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贝叶斯网络（BN）是一种表示不确定领域知识的概率图形模型，其中每个节点对应一个随机变量，每条边代表相应随机变量的条件概率。

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我们提供的贝叶斯网络Bayesian network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 高等概率论
• 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

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Score metrics

A scoring criteria for a DAG is a function that assigns a value to each DAG based on the data. Cooper and Hersovits (1992) proposed a score based on a Bayesian approach with Dirichlet priors(known as BD: Bayesian Dirichlet). Starting from a prior distribution on the possible structure $P(B)$, the objective is to express the posterior probability of all possible structures $(P(B \mid D)$ or simply $P(B, D)$ ) conditional on a dataset $\mathrm{D}$ :
$$
S_{B D}(B, D)=P(B, D)=\int_{\Theta} P(D \mid \Theta, B) P(\Theta \mid B) P(B) d \Theta=P(B) \int_{\Theta} P(D \mid \Theta, B) P(\Theta \mid B) d \Theta
$$
The BD score is analitycally expressed as:
$$
S_{B D}(B, D)=P(B) \prod_{i=1}^n \prod_{j=1}^{q_i} \frac{\left(r_i-1\right) !}{\left(N_{i j}+r_i-1\right) !} \prod_{k=1}^{r_i} N_{i j k} !
$$
The BIC (Bayesian Information Criteria) score metric was proposed by Schwartz (1978) and is defined as:
$$
S_{B I C}=\log L\left(D \mid \theta^{M V}, B\right)-\frac{1}{2} \operatorname{Dim}(B) \log N
$$
where $\theta^{M V}$ is the maximum likelihood estimate of the parameters, $\mathrm{B}$ is the $\mathrm{BN}$ structure and $\operatorname{Dim}(B)$ is the dimension of the network defined by : $\operatorname{Dim}(B)=\sum_{i=1}^n \operatorname{Dim}\left(X_i, B\right)$ and $\operatorname{Dim}(B)=\left(r_i-1\right) q_i$
Another common score in structure learning is the Mutual Information (MI). The Mutual Information between two random variables $X$ and $Y$, denoted by $I(X, Y)$ is defined by Chow and Liu (1968):
$$
I(X, Y)=H(X)-H(X \mid Y)
$$
Where $H(X)$ is the entropy of random variables $X$ defined as: $H(X)=-\sum_{i=1}^{r_x} P\left(X=x_i\right) \log \left(P\left(X=x_i\right)\right)$ and $H(X \mid Y)=-\sum_{i=1}^{r_x} \sum_{j=1}^{r_y} P\left(X=x_i / Y=y_j\right) \log \left(P\left(X=x_i \mid Y=y_j\right)\right)$ where $r_x$ and $r_y$ are the number of discrete states for variables $X$ and $Y$, respectively.

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Training the structure of a Bayesian network

Learning Bayesian network can be broken up into two phases. As a first step, the network structure is determined, either by an expert, either automatically from observations made over the studied domain (most often). Finally, the set of parameters $\theta$ is defined here too by an expert or by means of an algorithm.

The problem of learning structure can be compared to the exploration of the data, i.e. the extraction of knowledge (in our case, network topology) from a database (Krause, 1999). It is not always possible for experts to determine the structure of a Bayesian network. In some cases, the determination of the model can therefore be a problem to resolve. Thus, in (Yu et al., 2002) learning the structure of a Bayesian network can be used to identify the most obvious relationships between different genetic regulators in order to guide subsequent experiments.

The structure is then only a part of the solution to the problem but itself a solution.
Learning the structure of a Bayesian network may need to take into account the nature of the data provided for learning (or just the nature of the modeled domain): continuous variables – variables can take their values in a continuous space (Cobb \& Shenoy, 2006; Lauritzen \& Wermuth, 1989; Lerner et al., 2001) -, incomplete databases (Heckerman, 1995; Lauritzen, 1995). We assume in this work that the variables modeled take their values in a discrete set, they are fully observed, there is no latent variable i.e. there is no model in the field of non-observable variable that is the parent of two or more observed variables.

