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决策与风险分析帮助组织在存在风险和不确定性的情况下做出决策，使其效用最大化。
风险决策。一个组织的领导层决定接受一个具有特定风险功能的选项，而不是另一个，或者是不采取任何行动。我认为，任何有价值的组织的主管领导都可以在适当的级别上做出这样的决定。
这个术语是在备选方案之间做出决定的简称，其中至少有一个方案有损失的概率。(通常在网络风险中，我们关注的是损失，但所有的想法都自然地延伸到上升或机会风险。很少有人和更少的组织会在没有预期利益的情况下承担风险，即使只是避免成本）。
损失大小的概率分布，在某个规定的时间段，如一年。这就是我认为大多数人在谈论某物的 “风险 “时的真正含义。
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统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|Preferences Elicitation and Reliability
Fuzzy risk assessment methods are developed to handle risks that involve uncertainty. One of the established fuzzy concepts that concerns with the uncertainty is the Znumbers (Bakar and Gegov 2015; Kang et al. 2012; Zadeh 2011; Allahviranloo and Ezadi 2019). Established fuzzy risk assessment methods based on Z-numbers often describe each risk under consideration as an ordered pair of restriction of the preferences elicited by the risk analyst’s and the reliability of the restriction (Jiang et al. 2017; Wu et al. 2018; Abiyev et al. 2018). In the literature on fuzzy risk assessment, incorporation of the pair (restriction and reliability components) has complemented established fuzzy risk assessment methods to successfully resolve numerous risk assessment problems such as risk assessment evaluations in failure mode of rotor blades of an aircraft turbine (Jiang et al. 2017), investigation on risk components in manufacturing and medical industries (Wu et al. 2018) and assessment of risk in food security (Abiyev et al. 2018). In order to define risks, established fuzzy risk assessment methods based on Z-numbers evaluate each risk under consideration based on two common risk factors, namely, the risk severity of loss and the risk probability of failure (Bakar et al. 2020; Zhao et al. 2020; Natha Reddy and Gokulachandran 2020 ; Chukwuma et al. 2020). Each of these factors that are usually expressed based on the preferences elicited by the risk analysts, is in this case represented by their own ordered pair of restriction and reliability (Jiang et al. 2017; Wu et al. 2018; Abiyev et al. 2018).
The literature on established fuzzy risk assessment methods based on Z-numbers signify that they possess great capability to deal with the presence of uncertainty (Marhamati et al. 2018; Peng et al. 2019; Hendiani et al. 2020; Azadeh and Kokabi 2016). However, their acknowledgement in terms of the presence of uncertainty on each risk under consideration is graded as partially complete. This is because established fuzzy risk assessment methods based on Z-numbers take into account only the presence of uncertainty when preferences elicited by the risk analysts are partially known (Jiang et al. 2017; Wu et al. 2018; Abiyev et al. 2018). Nonetheless, the presence of uncertainty can also happen when preferences elicited by the risk analysts are completely known, completely unknown and partially unknown (Bakar et al. 2020; Yang and John 2012; Huang et al. 2008). This points out that established fuzzy risk assessment methods based on Z-numbers do not have the holistic feature as they restrict the presence of uncertainty in the preferences elicited by the risk analysts to be homogeneous (partially known only), even if the presence of uncertainty is actually heterogeneous in nature (Bakar et al. 2020). Apart from that, the interactions between the common and uncommon heterogeneous preferences elicited by the risk analysts also indicate that the established fuzzy risk assessment methods based on Z-numbers are unable to holistically track the performance of risks in the presence of uncertainty. The above-mentioned inefficiencies of the established fuzzy risk assessment methods based on Z-numbers point out the motivations for this study.
