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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|Theoretical Validation
In this section, the proposed novel fuzzy risk assessment method based on Z-grey numbers is theoretically validated based on ranking fuzzy quantity (Bakar and Gegov 2015; Baker et al. 2019, 2020). This validation serves as the generic analysis for risk assessment evaluations made by the proposed method in distinguishing which risk is riskier than other risks under consideration. Details on the validation are given as follows.
Let $Z_{A}$ and $Z_{B}$ be risk $A$ and risk $B$, respectively, in the form of Z-grey numbers. Meanwhile, $A_{Z_{A}}$ and $A_{Z_{B}}$ be the risk assessment evaluation for risk $A$ and risk $B$, respectively, using the proposed novel fuzzy risk assessment method based on Z-grey numbers.
Property 1 If $Z_{A} \succcurlyeq Z_{B}$ and $Z_{B} \succcurlyeq Z_{A}$, then $Z_{A} \approx Z_{B}$.
Proof $Z_{A} \succcurlyeq Z_{B}$ implies that $A_{Z_{A}} \geq A_{Z_{B}}$ and $Z_{B} \succcurlyeq Z_{A}$ implies that $A_{Z_{B}} \geq A_{Z_{A}}$, thus $A_{Z_{A}}=A_{Z_{B}}$ which is $Z_{A} \approx Z_{B}$.
Property 2 If $Z_{A} \succcurlyeq Z_{B}$ and $Z_{B} \succcurlyeq Z_{C}$, then $Z_{A} \succcurlyeq Z_{C}$.
Proof $Z_{A} \succcurlyeq Z_{B}$ implies that $A_{Z_{A}} \geq A_{Z_{B}}$ and $Z_{B} \succcurlyeq Z_{C}$ implies that $A_{Z_{B}} \geq A_{Z_{C}}$, thus $A_{Z_{A}} \geq A_{Z_{C}}$ which is $Z_{A} \succcurlyeq Z_{C}$.
Property 3 If $Z_{A} \cap Z_{B}=\varphi$ and $Z_{A}$ is on the right side of $Z_{B}$, then $Z_{A} \succcurlyeq Z_{B}$.
Proof $Z_{A} \cap Z_{B}=\varphi$ and $Z_{A}$ is on the right side of $Z_{B}$ implies that $A_{Z_{A}} \geq A_{Z_{B}}$, thus $Z_{A} \succcurlyeq Z_{B}$.
Property 4 The order of $Z_{A}$ and $Z_{B}$ are not affected by other $Z-$ grey numbers under comparison.
Proof The ordering of $Z_{A}$ and $Z_{B}$ are completely determined by $A_{Z_{A}}$ and $A_{Z_{B}}$ respectively, thus the ordering of $Z_{A}$ and $Z_{B}$ are not affected by other $Z$-grey numbers under comparison.
统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|Fuzzy Risk Assessment in Electrical Arc Welding
Consider the following real-world risk assessment problem experienced by a welding factory, which is the electrical arc welding. In the factory, risk assessment has become one of the most crucial aspects considering the presence of multiple types of hazards that may affect the safety of the workers during the operation of the electrical arc welding. Among the hazardous situations that involve in the electrical arc welding operations are exposure towards flammable substances, welding on wet floor, inhales
toxic welding fumes and least protection towards extreme bright flash. To ensure that the safety of the factory workers is well-supervised, the risks of all of the mentioned hazardous situations have to be assessed. The following are the hazardous situations that involve in the electrical arc welding operations and their descriptions.
- Injury-Radiation that burn the workers’ skin; extremely bright flash that damages the workers’ eyes.
- Fire and Electrical Shock-Exposure towards flammable substances (paper and thinner) when the welding process is carried out; exposure towards electrical shock when the floor is wet.
- Fumes-Workers inhale toxic welding fumes created from the electrical arc process.
Based on these details, the structure of risk assessment for the electrical arc welding operations is illustrated as Fig. 4.3.
In the following, the proposed fuzzy risk assessment method based on Z-grey numbers that is developed in Sect. $4.3$ is applied to assess the correct risk ordering for all hazardous situations under consideration, such that the ordering result is consistent with the actual risk evaluation on the level of hazards in the electrical arc welding operations. The actual risk information of by each risk analyst in the form Z-grey numbers is given in Table 4.2, while details on the proposed fuzzy risk assessment method based on Z-grey numbers are presented as follows.
统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|Discussion
In order to validate the novelty and feasibility of the proposed novel fuzzy risk assessment method based on Z-grey numbers, this study analyses the risk assessment evaluation rating results obtained with the actual risk evaluation on the level of hazards in the electrical arc welding operations. It is worth mentioning that, the
actual risk evaluations are obtained from the factory risk assessment as shown in the following Table $4.8$.
