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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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- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Array representation
The sequential representation of a graph using an array data structure uses a two-dimensional array or matrix called adjacency matrix.
Definition 2.2.1 (Adjacency matrix). Given a graph $\mathcal{G}=(\mathcal{V}, \mathcal{E})$, an adjacency matrix, say $A d j$ is a square matrix of size $|\mathcal{V}| \times|\mathcal{V}|$. Each cell of $A d j$ indicates an edge between any two vertices or nodes:
$$
A d j[i][j]= \begin{cases}\omega, & \text { if }\left(v_i, v_j\right) \in \mathcal{G}(\mathcal{E}) \ 0, & \text { otherwise }\end{cases}
$$
where $\omega$ is the weight of the edge between the nodes $v_i$ and $v_j$. In the case of an unweighted graph, $\omega$ is considered as 1, whereas for weighted graph it may be any value according to the problem in hand. See Fig. 2.10.
Adjacency matrices of undirected graphs are symmetric, where $A d j[i][j]=A d j[j][i]$, for $i, j$. In other words, we may say that $A d j$ and its transpose $A d j^{\prime}$ is the same. Unlike undirected graph, digraph produces asymmetric matrix.
Finding degree of a node
One of the important operations on a graph is finding the degree of a given node. From the adjacency matrix, it is easy to determine the connection of any nodes. The degree of a node in an undirected graph can be calculated as follows:
$$
\operatorname{deg}\left(v_i\right)=\sum_{j=1}^n A d j[i][j],
$$
where values in the $i^{t h}$ row in the adjacency matrix indicates the connections to $n$ different nodes from the node $i$ in the graph. Similarly, in the case of digraph, the indegree and outdegree of a node can be calculated as follows:
$$
\text { indeg }\left(v_i\right)=\sum_{j=1}^n \operatorname{Adj}[j][i] \text { and outdeg }\left(v_i\right)=\sum_{j=1}^n \operatorname{Adj}[i][j] \text {. }
$$
统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|List representation
Array data structures are easy to access and fast in traversing. However, for a large graph, it is not always feasible to use adjacency matrix representation, due to large memory requirements. It is even more ineffective if a graph contains more nodes with relatively few connections or edges (sparse graph); this leads to the formation of a sparse matrix. To overcome such situation, list representation is an effective alternative for memory representation of large and dense graphs. An advantage of list representation is that it can be used for dynamic graphs, where vertices and edges are growing and shrinking with time. It is commonly implemented in any programming languages as an array of a singly-linked list. The size of the array is the number of vertices in the graph. Each singly linked list keeps track of the neighbors of a vertex. In the case of a weighted graph, the weights of an edge between a pair of vertices are stored in the nodes of singly-linked list itself as a separate entry together with vertex level. It is easy to calculate the degree of a vertex by looking into the number of nodes in the list of the vertex. For example, the degree of the vertex $\mathbf{C}$, which is four (04), can easily be calculated by finding the length of the list headed by $\mathrm{C}$, as given in Fig. $2.11$.
网络分析代考
统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Array representation
使用数组数据结构的图的顺序表示使用称为邻接矩阵的二维数组或矩阵。
定义 2.2.1 (邻接矩阵) 。给定一张图 $\mathcal{G}=(\mathcal{V}, \mathcal{E})$ ，邻接矩阵，说 $A d j$ 是一个大小的方阵 $|\mathcal{V}| \times|\mathcal{V}|$. 的每个细胞 $\operatorname{Adj}$ 表示任意两个顶点或节点之间的边:
$$
\operatorname{Adj}[i][j]=\left{\omega, \quad \text { if }\left(v_i, v_j\right) \in \mathcal{G}(\mathcal{E}) 0, \quad\right. \text { otherwise }
$$
在哪里 $\omega$ 是节点之间边的权重 $v_i$ 和 $v_j$. 在末加权图的情况下， $\omega$ 被认为是 1，而对于加权图，它可以是根据手头问 题的任何值。见图 2.10。
无向图的邻接矩阵是对称的，其中 $A d j[i][j]=A d j[j][i]$ ，为了i, $j$. 换句话说，我们可以说 $A d j$ 及其转置 $A d j^{\prime}$ 是一样的。与无向图不同，有向图产生非对称矩阵。
求节点
的度数图上的重要操作之一是求给定节点的度数。从邻接矩阵中，很容易确定任何节点的连接。无向图中节点的 度数可以计算如下:
$$
\operatorname{deg}\left(v_i\right)=\sum_{j=1}^n \operatorname{Adj}[i][j],
$$
其中的值 $i^{t h}$ 令接矩阵中的行表示与 $n$ 与节点不同的节点 $i$ 在图中。同样，在有向图的情况下，节点的入度和出度可 以计算如下:
$$
\operatorname{indeg}\left(v_i\right)=\sum_{j=1}^n \operatorname{Adj}[j][i] \text { and outdeg }\left(v_i\right)=\sum_{j=1}^n \operatorname{Adj}[i][j] \text {. }
$$
统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|List representation
数组数据结构易于访问且遍历速度快。但是，对于大型图，由于内存需求大，使用邻接矩阵表示并不总是可行的。如果一个图包含更多节点而连接或边相对较少（稀疏图），则效率更高；这导致了稀疏矩阵的形成。为了克服这种情况，列表表示是大型和密集图的内存表示的有效替代方案。列表表示的一个优点是它可以用于动态图，其中顶点和边随时间增长和缩小。它通常在任何编程语言中实现为单链表数组。数组的大小是图中的顶点数。每个单链表跟踪一个顶点的邻居。在加权图的情况下，一对顶点之间的边的权重与顶点级别一起作为单独的条目存储在单链表本身的节点中。通过查看顶点列表中的节点数可以很容易地计算出顶点的度数。例如，顶点的度数C，即四 (04)，可以通过查找以C，如图所示。2.11.
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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。