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面向对象的设计（OOD）是为解决软件问题而规划一个相互作用的对象系统的过程。它是软件设计的一种方法。

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我们提供的面向对象的系统设计Object-Oriented Systems Design及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等楖率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (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|面向对象的系统设计代写Object-Oriented Systems Design代考|Metrics and Thresholds

With any metric we use we must know what is too high or too low, too much or too little. In other words, we need some reference points, some means to link a particular metric value to useful semantics. Therefore we discuss next how to identify threshold values so that metric values can be properly interpreted.
$\Lambda$ crucial factor in working with metrics is to be able to interpret values correctly; and for this purpose we need to set thresholds for most of the metrics that we use. A threshold divides the space of a metric value into regions; depending on the region a metric value is in, we can make an informed assessment about the measured entity.
For example, if we measure the height of people and we define 2 meters as being the threshold to very tall people, then all measured people whose height is above that threshold can be qualified as being very tall. This simple example has a few implications: how did we come up with a threshold of 2 meters in the first place? Why not $1.95 \mathrm{~m}$ ? Why not six feet? And, is a person of $2.02$ meters not small compared to a person of $2.5$ meters? Would such a threshold still be meaningful in a population where the tallest person is $1.8$ meters?
The point is that there is no such thing as a perfect threshold. However, we can still define explicable thresholds, i.e., values that can be chosen based on reasonable arguments. They are not perfect, but they are useful in practice, and this makes them good enough for our purposes, i.e., assess software artifacts. How do we find them? In our practical experience in working with metrics, we identified two major sources for threshold values:

1. Statistical information, i.e., thresholds based on statistical measurements. They are especially useful for size metrics, where only statistics can tell what usual or unusual values are. For example, if we measure (count) the number of hairs on the head of a person (say 10,000 ) and we want to assess if the result is low, average or high, we need one or more reference points, i.e., thresholds which split the space of numbers into meaningful intervals. There is no other way of finding out than using statistical data, which in this case would tell us that the average number of hairs (measured over a statistically relevant population) is between 80,000 and 120.000. These two statistically-determined values help us determine if a person has an excessive pilosity or if it tends to become bald.

2. Generally accepted semantics, i.e., thresholds that are based on information which is considered common, widely accepted knowledge. Usually this knowledge is also a result of former statistical observations, but the information is so widely accepted that it implicitly provides the necessary reference points needed to classify measurement results. For example, if we were to measure the number of meals a person consumes per day, then we would use a value of 3 as a “normality” threshold, as usually people eat three times a day.

电子工程代写|面向对象的系统设计代写Object-Oriented Systems Design代考|Statistics-Based Thresholds

What is the average number of operations (methods) per class? Beyond which number of code lines is a method too large? It is difficult to give a correct answer. On the one hand, the answer depends on many factors (i.e., how exactly do I count? what programming language was used? etc.). On the other hand, even after having specified all the measurement conditions we still need statistical data that provide us with proper orientation points (i.e., what is too much? what is too little?).

We come up with statistics-based thresholds by measuring a large

1. Average Number of Methods (NOM) per class
2. Average Lines of Code (LOC) per method (operation)
3. Average Cyclomatic Number (CYCLO) per line of code (i.e., density of branching points)

These three metrics have three important characteristics, which makes the gathering of statistical data for them meaningful:

1. they are elementary metrics that address the key issues of a project’s size and complexity;
2. they are independent of each other;
3. they are independent of the size of a project.

We collected these metrics from a statistical base of 45 Java projects and $37 \mathrm{C}++$ projects. The projects had been chosen with diversity in mind. They have various sizes (from 20,000 up to 2,000,000 lines), they come from various application domains, and we included both open-source and industrial (commercial software) systems.

Having this amount of data, we employed simple statistical techniques in order to determine for each of these metrics:

• the Typical values, i.e., the range of values that includes the data from most projects.
• the Lower and respectively the Higher margins of this interval.
• the Extreme high values, i.e., a value beyond which a value can be considered an outlier.

