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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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- 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|Consensus Reaching
In this phase, fuzzy risk assessment involving the presence of uncertainty in the heterogeneous preferences elicited by the risk analysts is defined in the form of $Z$ grey numbers. As both restriction of the preferences elicited by the risk analysts and the reliability of the restriction are grey numbers, the fuzzy risk assessment representations can exist in the form of white numbers (for completely known risk analysts’ preferences elicitation), black numbers (completely unknown risk analysts’ preferences elicitation) and grey numbers (partially known/unknown risk analysts’ preferences elicitation). Since, the grey numbers forms are distinct from one to another (as in Table 4.1), a novel fuzzy agreement relation approach is developed for the first time to define fuzzy risk assessment representations involving the presence of uncertainty for each heterogeneous form of preferences elicited by the risk analysts as a
single common form. The approach involves the transformation of Z-grey number into Z-number, where the transformation is given as follows.
Let $P_{S, t}^{\prime}$ and $Q_{S, t}^{\prime}$ be the probability of failure and the severity of loss, respectively, in the form of Z-grey numbers define as $P_{S_{i, k}}^{\prime}=\left[H_{P_{s_{i, k}}^{G}}^{G}, L_{P_{s, t, k}^{\prime}}^{G}\right]$ and $Q_{S_{i, k}}^{\prime}=\left[H_{Q_{s_{i, k}}^{G}}^{G}, L_{Q_{s_{i, k}}^{G}}^{G}\right]$, where $H_{P_{s_{s, k}}^{G}}^{G}$ and $H_{Q_{s_{i, k}}^{G}}^{G}$ are the restriction of the preferences elicited by the risk analysts for $P_{S_{i, k}^{\prime}}^{\prime}$ and $Q_{S_{i, t}}^{\prime}$ respectively, while $L_{P_{S_{,}, k}^{\prime}}^{G}$ and $L_{Q_{s, t, k}^{\prime}}^{G}$ are the reliability of the restriction for $P_{S_{i, k}^{\prime}}^{\prime}$ and $Q_{S_{i, k}}^{\prime}$, respectively.
- If $P_{S, k}^{\prime} \in[0,1]$ and $Q_{S_{i, k}}^{\prime} \in[0,1]$ are $Z$-grey numbers that represent the preferences elicited by the risk analysts that are completely known, then $P_{S_{i, k}}^{\prime}$ and $Q_{S_{i, k}}^{\prime}$ are transformed into Z-numbers, $P_{S_{i, k}}^{}$ and $Q_{S_{i, k}}^{}$, respectively using the transformation function, $T_{\sigma}, \sigma=P_{S_{i, k},}^{\prime}, Q_{S_{i, i}}^{\prime}$, given as the following Eqs. (4.2) and (4.3).
$$
T_{P_{c_{i, k}}^{\prime}}:[0,1] \rightarrow P_{S_{i, k}^{}}^{}=\left[H_{P_{s_{, k}}^{}}^{G}, L_{P_{s_{i, k}}^{}}^{G}\right]
$$
and
$$
T_{Q_{c_{i k}}^{\prime}}:[0,1] \rightarrow Q_{S_{i, k}}^{*}=\left[H_{Q_{s_{i, k}}^{G}}^{G}, L_{Q_{s_{i, k}}^{G}}^{G}\right]
$$ - If $P_{S_{i, k}}^{\prime} \in[0,1]$ and $Q_{S_{i, k}}^{\prime} \in[0,1]$ are Z-grey numbers that represent the preferences elicited by the risk analysts that are completely unknown, then $P_{S_{i, k}}^{\prime}$ and $Q_{S_{i, k}}^{\prime}$ are transformed into Z-numbers, $P_{S_{j, k}}$ and $Q_{S_{i, i}}^{}$, respectively using the transformation function, $T_{v}, v=P_{S_{i, k}}^{\prime}, Q_{S_{i, k}}^{\prime}$, given as the following Eqs. (4.4) and (4.5). $$ T_{P_{c_{i, k}^{\prime}}}:[0,1] \rightarrow P_{S_{i, k}^{}}^{}=\left[H_{P_{s_{i, k}}^{G}}^{G}, L_{P_{s_{i, k}}^{g}}^{G}\right] $$ and $$ T_{Q_{C_{i, t}}^{\prime}}:[0,1] \rightarrow Q_{S_{i, k}}^{}=\left[H_{Q_{s_{i, k}}^{\xi}}^{G}, L_{Q_{s_{i, k}}^{G}}^{G}\right]
