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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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统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|Ulas Cinar, Omer Faruk Ugurlu, and Selcuk Cebi
The current novel coronavirus (COVID-19) is a global pandemic that has caused infections and deaths all over the globe. People with weakened immune systems and over 40 are more vulnerable. The risk of serious illness increases with age and chronic diseases such as diabetes, heart, and lung diseases (WHO 2020a). The places where the virus has transmitted most are the workplaces. Therefore, personal hygiene and social distancing are the two key parameters to avoid COVID-19 transmission, particularly in the workplace (WHO $2020 \mathrm{~b}$ ).
This unpredicted and unprecedented outbreak has not only affected human lives, but has also wrecked the global economy (Ahamed and Samad 2004). The economy of many developed and developing countries directly depends on the activities in the mining sector. Therefore, mining activities must inevitably continue to keep the supply chain intact in the industry. However, the outbreak has a profound impact on the mining activities which are essential services. According to Fernandes (2020a), the mining sector has fallen by more than $30 \%$. The demand for metals and minerals has decreased immensely. The reduction has caused extensive falls in the mineral prices and the production rate in the short term. These falls have been most dramatic for aluminum and copper (Laing 2019). The medium and long-term effects are highly uncertain (Baker et al. 2020); therefore, the risk assessment of virus transmission is vital to ensure that the mining sector can continue the operations.
The risk of transmission of the COVID-19 virus and its effects have only just begun to be understood, and the virus is still unknown. There have been a lot of studies conducted to explore the transmission characteristic of the virus (Hassen et al. 2020). COVID-19 often spreads by the droplets of infected fluids of someone who has coughed or even exhaled (Chen 2020 ). Meteorological conditions such as temperature, humidity, and ventilation speed have a crucial impact on the effect of the virus (Rosario et al. 2020). Touching contaminated surfaces and objects is one of the main reasons for the transmission of the virus (WHO 2019). Another reason is standing within a meter with an infected person (WHO 2020a). Mines are one of the environments with a high risk of COVID-19 transmission because mining activities often require large numbers of workers working, eating, sleeping, and bathing together in confined spaces. Social distancing is difficult and nearly impossible to practice in those conditions, contributing to increased risks of transmission. There is nothing more important than the safety and health of the workforce. Therefore, companies must adhere to strict preventive measures. While different companies have different measures and guidelines in place for businesses to operate through the pandemic such as reducing the production and workforce, social distancing measures, workplace hygiene policy, and temperature checks at the operations must be implemented (WHO 2020a).
统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|Literature Review
COVID-19 is a new phenomenon around the globe. There is a lot of research that has been carried out and most of them have been going on. It is expected to have accurate results in the near future. In this section, some researches related to the risk analysis and the fuzzy inference system are examined to show the eligibility of the method in order to measure the risk of COVID-19 transmission.
Rezaee et al. (2020) presented a hybrid approach based on the Linguistic FMEA, Fuzzy Inference System (FIS), and Fuzzy Data Envelopment Analysis (DEA) model to calculate a novel score for covering shortcomings and the prioritization of health, safety, and environmental risk factors in the chemical industry. The task of the fuzzy inference mechanism in this model is to remove the ambiguity in linguistic expressions and to transform complex data into meaningful outputs. Jamshidi et al. (2013) developed an application to assess pipeline risk using the Mamdani Fuzzy Inference System in engineering problems. The researchers aimed to integrate Relative Risk Score (RRS) methodology depending on the Mamdani algorithm with experts’ knowledge. When compared with the evaluations made with classical methods, it has been observed that the proposed method gives more accurate and precise results.
Kim et al. (2016) conducted a study to provide valuable information regarding worker safety represented by a numerical accident analysis in dynamic environments such as construction sites. Firstly, computer vision was used to monitor a construction site and extract spatial information for each entity (workers and equipment). Then, a fuzzy inference system was used to assess the proper safety levels of each entity using spatial information. It was aimed to represent a safety level that shows the potential hazard or the integrating danger in the working environment.
