如果你也在 怎样代写概率论Probability 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。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 STAT131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|Various kinds of random variables

The reader familiar with undergraduate-level probability will be comfortable with a statement like, “Let $X$ be a random variable which has the Poisson(5) distribution.” The reader will know that this means that $X$ takes as its value a “random” non-negative integer, such that the integer $k \geq 0$ is chosen with probability $\mathbf{P}(X=k)=e^{-5} 5^k / k$ !. The expected value of, say, $X^2$, can then be computed as $\mathbf{E}\left(X^2\right)=\sum_{k=0}^{\infty} k^2 e^{-5} 5^k / k ! . X$ is an example of a discrete random variable.
Similarly, the reader will be familiar with a statement like, “Let $Y$ be a random variable which has the Normal $(0,1)$ distribution.” This means that the probability that $Y$ lies between two real numbers $a<b$ is given by the integral $\mathbf{P}(a \leq Y \leq b)=\int_a^b \frac{1}{\sqrt{2 \pi}} e^{-y^2 / 2} d y$. (On the other hand, $\mathbf{P}(Y=y)=0$ for any particular real number $y$.) The expected value of, say, $Y^2$, can then be computed as $\mathbf{E}\left(Y^2\right)=\int_{-\infty}^{\infty} y^2 \frac{1}{\sqrt{2 \pi}} e^{-y^2 / 2} d y . \quad Y$ is an example of an absolutely continuous random variable.
But now suppose we introduce a new random variable $Z$, as follows. We let $X$ and $Y$ be as above, and then flip an (independent) fair coin. If the coin comes up heads we set $Z=X$, while if it comes up tails we set $Z=Y$. In symbols, $\mathbf{P}(Z=X)=\mathbf{P}(Z=Y)=1 / 2$. Then what sort of random variable is $Z$ ? It is not discrete, since it can take on an uncountable number of different values. But it is not absolutely continuous, since for certain values $z$ (specifically, when $z$ is a non-negative integer) we have $\mathbf{P}(Z=z)>0$. So how can we study the random variable $Z$ ? How could we compute, say, the expected value of $Z^2$ ?
The correct response to this question, of course, is that the division of random variables into discrete versus absolutely continuous is artificial. Instead, measure theory allows us to give a common definition of expected value, which applies equally well to discrete random variables (like $X$ above), to continuous random variables (like $Y$ above), to combinations of them (like $Z$ above), and to other kinds of random variables not yet imagined. These issues are considered in Sections 4, 6, and 12.

数学代写|概率论代考Probability Theory代写|The uniform distribution and non-measurable sets

In undergraduate-level probability, continuous random variables are often studied in detail. However, a closer examination suggests that perhaps such random variables are not completely understood after all.
To take the simplest case, suppose that $X$ is a random variable which has the uniform distribution on the unit interval $[0,1]$. In symbols, $X \sim$ Uniform $[0,1]$. What precisely does this mean?
Well, certainly this means that $\mathbf{P}(0 \leq X \leq 1)=1$ It also means that $\mathbf{P}(0 \leq X \leq 1 / 2)=1 / 2$, that $\mathbf{P}(3 / 4 \leq X \leq 7 / 8)=1 / 8$, etc., and in general that $\mathbf{P}(a \leq X \leq b)=b-a$ whenever $0 \leq a \leq b \leq 1$, with the same formula holding if $\leq$ is replaced by $<$. We can write this as
$$
\mathbf{P}([a, b])=\mathbf{P}((a, b])=\mathbf{P}([a, b))=\mathbf{P}((a, b))=b-a, \quad 0 \leq a \leq b \leq 1
$$
In words, the probability that $X$ lies in any interval contained in $[0,1]$ is simply the length of the interval. (We include in this the degenerate case when $a=b$, so that $\mathbf{P}({a})=0$ for the singleton set ${a}$; in words, the probability that $X$ is equal to any particular number $a$ is zero.)
Similarly, this means that
$$
\begin{gathered}
\mathbf{P}(1 / 4 \leq X \leq 1 / 2 \text { or } 2 / 3 \leq X \leq 5 / 6) \
=\mathbf{P}(1 / 4 \leq X \leq 1 / 2)+\mathbf{P}(2 / 3 \leq X \leq 5 / 6)=1 / 4+1 / 6=5 / 12,
\end{gathered}
$$
and in general that if $A$ and $B$ are disjoint subsets of $[0,1]$ (for example, if $A=[1 / 4,1 / 2]$ and $B=[2 / 3,5 / 6])$, then
$$
\mathbf{P}(A \cup B)=\mathbf{P}(A)+\mathbf{P}(B)
$$