The methods used for learning the structure of a Bayesian network can be divided into two main groups:

1. Discovery of independence relationships: these methods consist in the testing procedures on allowing conditional independence to find a structure;
2. Exploration and evaluation: these methods use a score to evaluate the ability of the graph to recreate conditional independence within the model. A search algorithm will build a solution based on the value of the score and will make it evolve iteratively.
   Without being exhaustive, belonging to the statistical test-based methods it should be noted first the algorithm PC, changing the algorithm SGS (Spirtes et al., 2001). In this approach, considering a graph $G={X, E, \theta})$, two vertices $X_i$ and $X_j$ from $X$ and a subset of vertices $S_{X_i, X_j} \in X /\left{X_i, X_j\right}$, the vertices $X_i$ and $X_j$ are connected by an arc in $G$ if there is no $S_{X_i, X_j}$ such as $\left(X i \perp X j \mid S_{X_i, X_1}\right)$ where $\perp$ denotes the relation of conditional independence.

贝叶斯网络代考

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Score metrics

DAG 的评分标准是一个函数，它根据数据为每个 DAG 分配一个值。Cooper 和 Hersovits (1992) 提出了 一种基于贝叶斯方法和 Dirichlet 先验 (称为 BD: Bayesian Dirichlet) 的分数。从可能结构的先验分布开 始 $P(B)$ ，目标是表达所有可能结构的后验概率 $(P(B \mid D)$ 或者简单地 $P(B, D))$ 以数据集为条件 $\mathrm{D}$ ：
$$
S_{B D}(B, D)=P(B, D)=\int_{\Theta} P(D \mid \Theta, B) P(\Theta \mid B) P(B) d \Theta=P(B) \int_{\Theta} P(D \mid \Theta, B) P(\Theta \mid B)
$$
$\mathrm{BD}$ 分数在分析上表示为:
$$
S_{B D}(B, D)=P(B) \prod_{i=1}^n \prod_{j=1}^{q_i} \frac{\left(r_i-1\right) !}{\left(N_{i j}+r_i-1\right) !} \prod_{k=1}^{r_i} N_{i j k} !
$$
BIC (Bayesian Information Criteria) 评分指标由 Schwartz (1978) 提出，定义为:
$$
S_{B I C}=\log L\left(D \mid \theta^{M V}, B\right)-\frac{1}{2} \operatorname{Dim}(B) \log N
$$
在哪里 $\theta^{M V}$ 是参数的最大似然估计， $\mathrm{B}$ 是个 $\mathrm{BN}$ 结构和 $\operatorname{Dim}(B)$ 是由 定义的网络维度：
$\operatorname{Dim}(B)=\sum_{i=1}^n \operatorname{Dim}\left(X_i, B\right)$ 和 $\operatorname{Dim}(B)=\left(r_i-1\right) q_i$
结构学习的另一个常见分数是互信息 $(\mathrm{MI})$ 。两个随机变量之间的互信息 $X$ 和 $Y$ ，表示为 $I(X, Y)$ 由 Chow 和 Liu (1968) 定义:
$$
I(X, Y)=H(X)-H(X \mid Y)
$$
在哪里 $H(X)$ 是随机变量的嫡 $X$ 定义为: $H(X)=-\sum_{i=1}^{r_x} P\left(X=x_i\right) \log \left(P\left(X=x_i\right)\right)$ 和 $H(X \mid Y)=-\sum_{i=1}^{r_x} \sum_{j=1}^{r_y} P\left(X=x_i / Y=y_j\right) \log \left(P\left(X=x_i \mid Y=y_j\right)\right)$ 在哪里 $r_x$ 和 $r_y$ 是变 量的离散状态数 $X$ 和 $Y$ ，分别。

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Training the structure of a Bayesian network

学习贝叶斯网络可以分为两个阶段。作为第一步，网络结构由专家确定，或者自动根据对研究领域的观察 (最常见) 确定。最后是参数集 $\theta$ 在这里也是由专家或通过算法定义的。
学习结构的问题可以比作数据探索，即从数据库中提取知识（在我们的例子中是网络拓扑) (Krause， 1999)。专家并不总是能够确定贝叶斯网络的结构。因此，在某些情况下，模型的确定可能是一个需要解 决的问题。因此，在 (Yu et al., 2002) 中，学习贝叶斯网络的结构可用于识别不同遗传调节因子之间最明 显的关系，以指导后续实验。
那么结构只是问题解决方案的一部分，但它本身就是一个解决方案。
学习贝叶斯网络的结构可能需要考虑为学习提供的数据的性质（或者只是建模域的性质）：连续变量一一 变量可以在连续空间中取值 (Cobb \& Shenoy，2006 年；Lauritzen I\& Wermuth， 1989 年；Lerner 等人，2001 年) -，不完整的数据库 (Heckerman，1995 年；Lauritzen，1995 年)。我们假设在这项 工作中建模的变量在离散集中取其值，它们被完全观察到，没有潜在变量，即在作为两个或多个观察变量 的父级的不可观察变量领域没有模型.
用于学习贝叶斯网络结构的方法可以分为两大类：

