如果你也在 怎样代写运筹学Operations Research OPR561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。运筹学Operations Research（英式英语：operational research），通常简称为OR，是一门研究开发和应用先进的分析方法来改善决策的学科。它有时被认为是数学科学的一个子领域。管理科学一词有时被用作同义词。
运筹学Operations Research采用了其他数学科学的技术，如建模、统计和优化，为复杂的决策问题找到最佳或接近最佳的解决方案。由于强调实际应用，运筹学与许多其他学科有重叠之处，特别是工业工程。运筹学通常关注的是确定一些现实世界目标的极端值：最大（利润、绩效或收益）或最小（损失、风险或成本）。运筹学起源于二战前的军事工作，它的技术已经发展到涉及各种行业的问题。
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数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Decision Trees and the Value of Information
In this section, we will again consider decision-making problems under risk. In addition to the decision rules discussed in the previous section, we will determine the value of information that goes beyond the probabilities for the states of nature that we continue to assume to be known. We will commence our discussion with an extreme case known as the expected value of perfect information $(E V P I)$. Clearly, in reality no information is perfect, but this value provides an upper bound for the value of any information, as no information can be worth more than perfect information. Since it is easy to compute, it provides the decision maker with a ballpark figure. In simple words, the $E V P I$ is the difference of the payoff with perfect information and the best we can do without any information beyond what is included in the standard setting. As an illustration, consider again our example. Recall that with the probabilities of $0.5,0.3$, and $0.2$ of the three states of nature, the highest expected monetary value was $E M V^*=1.5$, which was achieved by choosing decision $d_3$, where we use an asterisk to indicate optimality. This is the best the decision maker can do without additional information. Consider now perfect information. It means that the decision maker will know in advance which state of nature will occur. It is important to realize that this does not mean that the decision maker can change the probabilities of the states of nature-all we assume is that the decision maker knows which state of nature occurs before he makes his own decision.
In our numerical example, the best response to the first state of nature $s_1$ is to use $d_1, d_3$, or $d_4$; each of these responses will result in a payoff of 2 to the decision maker. Similarly, if the decision maker knows that $s_2$ occurs, his best response is to choose $d_3$, which results in a payoff of 1 . Finally, if nature chooses $s_3$ and the decision maker knows about it beforehand, the best response is $d_2$, netting 7. The payoff matrix $\mathbf{A}$ is shown again below with the starred element indicating those payoffs that result from the decision maker’s best response to nature’s action.
$$
\mathbf{A}=\left[\begin{array}{ccc}
2^* & -2 & 5 \
0 & -1 & 7^* \
2^* & 1^* & 1 \
2^* & -3 & 4
\end{array}\right]
$$
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Utility Theory
Utilities have been used for a long time by economists. Particularly noteworthy are the analyses by the psychologists Kahneman and Tversky in the 1970s. The main idea is to express the usefulness of a product or a service to the individual decision maker. In order to illustrate the concept, consider the following argument. If the expected value were to apply, then a decision maker would be indifferent to the choice of a certain $\$ 50,000$ gift and a lottery that pays $\$ 100,000$ with a $50 \%$ chance and a zero payoff with a $50 \%$ chance. The expected value in both cases is the same: $\$ 50,000$. However, most decision makers would prefer the certain $\$ 50,000$.
Let us then take this argument a step further. Suppose we were to offer the aforementioned lottery-a $\$ 100,000$ payoff with a $50 \%$ chance and a zero payoff with a $50 \%$ chance-to a decision maker and inquire what amount of money received with certainty he were to consider equivalent to playing the lottery. This value is called the certainty equivalent. The certainty equivalent is typically determined by a string of questions that narrow down the value. For instance, we would describe the lottery to the decision maker and offer, say, $\$ 45,000$ for certain. Would he take the $\$ 45,000$ ? If so, we renege on our offer and offer only $\$ 40,000$ instead. This process continues until the certainty equivalent is found. For many people, the certainty equivalent is quite low; some go as low as $\$ 20,000$. This shows a behavioral trait referred to as risk aversion. As a rule, if a decision maker’s certainty equivalent is less than the expected value of the lottery, the decision maker is risk averse. If the certainty equivalent is higher than the expected value of the lottery, the decision maker is risk seeking (gamblers are a typical example), while if a decision maker’s certainty equivalent equals the expected value of a lottery, he is called risk neutral. The graph in Fig. $10.9$ plots a dollar value against the decision maker’s certainty equivalent of the lottery.