$$
统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|Conversion
Note that from Phase 1, the current form for the fuzzy risk assessment representations involving the presence of uncertainty in the heterogeneous preferences elicited by the risk analysts is a single consensus form, which is the Z-numbers. The representation of the obtained single consensus form, however, is too complex in nature (Bakar and Gegov 2015; Kang et al. 2012; Zadeh 2011). Thus in this phase, this study converts the obtained single consensus form into a much simpler consensus form, which is the Z-fuzzy number. The conversion which involves incorporation of defuzzified value of the risk reliability into the risk restriction component, converts the obtained single consensus form (Z-numbers) $P_{S_{i, k}^{}}^{}$ and $Q_{S_{i, t}}^{*}$ into the reduced consensus form (Z-fuzzy numbers), $P_{S_{i, k}}^{o}$ and $Q_{S_{i, k}}^{o}$, respectively (Bakar and Gegov 2015; Kang et al. 2012). Details on the conversion are given by the following procedures (Bakar and Gegov 2015; Kang et al. 2012).
Step 1: Obtain the defuzzified value, $T_{n}$, of $L_{P_{S_{i}^{}, k}^{G}}^{G}$ and $L_{Q_{\dot{\xi}, k}^{}}^{G}$ for both $P_{S_{i, k}^{}}^{}$ and $Q_{S_{i, k}^{}}^{}$, respectively, using the following Eq. (4.8).
$$
T_{n}=\frac{1}{3}\left[b_{n 1}+b_{n 2}+b_{n 3}+b_{n 4}-\frac{b_{n 3} b_{n 4}-b_{n 1} b_{n 2}}{\left(b_{n 3}+b_{n 4}\right)-\left(b_{n 1}+b_{n 2}\right)}\right]
$$
where $n=L_{P_{s_{i, k}^{}}^{G}}^{G}, L_{Q_{s_{i, k}^{}}^{G}}^{G}$.
Step 2: Incorporate $T_{n}$ into $H_{P_{S_{i, k}^{}}^{G}}^{G}$ and $H_{Q_{s_{i, k}}^{}}^{G}$ for both $P_{S_{i, k}^{}}^{}$ and $Q_{S_{i, k}^{}}^{}$, respectively, using the following Eq. (4.9).
$$
X_{m}=\left[T_{n} * a_{m 1}, T_{n} * a_{m 2}, T_{n} * a_{m 3}, T_{n} * a_{m 4} ; 1\right]=\left[\bar{a}{m 1}, \bar{a}{m 2}, \bar{a}{m 3}, \bar{a}{m 4} ; 1\right]
$$
where $X=P_{S_{i, k}}^{o}, Q_{S_{i, k}}^{o}$ and $m=H_{P_{S_{i, k}^{}}^{G}}^{G}, H_{Q_{s_{i, k}}^{}}^{G}$.
统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|Risk Assessment Evaluation
In phase 2 , fuzzy risk assessment representations involving the presence of uncertainty in the heterogeneous preferences elicited by the risk analysts in the form of
Z-grey number, has successfully converted into the reduced consensus forms (Zfuzzy numbers). This reduced consensus forms are then aggregated using a novel fuzzy risk evaluation rating method to assess the correct level of risks, such that the assessments are consistent with the presence of uncertainty in the heterogeneous preferences elicited by the risk analysts. Steps provided in this phase are similar to established methods (Bakar and Gegov 2014, 2015; Baker et al. 2019, 2020), only that the proposed novel method uses Z-grey numbers. Details on the proposed novel fuzzy risk evaluation rating method are given as the following.