1. 独立关系的发现：这些方法包括允许条件独立性寻找结构的测试程序；
2. 探索和评估：这些方法使用分数来评估图形在模型中重建条件独立性的能力。搜索算法将根据分数 值构建解决方案，并使其迭代演化。
   没有详尽的，属于基于统计测试的方法，首先应该注意算法 PC，更改算法 SGS（Spirtes 等人， 2001) 。在这种方法中，考虑一个图 $G=X, E, \theta)$ ，两个顶点 $X_i$ 和 $X_j$ 从 $X$ 和顶点的子集 S_{X_i, X_j $} \backslash$ \in $X \wedge l e f t\left{X_{-} \mathrm{i}, X_{_}\right.$j $\backslash$ right $}$, 顶点 $X_i$ 和 $X_j$ 由弧连接在 $G$ 如果没有 $S_{X_i, X_j}$ 例如 $\left(X i \perp X j \mid S_{X_i, X_1}\right)$ 在哪里上表示条件独立的关系。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

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。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
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SPSS代写	计量经济学代写
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贝叶斯网络（BN）是一种表示不确定领域知识的概率图形模型，其中每个节点对应一个随机变量，每条边代表相应随机变量的条件概率。

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统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Learning parameters from complete data

In this section we consider the learning of parameters in BNs with discrete variable, that is for every node $i$ the associated random variable $X_i$ takes $r_i$ states :
$$
\begin{gathered}
\text { node } 1 \rightarrow X_1 \in\left{x_1^1, \ldots, x_1^{r_1}\right} \
\text { node } 2 \rightarrow X_2 \in\left{x_2^1, \ldots, x_2^{r_2}\right} \
\vdots \
\text { node } i \rightarrow X_i \in\left{x_i^1, \ldots, x_i^{r_i}\right} \
\vdots \
\text { node } n \rightarrow X_n \in\left{x_n^1, \ldots, x_n^{r_n}\right} .
\end{gathered}
$$
Let $D$ be a dataset and let $N_{i j k}$ be a number of observations in $D$ for which the node $i$ is in state $k$ and its parents are in state $j$ that is $X_i=x_i^k$ and $\mathrm{Pa}\left(X_i\right)=x_i^j$. Note that, since each node might have two or more parents, state $j$ corresponds to a combination of states of the parents. For example if a node has three parents, each having three states, then there are 27 states of the parents and $j$ takes values from 1 to 27 .
The distribution of $X_i$ is multinomial with parameters $N_{i j}$ and $\theta_{i j}=\left(\theta_{i j 2}, \ldots, \theta_{i j r_i}\right)$, where $N_{i j}=$ $\sum_{k=1}^{r_i} N_{i j k}$ and $\theta_{i j k}=P\left(X_i=x_i^k / P a\left(X_i\right)=x^j\right) ; k=1, \ldots, r_i$ and $\sum_{k=1}^{r_i} \theta_{i j k}=1$
$$
P\left(X_i=\left(N_{i j 1}, \ldots, N_{i j r_i}\right) / P a\left(X_i\right)=x^j\right)=N_{i j} ! \prod_{k=1}^{r_i} \frac{\theta_{i j k}^{N_{i j k}}}{N_{i j k} !} .
$$
Then $N_{i j}$ and $\theta_{i j}$ are unknown parameters that will be estimated by the Implicit method. Given a network $S$, consider for node $i, N_{i j o b}$ is the observed number of occurrences of the node $i$ and its parents are in the state $j$.
Let $\theta_{i j k(0)}=\frac{N_{i j k(0)}}{N_{i j j b}}=\max \left{\frac{N_{i j k}}{N_{i j i b}} ; \quad \frac{N_{i j k}}{N_{i j j b b}} \leq \frac{1}{r_i-1}\right.$ and $\left.1 \leq k \leq r_i\right}$.
The application of the Implicit method gives the following estimation of $N_{i j}$ and $\theta_{i j}$ :
$$
\widehat{N}{i j}=N{i j o b}+\frac{N_{i j k(0)}}{N_{i j k(0)}} ;
$$

