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贝叶斯网络默认是概率性的，并且 “原生 “处理不确定性。贝叶斯网络模型可以直接处理概率输入和概率关系，并提供正确计算的概率输出。
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- 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|贝叶斯网络概率解释代写Probabilistic Reasoning With Bayesian Networks代考|Probabilistic graphical models: BN
In this section, the BN formalism is introduced as a probabilistic graphical model [PEA 88]. Mathematical objects are based on graph theory and probability theory. A BN represents a factorized model of a joint probability distribution of several discrete random variables. Graph theory provides the algorithms required to analyze graphical property. Probability theory brings a formalism to quantify the dependencies between variables by introducing conditional probability laws.
统计代写|贝叶斯网络概率解释代写Probabilistic Reasoning With Bayesian Networks代考|a formalism to model dependability
The probabilistic graphical model (PGM) considered here is a directed acyclic graph (DAG). A DAG comprises nodes and directed edges. Nodes can be classified into two classes: parent nodes and child nodes. A parent node is a node with outgoing edges while a child node is a node with incoming edges. A parent node is called a root node if it has no incoming edges. A child node is a leaf node if it has no outgoing edge. Each parent node $x$ in a graphical probabilistic model is assigned a marginal probability distribution $P(x)$ and each child node $E$ is associated with a conditional probability $P(E \mid p a(E))$, where $p a(E)$ is the set of all parent nodes of $E$. For instance, in Figure $1.1$ $p a\left(E_{2}\right)=x_{2}, x_{3}$ and $p a\left(E_{1}\right)=x_{1}$.
PGM is defined by the structure of the graph and the probabilistic parameters. According to the graph structure shown in Figure 1.1, the a priori probability laws are: $P\left(x_{1}\right), P\left(x_{2}\right)$ and $P\left(x_{3}\right)$; while the conditional probabilities are $P\left(E_{1} \mid x_{1}\right), \quad P\left(E_{2} \mid x_{2}, x_{3}\right)$ and$P\left(y \mid E_{1}, E_{2}\right)$. The conditional probabilities are defined by a conditional orobability table (CPT) as a matrix giving the probability distribution of the variable with respect to the Cartesian product of its parent variable states. For instance, the conditional probability $P\left(y \mid E_{1}, E_{2}\right)$ is given in Table $1.1$ for the $\left{h_{1}^{y}, \ldots, h_{n}^{y}\right}$ states of $y$, according to the $\left{h_{1}^{E 1}, \ldots, h_{n}^{E 1}\right}$ states of $E_{1}$ and the $\left{h_{1}^{E 2}, \ldots, h_{n}^{E 2}\right}$ states of $E_{2}$.
统统计代写|贝叶斯网络概率解释代写Probabilistic Reasoning With Bayesian Networks代考|Inference mechanism
Like several other modeling tools, BN are interesting for their graphical aspect. However, the probabilistic inference mechanism is more interesting and is the actual strength of the tool. Thanks to this inference, a $\mathrm{BN}$ is able to compute the marginal probability distribution of any variable according to:
- the realizations or measurements of observed variables (evidence);
- the likelihood regarding the state of certain variables;
- an a priori knowledge about the probability distribution of unobserved variables;
- the conditional probability distribution between variables.
The inference mechanisms are explained in [JEN 96, PEA 88] and are outside the scope of this book. Nevertheless, several inference mechanisms exist to compute the exact probabilities or the approximate probabilities for very complex systems. The inference algorithms are used to integrate new information in the model as soft or hard evidence. This information modeled as new observations on some variable states is a way to compute the impacts of situations on target variables. In maintenance or risk management, it is interesting to integrate specific situations or compute the impacts of some scenarios or maintenance actions. In all inference mechanisms, Bayes theorem is used to propagate the probabilities on the variables and to update the probabilities of all the variables given the observations of states or likelihoods of states.
In computer science, current research focuses mainly on inference efficiency to handle increasingly complex models and to increase the number of variables handled. For the exact inference, efficient algorithms use the BN structure to solve the non-deterministic polynomial-time-hard (NP-hard) problem to compute an a posteriori probability distribution of random variables [PEA 88, PEO 91, JEN 90 , SHA 96, MAD 99, FAY 00, ALL 03]. The best known algorithms are based on the junction tree. For a detailed explanation, refer to [JEN 96 , pp.76]. The newest algorithms attempt to reduce the memory requirements and to increase the computing speed to deal with larger models [JAE 02, WUI 12]. In dependability analyses, these abilities help model industrial-scale systems.