From the actual factory risk evaluations on all of the hazardous situations in Table $4.8, F_{2}$ is considered as the most hazardous situation as it is the most likely to occur as compared to $F_{1}$ and $F_{3}$. Furthermore, the level of severity for $F_{2}$ is the highest from all of the hazardous situations under consideration. The company grades $F_{2}$ as high level of hazard but the most hazardous situation among those under consideration in this case. For $F_{1}$, the chance for the hazard to occur is moderate, meanwhile $F_{3}$ is unlikely to occur. With respect to levels of severity for $F_{1}$ and $F_{3}$, they are moderate and low, respectively. Thus, the company grades the level of hazard for all of the hazardous situations under consideration as $F_{2}>F_{1}>F_{3}$.
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|Theoretical Validation
在本节中，提出的基于 Z 灰色数的新型模糊风险评估方法基于排序模糊量进行了理论上的验证（Bakar 和 Gegov 2015；Baker 等人 2019、2020）。该验证可作为所提出方法进行的风险评估评估的通用分析，以区分哪些风险比其他正在考虑的风险风险更大。验证的细节如下。
让从一种和从乙有风险一种和风险乙，分别以 Z 灰色数字的形式。同时，一种从一种和一种从乙是风险评估评估的风险一种和风险乙，分别使用所提出的基于 Z 灰色数的新型模糊风险评估方法。
属性 1 如果从一种≽从乙和从乙≽从一种， 然后从一种≈从乙.
证明从一种≽从乙暗示一种从一种≥一种从乙和从乙≽从一种暗示一种从乙≥一种从一种， 因此一种从一种=一种从乙这是从一种≈从乙.
属性 2 如果从一种≽从乙和从乙≽从C， 然后从一种≽从C.
证明从一种≽从乙暗示一种从一种≥一种从乙和从乙≽从C暗示一种从乙≥一种从C， 因此一种从一种≥一种从C这是从一种≽从C.
属性 3 如果从一种∩从乙=披和从一种在右侧从乙， 然后从一种≽从乙.
证明从一种∩从乙=披和从一种在右侧从乙暗示一种从一种≥一种从乙， 因此从一种≽从乙.
属性 4 的顺序从一种和从乙不受其他影响从−比较中的灰色数字。
证明排序从一种和从乙完全由一种从一种和一种从乙分别，因此排序从一种和从乙不受其他影响从- 比较中的灰色数字。
统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|Fuzzy Risk Assessment in Electrical Arc Welding
考虑焊接工厂遇到的以下实际风险评估问题，即电弧焊。在工厂中，考虑到电弧焊操作过程中存在多种可能影响工人安全的危险，风险评估已成为最关键的方面之一。电弧焊操作中涉及的危险情况包括接触易燃物质、在潮湿的地板上焊接、吸入
有毒焊接烟雾和对极亮闪光的保护最少。为确保工厂工人的安全得到良好监督，必须评估所有上述危险情况的风险。以下是电弧焊操作中涉及的危险情况及其描述。
- 伤害——灼伤工人皮肤的辐射；极其明亮的闪光会伤害工人的眼睛。
- 进行焊接过程时，火灾和电击暴露于易燃物质（纸和稀释剂）；地板潮湿时接触电击。
- 烟雾——工人吸入由电弧过程产生的有毒焊接烟雾。
基于这些细节，电弧焊操作的风险评估结构如图 4.3 所示。
在下文中，提出了基于 Z-grey 数的模糊风险评估方法，该方法是在 Sect 中开发的。4.3用于评估所考虑的所有危险情况的正确风险排序，以使排序结果与对电弧焊操作中危险程度的实际风险评估一致。表 4.2 给出了每个风险分析师以 Z 灰色数字形式给出的实际风险信息，而基于 Z 灰色数字提出的模糊风险评估方法的详细信息如下所示。
统计代写|决策与风险作业代写decision and risk代考|Discussion
为了验证所提出的基于Z-灰色数的模糊风险评估新方法的新颖性和可行性，本研究分析了在电弧焊操作中以实际风险评估的危险程度获得的风险评估评估评级结果。值得一提的是，
实际风险评估来自工厂风险评估，如下表所示4.8.
来自表中所有危险情况的实际工厂风险评估4.8,F2被认为是最危险的情况，因为它最有可能发生F1和F3. 此外，严重程度为F2是所考虑的所有危险情况中最高的。公司等级F2危险程度高，但在本案考虑的情况中是最危险的情况。为了F1, 危害发生的机会是中等的, 同时F3不太可能发生。关于严重程度F1和F3，它们分别是中等和低的。因此，公司将所有考虑中的危险情况的危险等级划分为F2>F1>F3.
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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。