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贝叶斯网络（BN）是一种表示不确定领域知识的概率图形模型，其中每个节点对应一个随机变量，每条边代表相应随机变量的条件概率。
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- Statistical Computing 统计计算
- Advanced Probability Theory 高等概率论
- 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|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Motivations and Objectives
To date, a number of researches have been conducted to address the various issues in spatial time series prediction considering diverse domains of applications. The esteemed journals/transactions like ‘Spatial Data Science’ (Springer), ‘Geoinformatica’ (Springer), ‘Environmental Modelling and Software’ (Elsevier), ‘TSAS’ (ACM), ‘TGRS’ (IEEE), ‘JSTARS’ (IEEE), ‘GRSL’ (IEEE), ‘TGIS’ (Wiley and Sons), ‘IJGIS’ (Taylor and Francis Online), ‘TJSS’ (Taylor and Francis Online) etc. are worth mentioning as the typical source of the relevant published works. However, often it becomes difficult for the research beginners to get a unified view of the evolution of the related research area from those scattered literature. Hence, the development of this monograph is motivated not only by the current research thrust on spatial time series prediction but also by the need of mitigating such research gap by providing a compact material of study. Although the availability of books on spatial time series prediction is not very scarce $[2,4]$, majority of these focus either on describing the practical aspects of using methods built in commercial software like R [15], or on discussing the theoretical study of pure statistical approaches in this regard [3, 13]. Contrarily, the present monograph concentrates on recently developed prediction models based on Bayesian network which is one of the sig-
nificant members of the probabilistic reasoning family of computational intelligence techniques.
This monograph is primarily prepared for graduate students of Computer Science and Spatial Data Science. Students of any other discipline of engineering, science, and technology, will also find this monograph useful. A basic background in probability theory is a pre-requisite for them. Research students looking for a suitable problem for their MS or PhD thesis will also find this monograph helpful. The open research problems as discussed with sufficient allusions can immensely help graduate researchers to identify topics of their own choice. The theoretical analyses and corresponding derivations presented along with the models may help them to better understand the working principles of the models. Moreover, the case studies on climatological and hydrological time series prediction, covered throughout the monograph, are expected to grow interest in the BN-based prediction models and to further explore their potentiality to solve problems from similar domains. The present monograph can also serve as an algorithmic cookbook for the relevant system developers. The monograph provides sufficient description of the parameter learning and inference generation process for each of the enhanced Bayesian network (BN) models, which can extensively ease the development of corresponding software packages. Eventually, this will also open up a huge opportunity to enrich the existing mathematical computing software, like MATLAB, R-tool etc., by integrating the developed packages.
统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Organization of the Monograph
The remainder of the monograph is organized as follows. Chap. 2 introduces the preliminary concepts of standard/classical Bayesian network (BN) along with its significance in modeling spatio-temporal dependency among domain variables. In the Chaps. 3-5, we provide thorough descriptions of three recently proposed enhanced models of Bayesian network that have been developed for dealing with different contexts of spatial time series prediction. The performance of each of these models is illustrated further through relevant case studies at the end of the chapters. Chap. 6 discusses on the issue of handling uncertainty in parameter learning process and introduces a few more variants of enhanced BN models having embedded fuzziness. A rigorous comparative analysis on computational complexity for all these enhanced BN models is presented in Chap. 7. Chapter 8 discusses on some additional prediction scenarios suitable for applying the enhanced BN models discussed in the previous chapters. Finally, Chap. 9 summarizes the whole monograph as well as opens up a number of research avenues for further exploring BN potentials to predict spatial time series data.
A dependence graph representing the order of traversal of the chapters is depicted in Fig. 1.4.
统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Basics of Bayesian Network
A Bayesian network is a graphical structure, more specifically, a Directed Acyclic Graph (DAG), which possesses the following characteristics:
- it is a probabilistic graphical model representing a set of random variables, and their conditional dependencies via the DAG;
- the nodes in the DAG represent a set of random variables, $X=\left{X_{1}, X_{2}, \ldots, X_{i}\right}$, in the domain of interest. The variables may be observable quantities, latent variables, unknown parameters, or hypotheses;
- the set of directed edges/links, each connecting a pair of nodes, $X_{i} \rightarrow X_{j}$, represents direct dependency between the variables, and $X_{i}$ is treated as the parent of $X_{j}$. The nodes, which are not connected, represent variables that are conditionally independent of each other;
- each node $\mathrm{X}$ is associated with a conditional probability distribution $P\left(X_{i} \mid\right.$ Parents $\left.\left(X_{i}\right)\right)$. This quantifies the effect of the parents on the node.
A typical example of standard Bayesian network architecture is shown in the Fig. 2.1. As shown in the figure, the network is composed of five nodes, corresponding to five different variables, namely Malware $(M)$, Power Failure $(W)$, OS Failure $(S)$, Hardware Failure $(H)$, and System Crash $(C)$. The causal dependencies among the variables can be interpreted as follows: both Malware and Power Failure can cause OS Failure; Power Failure can also cause Hardware Failure; finally, both OS Failure and Hardware Failure can cause System Crash. The probability distributions for each of these variables are represented through the tables beside the corresponding nodes.
