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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
电子工程代写|嵌入式网络系统代写Embedded Networked Systems代考|The Task Aspect
The task aspect is covered by a task model. It describes an application as a collection of communicating tasks. A task represents a sequential application function that will be executed in parallel with other tasks (i.e. the task model describes also the concurrency features of the system). Therefore, the combined collection of all tasks in the task model of an application reflects the maximum possible concurrency that can exist in the modeled system (constrained by task synchronization and resource access/usage). What a task should carry out as a function and how it is carried out is defined in the behavioral model associated with the task.
Tasks coordinate the work by communicating and synchronizing with each other, i.e. tasks are interconnected. The connections are called links and have flow semantics: flow of data messages.
Tasks have an interface consisting of a set of ports, i.e. these are the terminals of the links connecting the tasks. The ports are the only part of a task that is made visible to the outside world: the rest of a task is hidden from the outside world. We distinguish between data input ports and data output ports. All ports have a unique name within the context of the associated task. The input ports have a message queue (FIFO type); this can be used to model different types of synchronization behaviour. Supported are the asynchronous communication (queue size $>0$ ) and synchronous communication (queue size $=0$ ).
Inside the task the ports are visible, and can be associated with communication operations that are defined in the behavioral model. This way, ports can be used to separate the behavioral specification from the inter-task communication topology and synchronization specification.
To facilitate modeling of large scale systems, tasks can be grouped into task groups. Task groups are just a syntactic notation (collections of tasks) and does not influence the execution of tasks (i.e. task groups are “flattened out” from execution point of view), and have an interface consisting of the outer ports. This modeling mechanism allows a designer to organize the model content in a hierarchical way. Hierarchical modeling will reduce the complexity of a model and can capture valuable structural design information. The tasks at the bottom of the hierarchy represent the sequential parts of the system.
电子工程代写|嵌入式网络系统代写Embedded Networked Systems代考|The Behavioral Aspect
The behavioral aspect is covered by a behavioral model. A behavioral model is used to specify the functional behaviour of a task. For this purpose, it uses similar semantics as a UML activity diagram [10]. However, the behavioral model does not support fork () /join() and barrier constructs, as these constructs are associated with modeling (dynamic) concurrency and covered by the task model. The behavioral model only captures purely sequential behaviour inside a task.
A behavioral model consists of exactly one behavioral diagram. A behavioral diagram specifies a sequence of operations. A behavioral model must have exactly one entry point and one or more exit points. Control flows specify the sequencing of the operations. A control flow is always associated with two (not necessarily distinct) operations: a source operation and a destination operation. Hence, a control flow has a direction. Operations must have one or more control flows leaving that operation and zero or more control flows entering that operation. Control flows may have conditional expressions involving data variables associated with them. Whenever an operation is finished, the control flow whose condition evaluates ‘true’ is taken to determine the next operation to execute. It is the responsibility of the system modeler that exactly one of the control flows leaving an operation can be taken if the operation finishes. If none or more than one of the leaving control flows can be ‘taken’, an error will result during simulation.
Continuing on the model of our simple application, Fig. 1.4 shows the behavioral specification associated with task ‘convertData’.
The behavioral aspect supports different types of operations. Supported operation types are the processing operation, the communication operation (either send or receive) and the delay operation.
A processing operation performs a certain calculation involving a specified number of integers and floating point instructions.
嵌入式网络系统代考
电子工程代写|嵌入式网络系统代写Embedded Networked Systems代考|The Task Aspect
任务方面由任务模型覆盖。它将应用程序描述为通信任务的集合。任务表示将与其他任务并行执行的顺序应用功能（即任务模型也描述了系统的并发特性）。因此，应用程序的任务模型中所有任务的组合集合反映了建模系统中可以存在的最大可能并发性（受任务同步和资源访问/使用的约束）。任务应该作为一项功能执行什么以及如何执行它在与任务相关的行为模型中定义。
任务通过相互通信和同步来协调工作，即任务是相互关联的。这些连接称为链接并具有流语义：数据消息流。
任务有一个由一组端口组成的接口，即这些是连接任务的链路的终端。端口是任务中唯一对外界可见的部分：任务的其余部分对外界隐藏。我们区分数据输入端口和数据输出端口。所有端口在关联任务的上下文中都有一个唯一的名称。输入端口有一个消息队列（FIFO 类型）；这可用于对不同类型的同步行为进行建模。支持异步通信（队列大小>0）和同步通信（队列大小=0 ).
在任务内部，端口是可见的，并且可以与行为模型中定义的通信操作相关联。这样，端口可用于将行为规范与任务间通信拓扑和同步规范分开。
为了便于对大型系统进行建模，可以将任务分组到任务组中。任务组只是一种句法符号（任务的集合），不影响任务的执行（即，从执行的角度来看，任务组是“扁平化”的），并且具有由外部端口组成的接口。这种建模机制允许设计者以分层方式组织模型内容。分层建模将降低模型的复杂性，并可以捕获有价值的结构设计信息。层次结构底部的任务代表系统的顺序部分。
电子工程代写|嵌入式网络系统代写Embedded Networked Systems代考|The Behavioral Aspect
行为方面由行为模型覆盖。行为模型用于指定任务的功能行为。为此，它使用与 UML 活动图 [10] 类似的语义。但是，行为模型不支持 fork () /join() 和屏障构造，因为这些构造与建模（动态）并发相关并被任务模型覆盖。行为模型仅捕获任务内的纯顺序行为。
行为模型仅由一个行为图组成。行为图指定了一系列操作。行为模型必须恰好有一个入口点和一个或多个出口点。控制流指定操作的顺序。控制流总是与两个（不一定是不同的）操作相关联：源操作和目标操作。因此，控制流具有方向。操作必须有一个或多个控制流离开该操作，并且零个或多个控制流进入该操作。控制流可能具有涉及与其关联的数据变量的条件表达式。每当操作完成时，其条件评估为“真”的控制流将被用于确定下一个要执行的操作。系统建模者的责任是，如果操作完成，则可以执行离开操作的确切控制流之一。如果可以“采用”一个或多个离开控制流，则在模拟期间将产生错误。
继续我们简单应用程序的模型，图 1.4 显示了与任务“convertData”相关的行为规范。
行为方面支持不同类型的操作。支持的操作类型是处理操作、通信操作（发送或接收）和延迟操作。
处理操作执行涉及指定数量的整数和浮点指令的特定计算。
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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。