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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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统计代写|贝叶斯网络概率解释代写Probabilistic Reasoning With Bayesian Networks代考|Non-deterministic CPT
The binary state hypothesis is usually made while dealing with reliability or dependability analysis, as done in previous sections. Then, Boolean logic (OR, AND, XOR, NOT, etc.) defines the failure scenarios that lead to the undesired event as described by FT or equivalent representations. There is also the possibility of translatingalgebraic relations. In these situations, BN include deterministic CPT, i.e. conditional probabilities only in 0,1 .Nevertheless, BN models are able to consider non-deterministic CPT. Non-deterministic CPT is defined by conditional probabilities in ] $0,1[$. It means that the occurrence of a cause cannot produce the consequence at all. If the CPT is built by the database, then the non-deterministic CPT arrives when the occurrences of some parent states do not produce the same occurrence of the child state. When the CPT is built by an analyst, the non-deterministic CPT translates the analyst’s inability to define a strict logical relation between the parents and the considered variable. The problem occurs if the expert is unsure about the relation or if he suspects that other non-modeled elements influence the variable considered.
When the CPT is defined from a large dataset, a learning algorithm solves the problem easily. Three principal algorithms exist: counting [HEC 96, KRA 98], expectation-maximization [LAU 95] and gradient descent [BIN 97]. The previous case considers a general case where all conditional probabilities are estimated in the interval $[0,1]$. The problem of learning CPT arises when there is a small dataset [ONI 01]. This case is usually too incommodious to be defined by an expert. If there is a known relation between parents and the variable considered, this relation may simplify the expert’s work. Henrion [HEN 89] talks about independence of the causal influence (ICI) models based on the assumption of ICI of the parents. This assumption leads to the number of parameters needed to build the CPT, proportional to the number of parents. A further distinction is made between:
- noisy ICI models;
- leaky ICI models (i.e. an extension of the formers);
- probabilistic ICI.
统计代写|贝叶斯网络概率解释代写Probabilistic Reasoning With Bayesian Networks代考|Industrial applications
Over the past few years, several modeling approaches have dealt with a global view of risks, accounting for technical aspects while being immersed in human, organizational and environmental contexts. [PAT 96] developed the system-action-management (SAM) approach and [SVE 02] highlighted the importance of considering different actors in the risk analysis of an industrial system through a graphical representation of causal flow of accidents (AcciMap). Moreover, [PAP 03] developed the I-Risk method that can account for both technical and organizational characteristics in system risk analysis for the chemical industry. [PLO 04], with MIRIAM1-ATHOS2, evaluated major risk management systems examining technical, human and organizational factors. [CHE 06] focused on the representation of accidental scenarios via the bowtie formalism to facilitate the organizational learning process and [MOH 09] proposed a means of carrying out probabilistic safety studies by taking organizational factors into account.
A recent method was proposed during an academic/industrial collaboration by EDF, INERIS (L’Institut National de l’Environnement Industriel et des Risques) and CRAN (Research Center for Automatic Control of Nancy) [LÉG 09]. This method is called integrated risk analysis. It focuses on a unified risk modeling. The model is multidisciplinary and generic. The generic property comes from a bowtie node for the technical parts, which serves as a basis from which to integrate knowledge about the human, organizational and environmental contexts through the barriers’ efficiency that mitigate the influences of basic events on the consequences of accidental situations.
This modeling methodology has been applied to the assessment of risks in an industrial power plant and, more precisely, to the assessment of technical, human and organizational mitigation actions [LÉG 08a]. The unified model is structured based on the organizational level, the human actions level and their impacts (inhibition) on the propagation of causes and consequences into the bowtie model [LÉG $08 \mathrm{a}$, LÉG 08 ,
LÉG 08b]. The model structure is given in Figure 2.13. The model obtained is used to estimate the occurrence probability of some risk scenarios and to assess the efficiency of barriers on risk reduction. In the risk management process [IEC 09], an engineer can use the model to identify the weaknesses of the socio-technical system and act accordingly to keep the risk criticality below an acceptable level. For the computation part, the model is based on a BN because it combines knowledge and observations to simulate scenarios and to identify weaknesses.
The reader can find an application of this BN-based modeling methodology on a chemical process in [LÉG 09]. In this application, 80 variables are considered. In [DUV 12], a critical system of a power plant is modeled with approximately 110 variables. This latter model is presented in Figure 2.14. The large number of variables in such a model means that only specialists are qualified to understand and perform simulations to characterize risks.
统统计代写|贝叶斯网络概率解释代写Probabilistic Reasoning With Bayesian Networks代考|Conclusion
This chapter illustrates how BN can solve the modeling problems of dependability and risk analysis of complex systems. This formalism works well with usual Boolean approaches such as FT or RBD. The construction of BN models in such cases follows the same guidelines and gives the same results.
The construction can be automatic by enumerating the cut-sets or tiesets, whether minimal or not. Moreover, BN is well suited to modeling complex systems where dependencies between variables are not only deterministic.
Several BN structures are feasible for system dependability modeling. Model validation rests on the validation of the method used to build the model and confrontating the model with experiences by testing scenarios to validate the coherence of the model with well-known real cases.
