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数据结构是一种用于存储和组织数据的存储。它是一种在计算机上安排数据的方式，以便可以有效地访问和更新。根据你的要求和项目，为你的项目选择正确的数据结构很重要。
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- Statistical Inference 统计推断
- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等楖率论
- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (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|数据结构作业代写data structure代考|Linked Lists
By the time we traverse the complete list (for creating the hash table), we can find the list length. I ct us say the list length is $M$. To find $n^{\text {th }}$ from the end of linked list, we can convent this to $(M-n+1)^{\text {th }}$ from the beginuing. Sance we already know the length of the list, it is just a matter of retuming $(M-n+1)^{\text {th }}$ key value from the hash table.
‘ Iine Complexity: I inve lor creating the hash table, $T(m)=()(m)$. Space Cionaplexity: Since we need to create a hash table of size $m$, O( $m)$.
Problem-4 Can we use Problem-3 approach for solving Problem-2 without creating the hash table?
Solution Yeg. If we observe the Problenh3 solution, what we are actually doing is finding the size of the linked list. That means we are using the hash table to find the size of the linked list. We can find the length of the linked list just by starting at the head node and traversing the list. So, we can find the length of the list without creating the hash table. After finding the length, compute $M-n+1$ and with one more scan we can get the $(M-n+1)^{\text {th }}$ node from the beginning. This solution needs two scans: one for finding the length of the list and the other for finding $(M-n+1)^{t h}$ node from the hegianing-
Time Complexity: Time for finding the length + Time for finding the $(M-n+1)^{\text {th }}$ node from the beginning. Therefore, $T(n=O(n)+$ $O(n) \approx O(n)$. Space Complexity: $O(1)$. Hence, no need to create the hash table.
Problem5 Can we solve Problen-2 in one scan?
Solution: Yes. Efficient Approach: Use two pointers $p N$ thNode and $p$ Temp. Initially, both point to head node of the list. $p N$ thNode starts moving only alter $p$ Temp has made $n$ mones. From there both mowe forward until $p$ Temp reaches the end of the list. As a result, $p N$ thNode points to $n^{\text {th }}$ node from the end of the linked list.
Notet At any poant of time both move one node at a time.
统计代写|数据结构作业代写data structure代考|Efficient Approach
Solution: Yes. Fincient Approed QMemoryleas Appronch): The space conplexity can be reduced to O(1) by considering two pointers at differeat speed – a slow pointer and a fast pointer. The slow poanter moves one step at a time while the fast pointer mowes two steps at a tine. This problem was solved by Floyd. The solution is named the Floyd cycle finding algorithm. It uses two pointers moving at different speeds to walk the linked list. If there is no cycle in the list, the fast poanter will eventually reach the ead and we can return false in this case. Now consider a cyclic list and imagiae the slow and fast pointers are two rumers racing around a circle track. Once they enter the loop they are expected to neet, which denotes that there is a loop.
This works becanse the only way a faster movang pointer would point to the sanae location as a slower moving pointer is if sonachow the entire list or a part of it is circular. Think of a tortoise and a hare rumaing on a track. The faster numang hare will catch up with the tortoise if they are ruming in a loop. As an exanple, consider the followanng exmple and trace out the Floyd algonthm. From the diagrans below we can see that after the final step they are meeting at sone point in the loop which nay not be the starting point of the loop.
Note: slowPtr (tortoise) moves one pointer at a tine and fastPtr (hare) mones two pointers at a tine.
统计代写|数据结构作业代写data structure代考|Algorithm
Create two stacks one for the first list and one for the second list.
Traverse the first list and push all the node addresses onto the first stack.
Traverse the second list and push all the node addresses onto the second stack.
Now both stacks contain the node address of the corresponding lists.
Now compare the top node address of both stacks.
If they are the same, take the top elements from both the slacks and keep them in some temporary variable (since both node addresses are node, it is enough if we use one temporary varable).
Continue this process until the top node addresses of the stacks are not the same.
