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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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- 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|Meaningful Thresholds
Statistics-based thresholds are useful for most metrics, but for some others they are implicitly given by observations. In that sense they are also based on statistics, but their values have become part of our culture. Therefore we do not need to statistically measure them, but we can infer them from common knowledge.
Example. If we think about the maximum nesting level of statements in a method it is clear that 0 denotes a method without any conditional statements and 1,2 or 3 would mean that there is some nesting but it is quite shallow; but if the maximum nesting level gets higher than that we know that the method has a deep nesting level and following the control flow is harder.
We identified two cases of thresholds based on meanings that are generally accepted and easy to understand: (1) commonly-used fraction thresholds and (2) thresholds with generally-accepted meaning.
Common Fraction Thresholds
Quiz. Which of the following (fractional) numbers can you mentally associate with a semantic: 0.07; 0.39; 0.75; 0.33; 0.72?
We guess you picked $0.75$ because it means three quarters; and you also picked $0.33$ because it is one third. We guess that while looking at $0.72$ you thought: “it is close to three quarters”. Normalized metrics thus have thresholds which seem natural to us. We summarized them in Table $2.3 .$
电子工程代写|面向对象的系统设计代写Object-Oriented Systems Design代考|Visualizing Metrics and Design
Characterizing, evaluating and improving the design of large-scale system is a highly complex enterprise, and while metrics are a highly needed means for this purpose, they must be used in conjunction with further techniques to handle this level of complexity. In our opinion the most adequate means to complement metrics is visualization, as it has long been adopted as a means to break down the complexity of information.
The goal of visualization in general is to visualize any kind of data. Applications in visualization are so frequent and common, that most people do not notice them: examples include meteorology (weather maps), geography (street maps), geology, medicine (computer-aided displays to show the inner of the human body), transportation (train tables and metro maps), etc..
It is easy to assess that the cylinder on the right has the largest diameter, the one in the middle has the greatest height, while the one on the left has the smallest diameter. Why is that? Human perception allows us to perform such non-trivial analysis as an in-grained mechanism, despite the fact that we had no numbers to hand. However, when provided with a table containing metric information (height, diameter, weight) for the cylinders we have no problem assigning those numbers. Do we? There is a problem with the weight metric which confuses us. Why? It does not respect the so-called representation condition.
In measurement theory, the procedure of rendering metrics on visual characteristics of representations is called measurement mapping, and must fulfill the representation condition, which asserts that “a measurement mapping $M$ must map entities into numbers and empirical relations into numerical relations in such a way that the empirical relations preserve and are preserved by the numerical relations” [FP96]. In other words, if a number $a$ is greater than a number $b$, the graphical representations of $a$ and $b$ must preserve this fact.
The reader must be aware that visualization does not provide a means to visualize every metric. The provided weight metrics above actually confuse us because we would think that the smallest cylinder would also be the lightest. In that sense, at least regarding the weight, the above visualization does not completely respect the representation condition.
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|Meaningful Thresholds
基于统计的阈值对大多数指标很有用，但对于其他一些指标，它们是由观察隐含地给出的。从这个意义上说，它们也是基于统计数据，但它们的价值观已经成为我们文化的一部分。因此，我们不需要对它们进行统计测量，但我们可以从常识中推断出它们。
例子。如果我们考虑方法中语句的最大嵌套级别，很明显 0 表示没有任何条件语句的方法，而 1,2 或 3 表示存在一些嵌套，但它很浅；但是如果最大嵌套级别高于该值，我们就知道该方法具有较深的嵌套级别，并且遵循控制流更加困难。
我们根据普遍接受且易于理解的含义确定了两种阈值情况：（1）常用分数阈值和（2）具有普遍接受含义的阈值。
共同分数阈值
测验。您可以将以下哪些（小数）数字与语义相关联：0.07；0.39; 0.75; 0.33; 0.72？
我们猜你选了0.75因为它意味着四分之三；你也选了0.33因为它是三分之一。我们猜测，在看的时候0.72你想：“接近四分之三”。因此，归一化指标具有对我们来说很自然的阈值。我们将它们总结在表中2.3.
电子工程代写|面向对象的系统设计代写Object-Oriented Systems Design代考|Visualizing Metrics and Design
表征、评估和改进大型系统的设计是一个高度复杂的企业，虽然度量是为此目的非常需要的手段，但它们必须与进一步的技术结合使用以处理这种复杂程度。在我们看来，补充指标的最适当手段是可视化，因为它长期以来一直被用作分解信息复杂性的手段。
一般来说，可视化的目标是可视化任何类型的数据。可视化应用如此频繁和普遍，以至于大多数人都没有注意到它们：示例包括气象学（天气图）、地理（街道地图）、地质学、医学（显示人体内部的计算机辅助显示器）、交通（火车表和地铁地图）等。
很容易判断，右边的圆柱体直径最大，中间的圆柱体高度最大，而左边的圆柱体直径最小。这是为什么？尽管我们手头没有数字，但人类感知使我们能够将这种非平凡的分析作为一种根深蒂固的机制进行。但是，当提供包含圆柱体的公制信息（高度、直径、重量）的表格时，我们可以毫无问题地分配这些数字。我们要不要？权重指标有一个问题，让我们感到困惑。为什么？它不尊重所谓的表示条件。
在度量理论中，对表示的视觉特征进行度量的过程称为度量映射，它必须满足表示条件，即“一个度量映射”米必须将实体映射为数字，将经验关系映射为数字关系，以使经验关系保留并由数字关系保留” [FP96]。换句话说，如果一个数一个大于一个数字b, 的图形表示一个和b必须保留这个事实。
读者必须意识到，可视化并不能提供可视化每个指标的方法。上面提供的重量指标实际上让我们感到困惑，因为我们认为最小的圆柱体也是最轻的。从这个意义上说，至少在权重方面，上述可视化并不完全尊重表示条件。
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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。