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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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- Advanced Probability Theory 高等楖率论
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- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|FMEA
The FMEA is commonly implemented in the risk assessment process as a powerful method for risk assessment and reliability analysis that is developed for the aerospace industry in the 1960 s at Grumman Aircraft Corporation (Bowles and Peláez 1995; Stamatis 2003). The preidentified failure modes’ risk priority orders are determined by the RPN approach (Liu et al. 2019; Chin et al. 2009). A ten point-scale is used for each parameter in FMEA. Limitations to the conventional FMEA method lead to the emergence of some new FMEA-based approaches. While in some studies, MCDM is merged with FMEA, artificial intelligence, inference systems, soft computing, and some miscellaneous tools are also integrated with FMEA (Chai et al. 2016).
统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|BWM
BWM was proposed by Rezaei (2015) to solve MCDM problems. BWM is a pairwise comparison-based weighting method. The proposed method is beneficial in a way. ( $i$ ) Decision-makers determine the best and worst criteria among all criteria, pairwise comparison of best criterion with other criteria and worst criterion with others. There is no need for a pairwise comparison for all criteria. (ii) Some of the pairwise comparison-based MCDM methods use single vectors. (e.g., Swing and SMART family) Although these methods are data and time-efficient, they do not allow consistency checks. Some pairwise comparison-based methods (e.g., AHP) require a full pairwise comparison matrix. These methods allow consistency check, but they are not data and time-efficient. BWM requires less pairwise comparison compared to methods. It also allows for consistency check by having best to others and other to worst vectors. BWM is superior to other MCDMs in these aspects (Rezaei et al. 2016; Rezaei 2020).
Step 1. The criteria to be evaluated are determined. The criteria to be used in decision making are shown with $\left(c_{1}, c_{2} \ldots, c_{n}\right)$.
Step 2. Best (most significant, most desired) and worst (least significant, least desired) criteria are determined among the determined criteria. Pairwise comparison is not performed at this stage.
Step 3. Using the numbers 1-9, it is determined how the best criterion differs from other criteria. The Best to other vector is created as:
$$
A_{B}=\left(a_{B 1}, a_{B 2}, \ldots, a_{B n}\right)
$$
where $a_{B j}$ shows the predilection of the best criterion $B$ over criterion $j$ Comparison of the criteria with themselves $\left(a_{B B}=1\right)$
Step 4. Using the numbers 1-9, it is determined how the worst criterion differs from other criteria. Others-to-Worst vector is created as:
$$
A_{B}=\left(a_{1 W}, a_{2 W}, \ldots, a_{n W}\right)
$$
where $a_{j w}$ shows the predilection of the criterion $j$ over the worst criterion $W$.
Step 5. Determination of weight (( $\left.W_{1}^{}, W_{2}^{}, \ldots W_{n}^{*}\right)$.
The optimum weight for the criteria is the one where for each pair of $w_{B} / w_{j}$ and $w_{j} / w_{w}$ we have $w_{B} / w_{j}=a_{j w}$. To satisfy these for all $j$, we should find a solution where the maximum absolute differences $\left|\frac{w_{p}}{w_{j}}-a_{B j}\right|$ and $\left|\frac{w_{j}}{w_{w}}-a_{j w}\right|$ for all $j$ is minimized. Given that the variables cannot be negative, and the sum of the variables is equal to one, the problem to be solved is:
$$
\min {j}\left{\left|\frac{w{B}}{w_{j}}-a_{B j}\right|,\left|\frac{w_{j}}{w_{W}}-a_{j w}\right|\right}
$$
S.t
$$
\sum w_{j}=1
$$
$w_{j} \geq 0$ for all $j$.
With the necessary conversion done, the problem is:
$\min \xi$
$\mid \begin{aligned}&\frac{w_{\beta}}{w_{j}}-a_{B j} \mid \leq \xi \text { for all } j . \&\frac{w_{j}}{w w}-a_{j w} \mid \leq \xi \text { for all } j\end{aligned}$
$$
\sum w_{j}=1
$$
$w_{j} \geq 0$, for all $j$.
Solving problem, the optimum weights $\left(\left(W_{1}^{}, W_{2}^{}, \ldots W_{n}^{}\right)\right.$ and $\xi^{}$ are calculated. Following the procedure in Rezaei (2015), the Consistency Ratio (CR) is calculated. The higher the $\xi^{*}$, higher CR and less reliable results will be obtained.
As a result of the solution of the problem, the variable weights $\left(\left(W_{1}^{}, W_{2}^{}, \ldots W_{n}^{}\right)\right.$ ind $\xi^{}$ are calculated. Then the consistency ratio is calculated. When the number of rariables exceeds three, CR can never be equal to zero. It can be said that the lower he CR, the more consistent the evaluation is made.