统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|Z-Number
As overcoming the uncertainty in human decision making is crucial, the concept of Z-numbers (Zadeh 2011) is introduced by incorporating the element of reliability along with the decision restriction. This concept enhances the established concepts of type-1 fuzzy numbers and type- 2 fuzzy numbers, where both consider uncertain decision with confidence level (Bakar and Gegov 2014) and inter-intra uncertainty (Bakar et al. 2019; Jana and Ghosh 2018; Wallsten and Budescu 1995; Yaakob et al. 2015 ; John and Coupland 2009), respectively. Based on (Zadeh 2011 ), the definition of Z-number is given as the following Definition $1 .$
Definition 1 (Zadeh 2011) A Z-number is an ordered pair of type-1 fuzzy numbers denoted as $Z=(A, B)$. The first component, $A$, is known as the restriction component where it is a real-valued uncertain on $X$ whereas the second component, $B$, is the measure of reliability for $A$, presented as Fig. 4.1.
With respect to application of Z-numbers in fuzzy risk assessment, risks are represented as an ordered pair of risk restriction and the reliability of the restriction (Jiang et al. 2017; Wu et al. 2018; Abiyev et al. 2018). This can be seen when Z-numbers complement risk assessment problems in the literature such as risk assessment evaluations in failure mode of rotor blades of an aircraft turbine (Jiang et al. 2017), investigation on risk components in manufacturing and medical industries (Wu et al. 2018) and assessment of risk in food security (Abiyev et al. 2018).
统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|Grey Number
The concept of grey numbers is introduced in the literature as to acknowledge the presence of non-homogeneous decision makers’ preferences that are completely known, partially known, completely unknown and partially unknown (Bakar et al. 2020,2019 ; Yang and John 2012; Huang et al. 2008). Definition of grey number and its further extensions are given as follows.
Definition 2 (Yang and John 2012) A grey number, $G_{A}$, is a number with clear upper and lower boundaries but has an unknown position within the boundaries. Mathematically, a grey number for the system is expressed as
$$
G_{A} \in\left[g^{-}, g^{+}\right]=\left{g^{-} \leq t \leq g^{+}\right}
$$
where $t$ is information about $g^{\pm}$while $g^{-}$and $g^{+}$are the upper and lower limits of information $t$, respectively.
Definition 3 (Bakar et al. 2020; Yang and John 2012) For a set $A \subseteq U$, if its membership function value of each $x$ with respect to $A, g_{A}^{\pm}(x)$, can be expressed with a grey number, $g_{A}^{\pm}(x) \in \bigcup_{i=1}^{n}\left[a_{i}^{-}, a_{i}^{+}\right] \in D[0,1]^{\pm}$, then $A$ is a grey set, where $D[0,1]^{\pm}$is the set of all grey numbers within the interval $[0,1]$.
Definition 4 (White Sets) For a set $A \subseteq U$, if its membership function value of each $x$ with respect to $A, g_{A_{i}}^{\pm}(x), i=1,2, \ldots, n$, can be expressed with a white number, then $A$ is a white set.
Definition 5 (Black Sets) For a set $A \subseteq U$, if its membership function value of each $x$ with respect to $A, g_{A_{i}}^{\pm}(x), i=1,2, \ldots, n$, can be expressed with a black number, then $A$ is a black set.
Definition 6 (Grey Sets) For a set $A \subseteq U$, if its membership function value of each $x$ with respect to $A, g_{A_{i}}^{\pm}(x), i=1,2, \ldots, n$, can be expressed with a grey number, then $A$ is a grey set.
The following Table $4.1$ presents comparison between white number, black number and grey number.
Established fuzzy risk assessment methods based on Z-numbers capable at dealing with the presence of uncertainty (Marhamati et al. 2018; Peng et al. 2019; Hendiani et al. 2020; Azadeh and Kokabi 2016) but the presence of uncertainty the risk faced is not well acknowledged. This is depicted when they consider only the presence of uncertainty when preferences elicited by the risk analysts are partially known (Jiang et al. 2017; Wu et al. 2018; Abiyev et al. 2018). Nonetheless, the presence of uncertainty can also happen when preferences elicited by the risk analysts are completely known, completely unknown and partially unknown (Bakar et al. 2020.