贝叶斯网络代写
统计代写|贝叶斯网络概率解释代写Probabilistic Reasoning With Bayesian Networks代考|Probabilistic graphical models: BN
在本节中，BN 形式主义作为概率图形模型 [PEA 88] 被介绍。数学对象基于图论和概率论。BN 表示几个离散随机变量的联合概率分布的分解模型。图论提供了分析图属性所需的算法。概率论通过引入条件概率定律，为量化变量之间的依赖关系带来了一种形式主义。
统计代写|贝叶斯网络概率解释代写Probabilistic Reasoning With Bayesian Networks代考|a formalism to model dependability
这里考虑的概率图模型（PGM）是有向无环图（DAG）。DAG 包括节点和有向边。节点可以分为两类：父节点和子节点。父节点是具有出边的节点，而子节点是具有入边的节点。如果父节点没有传入边，则称为根节点。如果子节点没有出边，则它是叶节点。每个父节点X在图形概率模型中分配了边际概率分布磷(X)和每个子节点和与条件概率相关联磷(和∣p一种(和))， 在哪里p一种(和)是所有父节点的集合和. 例如，在图1.1 p一种(和2)=X2,X3和p一种(和1)=X1.
PGM 由图的结构和概率参数定义。根据图 1.1 所示的图结构，先验概率规律为：磷(X1),磷(X2)和磷(X3); 而条件概率是磷(和1∣X1),磷(和2∣X2,X3)和磷(是∣和1,和2). 条件概率由条件概率表 (CPT) 定义为一个矩阵，该矩阵给出变量相对于其父变量状态的笛卡尔积的概率分布。例如，条件概率磷(是∣和1,和2)在表中给出1.1为了\left{h_{1}^{y}, \ldots, h_{n}^{y}\right}\left{h_{1}^{y}, \ldots, h_{n}^{y}\right}的状态是，根据\left{h_{1}^{E 1}, \ldots, h_{n}^{E 1}\right}\left{h_{1}^{E 1}, \ldots, h_{n}^{E 1}\right}的状态和1和\left{h_{1}^{E 2}, \ldots, h_{n}^{E 2}\right}\left{h_{1}^{E 2}, \ldots, h_{n}^{E 2}\right}的状态和2.
统统计代写|贝叶斯网络概率解释代写Probabilistic Reasoning With Bayesian Networks代考|Inference mechanism
与其他几个建模工具一样，BN 的图形方面很有趣。但是，概率推理机制更有趣，是工具的实际实力。由于这个推论，一个乙ñ能够根据以下公式计算任何变量的边际概率分布：
- 观测变量的实现或测量（证据）；
- 关于某些变量状态的可能性；
- 关于未观察到的变量的概率分布的先验知识；
- 变量之间的条件概率分布。
推理机制在 [JEN 96, PEA 88] 中进行了解释，超出了本书的范围。然而，存在几种推理机制来计算非常复杂系统的精确概率或近似概率。推理算法用于将模型中的新信息整合为软证据或硬证据。这种信息建模为对某些变量状态的新观察，是一种计算情况对目标变量的影响的方法。在维护或风险管理中，整合特定情况或计算某些场景或维护操作的影响是很有趣的。在所有推理机制中，贝叶斯定理用于传播变量的概率，并在给定状态观察或状态可能性的情况下更新所有变量的概率。
在计算机科学中，目前的研究主要集中在推理效率上，以处理日益复杂的模型并增加处理的变量数量。对于精确推理，高效算法使用 BN 结构来解决非确定性多项式时间难 (NP-hard) 问题，以计算随机变量的后验概率分布 [PEA 88、PEO 91、JEN 90、SHA 96 , MAD 99, FAY 00, ALL 03]。最著名的算法是基于连接树的。有关详细说明，请参阅 [JEN 96, pp.76]。最新的算法试图减少内存需求并提高计算速度以处理更大的模型 [JAE 02, WUI 12]。在可靠性分析中，这些能力有助于对工业规模系统进行建模。
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。