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Learning parameters from incomplete data

Consider a dataset $D$ with missing data, we compute the Implicit distribution $P(\theta / D)$ and use the distributions in turn to compute expectation of parameters of interest. Let $X$ be a random variable that follows a multinomial distribution with parameters $N$ and $\theta=\left(\theta_1, \ldots, \theta_r\right)$ such that $Y=\left(N_1, \ldots, N_r\right) \subset X$ and $Z=\left(N_1^, \ldots, N_r^\right) \subset X$ denote the observed and unobserved variables, respectively. So, $X=\left(N_1+N_1^, \ldots, N_r+N_r^\right)$ and $P(\theta / Y)=\sum_Z P(Z / Y) P(\theta / Y, Z)$
To estimate the parameters $\theta_{i j k}$ of the network, with incomplete dataset, we propose a new iterative algorithm named Implicit EM (or in short I-EM) algorithm. Consider a node $i$ with parents in the state $j$ and a dataset $D$ which contains $N_{i j}^{(0)}$ observed and unobserved values in such state. Let $N_{i j o b}^{(0)}$ the observed values in $D$, so $N_{i j}^{(0)}>N_{i j o b}^{(0)}$ and $N_{i j}^{(0)}-N_{i j o b}^{(0)}$ represents the number of unobserved states.
So, the initial conditions for a node $i$ are:
$N_{i j}^{(0)}$ is the number of observed and unobserved states.
$\theta_{i j k}^{(0)}$ is the observed frequency of the node $i$ in the state $k$ given its parents in the state $j$. Then, $N_{i j k}^{(0)}=N_{i j}^{(0)} \theta_{i j k}^{(0)}$ is the number of observed occurrences of the node $i$ in the state $k$ and its parents in the state $j$.
$$
N_{i j o b}^{(0)}=\sum_{k=1}^{r_i} N_{i j k}^{(0)}
$$
The I-EM algorithm is iterative and involves three steps; the first step consists in getting the maximum of the conditional frequencies, the second step estimates the number of observations from the first step and the third computes the other conditional probabilities. Formally, the algorithm iterates through the following steps, until convergence:
(1) Choose the maximum frequency $k(0)$
(2) Estimate the number of observations $N_{i j}^{(1)}$
(3) Compute the conditional probabilities $\theta_{i j k}^{(1)}$
with the
stop condition being:
Compute the sum of estimated occurrences $\sum_{k=1}^{r_i} N_{i j k}^{(t)}$
if $\sum_{k=1}^{r_i} N_{i j k}^{(t)}>N_{i j}^{(0)}$ then stop, otherwise continue steps (1) to (3).

贝叶斯网络代考

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Learning parameters from complete data

在本节中，我们考虑在具有离散变量的 BN 中学习参数，即对于每个节点 $i$ 相关的随机变量 $X_i$ 需要 $r_i$ 状态
让 $D$ 是一个数据集，让 $N_{i j k}$ 是一些意见 $D$ 哪个节点 $i$ 处于状态 $k$ 并且它的父母处于状态 $j$ 那是 $X_i=x_i^k$ 和 $\mathrm{Pa}\left(X_i\right)=x_i^j$. 请注意，由于每个节点可能有两个或更多父节点，状态 $j$ 对应于父母状态的组合。例如， 如果一个节点有 3 个父节点，每个节点有 3 个状态，那么父节点有 27 个状态， $j$ 取值从 1 到 27 。 的分布 $X_i$ 是带参数的多项式 $N_{i j}$ 和 $\theta_{i j}=\left(\theta_{i j 2}, \ldots, \theta_{i j r_i}\right)$ ， 在哪里 $N_{i j}=\sum_{k=1}^{r_i} N_{i j k}$ 和 $\theta_{i j k}=P\left(X_i=x_i^k / P a\left(X_i\right)=x^j\right) ; k=1, \ldots, r_i$ 和 $\sum_{k=1}^{r_i} \theta_{i j k}=1$
$$
P\left(X_i=\left(N_{i j 1}, \ldots, N_{i j r_i}\right) / P a\left(X_i\right)=x^j\right)=N_{i j} ! \prod_{k=1}^{r_i} \frac{\theta_{i j k}^{N_{i j k}}}{N_{i j k} !} .
$$
然后 $N_{i j}$ 和 $\theta_{i j}$ 是将由隐式方法估计的末知参数。给定一个网络 $S$ ，考虑节点 $i, N_{i j o b}$ 是观察到的节点出现次 数 $i$ 并且它的父母都在这个州 $j$.
让
隐式方法的应用给出了以下估计 $N_{i j}$ 和 $\theta_{i j}$ :
$$
\widehat{N} i j=N i j o b+\frac{N_{i j k(0)}}{N_{i j k(0)}}
$$