This point is the one where the lists merge into a single list.
Return the value of the tenporary variable.
数据结构代写
统计代写|数据结构作业代写data structure代考|Linked Lists
当我们遍历完整列表（用于创建哈希表）时，我们可以找到列表长度。我告诉我们列表长度是米. 寻找nth 从链表的末尾，我们可以将其转换为(米−n+1)th 从一开始。我们已经知道列表的长度，这只是返回的问题(米−n+1)th 哈希表中的键值。
‘ 线复杂性：我想创建哈希表，吨(米)=()(米). Space Cionaplexity：因为我们需要创建一个大小为米， 这（米).
问题 4 我们可以在不创建哈希表的情况下使用问题 3 的方法来解决问题 2 吗？
解决方案 叶格。如果我们观察 Problenh3 解决方案，我们实际上在做的是找到链表的大小。这意味着我们正在使用哈希表来查找链表的大小。我们只要从头节点开始遍历链表就可以找到链表的长度。因此，我们可以在不创建哈希表的情况下找到列表的长度。找到长度后，计算米−n+1再扫描一次，我们可以得到(米−n+1)th 从一开始的节点。该解决方案需要两次扫描：一次用于查找列表的长度，另一次用于查找(米−n+1)吨H来自hegianing的节点-
时间复杂度：查找长度的时间+查找长度的时间(米−n+1)th 从一开始的节点。所以，吨(n=这(n)+ 这(n)≈这(n). 空间复杂度：这(1). 因此，无需创建哈希表。
问题5 我们可以一次扫描解决 Problen-2 吗？
解决方案：是的。有效方法：使用两个指针pñ节点和p温度。最初，两者都指向列表的头节点。pñthNode 开始移动只改变p温度已使n蒙斯。从那里开始向前直到pTemp 到达列表的末尾。因此，pñthNode 指向nth 链表末尾的节点。
注意在任何时候都一次移动一个节点。
统计代写|数据结构作业代写data structure代考|Efficient Approach
解决方案：是的。Fincient Approed QMemoryleas Appronch)：通过考虑两个不同速度的指针——一个慢指针和一个快指针，可以将空间复杂度降低到 O(1)。慢速指针一次移动一步，而快速指针一次移动两步。这个问题被弗洛伊德解决了。该解决方案被命名为 Floyd 循环查找算法。它使用两个以不同速度移动的指针来遍历链表。如果列表中没有循环，则快速指针最终将到达 ead，在这种情况下我们可以返回 false。现在考虑一个循环列表，想象一下慢速和快速指针是两个绕着圆形轨道赛跑的人。一旦他们进入循环，他们就会被期待，这表示有一个循环。
这是因为一个更快的移动指针指向 sanae 位置的唯一方法是一个较慢的移动指针是如果整个列表或它的一部分是循环的。想象一只乌龟和一只兔子在轨道上跑来跑去。如果乌龟在循环中鸣叫，速度更快的 numang 野兔会赶上乌龟。作为一个例子，考虑下面的例子并追踪弗洛伊德算法。从下面的图表中我们可以看到，在最后一步之后，他们在循环中的某个点相遇，这可能不是循环的起点。
注意：slowPtr（乌龟）在一个尖齿处移动一个指针，而 fastPtr（野兔）在一个尖齿处移动两个指针。
统计代写|数据结构作业代写data structure代考|Algorithm
创建两个堆栈，一个用于第一个列表，一个用于第二个列表。
遍历第一个列表并将所有节点地址压入第一个堆栈。
遍历第二个列表并将所有节点地址压入第二个堆栈。
现在两个堆栈都包含相应列表的节点地址。
现在比较两个堆栈的顶部节点地址。
如果它们相同，则从两个松弛中取出顶部元素并将它们保存在某个临时变量中（因为两个节点地址都是节点，所以我们使用一个临时变量就足够了）。
继续这个过程，直到堆栈的顶部节点地址不相同。
这一点是列表合并为一个列表的地方。
返回临时变量的值。
统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考
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。