THE SEQUENCES OF DISCRETE RANDOM VARIABLES

For simplicity of our exposition, below we will consider the initial identically distributed random variables $X_l, X_2, \ldots$, taking nonnegative integer values. The relations obtained for records in such sequences, relatively easily transferred to the case when identically distributed X’s have any arbitrary discrete distribution.

Let $X_l, X_2, \ldots$ take the values $n=0,1,2, \ldots$ with probabilities $p_n=P\left{X_k=\right.$ $n}, n=0,1,2, \ldots, k=1,2, \ldots$.

It should be noted that in such sequences of X’s it is possible with nonzero probabilities to get the situations, when the next observed value coincides with the last fixed record. Therefore, usually two discrete type of record values are considered. One of these schemas is associated with the study of strong records when the repetition of the previous record value is not recorded as a new record. However, in some situations the weak record values also present the subject of interest. It has been noted already that, for example, in a number of sport competitions the athlete, who repeated the existing record result, is announced as the corekordholder. Methods used in the study of the weak records, not very significantly different from the similar methods for the strong records. We therefore confine ourselves to the more detailed acquaintance with the strong record values $\mathrm{X}(1)=\mathrm{X}_1<$ $\mathrm{X}(2)<\ldots$

It should be noted immediately that the record indicators, when we study discrete records, also play a very important role. But it is necessary to mention that these indicators are different from the indicators used above. It should be reminded that for records in sequences of continuously distributed $\mathrm{X}$ ‘s the corresponding indicators $\eta_1, \eta_2, \ldots$ are defined in such a way that $\eta_n$ $=1$ if $\mathrm{n}$ is one of record times, and $\eta_n=0$ if $X_{\mathrm{n}}<\max \left{X_l, X_2, \ldots, X_{n-1}\right}$. For the considered discrete distributions we define another indicators $\mu_0, \mu_l, \ldots$. In this situation $\mu_n=1$, if the fixed number $\mathrm{n}$ represents some observed value in the sequence $X_l, X_2, \ldots$, which exceeds all values of the previous $\mathrm{X}$ ‘s, i.e., in this case there is such $\mathrm{m}=1,2, \ldots$, that $\mathrm{X}(\mathrm{m})=\mathrm{n}$. It appeared that in this scheme indicators $\mu_0, \mu_l, \ldots$ also have the important property that makes them comfortable in the study of discrete records. The following result is valid.

概率论代写

数学代写|概率论代考Probability Theory代写|RECORD TIMES AND RECORD VALUES IN THE CASE OF CONTINUOUS DISTRIBUTIONS

让我们开始考虑经典情况 $X_l, X_2, \ldots$ 是具有公共连续分布函数的独立随机变量 $\mathrm{F}(\mathrm{x})$. 让 $\mathrm{L}(1)=1<\mathrm{L}(2)<\ldots<\mathrm{L}(\mathrm{n})<\ldots$ 和 $X(1)=X_I<X(2)<\ldots$. 是相应的上限记录时间和上限记录 值。要使用此类记录，可以方便地吸引记录指标 $\eta_n, n=1,2, \ldots$, 上面已经提到了。出于对称的原因，很明 显在这种情况下，任何一个的机会均等 $\mathrm{n}$ 随机变量 $\mathrm{X} 1, \mathrm{X}_2, \ldots, \mathrm{Xn}$ 可以是最大的。这意味着下面的等式
\left 缺少或无法识别的分隔符
对任何有效 $\mathrm{n}=1,2, \ldots$
还有下面的关系，对于连续的是公平的 $\mathrm{X}$ 的:
\left 缺少或无法识别的分隔符

数学代写|概率论代考Probability Theory代写|RECORDS IN THE SEQUENCES OF DISCRETE RANDOMVARIABLES

为了简单起见，下面我们将考虑初始同分布的随机变量 $X_l, X_2, \ldots$, 取非负整数值。为此类序列中的记录获得 的关系相对容易地转移到相同分布的 $\mathrm{X}$ 具有任意离散分布的情况。
让 $X_l, X_2, \ldots$.取值 $n=0,1,2, \ldots$ 有概率 $\backslash$ left 缺少或无法识别的分隔符
应该注意的是，在这样的 $x$ 序列中，当下一个观察值与最后一个固定记录重合时，可能会出现非霝概率的情 况。因此，通常考虑两种离散类型的记录值。当先前记录值的重复末记录为新记录时，这些模式之一与强记录 的研究相关联。然而，在某些情况下，疲软的记录值也会引起人们的兴趣。已经注意到，例如，在许多体育比 賽中，重复现有记录结果的运动员被宣布为 corekordholder。用于研究弱记录的方法，与研究强记录的类似 方法没有太大区别。 $\mathrm{X}(1)=\mathrm{X}_1<\mathrm{X}(2)<\ldots$
应该立即注意到，当我们研究离散记录时，记录指标也起着非常重要的作用。但需要说明的是，这些指标与上 面使用的指标不同。应该提酲的是，对于连续分布的序列记录 $\mathrm{X}$ 的相应指标 $\eta_1, \eta_2, \ldots$ 以这样的方式定义 $\eta_n$ $=1$ 如果n是创纪录的时间之一，并且 $\eta_n=0$ 如果 $\backslash$ left 缺少或无法识别的分隔符 $\quad$. 对于考 虑的离散分布，我们定义了另一个指标 $\mu_0, \mu_l, \ldots$. 在这个情况下 $\mu_n=1$ ，如果固定数n表示序列中的一些观察 值 $X_l, X_2, \ldots$ ，这超过了前一个的所有值 $\mathrm{X}$ 的，即在这种情况下有这样的 $\mathrm{m}=1,2, \ldots$ ，那 $\mathrm{X}(\mathrm{m})=\mathrm{n}$. 看 来，在这个方案指标 $\mu_0, \mu_l, \ldots$ 还具有使他们能够轻松研究离散记录的重要特性。以下结果有效。

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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。