如果你也在 怎样代写信息论information 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。信息论information theory是对数字信息的量化、存储和通信的科学研究。该领域从根本上由哈里-奈奎斯特和拉尔夫-哈特利在20世纪20年代和克劳德-香农在20世纪40年代的作品建立。
信息论information theory的一个关键衡量标准是熵。熵量化了随机变量的值或随机过程的结果中所涉及的不确定性的数量。例如，确定一个公平的抛硬币的结果（有两个同样可能的结果）比确定一个掷骰子的结果（有六个同样可能的结果）提供的信息要少（熵值较低）。信息论中其他一些重要的衡量标准是相互信息、信道容量、误差指数和相对熵。信息论的重要子领域包括源编码、算法复杂性理论、算法信息论和信息论安全。
my-assignmentexpert™信息论information theory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。my-assignmentexpert™， 最高质量的信息论information theory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，因此信息论information theory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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我们提供的信息论information theory及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:
数学代写|信息论作业代写information theory代考|Probabilities and ensembles
An ensemble $X$ is a triple $\left(x, \mathcal{A}{X}, \mathcal{P}{X}\right)$, where the outcome $x$ is the value of a random variable, which takes on one of a set of possible values, $\mathcal{A}{X}=\left{a{1}, a_{2}, \ldots, a_{i}, \ldots, a_{I}\right}$, having probabilities $\mathcal{P}{X}=\left{p{1}, p_{2}, \ldots, p_{I}\right}$, with $P\left(x=a_{i}\right)=p_{i}, p_{i} \geq 0$ and $\sum_{a_{i} \in \mathcal{A}{X}} P\left(x=a{i}\right)=1$.
The name $\mathcal{A}$ is mnemonic for ‘alphabet’. One example of an ensemble is a letter that is randomly selected from an English document. This ensemble is shown in figure 2.1. There are twenty-seven possible letters: a-z, and a space character ‘-‘.
Abbreviations. Briefer notation will sometimes be used. For example, $P\left(x=a_{i}\right)$ may be written as $P\left(a_{i}\right)$ or $P(x)$.
Probability of a subset. If $T$ is a subset of $\mathcal{A}{X}$ then: $$ P(T)=P(x \in T)=\sum{\theta_{i} \in T} P\left(x=a_{i}\right) .
$$
数学代写|信息论作业代写information theory代考|The meaning of probability
Probabilities can be used in two ways.
Probabilities can describe frequencies of outcomes in random experiments, but giving noncircular definitions of the terms ‘frequency’ and ‘random’ is a challenge – what does it mean to say that the frequency of a tossed coin’s coming up heads is $1 / 2$ ? If we say that this frequency is the average fraction of heads in long sequences, we have to define ‘average’; and it is hard to define ‘average’ without using a word synonymous to probability! I will not attempt to cut this philosophical knot.
Probabilities can also be used, more generally, to describe degrees of belief in propositions that do not involve random variables – for example ‘the probability that Mr. S. was the murderer of Mrs. S., given the evidence’ (he either was or wasn’t, and it’s the jury’s job to assess how probable it is that he was); ‘the probability that Thomas Jefferson had a child by one of his slaves’; ‘the probability that Shakespeare’s plays were written by Francis Bacon’; or, to pick a modern-day example, ‘the probability that a particular signature on a particular cheque is genuine’.
数学代写|信息论作业代写INFORMATION THEORY代考|Forward probabilities and inverse probabilities
Probability calculations often fall into one of two categories: forward probability and inverse probability. Here is an example of a forward probability problem:
${ }^{[2, \text { p. } 40]}$ An urn contains $K$ balls, of which $B$ are black and $W=$ $K-B$ are white. Fred draws a ball at random from the urn and replaces it, $N$ times.
(a) What is the probability distribution of the number of times a black ball is drawn, $n_{B}$ ?
(b) What is the expectation of $n_{B}$ ? What is the variance of $n_{B}$ ? What is the standard deviation of $n_{B}$ ? Give numerical answers for the cases $N=5$ and $N=400$, when $B=2$ and $K=10$.
信息论代考
数学代写|信息论作业代写INFORMATION THEORY代考|PROBABILITIES AND ENSEMBLES
一起过年X是一个三元组$X$ is a triple $\left(x, \mathcal{A}{X}, \mathcal{P}{X}\right)$, where the outcome $x$ is the value of a random variable, which takes on one of a set of possible values, $\mathcal{A}{X}=\left{a{1}, a_{2}, \ldots, a_{i}, \ldots, a_{I}\right}$, having probabilities $\mathcal{P}{X}=\left{p{1}, p_{2}, \ldots, p_{I}\right}$, with $P\left(x=a_{i}\right)=p_{i}, p_{i} \geq 0$ and $\sum_{a_{i} \in \mathcal{A}{X}} P\left(x=a{i}\right)=1$.
名字一种是“字母”的助记符。集合的一个示例是从英文文档中随机选择的字母。该集合如图 2.1 所示。有 27 个可能的字母：az 和空格字符“-”。
缩写。有时会使用更简短的符号。例如，磷(X=一个一世)可以写成磷(一个一世)或者磷(X).
子集的概率。如果吨是 $\mathcal{A} {X}的子集吨H和n:$P吨=PX∈吨=\sum {\theta_{i} \in T} P\leftx=a_{i}\对x=a_{i}\对 .
$$
数学代写|信息论作业代写INFORMATION THEORY代考|THE MEANING OF PROBABILITY
概率可以以两种方式使用。
概率可以描述随机实验中结果的频率，但是给出“频率”和“随机”这两个术语的非循环定义是一个挑战——说硬币正面朝上的频率是什么意思1/2? 如果我们说这个频率是长序列中正面的平均分数，我们必须定义“平均”；如果不使用概率的同义词，就很难定义“平均”！我不会试图切断这个哲学结。
更一般地，概率也可以用来描述对不涉及随机变量的命题的相信程度——例如，“在有证据的情况下，S 先生是 S 夫人的凶手的概率”H和和一世吨H和r在一个s这r在一个sn′吨,一个nd一世吨′s吨H和j在r是′sj这b吨这一个ss和ssH这在pr这b一个bl和一世吨一世s吨H一个吨H和在一个s; “托马斯·杰斐逊和他的一个奴隶生孩子的可能性”；“莎士比亚戏剧是由弗朗西斯培根写的概率”；或者，举一个现代的例子，“特定支票上的特定签名是真实的概率”。
数学代写|信息论作业代写INFORMATION THEORY代考|FORWARD PROBABILITIES AND INVERSE PROBABILITIES
概率计算通常分为两类之一：正向概率和逆向概率。下面是一个前向概率问题的例子：
[2, 页。 40]一个骨灰盒包含ķ球，其中乙是黑色和在= ķ−乙是白色的。弗雷德从瓮中随机抽出一个球并替换它，ñ次。
一个黑球被抽到的次数的概率分布是多少，n乙 ?
b期望是什么n乙? 什么是方差n乙? 什么是标准差n乙? 给出案例的数字答案ñ=5和ñ=400， 什么时候乙=2和ķ=10.
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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。