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Learning parameters from incomplete data

考虑一个数据集 $D$ 缺少数据，我们计算隐式分布 $P(\theta / D)$ 并依次使用分布来计算感兴趣参数的期望。让 $X$ 是服从带参数的多项式分布的随机变量 $N$ 和 $\theta=\left(\theta_1, \ldots, \theta_r\right)$ 这样 $Y=\left(N_1, \ldots, N_r\right) \subset X$ 和
$\mathrm{Z}=$ =left(N_1^, Idots, N_r^vight) \子集 X 分别表示观察到的和末观察到的变量。所以，
$\mathrm{x}=$ =left(N_1+N_1^, \dots, N_r+N_r^\right) 和 $P(\theta / Y)=\sum_Z P(Z / Y) P(\theta / Y, Z)$
估计参数 $\theta_{i j k}$ 网络，数据集不完整，我们提出了一种新的迭代算法，称为隐式 EM (或简称 I-EM) 算法。 考虑一个节点 $i$ 与父母在该州 $j$ 和一个数据集 $D$ 其中包含 $N_{i j}^{(0)}$ 在这种状态下观察到的和末观察到的值。让 $N_{i j o b}^{(0)}$ 在观察值 $D ，$ 所以 $N_{i j}^{(0)}>N_{i j o b}^{(0)}$ 和 $N_{i j}^{(0)}-N_{i j o b}^{(0)}$ 表示末观察到的状态数。
因此，节点的初始条件 $i$ 是:
$N_{i j}^{(0)}$ 是观察到的和末观察到的状态的数量。
$\theta_{i j k}^{(0)}$ 是观察到的节点频率 $i$ 在该州 $k$ 给它的父母在州 $j$. 然后， $N_{i j k}^{(0)}=N_{i j}^{(0)} \theta_{i j k}^{(0)}$ 是观察到的节点出现次数 $i$ 在该州 $k$ 及其在该州的父母 $j$.
$$
N_{i j o b}^{(0)}=\sum_{k=1}^{r_i} N_{i j k}^{(0)}
$$
I-EM 算法是迭代的，涉及三个步㹂；第一步包括获取条件频率的最大值，第二步估计来自第一步的观测值 数量，第三步计算其他条件概率。形式上，算法通过以下步㡜迭代，直到收敛:
(1) 选择最大频率 $k(0)$
(2) 估计观察次数 $N_{i j}^{(1)}$
(3) 计算条件概率 $\theta_{i j k}^{(1)}$
停止条件为
:
计算估计发生次数的总和 $\sum_{k=1}^{r_i} N_{i j k}^{(t)}$
如果 $\sum_{k=1}^{r_i} N_{i j k}^{(t)}>N_{i j}^{(0)}$ 然后停止，否则继续步骤 (1) 至 (3)。

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金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

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非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

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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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有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
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如果你也在 怎样代写贝叶斯网络Bayesian network这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

贝叶斯网络（BN）是一种表示不确定领域知识的概率图形模型，其中每个节点对应一个随机变量，每条边代表相应随机变量的条件概率。

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• Statistical Computing 统计计算
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• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|A simple example: Implicit estimation in binomial distribution case

