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- 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|Numerical Outcome of Reusability Estimation Model
The numerical outcome of the proposed system is shown in Tables $1.1,1.2,1.3$ and $1.4 .$
Figure $1.5$ shows the outcome of the reusability factor $\Delta D_{A}$ considering five design attributes. The parameter $X_{i}$ and $Y_{i}$ is used for computing reusability factor $\Delta D_{A}$. The numerical outcome of the study shows accomplishment of superior value of reusability factor of approximately $73 \%$. In order to estimate the effectiveness of the proposed outcome, we also compare the individual values of the CK metrics with that of Zhou and Leung [30]. Although there are various forms of thresholdbased studies formulated by various researchers, the recent study conducted by Antony [31] has shown that the study done by Zhou and Leung [30] has direct interpreted values of threshold and was also found to be referred by almost 169 researchers till date and is one of the latest thresholds formulated till date.
We use statistical analysis to explore the cost of the individual $\mathrm{CK}$ metrics. For better comparative analysis, we evaluate the accomplished values of proposed model with respect to the standard threshold values fixed by Zhou and Leung [30]. Our outcome shows that almost all the CK metrics considered for the study accomplished lower value, which is quite good for reusability factor. Lower value of WMC (2.30) will also mean lower number of classes leading to fewer complexes in accessing the program. Similar pattern of $\mathrm{RFC}(2.44)$ is also found in the comparative analysis. Smaller values of DIT (2.77) accomplished also show extremely lesser deeper class in hierarchy rendering it less complex. Even the $\mathrm{CBO}$ value (2.57) is also less than the maximum limit of 8 thereby reducing the dependencies of the inter-classes. Finally, moderate value of NOC (3.78) has kept a good balance between reuse and less probability of testing the code. It is because if NOC value is high, it ensures reusability, but at the same time, it minimizes reliability and requires more number of testing of classes. Hence, the proposed outcome shows a very good balance between the reusability and other performance of classes.
电子工程代写|软件项目作业代写Software Project代考|Numerical Outcome of Optimized Model
The numerical outcome of optimization model is highlighted in Table 1.4. The outcome shows the experimental and actually predicted value of consistency in adoptability and complexity factor. Out of total set of 324 rows of observation, we show only the significant reading in Table $1.4$ with different value of costs quantity, work schedule, and error. The calculation of cost, quantity, and work schedule is carried out using statistical analysis of previous model (t-test, analysis of variance, regression test, etc.). The proposed model considers $1-4 \%$ of errors in numerical analysis of optimized model. In multilayered perceptron, error computation is carried out by using subtracting desired result with actual result. We use curve fitting toolbox of Matlab to obtain this objective of implementing optimization model. Our experiment uses Levenberg-Marquard backpropagation algorithm using the toolbox. Usually the error value will lie between 0 and $0.05$ using the toolbox. Hence, we consider practical error values, e.g., $0-0.05$, as according to probability theory if $\mathrm{p}$ value lies between 0 and $0.05$, it is considered as ideal value for observation. Hence, we choose the error inclusion to be $0-0.04$, which after percentage conversion looks like 1-4\%. A closer look into the tabulated data also shows higher accomplishment of software consistency. The overall runtime of the application takes around $2.3 \mathrm{~s}$ for a five-project data totaling to $975 \mathrm{MB}$ of file size. Therefore, depending on higher degree of consistency value and lower values of complexities, it can be concluded that proposed model score is well in terms of software reusability with better consistency factor.
The key process information for the proposed design are basically (i) evaluating mean value for feature attribute CK and (ii) applying backpropagation and Levenberg-Marquardt optimization algorithm. As the proposed model performs reusability of design considering constraint formulations of number of developers and number of clients, cost, and errors, the accuracy depends on assumption of formulation of such constraints. However, even presences of minor errors are rectified in the optimization process using multilayered perceptron as core key process of enhancing the design reusability. Another key process is the adherence to the threshold value of design reusability considering only five $\mathrm{CK}$ metrics (i.e., CBO, RFC, WMC, DIT, and NOC). A significant process of the proposed model is basically the consistency measurement with reduced computational complexity. The entire process takes only $1.27-4.76 \mathrm{~s}$ to execute for normal operating system without storing any transactional computational data. Hence, the proposed model is highly computationally efficient model.
