如果你也在 怎样代写运筹学Operations Research STAT721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|Bayes’ Rule in Odds Form
In practice, the most convenient representation of Bayes’ rule is the one in odds form. This is illustrated with the following example. Suppose that a murder has been committed in a large city. The police have found traces of the killer’s DNA at the crime scene, and a suspect has been arrested. The only evidence against the suspect is that his DNA profile matches the DNA traces that were found. An expert estimates that, on average, 1 in a million people have a DNA profile that matches the found DNA traces. This is a very small probability, and the prosecutor concludes that there is no doubt that the suspect is guilty. This is a classic error in reasoning known as the prosecutor’s fallacy: the probability that the suspect is innocent should not be confused with the probability $10^{-6}$ that a randomly selected person’s DNA profile matches the DNA traces. Suppose that the suspect lives in a densely populated region with 4 million people, each of whom could theoretically be the killer. The suspect’s lawyer will then say: “There are about 4 million people who could each theoretically be the killer. So, in addition to my client, the expected number of people whose DNA profile matches the DNA traces that were found is approximately equal to 4 . There is no convincing evidence that my client is guilty.” This conclusion, which is correct as long as no other direct or indirect evidence has been found, also follows naturally from Bayes’ rule in odds form. This is a more insightful representation of Bayes’ rule. The concept of “odds” is another way of representing probabilities. The odds of a hypothesis are given by the probability that the hypothesis is true divided by the probability that it is false. A hypothesis that is true with probability $p$ therefore has odds $p /(1-p)$. Conversely, odds $a$ mean a probability of $a /(1+a)$.
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Insight from Bayes’ Rule
In the media, we regularly hear about wrongful convictions that were, in fact, based solely on the suspect’s confession. Bayes’ rule in odds form provides insight into the underlying error. Let $H$ be the hypothesis that the suspect is guilty, and let $E$ be the event that the suspect confesses. For the confession to contribute to the conviction, the posterior probability $\mathbb{P}(H \mid E)$ must be greater than the prior probability $\mathbb{P}(H)$. Using simple algebra, it follows from Bayes’ rule that $\mathbb{P}(H \mid E)>\mathbb{P}(H)$ holds only if $\mathbb{P}(E \mid H)$ is greater than $\mathbb{P}(E \mid \bar{H})$ (for $0q /(1-q)$ only if $p>q)$. In other words, $\mathbb{P}(H \mid E)$ is greater than $\mathbb{P}(H)$ only if the probability that a confession comes from a guilty party is greater than the probability that it comes from someone who is innocent. In real-world situations, it is very questionable whether this is always the case. Bayes’ rule underlines that a conviction should never be based on a confession without further evidence.
Examples of Bayes’ Rule in Odds Form
Bayes’ rule in odds form is an intuitively appealing formula. In the application of this rule, the focus is on translating the problem situation into the hypothesis $H$ and the evidence $E$. Let us illustrate this with two simple examples. The first example is the mammogram problem at the end of the previous subsection. For $H$, take the hypothesis that the tumor is malignant, with $\mathbb{P}(H)=0.01$ and $\mathbb{P}(\bar{H})=0.99$. The evidence $E$ is a positive test result, with $\mathbb{P}(E \mid H)=0.90$ and $\mathbb{P}(E \mid \bar{H})=0.10$. This gives
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\frac{\mathbb{P}(H \mid E)}{\mathbb{P}(\bar{H} \mid E)}=\frac{0.01}{0.99} \times \frac{0.90}{0.10}=\frac{1}{11}
$$
运筹学代写
数学代㝍|运筹学代写Operations Research代 考|Bayes’ Rule in Odds Form
在实践中, 贝叶斯规则最方便的表示是赔率形式。以下示例说明了这一点。假设在一个大城市发 生了一起谋杀案。警方在案发现场发现了凶手的 DNA 痕迹，并逮捕了一名嫌疑人。对嫌疑人不 利的唯一证据是他的 DNA 图谱与发现的 DNA 痕迹相匹配。一位专家估计, 平均欣言, 百万分之 一的人的 DNA 图谱与发现的 DNA 痕迹相匹配。这是极小的概率, 检察官的结论是嫌疑人有罪毫 无疑问。这是推理中的一个经典错误, 称为检察官谬误: 不应将嫌疑人无罪的概率与概率混为一 谈 $10^{-6}$ 随机选择的人的 DNA 图谱与 DNA 痕迹相匹配。假设嫌疑人居住在人口稠密的地区, 有 400 万人口, 理论上每个人都可能是凶手。嫌疑人的律师随后会说: “理论上, 大约有 400 万人 可能每个人都是凶手。因此, 除了我的客户之外, 其 DNA 图谱与发现的 DNA 痕迹相匹配的预期 人数大约等于 4 。没有令人信服的证据证明我的委托人有罪。”只要没有找到其他直接或间接的 证据, 这个结论就是正确的, 也自然地遵循赔率形式的贝叶斯规则。这是对贝叶斯法则更有见地 的表述。“几率”的概念是表示概率的另一种方式。假设的几率由假设为真的概率除以假设为假的 概率得出。概率为真的假设 $p$ 因此有赔率 $p /(1-p)$. 相反, 赔率 $a$ 意味着概率 $a /(1+a)$.
数学代写|运筹学代写Operations Research代考|Insight from Bayes’ Rule
在媒体上, 我们经常听到实际上仅基于嫌疑人供述的错误定罪。赔率形式的贝叶斯规则提供了对 潜在错误的洞察力。让 $H$ 是嫌疑人有罪的假设, 并且让 $E$ 是嫌疑人招供的事件。对于供认有助于 定罪, 后验概率 $\mathbb{P}(H \mid E)$ 必须大于先验概率 $\mathbb{P}(H)$. 使用简单的代数, 它遵循贝叶斯规则 $\mathbb{P}(H \mid E)>\mathbb{P}(H)$ 只有当 $\mathbb{P}(E \mid H)$ 大于 $\mathbb{P}(E \mid \bar{H})$ (为了 $0 q /(1-q)$ 除非 $p>q)$. 换句话说, $\mathbb{P}(H \mid E)$ 大于 $\mathbb{P}(H)$ 仅当供词来自有罪一方的概率大于它来自无辡者的概率时。在现实世界中, 这种情况是否总是如此值得怀疑。贝叶斯法则强调, 在没有进一步证据的情况下, 绝不能根据供 词定罪。
赔率形式的贝叶斯规则示例
赔率形式的贝叶斯规则是一个直观的吸引人的公式。在这个规则的应用中, 重点是将问题情境转 化为假设 $H$ 和证据 $E$. 让我们用两个简单的例子来说明这一点。第一个例子是上一小节末尾的乳房 $\mathrm{X}$ 线照片问题。为了 $H$, 假设肿瘤是恶性的, 有 $\mathbb{P}(H)=0.01$ 和 $\mathbb{P}(\bar{H})=0.99$. 证据 $E$ 是一个积 极的测试结果, 与 $\mathbb{P}(E \mid H)=0.90$ 和 $\mathbb{P}(E \mid \bar{H})=0.10$. 这给
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\frac{\mathbb{P}(H \mid E)}{\mathbb{P}(\bar{H} \mid E)}=\frac{0.01}{0.99} \times \frac{0.90}{0.10}=\frac{1}{11}
$$
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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。