Step I: Evaluate the interaction score, $S_{i}$, between $P_{S_{i, t}}^{o}$ and $Q_{S_{i, t}}^{o}$ for each risk under consideration as
$$
S_{i}=\frac{\sum_{i, k=1}^{n}\left(P_{S_{i, k}}^{o} \times Q_{S_{i, k}}^{o}\right)}{\sum_{i, k=1}^{n}\left(Q_{S_{i, k}}^{o}\right)}
$$
Step 2: Compute the centroid- $x$ component value for $S_{i}$ as
$$
x_{S_{i}}=\frac{1}{3}\left[a_{1 S_{i}}+a_{2 S_{i}}+a_{3 S_{i}}+a_{4 S_{i}}-\frac{a_{3 S_{i}} a_{4 S_{i}}-a_{1 S_{i}} a_{2 S_{i}}}{\left(a_{3 S_{i}}+a_{4 S_{i}}\right)-\left(a_{1 S_{i}}+a_{2 S_{i}}\right)}\right]
$$
and the centroid- $y$ component value for $S_{i}$ as
$$
y_{S_{i}}=\frac{w_{S_{i}}}{3}\left[1+\frac{a_{3 S_{i}} a_{4 S_{i}}-a_{1 S_{i}} a_{2 S_{i}}}{\left(a_{3 S_{i}}+a_{4 S_{i}}\right)-\left(a_{1 S_{i}}+a_{2 S_{i}}\right)}\right]
$$
where $x_{S_{i}} \in[0,1]$ and $y_{S_{i}} \in[0,1]$.
Step 3: Obtain the deviation of centroid component value for $S_{i}$ as
$$
\psi_{S_{i}}=\left|a_{4 S_{i}}-a_{1 S_{i}}\right| \times y_{S_{i}}
$$
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|Consensus Reaching
在这个阶段，模糊风险评估涉及由风险分析师得出的异质偏好中存在的不确定性，其定义为从灰色数字。由于风险分析师引出的偏好限制和限制的可靠性都是灰色数字，因此模糊风险评估表示可以以白色数字（对于完全已知的风险分析师的偏好激发）、黑色数字（完全未知）的形式存在。风险分析师的偏好引出）和灰色数字（部分已知/未知的风险分析师的偏好引出）。由于灰色数字形式彼此不同（如表 4.1 所示），因此首次开发了一种新的模糊一致性关系方法来定义模糊风险评估表示，其中涉及由风险分析师作为
单一的常见形式。该方法涉及将 Z-grey 数转换为 Z-数，其中转换如下。
让磷小号,吨′和问小号,吨′分别是失败的概率和损失的严重性，以 Z 灰色数字的形式定义为磷小号一世,到′=[H磷s一世,到GG,大号磷s,吨,到′G]和问小号一世,到′=[H问s一世,到GG,大号问s一世,到GG]， 在哪里H磷ss,到GG和H问s一世,到GG是风险分析师对偏好的限制磷小号一世,到′′和问小号一世,吨′分别，而大号磷小号,,到′G和大号问s,吨,到′G是限制的可靠性磷小号一世,到′′和问小号一世,到′， 分别。
- 如果磷小号,到′∈[0,1]和问小号一世,到′∈[0,1]是从- 灰色数字，代表完全已知的风险分析师引发的偏好，然后磷小号一世,到′和问小号一世,到′转换为 Z 数，磷小号一世,到和问小号一世,到，分别使用变换函数，吨σ,σ=磷小号一世,到,′,问小号一世,一世′，给出如下等式。(4.2) 和 (4.3)。
吨磷C一世,到′:[0,1]→磷小号一世,到=[H磷s,到G,大号磷s一世,到G]
和