贝叶斯网络代考
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迄今为止，已经进行了许多研究来解决考虑不同应用领域的空间时间序列预测中的各种问题。受人尊敬的期刊/交易，如 ‘Spatial Data Science’ (Springer)、’Geoinformatica’ (Springer)、’Environmental Modeling and Software’ (Elsevier)、’TSAS’ (ACM)、’TGRS’ (IEEE)、’JSTARS’ ( IEEE), ‘GRSL’ (IEEE), ‘TGIS’ (Wiley and Sons), ‘IJGIS’ (Taylor and Francis Online), ‘TJSS’ (Taylor and Francis Online) 等作为相关的典型来源值得一提发表的作品。然而，对于研究初学者来说，往往很难从那些零散的文献中获得对相关研究领域演变的统一看法。因此，这本专着的发展不仅受到当前空间时间序列预测研究的推动，而且还受到通过提供紧凑的研究材料来缩小这种研究差距的需要。虽然关于空间时间序列预测的书籍不是很稀缺[2,4]，其中大多数集中在描述使用 R [15] 等商业软件中内置方法的实际方面，或者讨论这方面的纯统计方法的理论研究 [3, 13]。相反，本专着集中于最近开发的基于贝叶斯网络的预测模型，这是标志性的网络之一。
计算智能技术概率推理家族的重要成员。
这本专着主要是为计算机科学和空间数据科学的研究生准备的。任何其他工程、科学和技术学科的学生也会发现这本专着很有用。概率论的基本背景是他们的先决条件。为他们的硕士或博士论文寻找合适问题的研究生也会发现这本专着很有帮助。以足够的典故讨论的开放研究问题可以极大地帮助研究生研究人员确定他们自己选择的主题。与模型一起提出的理论分析和相应的推导可以帮助他们更好地理解模型的工作原理。此外，贯穿专着的气候和水文时间序列预测的案例研究，预计将对基于 BN 的预测模型产生兴趣，并进一步探索其解决相似领域问题的潜力。本专着也可以作为相关系统开发人员的算法食谱。该专着对每个增强贝叶斯网络 (BN) 模型的参数学习和推理生成过程提供了充分的描述，这可以极大地简化相应软件包的开发。最终，这也将为通过集成开发的软件包来丰富现有的数学计算软件，如 MATLAB、R-tool 等开辟巨大的机会。本专着也可以作为相关系统开发人员的算法食谱。该专着对每个增强贝叶斯网络 (BN) 模型的参数学习和推理生成过程提供了充分的描述，这可以极大地简化相应软件包的开发。最终，这也将为通过集成开发的软件包来丰富现有的数学计算软件，如 MATLAB、R-tool 等开辟巨大的机会。本专着也可以作为相关系统开发人员的算法食谱。该专着对每个增强贝叶斯网络 (BN) 模型的参数学习和推理生成过程提供了充分的描述，这可以极大地简化相应软件包的开发。最终，这也将为通过集成开发的软件包来丰富现有的数学计算软件，如 MATLAB、R-tool 等开辟巨大的机会。
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专着的其余部分安排如下。章。图 2 介绍了标准/经典贝叶斯网络 (BN) 的初步概念及其在建模域变量之间的时空依赖关系中的意义。在章节中。在图 3-5 中，我们对最近提出的三个贝叶斯网络增强模型进行了全面描述，这些模型是为处理空间时间序列预测的不同上下文而开发的。这些模型中的每一个的性能都通过章节末尾的相关案例研究进一步说明。章。第 6 节讨论了在参数学习过程中处理不确定性的问题，并介绍了一些具有嵌入模糊性的增强型 BN 模型的更多变体。第 1 章对所有这些增强型 BN 模型的计算复杂度进行了严格的比较分析。7. 第 8 章讨论了一些适用于应用前几章中讨论的增强型 BN 模型的其他预测场景。最后，章。图 9 总结了整个专着，并为进一步探索 BN 潜力以预测空间时间序列数据开辟了许多研究途径。
图 1.4 描绘了表示章节遍历顺序的依赖关系图。
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贝叶斯网络是一种图形结构，更具体地说，是有向无环图（DAG），它具有以下特点：
- 它是一个概率图形模型，表示一组随机变量，以及它们通过 DAG 的条件依赖关系；
- DAG 中的节点代表一组随机变量，X=\left{X_{1}, X_{2}, \ldots, X_{i}\right}X=\left{X_{1}, X_{2}, \ldots, X_{i}\right}，在感兴趣的领域。变量可能是可观察量、潜在变量、未知参数或假设；
- 一组有向边/链接，每个连接一对节点，X一世→Xj, 表示变量之间的直接依赖关系，并且X一世被视为父级Xj. 未连接的节点代表条件独立的变量；
- 每个节点X与条件概率分布相关联磷(X一世∣父母(X一世)). 这量化了父节点对节点的影响。
标准贝叶斯网络架构的一个典型例子如图 2.1 所示。如图，网络由五个节点组成，对应五个不同的变量，即Malware(米)， 电源（检测）失败(在), 操作系统故障(小号), 硬件故障(H)和系统崩溃(C). 变量之间的因果关系可以解释如下：恶意软件和电源故障都可能导致操作系统故障；电源故障也会导致硬件故障；最后，操作系统故障和硬件故障都可能导致系统崩溃。这些变量中的每一个的概率分布通过相应节点旁边的表格表示。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
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。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
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。