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网络分析研究实体之间的关系，如个人、组织或文件。在多个层面上操作，它描述并推断单个实体、实体的子集和整个网络的关系属性。
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统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|No-SQL and graph databases
Relational databases (RDB) were developed in the early 1970 s, and they rapidly became the standard for database management systems. RDBs are currently the best choice for modeling data with relational properties, whereas more recently the production of data with low structures and big dimensions (e.g., biological network data, social network data, and, in general, big data) is growing.
Consequently, the use of traditional RDB systems has some drawbacks, i.e., to obtain complex information from multiple relations, RDB sometimes needs to perform expensive SQL (Structured Query Language) join operation to merge two or more relations at the same time. To mitigate, besides traditional data storage format, other data storage formats have been proposed, often referred to as No-SQL (not only SQL) databases. There exist many different structures of No-SQL databases, such as key-value pairs, document-oriented, time series, and we focus in particular on graph databases [3].
Among the others, we focus here on graph databases (GdB), i.e., a database that uses a graph structure for expressing queries based on nodes, edges and properties for storing attributes related to nodes and edges. The core of a graph database model is the concept of graph used to associate data items stored as nodes using tips representing the relationship among them. Relationships link data together in an easy way, and it results faster data retrieval (i.e., with constant time in many cases).
In a GdB, nodes represent entities, such as proteins, biological molecules, people or patients. Each node may be seen as the translation of a row (or record) of a relational database. Similarly, edges connecting nodes represent relationships among two records, and they can either be directed or undirected. When graphs are directed, the direction of the edge represents, in general, a different meaning. In a GdB, edges constitute the key concept, since they represent an abstraction that is not representable easily in the relational model. Each node may have a set of asnociated properties, i.e., the GdB represents a protein interaction tein, cross-referenced to an external database and other biological information.
统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Pros and cons of using No-SQL databases
The pros and cons of using a graph database instead of relational databases is thus an important research area. Have and Jenses [11] compared the use of Neo4J databases concerning PostgreSQL on the human interaction network imported from the STRING database. The network used in the experiment has 20,140 proteins and $2.2$ million interactions.
Neo4J stores the edges as pointers between two nodes, thus enabling the traversal of nodes in constant time. Properties associated with nodes and edges (such as node name, confidence scores of interactions, source of communications, etc.) are stored together with nodes and edges, since Neo4J uses the property graph model. In such a model, data is organized as nodes, relationships, and properties (data stored on the nodes or relationships). Authors [11] stored the graph in PostgreSQL ${ }^7$ as a table of node pairs. or constant time based on the index used.
The comparison of databases has been made measuring the speed of Cypher and SQL queries for solving three problems:
- finding immediate neighbors and their interactions,
- finding the best scoring path between two proteins,
- finding the shortest path between them.
Authors measured a great speedup of No-SQL over a relational database. Despite this, it does not necessarily imply that the nonrelational databases are the best choice always. They note that when queries are formulated in terms of paths, then graph databases are more concise and clear. Conversely, relational databases are more evident when set operations are needed. - A plethora of databases is available publicly and privately, storing extensive biological experimental data maintained in various database formats. With the advent of high throughput experimental setup and advanced database technologies, it is now possible to generate, store, and access a high volume of experimental data in various repositories conveniently. Practical data analysis is now possible to elucidate previously unknown biological facts on applying various data analytic and inference tools on the stored data.
- Next, we discuss few popularly used data sources for three biological networks: gene interactions, protein interactions, and brain connectomes.
网络分析代考
统计代写|网络分析代写网络分析代考|No-SQL和图数据库
关系数据库(RDB)在20世纪70年代早期发展起来，并迅速成为数据库管理系统的标准。rdb是目前对具有关系属性的数据建模的最佳选择，而最近低结构和大维度数据(例如生物网络数据、社会网络数据，以及一般的大数据)的生产正在增长
因此，使用传统的RDB系统有一些缺点，例如，为了从多个关系中获取复杂的信息，RDB有时需要执行昂贵的SQL(结构化查询语言)连接操作来同时合并两个或多个关系。为了缓解这种情况，除了传统的数据存储格式外，还提出了其他的数据存储格式，通常称为No-SQL(不仅仅是SQL)数据库。No-SQL数据库有许多不同的结构，如键值对、面向文档的、时间序列，我们特别关注图数据库[3]。其中，我们关注的是图数据库(GdB)，即使用图结构来表示基于节点、边和存储与节点和边相关的属性的查询的数据库。图数据库模型的核心是用来关联存储为节点的数据项的图的概念，这些数据项使用表示它们之间关系的提示。关系以一种简单的方式将数据链接在一起，它会导致更快的数据检索(例如，在许多情况下，恒定的时间)
在GdB中，节点表示实体，如蛋白质、生物分子、人或患者。每个节点都可以看作是关系数据库的一行(或记录)的翻译。类似地，连接节点的边表示两个记录之间的关系，它们可以是有向的，也可以是无向的。当图形有方向时，边的方向通常表示不同的含义。在GdB中，边构成了关键概念，因为它们表示在关系模型中不容易表示的抽象。每个节点可能有一组相关的属性，例如，GdB表示蛋白质相互作用tein，与外部数据库和其他生物信息交叉引用
统计代写|网络分析代写网络分析代考|使用No-SQL数据库的优缺点
.使用No-SQL数据库的优缺点
因此，使用图形数据库代替关系数据库的优缺点是一个重要的研究领域。Have和Jenses[11]比较了从STRING数据库导入的人机交互网络上关于PostgreSQL的Neo4J数据库的使用情况。实验中使用的网络有20140个蛋白质和$2.2$万个相互作用
Neo4J将边缘存储为两个节点之间的指针，从而支持在固定时间内遍历节点。与节点和边相关的属性(如节点名称、交互的置信度分数、通信源等)与节点和边一起存储，因为Neo4J使用属性图模型。在这样的模型中，数据被组织为节点、关系和属性(存储在节点或关系上的数据)。作者[11]将图作为节点对表存储在PostgreSQL ${ }^7$中。或基于所使用的索引的常数时间
对Cypher和SQL查询在解决三个问题时的速度进行了数据库的比较
- 寻找相邻蛋白质及其相互作用，
- 寻找两个蛋白质之间的最佳评分路径，
- 寻找它们之间的最短路径。作者测量了No-SQL在关系数据库上的极大加速。尽管如此，这并不一定意味着非关系数据库总是最佳选择。他们指出，当查询以路径的形式表述时，图形数据库会更加简洁和清晰。相反，当需要集合操作时，关系数据库更加明显。大量的数据库可以公开和私下使用，存储着以各种数据库格式维护的大量生物实验数据。随着高吞吐量实验设置和先进的数据库技术的出现，现在可以在各种存储库中方便地生成、存储和访问大量的实验数据。通过对存储的数据应用各种数据分析和推理工具，实际的数据分析现在可以阐明以前未知的生物事实。
接下来，我们讨论三个生物网络:基因相互作用、蛋白质相互作用和大脑连接体的几个常用数据源
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
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。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
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。