决策与风险代写
统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|Preferences Elicitation and Reliability
开发了模糊风险评估方法来处理涉及不确定性的风险。与不确定性相关的既定模糊概念之一是 Znumbers（Bakar 和 Gegov 2015；Kang 等人 2012；Zadeh 2011；Allahviranloo 和 Ezadi 2019）。已建立的基于 Z 数的模糊风险评估方法通常将所考虑的每个风险描述为风险分析师引发的偏好的有序限制和限制的可靠性（Jiang et al. 2017; Wu et al. 2018; Abiyev等人，2018 年）。在关于模糊风险评估的文献中，这对（限制和可靠性组件）的结合补充了已建立的模糊风险评估方法，成功解决了许多风险评估问题，例如飞机涡轮机转子叶片失效模式中的风险评估评估（Jiang et al. 2017），风险调查制造业和医疗行业的组成部分（Wu et al. 2018）和食品安全风险评估（Abiyev et al. 2018）。为了定义风险，建立的基于 Z 数的模糊风险评估方法基于两个常见风险因素，即损失的风险严重程度和失败的风险概率（Bakar et al. 2020; Zhao et al. al. 2020；Natha Reddy 和 Gokulachandran 2020；Chukwuma 等人 2020)。
关于基于 Z 数的已建立模糊风险评估方法的文献表明，它们具有处理不确定性存在的强大能力（Marhamati 等人 2018；Peng 等人 2019；Hendiani 等人 2020；Azadeh 和 Kokabi 2016） . 然而，他们对所考虑的每个风险存在不确定性的确认被评为部分完成。这是因为已建立的基于 Z 数的模糊风险评估方法仅在部分已知风险分析师引发的偏好时才考虑不确定性的存在（Jiang et al. 2017; Wu et al. 2018; Abiyev et al. 2018） . 尽管如此，当风险分析师引发的偏好完全已知、完全未知和部分未知时，也可能出现不确定性（Bakar et al. 2020; Yang and John 2012; Huang et al. 2008）。这指出基于 Z 数的已建立的模糊风险评估方法不具有整体特征，因为它们限制了风险分析师所引出的偏好中存在的不确定性是同质的（仅部分已知），即使存在不确定性实际上是异质的（Bakar et al. 2020）。除此之外，风险分析师得出的常见和不常见异质偏好之间的相互作用也表明，基于 Z 数的已建立的模糊风险评估方法无法在存在不确定性的情况下全面跟踪风险的表现。上述基于 Z 数的模糊风险评估方法的低效率指出了本研究的动机。这指出基于 Z 数的已建立的模糊风险评估方法不具有整体特征，因为它们限制了风险分析师所引出的偏好中存在的不确定性是同质的（仅部分已知），即使存在不确定性实际上是异质的（Bakar et al. 2020）。除此之外，风险分析师得出的常见和不常见异质偏好之间的相互作用也表明，基于 Z 数的已建立的模糊风险评估方法无法在存在不确定性的情况下全面跟踪风险的表现。上述基于 Z 数的模糊风险评估方法的低效率指出了本研究的动机。这指出基于 Z 数的已建立的模糊风险评估方法不具有整体特征，因为它们限制了风险分析师所引出的偏好中存在的不确定性是同质的（仅部分已知），即使存在不确定性实际上是异质的（Bakar et al. 2020）。除此之外，风险分析师得出的常见和不常见异质偏好之间的相互作用也表明，基于 Z 数的已建立的模糊风险评估方法无法在存在不确定性的情况下全面跟踪风险的表现。上述基于 Z 数的模糊风险评估方法的低效率指出了本研究的动机。
统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|Z-Number
由于克服人类决策中的不确定性至关重要，因此引入了 Z 数 (Zadeh 2011) 的概念，将可靠性元素与决策限制结合在一起。这一概念增强了 1 类模糊数和 2 类模糊数的既定概念，两者都考虑了具有置信水平的不确定决策（Bakar 和 Gegov 2014）和内部不确定性（Bakar 等人 2019；Jana 和 Ghosh 2018； Wallsten 和 Budescu 1995 年；Yaakob 等人 2015 年；John 和 Coupland 2009 年）。基于（Zadeh 2011），Z数的定义如下定义1.