吨问C一世到′:[0,1]→问小号一世,到∗=[H问s一世,到GG,大号问s一世,到GG] - 如果磷小号一世,到′∈[0,1]和问小号一世,到′∈[0,1]是 Z 灰色数字，代表完全未知的风险分析师引发的偏好，然后磷小号一世,到′和问小号一世,到′转换为 Z 数，磷小号j,到和问小号一世,一世，分别使用变换函数，吨v,v=磷小号一世,到′,问小号一世,到′，给出如下等式。(4.4) 和 (4.5)。吨磷C一世,到′:[0,1]→磷小号一世,到=[H磷s一世,到GG,大号磷s一世,到GG]和吨问C一世,吨′:[0,1]→问小号一世,到=[H问s一世,到XG,大号问s一世,到GG]
统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|Conversion
请注意，从第 1 阶段开始，涉及风险分析师引发的异质偏好中存在不确定性的模糊风险评估表示的当前形式是单一共识形式，即 Z 数。然而，获得的单一共识形式的表示在本质上过于复杂（Bakar 和 Gegov 2015；Kang 等人 2012；Zadeh 2011）。因此，在这一阶段，本研究将获得的单一共识形式转换为更简单的共识形式，即 Z-模糊数。涉及将风险可靠性的去模糊值纳入风险限制分量的转换，转换获得的单一共识形式（Z-numbers）磷小号一世,到和问小号一世,吨∗进入简化的共识形式（Z-模糊数），磷小号一世,到这和问小号一世,到这，分别为（Bakar 和 Gegov 2015；Kang 等人 2012）。以下程序给出了转换的详细信息（Bakar 和 Gegov 2015；Kang 等人 2012）。
Step 1：获取去模糊化后的值，吨n， 的大号磷小号一世,到GG和大号问X˙,到G对彼此而言磷小号一世,到和问小号一世,到，分别使用以下等式。(4.8)。
吨n=13[bn1+bn2+bn3+bn4−bn3bn4−bn1bn2(bn3+bn4)−(bn1+bn2)]
在哪里n=大号磷s一世,到GG,大号问s一世,到GG.
第 2 步：合并吨n进入H磷小号一世,到GG和H问s一世,到G对彼此而言磷小号一世,到和问小号一世,到，分别使用以下等式。(4.9)。
X米=[吨n∗一种米1,吨n∗一种米2,吨n∗一种米3,吨n∗一种米4;1]=[一种¯米1,一种¯米2,一种¯米3,一种¯米4;1]
在哪里X=磷小号一世,到这,问小号一世,到这和米=H磷小号一世,到GG,H问s一世,到G.
统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|Risk Assessment Evaluation
在阶段 2 中，模糊风险评估表示涉及风险分析师以下列形式得出的异质偏好中存在的不确定性
Z-灰色数，已成功转换为简化共识形式（Zfuzzy numbers）。然后使用一种新的模糊风险评估评级方法汇总这种简化的共识表格，以评估正确的风险水平，以便评估与风险分析师引发的异质偏好中存在的不确定性一致。此阶段提供的步骤类似于已建立的方法（Bakar and Gegov 2014, 2015; Baker et al. 2019, 2020），只是所提出的新方法使用 Z-grey 数。所提出的新型模糊风险评估评级方法的详细信息如下。
步骤 I：评估交互分数，小号一世， 之间磷小号一世,吨这和问小号一世,吨这对于考虑中的每个风险
小号一世=∑一世,到=1n(磷小号一世,到这×问小号一世,到这)∑一世,到=1n(问小号一世,到这)
第 2 步：计算质心-X组件值小号一世作为
X小号一世=13[一种1小号一世+一种2小号一世+一种3小号一世+一种4小号一世−一种3小号一世一种4小号一世−一种1小号一世一种2小号一世(一种3小号一世+一种4小号一世)−(一种1小号一世+一种2小号一世)]
和质心-是组件值小号一世作为
是小号一世=在小号一世3[1+一种3小号一世一种4小号一世−一种1小号一世一种2小号一世(一种3小号一世+一种4小号一世)−(一种1小号一世+一种2小号一世)]
在哪里X小号一世∈[0,1]和是小号一世∈[0,1].
步骤 3：获取质心分量值的偏差小号一世作为
ψ小号一世=|一种4小号一世−一种1小号一世|×是小号一世
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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。