统计代写|贝叶斯网络概率解释代写Probabilistic Reasoning With Bayesian Networks代考|BN model of multi-state systems

如果你也在 怎样代写Probabilistic Reasoning With Bayesian Networks这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

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。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写 Probabilistic Reasoning With Bayesian Networks方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写CMPT 310 Probabilistic Reasoning With Bayesian Networks方面经验极为丰富,各种代写 Probabilistic Reasoning With Bayesian Networks相关的作业也就用不着说。

我们提供的Probabilistic Reasoning With Bayesian Networks及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • 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|贝叶斯网络概率解释代写Probabilistic Reasoning With Bayesian Networks代考|BN model of multi-state systems

统计代写|贝叶斯网络概率解释代写Probabilistic Reasoning With Bayesian Networks代考|functional and dysfunctional analysis

A functional/dysfunctional approach can be used to build a BN without enumerating all functional/dysfunctional scenarios. A functional analysis like IDEF0 associated with a dysfunctional analysis, as proposed in [WEB 01, MUL 04, WEB 06, MED 13, MED 15], can serve to build a more readable structure. This approach is also well suited for multi-state systems.

Functional analysis of a system defines a model structure based on the functions achieved by the system. This analysis is interesting because it provides a model structure according to the levels of abstraction describing the functional architecture. Moreover, the system is not limited to the technical system, but can also include human or organizational levels [MED 11].

A function is achieved in a system if its environment provides the necessary input flows: operating conditions, operating supports, energy, orders, etc. Several input flows may contribute to the achievement of a function and the output flows represent the results of the function; thus, the pattern of a generic function is shown in Figure 3.4.

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

For a multi-state system, the relation between the variable $y$ and its parents $x_{i}$ can be non-deterministic, as mentioned in section $2.4$. If the conditional probabilities defining $y$ are in the 0,1 interval then the CPT is deterministic. However, if these conditional probabilities are in the ] 0,1 [ interval, then the CPT is non-deterministic. As in the binary case, this kind of CPT means that the expert is not completely sure that the occurrence of $x_{i}$ leads to the occurrence of $y$. Non-deterministic CPT is encountered for several reasons: the relation between $x_{i}$ and $y$ is naturally non-determinist or some parents $\left(x_{i}\right)$ are missing from the model. The inability of an expert to define the relation between $x_{i}$ and $y$ with complete certainty is translated into a non-deterministic CPT.
Let us illustrate this concept using an industrial example. The Omega-20 methodology is dedicated to modeling human safety barrier (HSB) performance. As mentioned in [MIC 09], the assessment of the performance aims to determine the level of confidence in the barrier. The probability of efficiency of the HSB corresponds to a risk reduction factor of the critical event propagation. The HSB is Efficient or Not Efficient; if the HSB is Efficient, the propagation of the critical event is reduced by $100 \%$, and the occurrence of this accident becomes equal to 0 ; if the HSB is Not Efficient, the critical event propagation is not reduced, and the occurence of the accident is not affected by the HSB.

Moreover, the HSB is based on three steps: detection, diagnosis and action. Each of these steps has a performance classified as follows: 0,1 or 2 . The barrier acts to inhibit the critical event. As shown in Figure $3.11$, the HSBs reduce the probability that an event $x_{A}$ propagates its effect to the output $y$. If the detection is inefficient (confidence level 0 ), the diagnostic is of low quality and the action has a high stress level, and the event can propagate fully. If all these steps are at their best level, the efficiency probability is equal to 1 and the event $x_{A}$ cannot be propagated. When one of the steps is at level 1 , it divides the probability of the critical event propagation by 10 , and by 100 at level 2 . Then, if detection and diagnostic are at level 1 , then the HSB efficiency has a probability equal to $0.01$. Therefore, the efficiency probability takes values from $0.000001$ to 1 , as defined in Table 3.14.

统统计代写|贝叶斯网络概率解释代写Probabilistic Reasoning With Bayesian Networks代考|Industrial applications

The advantages of this modeling approach are particularly interesting when large systems are modeled. This section discusses an application of the modeling method to an industrial case to provide a model for decision-making in maintenance strategy evaluation. The maintenance process is fundamental to improving the availability and productivity of industrial systems. To control these performances, maintenance managers need to be able to choose a maintenance strategy and adequate resources to perform this strategy.