统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|Proposed Framework
The proposed FMEA framework is based on BWM method. The initial steps are about preparation for FMEA (determine failure modes and define RPN elements). The failure modes are identified that cause faulty products in the observed manufacturing plant. Then, the importance weights of the RPN elements and ranking of failure modes are calculated using BWM procedure. Preference values of each failure mode are computed with respect to $S, O$, and D. The flowchart of this proposed framework is provided in Fig. 3.2.
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|FMEA
FMEA 通常在风险评估过程中实施，作为一种强大的风险评估和可靠性分析方法，该方法是 1960 年代格鲁曼飞机公司为航空航天工业开发的（Bowles 和 Peláez 1995；Stamatis 2003）。预先确定的故障模式的风险优先顺序由 RPN 方法确定（Liu 等人 2019；Chin 等人 2009）。FMEA 中的每个参数使用十点量表。传统 FMEA 方法的局限性导致出现了一些基于 FMEA 的新方法。而在一些研究中，MCDM 与 FMEA 合并，人工智能、推理系统、软计算和一些杂项工具也与 FMEA 集成（Chai et al. 2016）。
统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|BWM
BWM 由 Rezaei (2015) 提出来解决 MCDM 问题。BWM 是一种基于成对比较的加权方法。所提出的方法在某种程度上是有益的。(一世) 决策者确定所有标准中的最佳和最差标准，将最佳标准与其他标准以及最差标准与其他标准进行成对比较。不需要对所有标准进行成对比较。(ii) 一些基于成对比较的 MCDM 方法使用单个向量。（例如，Swing 和 SMART 系列）尽管这些方法具有数据效率和时间效率，但它们不允许进行一致性检查。一些基于成对比较的方法（例如，层次分析法）需要一个完整的成对比较矩阵。这些方法允许进行一致性检查，但它们不是数据和时间效率的。与方法相比，BWM 需要较少的成对比较。它还允许通过对他人最好和对最差向量进行一致性检查。BWM 在这些方面优于其他 MCDM（Rezaei 等人 2016；Rezaei 2020）。
步骤 1. 确定要评估的标准。用于决策的标准显示为(C1,C2…,Cn).
步骤 2. 在确定的标准中确定最佳（最重要、最期望）和最差（最不重要、最不期望）标准。在这个阶段不进行成对比较。
步骤 3. 使用数字 1-9，确定最佳标准与其他标准有何不同。Best to other 向量被创建为：
一种乙=(一种乙1,一种乙2,…,一种乙n)
在哪里一种乙j显示了对最佳标准的偏好乙超过标准j标准与自身的比较(一种乙乙=1)
步骤 4. 使用数字 1-9，确定最差标准与其他标准有何不同。Others-to-Worst 向量被创建为：
一种乙=(一种1在,一种2在,…,一种n在)
在哪里一种j在显示标准的偏爱j超过最差标准在.
步骤 5. 重量测定 ((在1,在2,…在n∗).
标准的最佳权重是每对在乙/在j和在j/在在我们有在乙/在j=一种j在. 为了满足所有人j，我们应该找到一个最大绝对差值的解|在p在j−一种乙j|和|在j在在−一种j在|对全部j被最小化。假设变量不能为负，且变量之和等于1，则要解决的问题是：
$$
\min {j}\left{\left|\frac{w {B}}{w_{j}}-a_{B j}\right|,\left|\frac{w_{j}}{w_ {W}}-a_{jw}\right|\right}
小号.吨
\sum w_{j}=1
$在j≥0$F这r一种一世一世$j$.在一世吨H吨H和n和C和ss一种r是C这nv和rs一世这nd这n和,吨H和pr这b一世和米一世s:$分钟X$$∣在b在j−一种乙j∣≤X 对全部 j.&在j在在−一种j在∣≤X 对全部 j$
\sum w_{j}=1
$$
在j≥0， 对全部j.
解决问题，最佳权重((在1,在2,…在n)和X被计算。按照 Rezaei (2015) 中的程序，计算一致性比率 (CR)。越高的X∗，将获得更高的 CR 和更不可靠的结果。
由于问题的解决，可变权重((在1,在2,…在n)工业X被计算。然后计算一致性比率。当 rariables 的数量超过三个时，CR 永远不会等于 0。可以说，他的CR越低，评价越一致。
统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|Proposed Framework
所提出的 FMEA 框架基于 BWM 方法。最初的步骤是关于 FMEA 的准备（确定故障模式和定义 RPN 元素）。识别导致观察到的制造工厂中出现故障产品的故障模式。然后，使用 BWM 程序计算 RPN 元素的重要性权重和故障模式的排序。每个故障模式的偏好值是相对于小号,这, 和 D. 该框架的流程图如图 3.2 所示。
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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。