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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|Proposed Modeling
The prime purpose of the proposed system is to introduce a novel modeling approach of optimization for estimating design reusability for software project. The proposed system considers the real-time constraints and presents a unique technique to enhance project management in software development firms. The development scenario considers the case study of small and medium enterprises which adheres to meet time- and mission-critical objection using small amount of resources. From software engineering viewpoint, such corporates have higher inclinations toward adoption of cost-cutting measures in production. Hence, the proposed model offers a technique which is essentially meant for the stakeholder of small and medium enterprises for evaluating two facts, viz.:
- How much reusable design components can be used for meeting new software project development?
- Can the new production cost be lowered by incorporating reusable design components in it?
The prime contributions of the proposed modeling approach are as follows: - Novel approach in software engineering: For the first time in research, the proposed model considers the real-world constraints for evolving up with a mathematical model for enhancing the project management methodologies. The proposed technique is designed based on simple tool, and modeling supports extensive mathematical operations to superiorly enhance the optimization process.
- Efficient design reusability: The proposed model uses probability theory enriched with statistical operation in order to perform modeling. The technique uses simple parameters like number of days, human resources, cost of the production, working schedule, etc. and modeled them in simple design reusability estimation technique.
- Highly adoptable design principle: The development of the proposed technique uses open-source platform for extracting the software metric suite information (CK metrics). Hence, the design principle can be considered to be platform independent and can offer better flexibility of adoption even if different domains of problems are given.
- Robust optimization technique: The proposed model uses backpropagation learning technique which is used to ensure superior consistency and reduced computational complexity in reusability estimation. It also uses LevenbergMarquardt optimization technique, which is used for solving nonlinear optimization problems. The problems considered in our case are also nonlinear in nature; hence it finds better suitability.
电子工程代写|软件项目作业代写Software Project代考|Research Methodologies
The design of the proposed model is carried out using analytical research approach emphasizing the critical factors involved in software development projects. The flow of the adopted research methodology is highlighted in Fig. 1.4. The brief discussions of an essential building block of the adopted research methodology are as follows:
- Data collection: We consider some sample software projects (supply chain management) which were developed using JSP, Servlets, or Struts just in order to ensure that we have a good number of logical codes for developing designs. We use Metrics 1.3.6 [28] tool in order to extract the original values of $\mathrm{CK}$ metrics, e.g., CBO, RFC, WMC, DIT, and NOC.
- Assumption building: The study considers the real-life scenario of SMEs where resources are always subjected to optimization. The three problems considered are (i) resource quantity, (ii) work schedules, and (iii) cost of new development. The proposed optimization technique is designed considering hard thresholding scheme based on these three constraints.
- Descriptive statistics: The numerical outcome of the study uses simple descriptive statistics (mean, median, mode, skewness, kurtosis, variance, standard deviation, etc.) to observe the trend of data.
- Inferential Statistics: The study uses t-test and analysis of variance in order to arrive at the p value of the numerical data. This is basically used for computing significance value for all the CK metrics in order to check its possible impact on design reusability.
- Formulate condition of reusability: We consider that formulation of code reusability should be made in highly flexible way. We assume that a developer has a possession of software design for a delivered project. Assuming the organization is working on the similar domain, the developer can be easily thought of getting a similar kind of software project with minor or some amount of changes. Hence, the proposed model will be used to identify what amount of design for new project matches with existing reusable design components (from the prior project). The system will also need to design reusable components whose cost will need to be determined. Hence, we assume a fixed threshold point where the new component to be developed should have a minimum amount of specific design reusability.
软件项目代考
电子工程代写|软件项目作业代写Software Project代考|Proposed Modeling
所提出系统的主要目的是引入一种新的优化建模方法，用于估计软件项目的设计可重用性。所提出的系统考虑了实时约束，并提出了一种独特的技术来增强软件开发公司的项目管理。开发场景考虑了坚持使用少量资源满足时间和任务关键型反对的中小型企业的案例研究。从软件工程的角度来看，这些公司更倾向于在生产中采用成本削减措施。因此，所提出的模型提供了一种技术，该技术本质上是为中小企业的利益相关者评估两个事实，即：
- 有多少可重用的设计组件可用于满足新的软件项目开发？
- 是否可以通过在其中加入可重复使用的设计组件来降低新的生产成本？
所提出的建模方法的主要贡献如下： - 软件工程中的新方法：在研究中，所提出的模型首次考虑了现实世界的约束，以改进项目管理方法的数学模型。所提出的技术是基于简单的工具设计的，建模支持广泛的数学运算，以更好地增强优化过程。
- 高效的设计可重用性：所提出的模型使用富含统计运算的概率论来执行建模。该技术使用简单的参数，如天数、人力资源、生产成本、工作时间表等，并在简单的设计可重用性估计技术中对其进行建模。
- 高度可采用的设计原则：所提出技术的开发使用开源平台来提取软件度量套件信息（CK 度量）。因此，设计原则可以被认为是独立于平台的，即使给出了不同的问题域，也可以提供更好的采用灵活性。
- 稳健的优化技术：所提出的模型使用反向传播学习技术，用于确保卓越的一致性并降低可重用性估计的计算复杂度。它还使用了 LevenbergMarquardt 优化技术，用于解决非线性优化问题。在我们的案例中考虑的问题本质上也是非线性的；因此它找到了更好的适用性。
电子工程代写|软件项目作业代写Software Project代考|Research Methodologies
所提出的模型的设计是使用分析研究方法进行的，强调软件开发项目中涉及的关键因素。图 1.4 突出显示了所采用的研究方法的流程。对所采用的研究方法的基本组成部分的简要讨论如下：
- 数据收集：我们考虑使用 JSP、Servlet 或 Struts 开发的一些示例软件项目（供应链管理），只是为了确保我们拥有大量用于开发设计的逻辑代码。我们使用 Metrics 1.3.6 [28] 工具来提取原始值Cķ指标，例如 CBO、RFC、WMC、DIT 和 NOC。
- 假设构建：该研究考虑了中小企业的现实生活场景，其中资源总是受到优化。考虑的三个问题是（i）资源数量，（ii）工作时间表和（iii）新开发的成本。所提出的优化技术是基于这三个约束考虑硬阈值方案而设计的。
- 描述性统计：研究的数值结果使用简单的描述性统计（均值、中位数、众数、偏度、峰度、方差、标准差等）来观察数据的趋势。
- 推论统计：该研究使用 t 检验和方差分析来得出数值数据的 p 值。这基本上用于计算所有 CK 指标的显着性值，以检查其对设计可重用性的可能影响。
- 可重用性的制定条件：我们认为代码可重用性的制定应该以高度灵活的方式进行。我们假设开发人员拥有交付项目的软件设计。假设组织正在从事类似的领域工作，开发人员可以很容易地想到获得类似类型的软件项目，但只需进行少量或少量更改。因此，提议的模型将用于确定新项目的设计数量与现有的可重用设计组件（来自先前项目）相匹配。该系统还需要设计可重复使用的组件，其成本需要确定。因此，我们假设一个固定的阈值点，在该阈值点上，要开发的新组件应该具有最小量的特定设计可重用性。
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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。