A decision-making application in maintenance is proposed by Medina-Oliva [MED 11]. The author formalizes a methodology to develop a model to evaluate and compare different maintenance strategies. The model required merges many complementary views of the system: a functional view of the system, a dysfunctional view of the system, an organization view of the maintenance department and the technical maintenance team, and the effectiveness of its action policy according to the logistics.It is impossible to formalize such a model as a monolithic set of interconnected variables. The model structure is based on fusion of the technical description of the functional view as described in the previous section and the integration of the human and organizational layer presented in Léges et al.’s PhD thesis [LÉG 08a, LÉG 09]. The methodology lies in the unification of different types of knowledge required for the construction of this model [MED 13, MED 15]. In this application, the BN reaches its limit; therefore, a probabilistic relational model (PRM) language is used to define the BN model and a specific inference algorithm is used to compute the probabilities in this very large model.

统计代写|贝叶斯网络概率解释代写Probabilistic Reasoning With Bayesian Networks代考|BN model of multi-state systems


统计代写|贝叶斯网络概率解释代写Probabilistic Reasoning With Bayesian Networks代考|functional and dysfunctional analysis

可以使用功能/功能失调的方法来构建 BN,而无需列举所有功能/功能失调的场景。如 [WEB 01, MUL 04, WEB 06, MED 13, MED 15] 中提出的,与功能失调分析相关的功能分析(如 IDEF0)可用于构建更具可读性的结构。这种方法也非常适合多状态系统。

系统的功能分析基于系统实现的功能定义模型结构。这种分析很有趣,因为它根据描述功能架构的抽象级别提供了模型结构。此外,该系统不仅限于技术系统,还可以包括人员或组织级别[MED 11]。

如果系统的环境提供了必要的输入流:运行条件、运行支持、能量、命令等,则系统中的功能得以实现。几个输入流可能有助于实现功能,输出流代表功能的结果;因此,通用函数的模式如图 3.4 所示。

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

对于多状态系统,变量之间的关系是和它的父母X一世可以是非确定性的,如部分所述2.4. 如果条件概率定义是在 0,1 区间内,则 CPT 是确定性的。但是,如果这些条件概率在 ] 0,1 [ 区间内,则 CPT 是不确定的。与二进制情况一样,这种 CPT 意味着专家不能完全确定X一世导致发生是. 遇到非确定性 CPT 有几个原因:X一世和是自然是非决定论者或某些父母(X一世)模型中缺少。专家无法定义两者之间的关系X一世和是完全确定地转化为非确定性 CPT。
让我们用一个工业例子来说明这个概念。Omega-20 方法专门用于对人体安全屏障 (HSB) 性能进行建模。如 [MIC 09] 中所述,性能评估旨在确定对屏障的置信水平。HSB 的效率概率对应于关键事件传播的风险降低因子。HSB 是有效的还是无效的;如果 HSB 是有效的,则关键事件的传播减少100%, 并且这次事故的发生等于 0 ; 如果 HSB 是 Not Efficient,则不会减少关键事件的传播,并且事故的发生不受 HSB 的影响。

此外,HSB基于三个步骤:检测、诊断和行动。这些步骤中的每一个都具有如下分类的性能: 0,1 或 2 。屏障起到抑制关键事件的作用。如图3.11, HSB 降低了事件发生的概率X一种将其效果传播到输出是. 如果检测效率低下(置信度 0 ),则诊断质量低,动作压力大,事件可以充分传播。如果所有这些步骤都处于最佳水平,则效率概率等于 1,并且事件X一种无法传播。当其中一个步骤处于级别 1 时,它将关键事件传播的概率除以 10,在级别 2 时除以 100。那么,如果检测和诊断都在 1 级,那么 HSB 效率的概率等于0.01. 因此,效率概率取值来自0.000001到 1 ,如表 3.14 中所定义。

统统计代写|贝叶斯网络概率解释代写Probabilistic Reasoning With Bayesian Networks代考|Industrial applications


Medina-Oliva [MED 11] 提出了维护中的决策应用程序。作者正式制定了一种方法来开发模型来评估和比较不同的维护策略。所需的模型融合了系统的许多互补视图:系统的功能视图、系统功能失调的视图、维护部门和技术维护团队的组织视图,以及根据物流的行动策略的有效性。不可能将这样的模型形式化为一组相互关联的变量。模型结构基于前一节中描述的功能视图的技术描述的融合以及 Léges 等人的博士论文 [LÉG 08a, LÉG 09] 中提出的人员和组织层的集成。该方法在于统一构建该模型所需的不同类型的知识[MED 13,MED 15]。在这个应用中,BN 达到了它的极限;因此,使用概率关系模型 (PRM) 语言来定义 BN 模型,并使用特定的推理算法来计算这个非常大的模型中的概率。

统计代写|CMPT 310 Probabilistic Reasoning With Bayesian Networks代写代考 请认准statistics-lab™

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


在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 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。





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。


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


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。


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 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。



您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注