运筹学代写
数学代写运筹学代写OPERATIONS RESEARCH代 考|DECISION TREES AND THE VALUE OF INFORMATION
在本节中，我们将再次考虑风险下的决策问题。除了上一节讨论的决策规则之外，我们将确定超出我们继续假设已知的自然状态概率的信息的价值。我们将从一个 被称为完美信息期望值的极端情况开始讨论 $(E V P I)$. 显然，实际上没有信息是完美的，但是这个值为任何信息的价值提供了一个上限，因为没有信息比完美信息 更有价值。由于它易于计算，它为决策者提供了一个大概的数字。简而言之， $E V P I$ 是完美信息的回报与没有任何超出标准设置的信息的情况下我们所能做的最好 的区别。作为说明，再次考虑我们的示例。回想一下，概率为 $0.5,0.3$ ，和 $0.2$ 在三种自然状态中，最高的预期货市价值是 $E M V^*=1.5$ ，这是通过选择决策来实 现的 $d_3$ ，我们使用星号表示最优性。这是决策者在没有额外信息的情况下所能做的最好的事情。现在考虑完美信息。这意味着决策者会提前知道会发生哪种自然状 态。重要的是要认识到这并不意味着决策者可以改变自然状态的概率一一我们只假设决策者在做出自己的决定之前就知道发生了哪种自然状态。
在我们的数值示例中，对第一种自然状态的最佳响应 $s_1$ 是使用 $d_1, d_3$ ，或者 $d_4$; 这些响应中的每一个都将为决策者带来 2 的回报。同样，如果决策者知道 $s_2$ 发生， 他最好的反应是选择 $d_3$ ，结果为 1 。最后，如果大自然选择 $s_3$ 并且决策者事先知道，最好的反应是 $d_2$, 净额 7. 支付矩阵 $\mathbf{A}$ 下图再次显示，星号元塐表示决策者对自 然行动的最佳反应所产生的回报。
数学代写|运筹学代写OPERATIONS RESEARCH代考|UTILITY THEORY
经济学家长期以来一直使用公用事业。特别值得注意的是心理学家卡尼曼和特沃斯其在 1970 年代的分析。主要思想是向个人决策者表达产品或服务的有用性。为
两种情况下的期望值是相同的: $\$ 50,000$. 然而，大多数决策者更喜欢某些 $\$ 50,000$.
那么让我们把这个论点更进一步。假设我们要提供上述彩票-a $\$ 100,000$ 回报 $50 \%$ 机会和零回报 $50 \%$ 机会一-给一个决策者，询问他收到多少钱，确定他认为相当于 玩彩票。该值称为确定性等值。确定性等值通常由一系列缩小价值的问题确定。例如，我们会向决策者描述彩票并提供，比如说， $\$ 45,000$ 对于某些。他会采取 $\$ 45,000$ ? 如果是这样，我们将违背我们的报价并且只提供 $\$ 40,000$ 反而。这个过程一直持续到找到确定性等价物为止。对许多人来说，确定性相当低；有些低至 $\$ 20,000$. 这显示了一种称为风险厌恶的行为特征。通常，如果决策者的确定性当量小于彩票的预期值，则决策者是风险厌恶的。如果确定性等值高于彩票的预期 值，则决策者正在寻求风险 gamblersareatypicalexample，而如果决策者的确定性等值等于彩票的预期值，则称他为风险中性。图中的图形。10.9绘制美元价 值与决策者的确定性等值的彩票。
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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。
