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决策与风险分析帮助组织在存在风险和不确定性的情况下做出决策，使其效用最大化。
风险决策。一个组织的领导层决定接受一个具有特定风险功能的选项，而不是另一个，或者是不采取任何行动。我认为，任何有价值的组织的主管领导都可以在适当的级别上做出这样的决定。
这个术语是在备选方案之间做出决定的简称，其中至少有一个方案有损失的概率。(通常在网络风险中，我们关注的是损失，但所有的想法都自然地延伸到上升或机会风险。很少有人和更少的组织会在没有预期利益的情况下承担风险，即使只是避免成本）。
损失大小的概率分布，在某个规定的时间段，如一年。这就是我认为大多数人在谈论某物的 “风险 “时的真正含义。
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- (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|决策与风险作业代写decision and risk代考|Applies Bayesian BWM to Obtain Risk Factor Weights
As in the steps of Bayesian BWM introduced in Sect. 2.3.1, first, the seven risk analysts were invited to select the most and least important risk factors based on their judgments. By comparing the importance of the most important risk factors with other risk factors by the seven risk analysts, the BO vectors were constructed, as shown in Table $2.8$. For example, risk analyst 1 believed that $\mathrm{D}$ is the most important factor, and its importance compared to other factors is $2,4,1$, and 2 . Similarly, the OW vectors can be constructed by comparing other factors to the worst factor, as shown in Table 2.9. The Bayesian BWM questionnaires completed by all risk analysts have been checked for consistency to ensure the quality and logic of all questionnaires. Next, the MATLAB software provided by Mohammadi and Rezaei $(2020)$ was used to obtain the integrated weights of risk factors, as shown in Table $2.10$. The weights of the factors are $w_{\mathrm{S}}=0.2362, w_{\mathrm{O}}=0.2142, w_{\mathrm{D}}=0.3209$, and $w_{\mathrm{E}}=0.2287$, and their importance ranking is $\mathrm{D}>\mathrm{S}>\mathrm{E}>\mathrm{O}$.
统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|Using Bayesian BWM to Evaluate the Risk Scores
In addition to measuring the importance of risk factors, Bayesian BWM also serves as a risk score assessment tool for failure modes. It uses each risk factor $\mathrm{S}, \mathrm{O}, \mathrm{D}$, and E as a basis to evaluate the relative importance of failure modes. For example, based on severity (S), FM9 is the most severe, and the severity scores compared to other failure modes are shown in Table 2.11. Next, FM6 is the least serious, and the scores of other failure modes compared to FM6 are shown in Table 2.12. According to this process, the failure modes can be evaluated under the 4 risk factors. The remaining survey data are shown in Tables $2.13,2.14,2.15,2.16,2.17$, and $2.18$.
In this step, the seven risk analysts evaluated each failure mode according to different risk factors, and the evaluation method used was based on pairwise comparisons. Bayesian BWM was used to integrate the evaluation data of all risk analysts and generate an initial evaluation matrix, as shown in Table 2.19. In Table 2.19, the sum of each column must be 1 , so there is no need for normalization.
统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|Employs Classifiable TOPSIS
The manufacturing process of machine tools is complicated and it is not easy to evaluate its reliability. It is feasible to diagnose potential critical failure modes of machine tools through FMEA. This study uses the classifiable TOPSIS technique to rank critical failure modes and classify them. For a more detailed introduction and concept of the classifiable TOPSIS technique, the study of Liaw et al. (2020) can be referred to. The weight results of the risk factors from Sect. 2.4.1 can be substituted into the calculation of classifiable TOPSIS, and the weighted normalized matrix can be obtained, as shown in Table $2.20$.
In Table $2.20$, PIS and NIS (representing maximization and minimization of risks) are:
$$
\text { PIS }=(0.038,0.042,0.060,0.070) ;
$$
$$
\text { NIS }=(0.015,0.016,0.013,0.009) \text {. }
$$
Next, the distance between the failure mode and PIS $\left(S^{+}\right)$and NIS $\left(S^{-}\right)$can be calculated through Eqs. (2.28) and (2.29). It is certain that the distance between the highest level and PIS must be 0, and similarly, the distance between the worst level and NIS is also 0. The distance between NIS and PIS is $0.084$. Table $2.21$ shows the analysis results of the classifiable TOPSIS. The top five failure modes in the ranking are improper waterproof measures (FM9), the positive/negative clearance of the inclined shaft exceeding the standard (FM5), oil leakage from the disk surface (FM8), the machine making noise when the inclined shaft rotates (FM6), and the inclined shaft reproducibility exceeding the standard (FM4). The closeness coefficient (CC ) of FM9 is $0.946$ as the maximum value, and it is at the highest risk level, indicating that it is a failure mode that needs to be solved and controlled urgently. In general, four failure modes fall into Risk Level B and three into Risk Level C. Therefore, decision-makers should devote all risk management resources to Levels $\mathrm{A}^{+}$and $\mathrm{B}$ to prevent these failure modes in order to reduce the risk of product failure.