To illustrate how the Implicit method proceeds let us consider a simple example. Let $X=$ $\left(N_1, N_2\right)$ be a random variable following a binomial distribution with unknown parameters $N=N_1+N_2$ and $\theta=\left(\theta_1, \theta_2\right)$. We first estimate $N$ by the Implicit method after that we use the estimate $\widehat{N}$ to estimate $\theta$. After some calculations, we obtain
$$
P(N / X)=\frac{P(X / N)}{C(X)}=C_N^{N_1} \theta_1^{N-N_1}\left(1-\theta_1\right)^{N_1+1},
$$
where $\stackrel{\vee}{N}1=N-N_1=\sum{i=2}^r N_i$
So, the Implicit distribution of $N$ given $X=\left(N_1, \ldots, N_r\right)$ is a Pascal distribution with parameters $1-\theta_1$ and $N_1+1$. Suppose that $\theta_1$ is known, the Implicit estimator $\hat{N}$ of $N$ is the mean of the Pascal distribution:
$$
\widehat{N}=E(N / X)=\sum_{N \geq 0} N C_N^{N_1} \theta_1^{N-N_1}\left(1-\theta_1\right)^{\stackrel{v}{N_1}+1} .
$$
Let $N_{o b}$ be the number of observations and take
$$
\theta_{k_0}=\max \left{\frac{N_k}{N_{o b}} ; \frac{N_k}{N_{o b}} \leq \frac{1}{r-1} \text { and } 1 \leq k \leq r\right} .
$$
After some calculations, we have
$$
\widehat{N}=\frac{\left(\stackrel{\vee}{N_{k_0}}+1\right)}{1-\theta_{k_0}}=N_{o b}+\frac{N_{k_0}}{N_{k_0}},
$$
where $N_{k_0}=N_{o b}-N_{k_0}$
Consequently, the probability of the next observation to be in state $x^k$ given a dataset $D$ is obtained by
$$
\hat{\theta}k=P\left(X{N_{a b}+1}=x^k / D\right)=\frac{N_k+1}{\hat{N}+r}, 1 \leq k \leq r \text { and } k \neq k_0
$$
and $\hat{\theta}{k_0}=1-\sum{i \neq k_0} \hat{\theta}_i$
other examples and selected applications of Implicit distributions can be found in the original paper (Hassairi et al., 2005).

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Implicit inference with Bayesian Networks

Formally, a Bayesian network is defined as a set of variables $X=\left{X_1, \ldots, X_n\right}$ with :(1) a network structure $S$ that encodes a set of conditional dependencies between variables in $X$, and (2) a set $P$ of local probability distributions associated with each variable. Together, these components define the joint probability distribution of $X$.
The network structure $S$ is a directed acyclic graph (DAG). The nodes in $S$ correspond to the variables in $X_i$. Each $X_i$ denotes both the variable and its corresponding node, and $\mathrm{Pa}\left(X_i\right)$ the parents of node $X_i$ in $S$ as well as the variables corresponding to those parents. The lack of possible arcs in $S$ encode conditional independencies. In particular, given structure $S$, the joint probability distribution for $X$ is given by the product of all specified conditional probabilities:
$$
P\left(X_1, \ldots, X_n\right)=\prod_{i=1}^n P\left(X_i / P a\left(X_i\right)\right)
$$
a factorization that is known as the local Markov property and states that each node is independent of its non descendant given the parent nodes. For a given $B N$ the probabilities will thus depend only on the structure of the parameters set.

贝叶斯网络代考

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|A simple example: Implicit estimation in binomial distribution case

为了说明隐式方法是如何进行的，让我们考虑一个简单的例子。让 $X=\left(N_1, N_2\right)$ 是服从参数 末知的二项分布的随机变量 $N=N_1+N_2$ 和 $\theta=\left(\theta_1, \theta_2\right)$. 我们先估计 $N$ 通过隐式方法之后 我们使用估计 $\widehat{N}$ 估计 $\theta$. 经过一些计算，我们得到
$$
P(N / X)=\frac{P(X / N)}{C(X)}=C_N^{N_1} \theta_1^{N-N_1}\left(1-\theta_1\right)^{N_1+1},
$$
在哪里 $N 1=N-N_1=\sum i=2^r N_i$
因此，隐式分布 $N$ 给予 $X=\left(N_1, \ldots, N_r\right)$ 是一个有参数的帕斯卡分布 $1-\theta_1$ 和 $N_1+1$. 假 设 $\theta_1$ 是已知的，隐式估计量 $\hat{N}$ 的 $N$ 是帕斯卡分布的均值:
$$
\widehat{N}=E(N / X)=\sum_{N \geq 0} N C_N^{N_1} \theta_1^{N-N_1}\left(1-\theta_1\right)^{\stackrel{n}{N_1+1}} .
$$
让 $N_{o b}$ 是观察次数并取
经过一些计算，我们有
$$
\widehat{N}=\frac{\left(N_{k_0}^{\vee}+1\right)}{1-\theta_{k_0}}=N_{o b}+\frac{N_{k_0}}{N_{k_0}},
$$
在哪里 $N_{k_0}=N_{o b}-N_{k_0}$
因此，下一个观测值处于状态的概率 $x^k$ 给定一个数据集 $D$ 通过获得
$$
\hat{\theta} k=P\left(X N_{a b}+1=x^k / D\right)=\frac{N_k+1}{\hat{N}+r}, 1 \leq k \leq r \text { and } k \neq k_0
$$
和 $\hat{\theta} k_0=1-\sum i \neq k_0 \hat{\theta}_i$
隐式分布的其他示例和选定应用可以在原始论文中找到（Hassairi 等人，2005 年）。

