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统计代写|概率与统计代考Probability and Statistics代写|STAT1300 EXCHANGEABILITY; CONDITIONAL INDEPENDENCE

如果你也在 怎样代写概率与统计Probability and Statistics STAT1300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。概率与统计Probability and Statistics这些概念在概率论中被赋予了公理化的数学形式,被广泛用于统计、数学、科学、金融、赌博、人工智能、机器学习、计算机科学、博弈论和哲学等研究领域,例如,对事件的预期频率进行推断。概率理论也被用来描述复杂系统的基本力学和规律性。

概率与统计Probability and Statistics概率是数学的一个分支,涉及到对一个事件发生的可能性的数字描述,或者一个命题是真的可能性有多大。一个事件的概率是一个介于0和1之间的数字,大致上说,0表示事件不可能发生,1表示肯定发生。一个简单的例子是抛出一枚公平(无偏见)的硬币。由于硬币是公平的,两种结果(”正面 “和 “反面”)的概率相同;”正面 “的概率等于 “反面 “的概率;由于没有其他结果,”正面 “或 “反面 “的概率是1/2(也可以写成0.5或50%)。

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统计代写|概率与统计代考Probability and Statistics代写|STAT1300 EXCHANGEABILITY; CONDITIONAL INDEPENDENCE

统计代写|概率与统计代考Probability and Statistics代写|EXCHANGEABILITY; CONDITIONAL INDEPENDENCE

We will now introduce an important type of dependence of events.
Definition 4.6.1 Let $A, B$, and $H$ be three events, and let $P(H)>0$. We say that events $A$ and $B$ are conditionally independent given $H$, if
$$
P(A \cap B \mid H)=P(A \mid H) P(B \mid H) .
$$
Definition 4.6.2 Let $\mathcal{H}=\left{H_1, H_2, \ldots\right}$ be a positive partition (finite or countably infinite). We say that events $A$ and $B$ are conditionally independent given $\mathcal{H}$, if $A$ and $B$ are conditionally independent given any set $H_i$ in partition $\mathcal{H}$.

统计代写|概率与统计代考Probability and Statistics代写|MARKOV CHAINS

With the material introduced so far it is already possible to develop an extensive and powerful theory with numerous practical applications and cognitive consequences, namely the theory of Markov chains. While the theory of statistical processes and Markov chains, in particular, is beyond the scope of this book, it has numerous practical applications and therefore we will introduce the basic concepts here.

Generally, the term chain will denote a sequence of events, typically dependent one on another in some way. It will be convenient to use the terminology referring to time: we can think of events as occurring one after another so that the event whose occurrence is actually observed is the “present” event, while the events following it belong to the “future” and the remaining ones to the “past.” This way we obtain a description of a process of dynamic changes (of something that we generally call a system). Quite naturally the main problem will be to develop tools for making some inference (prediction, etc.) of the future on the basis of the knowledge of the past.

Specifically, consider a system that evolves in a random manner. The observations are taken at some fixed times $t_0<t_1<t_2<\cdots$, so in effect we record a sequence of states at which we find the system at the times of the observations. Without loss of generality, we let $t_n=n$ so that the observations are taken every unit of time starting at $t_0=0$.

The notions of “system” and “state” in the description above are left unspecified in order to have flexibility in applying the theory to various situations. Before proceeding any further, let us consider some examples that will later guide our intuition.

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概率与统计代写

统计代写|概率与统计代考概率与统计代写|互换性;条件独立性


我们现在将介绍事件的一种重要的依赖类型。4.6.1设$A, B$和$H$是三个事件,设$P(H)>0$。如果
$$
P(A \cap B \mid H)=P(A \mid H) P(B \mid H) .
$$
定义4.6.2设$\mathcal{H}=\left{H_1, H_2, \ldots\right}$为正划分(有限或可数无限),则事件$A$和$B$在给定$H$的条件下是独立的。我们说事件$A$和$B$在给定$\mathcal{H}$条件下是条件独立的,如果$A$和$B$在给定分区$\mathcal{H}$中的任何集$H_i$条件下是条件独立的

统计代写|概率与统计代考概率与统计代写|MARKOV链

. MARKOV链 . MARKOV链 . MARKOV链


根据到目前为止所介绍的材料,已经有可能发展出一个广泛而有力的理论,具有许多实际应用和认知后果,即马尔可夫链理论。虽然统计过程和马尔可夫链的理论,尤其超出了本书的范围,但它有许多实际应用,因此我们将在这里介绍基本概念


通常,术语链表示一系列事件,通常在某种程度上相互依赖。用“时间”这个术语比较方便:我们可以把事件看作是一个接一个发生的,因此真正观察到发生的事件是“现在”事件,而在它之后发生的事件属于“未来”,其余的事件属于“过去”。通过这种方式,我们获得了动态变化过程(我们通常称之为系统的东西)的描述。很自然,主要问题将是开发工具,在对过去的知识的基础上对未来作出推断(预测等)


具体来说,考虑一个以随机方式进化的系统。观察是在某些固定的时间$t_0<t_1<t_2<\cdots$进行的,因此实际上我们记录了一系列的状态,我们在观察的时间找到了系统。在不丧失一般性的情况下,我们设$t_n=n$,以便观察从$t_0=0$开始的每一个时间单位。


以上描述中的“系统”和“状态”的概念未作说明,以便在将理论应用于各种情况时具有灵活性。在进一步讨论之前,让我们考虑一些例子,这些例子稍后将指导我们的直觉

统计代写|概率与统计代考Probability and Statistics代写

统计代写|概率与统计代考Probability and Statistics代写 请认准exambang™. exambang™为您的留学生涯保驾护航。

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。

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