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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|Observed Manufacturing Plant
The observed manufacturing plant in which we performed the case study application is located in Germany. It makes plastic production by injection molding. The production includes several processes: Recycled plastic in crushed form is supplied from the supplier in the form of the bale. The bales are divided into pieces for homogenization. Thus, filling material can be added to the mixture. The raw material is brought to the shredder section to reduce the grain size. Raw material with reduced grain size is brought to the grinder. Large particles are removed from the system, and fine particles are brought to the centrifugal washing section. Here, at high temperature, solid plastic particles are melted to become liquid. Liquidized raw material is taken to the silo. Necessary additives are added to the molten raw material in the silo. With the help of the feeder, the raw material is brought to the extrusion section. In this section, the raw material is extracted in strip form. To prevent distortions in the product and achieve homogeneous cooling, the extruded strips are taken into the cooling pool. The extruded raw material is crushed in the grinder and brought to the silo. The final product is produced in the determined mold by sending the raw material with reduced particle size to the injection machine.
统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|Analysis of the Result
The failure prioritization of six failure modes is $F M 5>F M 1>F M 2>F M 4>$ $F M 3>F M 6$. The failure mode of FM5 (Extruder blocking the flow of raw materials) with its highest final RPN score ( $R P N=0.323$ ) should be taken more attention. On the other hand, FM1 is also determined as the second most important failure mode $(R P N=0.320)$. FM3 and FM6 are determined as the least important failure modes.
The main factor in the formation of FM5 is that the raw material taken from recycling is not homogeneous. It is quite challenging to adjust the melt’s optimum temperature due to plastics with different melting temperatures in the supplied bale. In this case, the following measures can be taken. (i) As much as possible, less molten plastic should be sent to the system. This will reduce the production rate but improve flow through the extruder. (ii) It is not possible to provide the production parameters because the raw material used is not homogeneous. Therefore, preliminary tests should be carried out at each supply to determine the optimum melting temperature and pressure amount. Thus, congestion in the extruder is prevented. (iii) Homogeneity should be taken into account in supplier selection. (iv) The grain size in the grinder, feeder speed, silo temperature should be controlled continuously, and necessary precautions should be taken to prevent clogging of the extruder.
The main factor in the occurrence of FMl is the size difference in the raw material supplied. To prevent this failure: (i) A pre-screening process should be carried out on the raw material supplied. Thus, more homogeneous particles will not create clogging in the shredder. (ii) Storing the raw material at appropriate humidity and temperature will increase the shredder performance. (iii) Necessary thread adjustments should be made according to the incoming raw material while setting the shredder. The operators should be given the necessary training in this regard. Since the raw material arrival is irregular, the operator should make the necessary adjustment without delay.
统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|Discussion
A comparative study that considers evaluations of both risk parameters and FMs with respect to three RPN elements via AHP is demonstrated to test the validity of the proposed approach. Figure $3.8$ shows the whole evaluation and obtained weight
values and preference values of six FMs according to these parameters ( $S, O$, and $D)$. All evaluation matrices are found consistent. The CR values of each matrix are also given in Fig. 3.8. By combining preference values of failure modes with respect to each RPN element, the first matrix is gained. Then, final RPN values were obtained by multiplying this matrix and weight matrix. The results are presented in Table 3.4.
As a result of the AHP calculation, FM ranks are as follows: FM5 $>$ FM1 $>$ FM2 $>$ FM4 $>$ FM3 $>$ FM6 When the values of this RPN calculation procedure by AHP and the proposed approach by BWM are compared, it is observed that the ranks are quite similar. Pearson correlation coefficient regarding final RPN values and Spearman rank correlation coefficient regarding rankings in both approaches were determined as $0.98$ and $0.94$, respectively. In this case, it can be said that there is a very strong relationship between these results.
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|Observed Manufacturing Plant
我们执行案例研究应用程序的观察制造工厂位于德国。它通过注塑成型生产塑料。生产包括几个过程： 粉碎形式的再生塑料以捆的形式从供应商处提供。将大包分成几块以进行均质化。因此，可以将填充材料添加到混合物中。原料被带到粉碎机部分以减小粒度。粒度减小的原料被带到研磨机。大颗粒从系统中去除，细颗粒被带到离心洗涤部分。在这里，在高温下，固体塑料颗粒熔化成液体。液化的原料被带到筒仓。必要的添加剂被添加到筒仓中的熔融原料中。在进料器的帮助下，原料被带到挤压段。在本节中，原材料以条带形式提取。为了防止产品变形并实现均匀冷却，将挤出的带材放入冷却池中。挤出的原料在研磨机中被粉碎并被带到料仓。通过将粒度减小的原材料送入注塑机，在确定的模具中生产最终产品。
统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|Analysis of the Result
六种故障模式的故障优先级为F米5>F米1>F米2>F米4> F米3>F米6. 最终 RPN 得分最高的 FM5（挤出机阻塞原料流动）的失效模式（R磷ñ=0.323) 应引起更多关注。另一方面，FM1也被确定为第二重要的失效模式(R磷ñ=0.320). FM3 和 FM6 被确定为最不重要的故障模式。
形成FM5的主要因素是回收的原料不均质。由于所提供的塑料包具有不同的熔化温度，因此调整熔体的最佳温度非常具有挑战性。在这种情况下，可以采取以下措施。(i) 应尽可能少地向系统输送熔融塑料。这将降低生产率，但会提高通过挤出机的流动性。(ii) 由于所用原材料不均质，无法提供生产参数。因此，应在每次供应时进行初步测试，以确定最佳熔化温度和压力量。因此，防止了挤出机中的堵塞。(iii) 在选择供应商时应考虑同质性。(iv) 研磨机中的粒度、进料速度、
发生 FM1 的主要因素是供应的原材料的尺寸差异。为防止这种失败： (i) 应对供应的原材料进行预筛选过程。因此，更均匀的颗粒不会在粉碎机中造成堵塞。(ii) 将原材料储存在适当的湿度和温度下会提高撕碎机的性能。(iii) 设置撕碎机时，应根据进料原料进行必要的螺纹调整。操作人员应接受这方面的必要培训。由于原料到货不规律，操作人员应及时进行必要的调整。
统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|Discussion
一项比较研究考虑了通过 AHP 对三个 RPN 元素的风险参数和 FM 进行评估，以测试所提出方法的有效性。数字3.8显示整个评估和获得的权重
根据这些参数（小号,这， 和D). 发现所有评估矩阵都是一致的。图 3.8 还给出了每个矩阵的 CR 值。通过结合每个 RPN 元素的故障模式偏好值，得到第一个矩阵。然后，通过将该矩阵与权重矩阵相乘，获得最终的 RPN 值。结果列于表 3.4。
作为 AHP 计算的结果，FM 排名如下： FM5>调频1>调频2>调频4>调频3>FM6 当将 AHP 的这种 RPN 计算过程的值与 BWM 提出的方法的值进行比较时，可以观察到等级非常相似。关于最终 RPN 值的 Pearson 相关系数和关于两种方法排名的 Spearman 等级相关系数被确定为0.98和0.94， 分别。在这种情况下，可以说这些结果之间存在非常强的关系。
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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。