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Implicit inference with Bayesian Networks

变量之间的一组条件依赖关系 $X,(2)$ 一组 $P$ 与每个变量相关的局部概率分布。这些组件一起定 义了联合概率分布 $X$.
网络结构 $S$ 是一个有向无环图 (DAG)。中的节点 $S$ 对应于中的变量 $X_i$. 每个 $X_i$ 表示变量及其 对应的节点，并且 $\mathrm{Pa}\left(X_i\right)$ 节点的父节点 $X_i$ 在 $S$ 以及与这些父母对应的变量。缺乏可能的弧线 $S$ 编码条件独立性。特别地，给定结构 $S$ ，联合概率分布为 $X$ 由所有指定条件概率的乘积给出:
$$
P\left(X_1, \ldots, X_n\right)=\prod_{i=1}^n P\left(X_i / P a\left(X_i\right)\right)
$$
称为本地马尔可夫属性的因式分解，它指出每个节点都独立于给定父节点的非后代。对于给定 的 $B N$ 因此，概率将仅取决于参数集的结构。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

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。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

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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统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Drift-Off

Drift-off is an event normally caused by loss of power, malfunction in the power system, engine breakdown, or mechanical and human errors. When the DP system can no longer hold the position, the increasing offset of the drilling vessel due to wind, wave, and current will cause large horizontal force and bending moment to the subsea wellhead by drilling riser system, and the ED must be activated to avoid possible accident. If the ED operations cannot be completed successfully in $60 \mathrm{~s}$ at most, it may damage the wellhead or break the riser joints. Once the integrity of the well is damaged, the blowout accident will occur inevitably. According to the existing literature, it has been stated that the occurrence probability of drift-off event is $2 \times 10^{-3}$ per year [17].

Establishing alert offsets for the ED of the vessel-connected riser system through drift-off analysis is used to determine the point of disconnect. Generally, the alert offsets settings are as follows: green region-drilling normally; yellow region-stop drilling and make the preparation for ED while the riser is in the “connected nondrilling mode”; red region-the ED is initiated automatically (it can also be initiated manually in advance) and must be completed before reaching the blue region; blue region-the suspended riser column is in survival mode [18].

A drive-off is much the same as a drift-off, but it comes from a malfunction in the DP system causing the rig to drive off from its location. This is a very critical event due to the higher velocity of the vessel, and it provides a short available time to activate the ED before the horizontal offset gets too large. The occurrence probability of drive-off event is $1.6 \times 10^{-5}$ per DP hour $[19,20]$.

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Failure Probability Analysis Technology

