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- 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|软件项目作业代写Software Project代考|Design of Reusability Estimation
The real-time software development methodologies are potentially affected by various extrinsic and intrinsic factors. Such factors have a direct impact on the reusability phenomenon. Hence, we consider some of the real-time constraints which are witnessed in almost every project team. The study considers three such real-time constraints, e.g., (i) human resources, (ii) cost, and (iii) work schedule. The supporting justifications are briefed below:
- Human resources: Human resource will directly mean project team members who are technically skilled to develop and deliver software projects:
- Justification: This factor plays a crucial role in our proposed model as our investigation is focused toward exploring optimal number of team members required to deliver a task which is bigger in dimension with higher scale of difficulty in tentative number of workdays. The study will investigate the fact if lower number of human resource can still deliver the quality in software projects keeping profit in mind in terms of design reusability.
- Feature: The prime feature of this module will be to develop new applications by reusing preexisting designs. Consequently development effort might be low when the designs are predominantly reused.
- Correlation: Cost is measured as development effort which is directly proportional to design reusability.
- Cost: The factor of cost can be defined as total expenditure borne by the project team to deliver a software project with higher degree of design reusability:
Justification: Consider an examplê that for a given software project désign. only $40 \%$ of the design components stored in database of projects could be reused for new projects. Hence, a question arise that $60 \%$ of new development has to be carried out for new projects where it is quite challenging part to understand how much part of these $60 \%$ new design could be reusable. Hence, a threshold-based factor is used which will always ensure that a software development must propose a new design in such a way that it must not be below the threshold limit in order to keep the cost as low as possible.
电子工程代写|软件项目作业代写Software Project代考|Design of Optimization in Reusability Estimation
The previous module of the study assists in calculating design attribute in terms of reusability. This module of the study is more focused on performing optimization. Therefore, along with human resource, cost, and work schedule, a new attribute called as an error is also considered. Hence, the study performs optimization using backpropagation algorithm on the four revised attributes, i.e., cost, quantity, work schedule, and errors, in order to calculate the level of consistency and complexity factor. The consistency adoptability $\left(\omega_{1}\right)$ factor statistically evaluates the extent of consistency after adopting inputs specified in Eq. 1.1.
$$
\omega_{1}=\sum \frac{I P_{o D y R M}-0.1}{0.8} . \Delta w t
$$
Equation $1.5$ considers inputs from prior model and generated weight $(w t)$ and considers the lower limit of $0.1$ and higher limit of $0.8$ in probability theory. The system chooses to consider $0.8$ as accomplishing higher consistency factor of $0.9$, and 1 is impractical assumption in probability theory. Complexity factor $\left(\omega_{2}\right)$ checks the uniformity of the generated values after performing validation to the consistency adoptability factor $\left(\omega_{1}\right)$. Hence, the proposed model introduces a mathematical approach using analytical research methodology which ensures design reusable components to be included in every software project deliveries in order to optimize cost of new production. The first module assists in calculating design reusability, while the second module applies backpropagation algorithm along with incorporation of errors to check the level of consistency in adoptability as well as complexity associated with the proposed model.
The next section discusses the outcome resulting from the proposed model.
软件项目代考
电子工程代写|软件项目作业代写Software Project代考|Design of Reusability Estimation
实时软件开发方法可能受到各种外在和内在因素的影响。这些因素对可重用现象有直接影响。因此，我们考虑了几乎每个项目团队都看到的一些实时约束。该研究考虑了三个这样的实时约束，例如，(i) 人力资源，(ii) 成本，和 (iii) 工作时间表。支持理由简述如下：
- 人力资源：人力资源将直接指具有开发和交付软件项目的技术技能的项目团队成员：
- 理由：这个因素在我们提出的模型中起着至关重要的作用，因为我们的调查重点是探索交付任务所需的最佳团队成员数量，该任务在暂定工作日数中具有更大的难度和更高的难度。该研究将调查这样一个事实，即较少的人力资源是否仍然可以在软件项目中提供质量，同时在设计可重用性方面牢记利润。
- 特点：该模块的主要特点是通过重用现有设计来开发新的应用程序。因此，当设计主要被重用时，开发工作可能会很低。
- 相关性：成本被衡量为与设计可重用性成正比的开发工作量。
- 成本：成本因素可以定义为项目团队为交付具有更高设计可重用性的软件项目所承担的总支出：
理由：考虑一个给定软件项目设计的示例。只要40%存储在项目数据库中的设计组件可以重新用于新项目。因此，出现了一个问题，即60%必须为新项目进行新开发，而要了解其中有多少是相当具有挑战性的部分60%新设计可以重复使用。因此，使用基于阈值的因素，它将始终确保软件开发必须以不低于阈值限制的方式提出新设计，以保持成本尽可能低。
电子工程代写|软件项目作业代写Software Project代考|Design of Optimization in Reusability Estimation
该研究的前一个模块有助于根据可重用性计算设计属性。该研究模块更侧重于执行优化。因此，除了人力资源、成 本和工作计划之外，还考虑了一个称为错误的新属性。因此，本研究使用反向传播算法对四个修正属性，即成本、 数量、工作进度和错误进行优化，以计算一致性水平和复杂性因子。一致性可采用性 $\left(\omega_{1}\right)$ 在采用等式中指定的输入 后，因子统计评估一致性程度。1.1。
$$
\omega_{1}=\sum \frac{I P_{o D y R M}-0.1}{0.8} \cdot \Delta w t
$$
方程1.5考虑来自先前模型的输入和生成的权重 $(w t)$ 并考虑下限 $0.1$ 和上限 $0.8$ 在概率论中。系统选择考虑 $0.8$ 作为 实现更高的一致性因子0.9，1在概率论中是不切实际的假设。复杂性因素 $\left(\omega_{2}\right)$ 在对一致性可采用性因子进行验证后 检查生成值的一致性 $\left(\omega_{1}\right)$. 因此，所提出的模型引入了一种使用分析研究方法的数学方法，该方法确保设计可重用 组件包含在每个软件项目交付中，以优化新产品的成本。第一个模块帮助计算设计的可重用性，而第二个模块应用 反向传播算法以及错误的结合来检查可采用性的一致性水平以及与所提出模型相关的复杂性。 下一节将讨论所提出模型的结果。
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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。