决策与风险代写
统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|Applies Bayesian BWM to Obtain Risk Factor Weights
正如 Sect 中介绍的贝叶斯 BWM 的步骤。2.3.1、首先邀请七位风险分析师根据自己的判断选择最重要和最不重要的风险因素。通过七位风险分析师对最重要的风险因素与其他风险因素的重要性进行比较，构建了BO向量，如表所示2.8. 例如，风险分析师 1 认为D是最重要的因素，它与其他因素相比的重要性是2,4,1, 和 2 . 类似地，可以通过将其他因素与最差因素进行比较来构建 OW 向量，如表 2.9 所示。所有风险分析师完成的贝叶斯BWM问卷都经过一致性检查，以确保所有问卷的质量和逻辑。接下来，Mohammadi 和 Rezaei 提供的 MATLAB 软件(2020)用于获得风险因素的综合权重，如表所示2.10. 因素的权重为在小号=0.2362,在这=0.2142,在D=0.3209， 和在和=0.2287，它们的重要性排序为D>小号>和>这.
统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|Using Bayesian BWM to Evaluate the Risk Scores
除了衡量风险因素的重要性之外，贝叶斯 BWM 还可以作为故障模式的风险评分评估工具。它使用每个风险因素小号,这,D, 和 E 作为评估失效模式相对重要性的基础。例如，根据严重性（S），FM9 是最严重的，与其他故障模式相比的严重性得分如表 2.11 所示。其次，FM6 最不严重，其他故障模式与 FM6 相比的得分如表 2.12 所示。根据这个过程，故障模式可以在4个风险因素下进行评估。其余调查数据见表2.13,2.14,2.15,2.16,2.17， 和2.18.
在此步骤中，七位风险分析师根据不同的风险因素对每种失效模式进行了评估，所采用的评估方法基于成对比较。贝叶斯BWM用于整合所有风险分析师的评估数据，生成初始评估矩阵，如表2.19所示。在表 2.19 中，每列之和必须为 1 ，因此无需进行归一化。
统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|Employs Classifiable TOPSIS
机床制造工艺复杂，可靠性不易评价。通过FMEA诊断机床潜在的关键故障模式是可行的。本研究使用可分类 TOPSIS 技术对关键故障模式进行排序并对其进行分类。有关可分类 TOPSIS 技术的更详细介绍和概念，请参阅 Liaw 等人的研究。（2020）可以参考。来自 Sect 的风险因素的权重结果。2.4.1 可代入可分类TOPSIS的计算，得到加权归一化矩阵，如表所示2.20.
在表中2.20，PIS和NIS（代表风险的最大化和最小化）是： 个人信息系统 =(0.038,0.042,0.060,0.070);
开始 =(0.015,0.016,0.013,0.009).
接下来，失效模式与PIS之间的距离(小号+)和 NIS(小号−)可以通过方程计算。(2.28) 和 (2.29)。可以肯定的是，最高层到 PIS 的距离一定是 0，同样地，最差层到 NIS 的距离也是 0。 NIS 和 PIS 的距离是0.084. 桌子2.21显示了可分类TOPSIS的分析结果。排名前五位的故障模式为防水措施不当（FM9）、斜轴正负间隙超标（FM5）、盘面漏油（FM8）、斜轴时机器发出噪音旋转（FM6），斜轴再现性超过标准（FM4）。FM9 的接近系数 (CC ) 为0.946为最大值，处于最高风险等级，说明这是一种亟待解决和控制的失效模式。一般来说，四种失效模式属于风险等级 B，三种属于风险等级 C。因此，决策者应将所有风险管理资源投入到风险等级中。一种+和乙防止这些故障模式，以降低产品故障的风险。
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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
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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。