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电子工程代写|软件项目作业代写Software Project代考|Numerical Outcome of Reusability Estimation Model
所提出系统的数值结果显示在表中1.1,1.2,1.3和1.4.
数字1.5显示可重用性因素的结果DD一个考虑五个设计属性。参数X一世和是一世用于计算可重用性因子DD一个. 研究的数值结果表明，可重用性因子的卓越价值约为73%. 为了估计所提出结果的有效性，我们还将 CK 指标的各个值与 Zhou 和 Leung [30] 的值进行了比较。尽管各种研究人员制定了各种形式的基于阈值的研究，但最近由 Antony [31] 进行的研究表明，Zhou 和 Leung [30] 所做的研究直接解释了阈值的值，并且几乎被迄今为止有 169 名研究人员，是迄今为止制定的最新阈值之一。
我们使用统计分析来探索个人的成本Cķ指标。为了更好的比较分析，我们根据 Zhou 和 Leung [30] 确定的标准阈值评估了所提出模型的完成值。我们的结果表明，该研究考虑的几乎所有 CK 指标都达到了较低的值，这对于可重用性因素非常有利。WMC (2.30) 的值越低，也意味着类数量越少，导致访问程序的复杂性越少。类似的模式RFC(2.44)在对比分析中也发现。完成的 DIT (2.77) 值越小，也表明层次结构中的更深层次极少，从而使其复杂性降低。即便是C乙○值 (2.57) 也小于最大限制 8，从而减少了类间的依赖关系。最后，适度的 NOC 值（3.78）在重用和测试代码的可能性较小之间保持了良好的平衡。这是因为如果 NOC 值高，则保证了可重用性，但同时又使可靠性最小化，需要更多的类测试。因此，提议的结果显示了类的可重用性和其他性能之间的非常好的平衡。
电子工程代写|软件项目作业代写Software Project代考|Numerical Outcome of Optimized Model
优化模型的数值结果在表 1.4 中突出显示。结果显示了可采用性和复杂性因素一致性的实验值和实际预测值。在总共 324 行观察中，我们仅在表中显示显着读数1.4具有不同的成本数量、工作进度和错误值。使用先前模型的统计分析（t检验、方差分析、回归检验等）进行成本、数量和工作进度的计算。所提出的模型认为1−4%优化模型数值分析中的误差。在多层感知器中，通过使用实际结果减去期望结果来进行误差计算。我们使用Matlab的曲线拟合工具箱来实现这个优化模型的目标。我们的实验使用了使用工具箱的 Levenberg-Marquard 反向传播算法。通常误差值介于 0 和0.05使用工具箱。因此，我们考虑实际的误差值，例如，0−0.05, 根据概率论如果p值介于 0 和0.05，它被认为是理想的观察值。因此，我们选择误差包含为0−0.04, 百分比转换后看起来像 1-4\%. 仔细查看表格数据也显示出更高的软件一致性成就。应用程序的整体运行时间2.3 s五个项目的数据总计为975米乙的文件大小。因此，根据较高程度的一致性值和较低的复杂度值，可以得出结论，提出的模型在软件可重用性方面得分良好，具有更好的一致性因子。
所提出设计的关键过程信息基本上是 (i) 评估特征属性 CK 的平均值和 (ii) 应用反向传播和 Levenberg-Marquardt 优化算法。由于所提出的模型在考虑开发人员数量和客户数量、成本和错误的约束公式时执行设计的可重用性，因此准确性取决于对此类约束公式的假设。然而，使用多层感知器作为增强设计可重用性的核心关键过程，在优化过程中即使存在小错误也能得到纠正。另一个关键过程是坚持设计可重用性的阈值，仅考虑五个Cķ指标（即 CBO、RFC、WMC、DIT 和 NOC）。所提出模型的一个重要过程基本上是降低计算复杂度的一致性测量。整个过程只需要1.27−4.76 s在不存储任何事务计算数据的情况下执行正常操作系统。因此，所提出的模型是计算效率高的模型。
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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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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。