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数据结构是一种用于存储和组织数据的存储。它是一种在计算机上安排数据的方式，以便可以有效地访问和更新。根据你的要求和项目，为你的项目选择正确的数据结构很重要。
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- Advanced Probability Theory 高等楖率论
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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|数据结构作业代写data structure代考|Multidimensional Data
Multidimensional data (also called feature data or tabular data) correspond to a set of $N$ data points (or feature vectors) $\xi_i$ in a high dimensional vector space $\mathcal{D}$. This data space (or feature space) $\mathcal{D}$ of dimensionality $\delta$ often corresponds to $\mathbb{R}^\delta$. A multidimensional dataset may be stored in a data matrix $\Xi$ of size $N \times \delta$. The element $(i, k)$ of that matrix, denoted $\xi_{i k}$, contains the value of the $k$ th variable for the $i$ th data point $\xi_i$.
Multidimensional data is thus the natural format for treating data tables, which are the basic element of relational databases (e.g., SQL databases). Indeed, those tables are organized by rows and columns, each row corresponding to an instance, and each column being associated with an attribute (or feature) of that instance. In statistics, those instances are also called individuals or observations.
The features are either quantitative, such as numerical or ordinal variables, or qualitative, as for categorical or boolean variables. Yet, all these types of variables may be stored in a common numerical matrix with, for example, ordinal variables represented by successive integers, boolean variables by 0 and 1 values and categorical variables represented by several boolean variables (one by category), each indicating whether the observation belongs to that category [179].
For a data matrix $\boldsymbol{\Xi}$, an associated distance matrix $\boldsymbol{\Delta} \boldsymbol{\Xi}$ may be obtained by choosing a specific metric $\Delta$ on the data space. Dimensionality reduction seeks to convert metric data into multidimensional data in a low dimensional space, thus leading to a set of $N$ embedded points $x_i$ in a low dimensional embedding space $\mathcal{E}$ of dimensionality $d$.
统计代写|数据结构作业代写data structure代考|Network Data
Networks data characterize relations between instances, as can be stored in a relation table in relational databases. As such, they can be modelled by a graph (as formally defined by Definition 1.4). They may either be hierarchical data (tree structures) or relational data (graph structures).
Definition 1.4 A weighted directed graph (or digraph) $G=(V, E, W)$ is composed of:
- $V$ the set of $N$ vertices,
- $E \subseteq V \times V$ the set of directed edges with cardinal $|E| \leqslant N^2$,
- $W$ the set of weights associated to the edges.
The vertices $i \in V$ of that graph correspond to instances and edges $(i, j) \in E$ to the relations existing between the instances $i$ and $j$. The associated weights $w_{i j}$ characterize those relations. They may, for example, be measures of similarity $\gamma_{i j}$ or measures of dissimilarity $\Delta_{i j}$. A graph weighted by similarities may be represented by its adjacency matrix whose element $(i, j)$ contains the weight $w_{i j}$ if the edge $(i, j)$ exists and 0 otherwise. For non-complete graph, that matrix is sparse. This representation could be adapted to graphs weighted by dissimilarities by denoting non-existing edges with elements equal to $+\infty$.
Graph Distances
Weights of a graph often define similarities or dissimilarities between some pairs of vertices. Graph distances rely on this sparse information to define a full distance matrix $\Delta$ measuring dissimilarity between all pairs of vertices.
Shortest path distances [175] find the path of minimum length between two vertices in the graph weighted by dissimilarities. Conversely, in graphs weighted by similarities, distances tend to rely on random walks. Those random walks take a random path resulting from successive random transitions, where the probability of transitioning from a vertex $i$ to any other vertex $j$ is proportional to the weight $w_{i j}$.
数据结构代写
统计代写|数据结构作业代写data structure代考|Multidimensional Data
多维数据 (也称为特征数据或表格数据) 对应于一组 $N$ 数据点 (或特征向量) $\xi_i$ 在高维向量空 间 D. 这个数据空间 (或特征空间) $\mathcal{D}$ 维度的 $\delta$ 通常对应于䄳 . 多维数据集可以存储在数据矩阵
因此，多维数据是处理数据表的自然格式，而数据表是关系数据库 (例如，SQL 数据库) 的基 本元素。事实上，这些表是按行和列组织的，每一行对应一个实例，每一列与该实例的一个属 性（或特征) 相关联。在统计学中，这些实例也称为个体或观察值。
这些特征要么是定量的，例如数值或有序变量，要么是定性的，例如分类或布尔变量。然而， 所有这些类型的变量都可以存储在一个公共数值矩阵中，例如，序数变量由连续的整数表示， 布尔变量由 0 和 1 值表示，分类变量由几个布尔变量 (一个按类别) 表示，每个表示观察是否 属于该类别[179]。
对于数据矩阵 $\Xi$,一个相关的距离矩阵 $\Delta \Xi$ 可以通过选择特定指标获得 $\Delta$ 在数据空间上。降维 寻求将度量数据转换为低维空间中的多维数据，从而导致一组 $N$ 嵌入点 $x_i$ 在低维嵌入空间 $\mathcal{E}$ 维 度的 $d$.
统计代写|数据结构作业代写data structure代考|Network Data
网络数据表征实例之间的关系，可以存储在关系数据库的关系表中。因此，它们可以用图来建 模 (如定义 $1.4$ 中正式定义的那样）。它们可以是分层数据（树结构) 或关系数据（图形结 构) 。
定义 $1.4$ 加权有向图 (或有向图) $G=(V, E, W)$ 由…组成:
- $V$ 的集合 $N$ 顶点，
- $E \subseteq V \times V$ 有基数的有向边集 $|E| \leqslant N^2$,
- $W$ 与边关联的一组权重。
顶点 $i \in V$ 该图对应于实例和边缘 $(i, j) \in E$ 实例之间存在的关系 $i$ 和 $j$. 相关权重 $w_{i j}$ 表征 这些关系。例如，它们可能是相似性的度量 $\gamma_{i j}$ 或不同的措施 $\Delta_{i j}$. 由相似性加权的图可以 由其元素的邻接矩阵表示 $(i, j)$ 包含重量 $w_{i j}$ 如果边缘 $(i, j)$ 存在，否则为 0 。对于非完全 图，该矩阵是稀疏的。这种表示可以通过用等于 $+\infty$.
图形距离图形
的权重通常定义某些顶点对之间的相似性或不同性。图距离依赖于这种稀疏信息来定义一 个完整的距离矩阵 $\Delta$ 测量所有顶点对之间的差异性。
最短路径距离 [175] 找到图中两个顶点之间由差异加权的最小长度路径。相反，在由相似性加 权的图中，距离往往依赖于随机游走。这些随机斿走采用由连续随机转换产生的随机路径，其 中从顶点转换的概率 $i$ 到任何其他顶点 $j$ 与重量成正比 $w_{i j}$.
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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。