A hybrid method including Fuzzy Inference System, Fuzzy AHP, and Fine Kinney methods was proposed by Ilbahar et al. (2018). Occupational health and safety risks were evaluated using the hybrid method. An application has been implemented in the construction industry using the Fuzzy Inference System to transform linguistic expressions into analytical data. It was aimed to provide a more accurate risk assessment in dynamic environments such as construction sites. The hybrid method and other methods were compared and the results showed that the hybrid method produced reliable and informative outcomes to represent better vagueness of the decision-making process. Similarly, Debnath et al. (2016) formulated a model to consider the risk factors and controlling factors for accidental injuries in construction sites. The Takagi-Sugeno Fuzzy Inference System was applied to the occupational health and safety risk assessment study recommended for the construction industry. In the model formulation process, the risk factors and controlling factors for accidental injuries were considered as input parameters. The applicability of the model was tested in the selected construction sites to validate the approach. Another study was conducted about the risk assessment of a construction project by using fuzzy systems (Ebrat and Ghodsi 2014). The authors designed to evaluate the risk of construction projects using the neuro-fuzzy inference system. The results of the study show that the model gives satisfactory information to practitioners.
统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|Methods
In the proposed method, the parameters affecting COVID-19 transmission risk in mining activities are determined as the number of employees, co-working time, co-working distance, and working environment for the production techniques. The literature studies about the COVID-19 were taken into consideration in determining the parameters and establishing the rule base for the mining activities (Liu et al. 2020 ). Each mining activity is weighted using the parameters by the Mamdani fuzzy inference system. The model characterizes a rule-based system, and the general
structure of the system used in the model is given in Eq. (5.1) (Mamdani and Assilian 1999; Mamdani 1977).
if $x_{1}=Z_{i 1}$ and $x_{2}=Z_{i 2}$ and $x_{3}=Z_{i 3}$ and $\ldots x_{n}=Z_{\text {in }}$ then $y=P_{i} . i=1,2,3, \ldots, k$
where $x_{n}\left(n=1,2,3, \ldots m\right.$ ) represents the input dataset, $Z_{i}$ and $P_{i}$ are linguistic expressions of membership function, $y$ is the output value, and $k$ is the number of rules in the rule base. If multiple discrete rules existing in the system are activated simultaneously, the result is usually obtained by using the max-min operator which is given in Eq. (5.2) (Mamdani and Assilian 1999; Mamdani 1977).
$$
\mu_{P k}(y)=\operatorname{maks}\left[\min \left[\mu_{Z 1 k}\left(x_{1}\right), \mu_{Z 2 k}\left(x_{2}\right)\right]\right], \quad k=1,2,3, \ldots, n
$$
The $\mu_{p k}, \mu_{Z l k}$, and $\mu_{Z 2 k}$ given in the equation are the membership degrees of the $y$, $x_{1}$, and $x_{2}$, respectively. If there are more than one evaluator, the output value which is obtained as a fuzzy value from the model should be clarified. The centroid of area (also called center of gravity) method is used for the clarifying process which is given in Eqs. (5.3) and (5.4) (Mamdani and Assilian 1999; Mamdani 1977).
$$
\begin{gathered}
Z_{\mathrm{COZ}}^{}=\frac{\int_{Z}^{x} \mu_{X}(x) x d x}{\int_{Z}^{x} \mu_{Z}(x) d x} \ Z_{C O Z}^{}=\frac{\sum_{i}^{q} \mu_{Z}\left(x_{i}\right) x_{i}}{\sum_{i}^{q} \mu_{A}\left(x_{i}\right)} i=1,2,3, \ldots, q
\end{gathered}
$$
where $Z_{C O z}^{*}$ is the exact value obtained from the system. More information about the Mamdani fuzzy inference system can be found in Ilbahar et al. (2018), Cinar and Cebi (2019), and Karasan et al. (2018).
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|Ulas Cinar, Omer Faruk Ugurlu, and Selcuk Cebi
当前的新型冠状病毒 (COVID-19) 是一种全球性流行病，已在全球范围内造成感染和死亡。免疫系统较弱和 40 岁以上的人更容易受到伤害。患严重疾病的风险随着年龄的增长和糖尿病、心脏病和肺病等慢性病的增加而增加（WHO 2020a）。病毒传播最多的地方是工作场所。因此，个人卫生和社交距离是避免 COVID-19 传播的两个关键参数，特别是在工作场所（WHO2020 b).
