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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|Defining Indicators for Risk Assessment
The Romanian manufacturing industry has an important share in the national economy. The number of employees is increasing, and the attractiveness of this field is high. The situation of the Romanian industries is presented in Table 1.4. For the calculation of the value indices, the year 2015 was used as a reference. The number of enterprises by fields of activity is presented in Appendix 1. These data were collected from the National Institute of Statistics, being public data, displayed in the statistical database. The manufacturing industry has an important share in the economic activity, presenting a series of innovations and a high number of jobs (Institutul Național de Statistică 2019).
From the perspective of the number of employees, the complete situation is presented in Appendix 2. For industry, the situation of employees is presented in Table 1.5. The manufacturing industry registers the most employees.
As a result, the manufacturing industry is an important one, being selected for the study of indicators for risk assessment. Below, Table $1.6$, is the result of the stages of identification of the indicators based on the three stages carried out: (a) the systemic mapping study through the study of 10 technical reports in the automotive field; (b) definition of indicators; (c) the proposal of the chair for evaluation.
These are the general risk categories that have been identified in the reports of companies in the automotive industry. These are part of an exploratory study, being a reference for further developments.
统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|Case Study
To highlight the case study, this section presents in the first part how to apply these indicators, and in the second part are evaluated a series of organizational models for risk assessment. The 20 indicators proposed in the next section are used for one of the large companies operating in the automotive industry. The evaluated company carries out its activity globally, being one of the World leaders in the field of car construction. The following severity classes and probability classes are used to evaluate the proposed indicators. These are presented in Tables $1.7$ and $1.8$.
The definition of risk levels is presented in Table 1.9. These levels are used in the risk matrix that is used for risk communication. The level of risk is calculated as the product between the severity class and the probability class.
The following is an example of the use of risk assessors. This activity is presented in Table 1.10. The severity classes and the probability classes defined above were used. Depending on the level of risk, the anticipated actions are initiated.
Organizations depending on the field of activity can select the application of a qualitative or quantitative method. Evaluating organizational models for risk assessment can highlight a few examples. ${ }^{1}$
(a) OnRisk-it is an online platform for identifying technical and technological risks. The development of this risk assessment platform that includes innovative elements and reduced resources has the following main purposes: complete description of the evaluated object, detailed planning of the whole process, communication between the company’s stakeholders, identification of hazards within the evaluated system, complete documentation of the evaluation process, interpretation of the obtained results, continuous monitoring and control (Ivascu et al. 2015; Gaureanu et al. 2016).
(b) RiskWatch-it is available online and offers solutions for different industries. It integrates several graphical features that can be easily interpreted (Fabbri $2020)$.
(c) Goat-online platform for risk assessment. The risk assessment is based on the probability of occurrence and targets a few areas of activity (Aven 2016).
(d) OiRA-interactive platform for occupational risk assessment. This platform covers several areas of activity and an evaluation is performed based on a checklist (Dudley et al. 2007; Василев 2014; Vassilev and Dimitrova 2015; Slowikowski et al. 2017).
统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|Conclusions
Risk is present in all companies and must be addressed correctly to contribute to the achievement of organizational objectives. It has a positive connotation and a negative connotation. There are several methods, models, frameworks, and techniques that can be used in the risk management process. Their application depends on the management team and on certain particularities of the field of activity. A correct approach to organizational risks contributes to the identification of opportunities that can improve the organizational situation.
属性数据分析
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罗马尼亚制造业在国民经济中占有重要地位。员工人数不断增加，该领域的吸引力很高。罗马尼亚工业的情况如表 1.4 所示。价值指数的计算以 2015 年为参考。附录 1 列出了按活动领域划分的企业数量。这些数据是从国家统计局收集的，是公开数据，显示在统计数据库中。制造业在经济活动中占有重要份额，呈现出一系列创新和大量就业机会（Institutul Naşional de Statistică 2019）。
从从业人员数量来看，完整情况见附录2。行业方面，从业人员情况见表1.5。制造业注册的员工最多。
因此，制造业是一个重要的行业，被选为风险评估指标的研究对象。下面，表1.6, 是基于三个阶段进行的指标识别阶段的结果： (a) 通过研究汽车领域的 10 份技术报告进行系统映射研究；(b) 指标的定义；(c) 主席的评价提案。
这些是汽车行业公司报告中确定的一般风险类别。这些是探索性研究的一部分，是进一步发展的参考。
统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|Case Study
为了突出案例研究，本节在第一部分介绍了如何应用这些指标，在第二部分评估了一系列用于风险评估的组织模型。下一节提出的 20 项指标用于汽车行业的大型公司之一。被评估的公司在全球范围内开展活动，是汽车制造领域的世界领导者之一。以下严重等级和概率等级用于评估建议的指标。这些列在表中1.7和1.8.
风险等级的定义见表 1.9。这些级别在用于风险沟通的风险矩阵中使用。风险级别计算为严重性等级和概率等级之间的乘积。
以下是使用风险评估器的示例。该活动如表 1.10 所示。使用了上面定义的严重性等级和概率等级。根据风险级别，启动预期的行动。
取决于活动领域的组织可以选择应用定性或定量方法。评估风险评估的组织模型可以突出几个例子。1
(a) OnRisk-it 是一个识别技术和技术风险的在线平台。开发这个包含创新要素和减少资源的风险评估平台有以下主要目的：完整描述评估对象，详细规划整个过程，公司利益相关者之间的沟通，识别评估系统内的危害，完整的文档评估过程、获得结果的解释、持续监测和控制（Ivascu 等人，2015 年；Gaureanu 等人，2016 年）。
(b) RiskWatch-它可在线获取，并为不同行业提供解决方案。它集成了几个易于解释的图形特征（Fabbri2020).
(c) 用于风险评估的山羊在线平台。风险评估基于发生概率并针对一些活动领域（Aven 2016）。
(d) 职业风险评估的 OiRA 互动平台。该平台涵盖多个活动领域，并根据清单进行评估（Dudley 等人 2007；Василев 2014；Vassilev 和 Dimitrova 2015；Slowikowski 等人 2017）。
统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|Conclusions
风险存在于所有公司中，必须正确解决以促进实现组织目标。它有积极的内涵和消极的内涵。有几种方法、模型、框架和技术可用于风险管理过程。它们的应用取决于管理团队和活动领域的某些特殊性。对组织风险采取正确的方法有助于识别可以改善组织状况的机会。
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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
随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。
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。