面向对象的系统设计代考

电子工程代写|面向对象的系统设计代写Object-Oriented Systems Design代考|Metrics and Thresholds

对于我们使用的任何指标，我们都必须知道什么是太高或太低、太多或太少。换句话说，我们需要一些参考点，一些将特定度量值与有用语义联系起来的方法。因此，我们接下来讨论如何识别阈值，以便可以正确解释度量值。
大号使用度量的关键因素是能够正确解释值；为此，我们需要为我们使用的大多数指标设置阈值。阈值将度量值的空间划分为区域；根据度量值所在的区域，我们可以对被测实体进行知情评估。
例如，如果我们测量人的身高并将 2 米定义为非常高的人的阈值，那么所有身高超过该阈值的被测量的人都可以被认定为非常高。这个简单的例子有几个含义：我们最初是如何提出 2 米的阈值的？为什么不1.95 米? 为什么不是六英尺？而且，是一个人2.02米比一个人不小2.5米？这样的阈值在最高的人所在的人群中是否仍然有意义？1.8米？
关键是没有完美的门槛。但是，我们仍然可以定义可解释的阈值，即可以基于合理参数选择的值。它们并不完美，但它们在实践中很有用，这使得它们足以满足我们的目的，即评估软件工件。我们如何找到它们？根据我们处理指标的实际经验，我们确定了阈值的两个主要来源：

1. 统计信息，即基于统计测量的阈值。它们对于尺寸指标特别有用，因为只有统计数据才能知道什么是通常或不寻常的值。例如，如果我们测量（计数）一个人头上的头发数量（比如 10,000 根）并且我们想要评估结果是低、平均还是高，我们需要一个或多个参考点，即阈值将数字空间分成有意义的间隔。除了使用统计数据之外，没有其他方法可以找出答案，在这种情况下，统计数据会告诉我们头发的平均数量（在统计相关人群中测量）在 80,000 到 120,000 之间。这两个统计确定的值有助于我们确定一个人是否有过多的毛发或是否倾向于秃顶。
2. 普遍接受的语义，即基于被认为是普遍的、被广泛接受的知识的信息的阈值。通常，这种知识也是以前统计观察的结果，但该信息被广泛接受，以至于它隐含地提供了对测量结果进行分类所需的必要参考点。例如，如果我们要测量一个人每天食用的膳食数量，那么我们将使用 3 作为“正常”阈值，因为通常人们一天吃 3 次。

电子工程代写|面向对象的系统设计代写Object-Oriented Systems Design代考|Statistics-Based Thresholds

每个类的平均操作（方法）数是多少？超过多少代码行是一个方法太大了？很难给出正确答案。一方面，答案取决于许多因素（即，我该如何计算？使用了哪种编程语言？等等）。另一方面，即使在指定了所有测量条件之后，我们仍然需要能够为我们提供正确定位点的统计数据（即，什么是太多？什么是太少？）。

我们通过测量一个大的

1. 每类平均方法数 (NOM)
2. 每个方法（操作）的平均代码行数 (LOC)
3. 每行代码的平均圈数 (CYCLO)（即，分支点的密度）

这三个指标具有三个重要特征，这使得为它们收集统计数据变得有意义：

1. 它们是解决项目规模和复杂性等关键问题的基本指标；
2. 它们相互独立；
3. 它们与项目的大小无关。

我们从 45 个 Java 项目的统计基础中收集了这些指标，并且37C++项目。这些项目的选择考虑到了多样性。它们有各种大小（从 20,000 到 2,000,000 行），它们来自不同的应用领域，我们包括开源和工业（商业软件）系统。

有了这么多数据，我们采用了简单的统计技术来确定这些指标中的每一个：

• 典型值，即包含来自大多数项目的数据的值范围。
• 此区间的较低和分别较高的边距。
• 极高值，即超出该值可被视为异常值的值。

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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

随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

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。

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