定义 1 (Zadeh 2011) Z 数是一对有序的 1 型模糊数，表示为从=(一种,乙). 第一个组件，一种，被称为限制分量，它是一个实值不确定性X而第二个组件，乙, 是可靠性的度量一种，如图 4.1 所示。
关于 Z 数在模糊风险评估中的应用，风险被表示为一对有序的风险限制和限制的可靠性（Jiang et al. 2017; Wu et al. 2018; Abiyev et al. 2018）。当 Z 数补充文献中的风险评估问题时可以看出这一点，例如飞机涡轮机转子叶片故障模式中的风险评估评估（Jiang 等人，2017 年），对制造和医疗行业风险组件的调查（Wu 等人） al. 2018）和粮食安全风险评估（Abiyev et al. 2018）。
统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|Grey Number
文献中引入了灰色数字的概念，以承认存在完全已知、部分已知、完全未知和部分未知的非同质决策者偏好（Bakar et al. 2020,2019; Yang and John 2012; Huang et al. 2008)。灰数的定义及其进一步的扩展如下。
定义 2 (Yang and John 2012) 一个灰色数，G一种, 是一个上下边界清晰但在边界内位置未知的数字。在数学上，系统的灰色数表示为
G_{A} \in\left[g^{-}, g^{+}\right]=\left{g^{-} \leq t \leq g^{+}\right}G_{A} \in\left[g^{-}, g^{+}\right]=\left{g^{-} \leq t \leq g^{+}\right}
在哪里吨是关于的信息G±尽管G−和G+是信息的上限和下限吨， 分别。
定义 3（Bakar 等人 2020；Yang 和 John 2012）对于一个集合一种⊆ü, 如果它的每个成员函数值X关于一种,G一种±(X), 可以用灰色数表示,G一种±(X)∈⋃一世=1n[一种一世−,一种一世+]∈D[0,1]±， 然后一种是一个灰色集，其中D[0,1]±是区间内所有灰度数的集合[0,1].
定义 4（白色套装）对于一个套装一种⊆ü, 如果它的每个成员函数值X关于一种,G一种一世±(X),一世=1,2,…,n, 可以用一个白色的数字表示，那么一种是一个白色的集合。
定义 5（黑色套装）对于套装一种⊆ü, 如果它的每个成员函数值X关于一种,G一种一世±(X),一世=1,2,…,n, 可以用黑色数字表示，则一种是黑色套装。
定义 6（灰色集）对于一个集一种⊆ü, 如果它的每个成员函数值X关于一种,G一种一世±(X),一世=1,2,…,n, 可以用灰色数表示，则一种是一个灰色集。
下表4.1呈现白色数字、黑色数字和灰色数字之间的比较。
建立了基于 Z 数的模糊风险评估方法，能够处理不确定性的存在（Marhamati et al. 2018; Peng et al. 2019; Hendiani et al. 2020; Azadeh and Kokabi 2016），但存在不确定性风险面临的风险没有得到很好的认可。当风险分析师引发的偏好部分已知时，当他们仅考虑存在不确定性时，就描述了这一点（Jiang et al. 2017; Wu et al. 2018; Abiyev et al. 2018）。尽管如此，当风险分析师引发的偏好完全已知、完全未知和部分未知时，也可能出现不确定性（Bakar et al. 2020.
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随机过程代考
在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。
贝叶斯方法代考
贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
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机器学习代写
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多元统计分析代考
基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
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。