Although BN provides a very compact model of large and complex problems, and makes it possible to handle hundreds of variables, some thousands of variables are needed for large industrial systems. In this case, the BN reach their limits. When the number of variables becomes too large, i.e. if the model cannot be supported in the memory of the computer that handles it, it is then necessary to use a more suitable modeling formalism.
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|Non-deterministic CPT
二元状态假设通常是在处理可靠性或可靠性分析时做出的，如前几节所述。然后，布尔逻辑（OR、AND、XOR、NOT 等）定义导致 FT 或等效表示所描述的不希望事件的故障场景。还有翻译代数关系的可能性。在这些情况下，BN 包括确定性 CPT，即仅在 0,1 中的条件概率。尽管如此，BN 模型能够考虑非确定性 CPT。非确定性 CPT 由 ] 中的条件概率定义0,1[. 这意味着一个原因的发生根本不会产生结果。如果 CPT 是由数据库构建的，那么当某些父状态的出现不会产生相同的子状态出现时，就会出现非确定性 CPT。当 CPT 由分析师构建时，非确定性 CPT 意味着分析师无法定义父母与所考虑变量之间的严格逻辑关系。如果专家不确定关系或怀疑其他非建模元素影响所考虑的变量，则会出现问题。
当 CPT 从大型数据集定义时，学习算法很容易解决问题。存在三种主要算法：计数 [HEC 96, KRA 98]、期望最大化 [LAU 95] 和梯度下降 [BIN 97]。前一种情况考虑了一种一般情况，即所有条件概率都在区间内进行估计[0,1]. 当有一个小数据集 [ONI 01] 时，就会出现学习 CPT 的问题。这种情况通常太不方便，无法由专家定义。如果父母与所考虑的变量之间存在已知的关系，则这种关系可以简化专家的工作。Henrion [HEN 89] 讨论了基于父母 ICI 假设的因果影响 (ICI) 模型的独立性。这个假设导致构建 CPT 所需的参数数量与父母的数量成正比。进一步区分：
- 嘈杂的 ICI 模型；
- 泄漏的 ICI 模型（即前者的扩展）；
- 概率 ICI。
统计代写|贝叶斯网络概率解释代写Probabilistic Reasoning With Bayesian Networks代考|Industrial applications
在过去的几年中，几种建模方法处理了全球风险视图，考虑了技术方面，同时沉浸在人类、组织和环境环境中。[PAT 96] 开发了系统行动管理 (SAM) 方法，[SVE 02] 通过事故因果流的图形表示 (AcciMap) 强调了在工业系统风险分析中考虑不同参与者的重要性。此外，[PAP 03] 开发了 I-Risk 方法，该方法可以解释化工行业系统风险分析中的技术和组织特征。[PLO 04] 与 MIRIAM1-ATHOS2 一起评估了主要风险管理系统，检查了技术、人力和组织因素。
EDF、INERIS（L’Institut National de l’Environnement Industriel et des Risques）和 CRAN（Nancy 自动控制研究中心）[LÉG 09] 在学术/工业合作期间提出了一种最近的方法。这种方法称为综合风险分析。它侧重于统一的风险建模。该模型是多学科和通用的。通用属性来自技术部分的领结节点，作为基础，通过屏障的效率整合有关人类、组织和环境背景的知识，从而减轻基本事件对意外情况后果的影响。
该建模方法已应用于工业发电厂的风险评估，更准确地说，用于评估技术、人力和组织的缓解措施 [LÉG 08a]。统一模型基于组织层面、人类行为层面及其对因果传播到蝴蝶结模型的影响（抑制）[LÉG08一种, 空气 08,
LÉG 08b]。模型结构如图 2.13 所示。得到的模型用于估计一些风险情景的发生概率，并评估障碍降低风险的效率。在风险管理过程 [IEC 09] 中，工程师可以使用该模型来识别社会技术系统的弱点，并采取相应的行动将风险严重性保持在可接受的水平以下。对于计算部分，该模型基于 BN，因为它结合了知识和观察来模拟场景并识别弱点。
读者可以在 [LÉG 09] 中找到这种基于 BN 的建模方法在化学过程中的应用。在这个应用程序中，考虑了 80 个变量。在 [DUV 12] 中，发电厂的一个关键系统使用大约 110 个变量进行建模。后一种模型如图 2.14 所示。这种模型中的大量变量意味着只有专家才有资格理解和执行模拟来描述风险。
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本章说明了 BN 如何解决复杂系统的可靠性和风险分析的建模问题。这种形式主义适用于通常的布尔方法，例如 FT 或 RBD。在这种情况下，BN 模型的构建遵循相同的准则并给出相同的结果。
通过枚举割集或连接集，无论是否最小，构造都可以自动进行。此外，BN 非常适合对变量之间的依赖关系不仅是确定性的复杂系统进行建模。
几种BN结构对于系统可靠性建模是可行的。模型验证依赖于对用于构建模型的方法的验证，并通过测试场景来验证模型与已知真实案例的一致性，从而使模型与经验进行对抗。
尽管 BN 为大型复杂问题提供了一个非常紧凑的模型，并且可以处理数百个变量，但大型工业系统需要数千个变量。在这种情况下，BN 达到了极限。当变量的数量变得太大时，即如果模型在处理它的计算机的内存中不能被支持，那么就需要使用更合适的建模形式。
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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。