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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The mathematical theory of probability gains practical value and an intuitive meaning in connection with real or conceptual experiments such as tossing a coin once, tossing a coin 100 times, throwing three dice, arranging a deck of cards, matching two decks of cards, playing roulette, observing the life span of a radioactive atom or a person, selecting a random sample of people and observing the number of left-handers in it, crossing two species of plants and observing the phenotypes of the offspring; or with phenomena such as the sex of a newborn baby, the number of busy trunklines in a telephone exchange, the number of calls on a telephone, random noise in an electrical communication system, routine quality control of a production process, frequency of accidents, the number of double stars in a region of the skies, the position of a particle under diffusion. All these descriptions are rather vague, and, in order to render the theory meaningful, we have to agree on what we mean by possible results of the experiment or observation in question.
When a coin is tossed, it does not necessarily fall heads or tails; it can roll away or stand on its edge. Nevertheless, we shall agree to regard “head” and “tail” as the only possible outcomes of the experiment. This convention simplifies the theory without affecting its applicability. Idealizations of this type are standard practice. It is impossible to measure the life span of an atom or a person without some error, but for theoretical purposes it is expedient to imagine that these quantities are exact numbers. The question then arises as to which numbers can actually represent the life span of a person. Is there a maximal age beyond which life is impossible, or is any age conceivable? We hesitate to admit that man can grow 1000 years old, and yet current actuarial practice admits no bounds to the possible duration of life. According to formulas on which modern mortality tables are based, the proportion of men surviving 1000 years is of the order of magnitude of one in $10^{10^{36}}-$ a number with $10^{27}$ billions of zeros. This statement does not make sense from a biological or sociological point of view, but considered exclusively from a statistical standpoint it certainly does not contradict any experience. There are fewer than $10^{10}$ people born in a century. To test the contention statistically, more than $10^{10^{35}}$ centuries would be required, which is considerably more than $10^{10^{34}}$ lifetimes of the earth. Obviously, such extremcly small probabilitics are compatible with our notion of impossibility. Their use may appear utterly absurd, but it does no harm and is convenient in simplifying many formulas. Moreover, if we were seriously to discard the possibility of living 1000 years, we should have to accept the existence of maximum age, and the assumption that it should be possible to live $x$ years and impossible to live $x$ years and two seconds is as unappealing as the idea of unlimited life.

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It should be clear from the preceding that we shall never speak of probabilities except in relation to a given sample space (or, physically, in relation to a certain conceptual experiment). We start with the notion of a sample space and its points; from now on they will be considered given. They are the primitive and undefined notions of the theory precisely as the notions of “points” and “straight line” remain undefined in an axiomatic treatment of Euclidean geometry. The nature of the sample points does not enter our theory. The sample space provides a model of an ideal experiment in the sense that, by definition, every thinkable outcome of the experiment is completely described by one, and only one, sample point. It is meaningful to talk about an event $A$ only when it is clear for every outcome of the experiment whether the event $A$ has or has not occurrcd. The collection of all those sample points representing outcomes where $A$ has occurred completely describes the event. Conversely, any given aggregate $A$ containing one or more sample points can be called an event; this event does, or does not, occur according as the outcome of the experiment is, or is not, represented by a point of the aggregate $A$. We therefore define the word event to mean the same as an aggregate of sample points. We shall say that an event $A$ consists of (or contains) certain points, namely those representing outcomes of the ideal experiment in which $A$ occurs.

概率论代写

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概率论的数学理论在实际的或概念性的实验中具有实用价值和直观意义，如抛一次硬币，抛100次硬币，掷三个骰子，排列一副牌，配对两副牌，玩轮盘赌，观察放射性原子或人的寿命，随机选择一群人，观察其中左撇子的人数。两种植物杂交，观察后代表型;或者是新生婴儿的性别、电话交换机中忙碌干线的数量、电话上的呼叫次数、电气通信系统中的随机噪声、生产过程的常规质量控制、事故发生的频率、天空中某一区域的双星数量、粒子在扩散下的位置等现象。所有这些描述都是相当模糊的，为了使理论有意义，我们必须就我们所讨论的实验或观察的可能结果的含义达成一致。
抛硬币时，不一定是正面或反面;它可以滚开，也可以站在边缘上。然而，我们同意把“头”和“尾”作为实验的唯一可能结果。这个约定简化了理论，但不影响其适用性。这种类型的理想化是标准做法。测量一个原子或一个人的寿命而不出现误差是不可能的，但是为了理论上的目的，把这些量想象成精确的数字是比较方便的。那么问题来了，哪些数字可以真正代表一个人的寿命。是否存在一个最大年龄，超过这个年龄生命就不可能存在，或者任何年龄都是可以想象的?我们不愿意承认人可以活到1000岁，然而目前的精算实践对生命可能的持续时间没有限制。根据现代死亡率表所依据的公式，活到1000岁的人的比例大约是1 / 10^{10^{36}}——一个数字后面有10^{27}十亿美元的零。从生物学或社会学的角度来看，这种说法没有意义，但从统计学的角度来看，它当然与任何经验都不矛盾。每一个世纪出生的人少于10^{10}$。为了从统计上验证这一论点，需要超过$10^{10^{35}}$世纪，这远远超过$10^{10^{34}}$地球的寿命。显然，这种极小的概率与我们的“不可能”概念是一致的。它们的使用可能看起来完全荒谬，但它没有害处，而且在简化许多公式时很方便。此外，如果我们认真地放弃活1000岁的可能性，我们就必须接受最大年龄的存在，而有可能活x$年而不可能活x$年零2秒的假设就像无限寿命的想法一样没有吸引力。

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从前面应该很清楚，我们永远不会谈论概率，除非与给定的样本空间有关(或者，在物理上，与某个概念实验有关)。我们从样本空间和它的点的概念开始;从现在起，他们将被视为给予。它们是理论中原始的和未定义的概念，正如“点”和“直线”的概念在欧几里得几何的公理化处理中仍然未定义一样。样本点的性质与我们的理论无关。样本空间提供了一个理想实验的模型，在这个意义上，根据定义，实验的每一个可想象的结果都完全由一个且只有一个样本点描述。只有当实验的每个结果都清楚事件A是否发生时，谈论事件A才有意义。所有代表A发生的结果的样本点的集合完全描述了事件。相反，任何给定的包含一个或多个样本点的集合都可以称为事件;这个事件是否发生，取决于实验结果是否由集合a中的一个点表示。因此，我们将事件一词定义为与样本点的集合相同。我们可以说，事件$A$由(或包含)某些点组成，即那些表示发生$A$的理想实验结果的点。

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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。