这种出乎意料和史无前例的爆发不仅影响了人类的生活，而且还破坏了全球经济（Ahamed and Samad 2004）。许多发达国家和发展中国家的经济直接依赖于采矿业的活动。因此，采矿活动必须不可避免地继续保持行业供应链的完整性。然而，疫情对作为基本服务的采矿活动产生了深远的影响。根据费尔南德斯 (2020a) 的说法，采矿业的跌幅超过30%. 对金属和矿产的需求大幅下降。减产导致短期内矿产价格和生产率大幅下跌。铝和铜的跌幅最为显着（Laing 2019）。中长期影响高度不确定（Baker et al. 2020）；因此，病毒传播的风险评估对于确保采矿业能够继续运营至关重要。
COVID-19 病毒的传播风险及其影响才刚刚开始被了解，该病毒仍然未知。已经进行了大量研究来探索病毒的传播特征（Hassen et al. 2020）。COVID-19 通常通过咳嗽甚至呼出的人的感染液体飞沫传播（Chen 2020）。温度、湿度和通风速度等气象条件对病毒的影响具有至关重要的影响（Rosario et al. 2020）。接触受污染的表面和物体是病毒传播的主要原因之一（WHO 2019）。另一个原因是与感染者站在一米以内（WHO 2020a）。矿山是 COVID-19 传播风险高的环境之一，因为采矿活动通常需要大量工人在密闭空间中一起工作、吃饭、睡觉和洗澡。在这种情况下，保持社交距离是困难的，而且几乎是不可能的，从而增加了传播的风险。没有什么比劳动力的安全和健康更重要的了。因此，企业必须坚持严格的预防措施。尽管不同的公司为企业在大流行期间运营制定了不同的措施和指导方针，例如减少生产和劳动力，但必须实施社会疏离措施、工作场所卫生政策和运营中的温度检查（WHO 2020a）。在这种情况下，保持社交距离是困难的，而且几乎是不可能的，从而增加了传播的风险。没有什么比劳动力的安全和健康更重要的了。因此，企业必须坚持严格的预防措施。尽管不同的公司为企业在大流行期间运营制定了不同的措施和指导方针，例如减少生产和劳动力，但必须实施社会疏离措施、工作场所卫生政策和运营中的温度检查（WHO 2020a）。在这种情况下，保持社交距离是困难的，而且几乎是不可能的，从而增加了传播的风险。没有什么比劳动力的安全和健康更重要的了。因此，企业必须坚持严格的预防措施。尽管不同的公司为企业在大流行期间运营制定了不同的措施和指导方针，例如减少生产和劳动力，但必须实施社会疏离措施、工作场所卫生政策和运营中的温度检查（WHO 2020a）。
统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|Literature Review
COVID-19 是全球范围内的一种新现象。已经进行了很多研究，其中大多数一直在进行。预计在不久的将来会有准确的结果。在本节中，检查了一些与风险分析和模糊推理系统相关的研究，以显示该方法的适用性，以衡量 COVID-19 传播的风险。
雷扎伊等人。（2020 年）提出了一种基于语言 FMEA、模糊推理系统 (FIS) 和模糊数据包络分析 (DEA) 模型的混合方法，以计算一个新的分数，以弥补缺陷和健康、安全和环境风险因素的优先级。化学工业。该模型中模糊推理机制的任务是消除语言表达中的歧义，并将复杂数据转换为有意义的输出。Jamshidi 等人。(2013) 开发了一个应用程序，使用 Mamdani 模糊推理系统在工程问题中评估管道风险。研究人员旨在将依赖于 Mamdani 算法的相对风险评分 (RRS) 方法与专家的知识相结合。与经典方法的评估相比，
金等人。（2016 年）进行了一项研究，以提供有关工人安全的有价值信息，该信息以建筑工地等动态环境中的数值事故分析为代表。首先，计算机视觉用于监控建筑工地并提取每个实体（工人和设备）的空间信息。然后，使用模糊推理系统使用空间信息评估每个实体的适当安全级别。它旨在代表一个安全级别，显示工作环境中的潜在危险或综合危险。