概率论代写

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熟悉本科概率水平的读者会对这样的陈述感到舒适，“设$X$是一个具有泊松(5)分布的随机变量。”读者将知道，这意味着$X$取一个“随机的”非负整数作为其值，因此整数$k \geq 0$的选择概率为$\mathbf{P}(X=k)=e^{-5} 5^k / k$ !例如，$X^2$的期望值可以计算为$\mathbf{E}\left(X^2\right)=\sum_{k=0}^{\infty} k^2 e^{-5} 5^k / k ! . X$是一个离散随机变量的例子。
类似地，读者会熟悉这样的语句，“设$Y$是一个具有正态$(0,1)$分布的随机变量。”这意味着$Y$位于两个实数$a<b$之间的概率由积分$\mathbf{P}(a \leq Y \leq b)=\int_a^b \frac{1}{\sqrt{2 \pi}} e^{-y^2 / 2} d y$给出。(另一方面，$\mathbf{P}(Y=y)=0$对于任何特定的实数$y$。)例如，$Y^2$的期望值可以计算为$\mathbf{E}\left(Y^2\right)=\int_{-\infty}^{\infty} y^2 \frac{1}{\sqrt{2 \pi}} e^{-y^2 / 2} d y . \quad Y$是一个绝对连续随机变量的例子。
但现在假设我们引入一个新的随机变量$Z$，如下所示。我们让$X$和$Y$如上所述，然后抛一枚(独立的)公平硬币。如果是正面，我们设$Z=X$，如果是反面，我们设$Z=Y$。用符号表示，$\mathbf{P}(Z=X)=\mathbf{P}(Z=Y)=1 / 2$。那么$Z$是什么样的随机变量呢?它不是离散的，因为它可以取不可数的不同值。但它不是绝对连续的，因为对于某些值$z$(特别是当$z$是非负整数时)，我们有$\mathbf{P}(Z=z)>0$。我们如何研究随机变量$Z$呢?我们如何计算，比如说$Z^2$的期望值?
当然，对这个问题的正确回答是，将随机变量分为离散变量和绝对连续变量是人为的。相反，测量理论允许我们给出期望值的通用定义，它同样适用于离散随机变量(如上文$X$)，连续随机变量(如上文$Y$)，它们的组合(如上文$Z$)，以及其他尚未想象到的随机变量。这些问题将在第4、6和12节中讨论。

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在本科水平的概率中，经常对连续随机变量进行详细的研究。然而，更仔细的研究表明，也许这些随机变量并没有完全被理解。
取最简单的情况，假设 $X$ 是在单位区间上均匀分布的随机变量吗 $[0,1]$． 在符号中， $X \sim$ 制服 $[0,1]$． 这到底是什么意思?
嗯，这当然意味着 $\mathbf{P}(0 \leq X \leq 1)=1$ 这也意味着 $\mathbf{P}(0 \leq X \leq 1 / 2)=1 / 2$，那 $\mathbf{P}(3 / 4 \leq X \leq 7 / 8)=1 / 8$等等，总的来说 $\mathbf{P}(a \leq X \leq b)=b-a$ 无论何时 $0 \leq a \leq b \leq 1$，用同样的公式表示 $\leq$ 被 $<$． 我们可以写成
$$
\mathbf{P}([a, b])=\mathbf{P}((a, b])=\mathbf{P}([a, b))=\mathbf{P}((a, b))=b-a, \quad 0 \leq a \leq b \leq 1
$$的概率 $X$ 中包含的任意区间 $[0,1]$ 就是间隔的长度。(我们在这里包括退化的情况，当 $a=b$，所以 $\mathbf{P}({a})=0$ 对于单例集合 ${a}$； 也就是说，概率 $X$ 等于某个特定的数吗 $a$ )
类似地，这意味着
$$
\begin{gathered}
\mathbf{P}(1 / 4 \leq X \leq 1 / 2 \text { or } 2 / 3 \leq X \leq 5 / 6) \
=\mathbf{P}(1 / 4 \leq X \leq 1 / 2)+\mathbf{P}(2 / 3 \leq X \leq 5 / 6)=1 / 4+1 / 6=5 / 12,
\end{gathered}
$$
和一般if $A$ 和 $B$ 不相交的子集是 $[0,1]$ (例如，if $A=[1 / 4,1 / 2]$ 和 $B=[2 / 3,5 / 6])$，则
$$
\mathbf{P}(A \cup B)=\mathbf{P}(A)+\mathbf{P}(B)
$$

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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。