Ilbahar 等人提出了一种混合方法，包括模糊推理系统、模糊层次分析法和精细 Kinney 方法。（2018 年）。使用混合方法评估职业健康和安全风险。使用模糊推理系统将语言表达转换为分析数据的应用程序已在建筑行业实施。它旨在在建筑工地等动态环境中提供更准确的风险评估。将混合方法与其他方法进行了比较，结果表明混合方法产生了可靠且信息丰富的结果，以更好地代表决策过程的模糊性。同样，Debnath 等人。（2016）建立了一个模型来考虑建筑工地意外伤害的风险因素和控制因素。Takagi-Sugeno 模糊推理系统应用于推荐给建筑业的职业健康和安全风险评估研究。在模型制定过程中，将意外伤害的危险因素和控制因素作为输入参数。该模型的适用性在选定的建筑工地进行了测试，以验证该方法。另一项关于使用模糊系统对建设项目进行风险评估的研究（Ebrat 和 Ghodsi 2014）。作者旨在使用神经模糊推理系统评估建设项目的风险。研究结果表明，该模型为从业者提供了令人满意的信息。在模型制定过程中，将意外伤害的危险因素和控制因素作为输入参数。该模型的适用性在选定的建筑工地进行了测试，以验证该方法。另一项关于使用模糊系统对建设项目进行风险评估的研究（Ebrat 和 Ghodsi 2014）。作者旨在使用神经模糊推理系统评估建设项目的风险。研究结果表明，该模型为从业者提供了令人满意的信息。在模型制定过程中，将意外伤害的危险因素和控制因素作为输入参数。该模型的适用性在选定的建筑工地进行了测试，以验证该方法。另一项关于使用模糊系统对建设项目进行风险评估的研究（Ebrat 和 Ghodsi 2014）。作者旨在使用神经模糊推理系统评估建设项目的风险。研究结果表明，该模型为从业者提供了令人满意的信息。另一项关于使用模糊系统对建设项目进行风险评估的研究（Ebrat 和 Ghodsi 2014）。作者旨在使用神经模糊推理系统评估建设项目的风险。研究结果表明，该模型为从业者提供了令人满意的信息。另一项关于使用模糊系统对建设项目进行风险评估的研究（Ebrat 和 Ghodsi 2014）。作者旨在使用神经模糊推理系统评估建设项目的风险。研究结果表明，该模型为从业者提供了令人满意的信息。
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在所提出的方法中，影响采矿活动中 COVID-19 传播风险的参数被确定为员工数量、共同工作时间、共同工作距离和生产技术的工作环境。在确定参数和建立采矿活动的规则库时，考虑了有关 COVID-19 的文献研究（Liu 等人，2020 年）。使用 Mamdani 模糊推理系统的参数对每个挖掘活动进行加权。该模型描述了一个基于规则的系统，一般
模型中使用的系统结构在方程式中给出。(5.1) (Mamdani 和 Assilian 1999；Mamdani 1977)。
如果X1=从一世1和X2=从一世2和X3=从一世3和…Xn=从在 然后是=磷一世.一世=1,2,3,…,到
在哪里Xn(n=1,2,3,…米) 表示输入数据集，从一世和磷一世是隶属函数的语言表达，是是输出值，并且到是规则库中的规则数。如果同时激活系统中存在的多个离散规则，则通常使用公式中给出的 max-min 算子来获得结果。(5.2) (Mamdani 和 Assilian 1999；Mamdani 1977)。
μ磷到(是)=最大限度[分钟[μ从1到(X1),μ从2到(X2)]],到=1,2,3,…,n
这μp到,μ从一世到， 和μ从2到等式中给出的是是,X1， 和X2， 分别。如果有多个评估者，则应澄清从模型中作为模糊值获得的输出值。面积质心（也称为重心）方法用于方程式中给出的澄清过程。(5.3) 和 (5.4)（Mamdani 和 Assilian 1999；Mamdani 1977）。
从C这从=∫从XμX(X)XdX∫从Xμ从(X)dX 从C这从=∑一世qμ从(X一世)X一世∑一世qμ一种(X一世)一世=1,2,3,…,q
在哪里从C这和∗是从系统获得的准确值。有关 Mamdani 模糊推理系统的更多信息，请参阅 Ilbahar 等人。(2018)、Cinar 和 Cebi (2019) 以及 Karasan 等人。（2018 年）。
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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。