ESD is a graphical method for visualizing the sequence of related events. As an effective risk assessment method, ESD has been used in many different fields [23]. The first ESD framework was proposed for risk modeling by NASA in the Cassini space program, and since then it has been employed widely by different researchers [24]. Wu [25] built an ESD model for the driving pump of a spaceship cooling circuit with an initiating event “power failure,” and analyzed the related accidents. Zhou et al. [23] applied ESD to evaluate emergency response actions during fireinduced domino effects. To assess the ED failure probability in the present study, ESD was defined based on the work of Swaminathan and Smidts [26].
$$
\mathrm{ESD}=\left(E, C_{\mathrm{d}}, G, \operatorname{Pr}\right)
$$
where $E$ refers to the events which implies any changes from one state to another. Any observable physical phenomenon the analyst chooses to represent in an ESD would be considered as an event. These events could be time-distributed events, demand-based events, non-quantifiable events, or end states. In the present work, events were divided into three categories: (1) “initial event”, being the beginning event of an ESD, and starting the potential event sequence; (2) “comment event”, describing the development of an event sequence, and (3) “termination event”, indicating the termination of the ESD. The symbols used to represent such events and brief definitions are given in Table $1 .$
$C_d$ indicatess conditions which reepresesent the ruless controlling the devèlopment of an event sequence into different branches. The event sequence will develop in different directions depending on whether the conditions are satisfied or not.
$G$ represents the logic gates, indicating the logical relationships among events. The basic gates are the AND gate and the OR gate, which can be further divided into four types according to event relationships, i.e., output AND gate, input AND gate, output OR gate, and input OR gate. These gates can be used to represent various situations like concurrent processes, synchronization processes, and multiple mutually exclusive outcomes. Especially, for the output $\mathrm{OR}$ gates, since the outcomes are mutually exclusive, only one of the many possible outcomes will occur. Figure 1 shows an example of an output OR gate. After the occurrence of Event 1, there are three possible scenarios. If $P 2, P 3$, and $P 4$ are the probabilities of occurrence of the three events, respectively, then their summation is equal to 1.Pr is a set of process parameters, which reflect the states of the system. For example, the abovementioned occurrence probabilities of the three events are the process parameters, which will influence the evolution of the accident and eventually the probabilities of the termination events (end states).

贝叶斯网络代考

统计代写|贝叶斯网络代写贝叶斯网络代考|漂移

漂移通常是由动力丧失、动力系统故障、发动机故障或机械和人为错误引起的事件。当DP系统不能再保持位置时，钻井船由于风、浪、流等因素引起的偏移增大，会通过钻井隔水管系统对海底井口产生较大的水平力和弯矩，必须启动ED，以避免可能发生的事故。如果ED作业最多不能在$60 \mathrm{~s}$成功完成，可能会损坏井口或破坏立管接头。一旦油井的完整性受到破坏，就不可避免地会发生井喷事故。根据已有文献，漂移事件发生概率为$2 \times 10^{-3}$ /年[17].

通过漂移分析建立隔水管系统ED的报警偏移量，以确定断开点。一般情况下，报警偏移量设置为:绿色区域-正常钻进;黄色区域，立管处于“连接非钻井模式”时，停止钻井，做好ED准备;红色区域——ED是自动启动的(也可以提前手动启动)，必须在到达蓝色区域之前完成;蓝色区域-悬浮立管柱生存模式[18].

驱离与漂移非常相似，但它是由DP系统的故障引起的，导致钻机从其位置驱离。这是一个非常关键的事件，因为容器的速度较高，在水平偏移太大之前，它提供了很短的可用时间来激活ED。驱车事件发生概率为$1.6 \times 10^{-5}$ / DP小时$[19,20]$ .

统计代写|贝叶斯网络代写贝叶斯网络代考|故障概率分析技术

ESD是一种可视化相关事件序列的图形化方法。作为一种有效的风险评估方法，ESD已经应用于许多不同的领域。第一个ESD框架是由NASA在卡西尼太空计划中为风险建模提出的，从那时起它就被不同的研究人员广泛采用。Wu[25]建立了飞船冷却回路驱动泵的ESD模型，并对其启动事件“断电”进行了分析。Zhou等人[23]应用ESD评估火灾诱发骨牌效应期间的应急响应行动。为了评估本研究中ED失败的概率，基于Swaminathan和Smidts[26]的工作定义了ESD。
$$
\mathrm{ESD}=\left(E, C_{\mathrm{d}}, G, \operatorname{Pr}\right)
$$
，其中$E$表示从一个状态到另一个状态的任何变化。分析师选择在ESD中表示的任何可观察到的物理现象都将被视为一个事件。这些事件可以是时间分布的事件、基于需求的事件、不可量化的事件或最终状态。在本文中，将事件分为三类:(1)“初始事件”，作为ESD的开始事件，并开始潜在事件序列;(2)“注释事件”，描述事件序列的发展，以及(3)”终止事件”，表示ESD的终止。表$1 .$中给出了用于表示此类事件的符号和简要定义，
$C_d$表示控制事件序列devèlopment到不同分支的规则条件。根据条件是否满足，事件序列将向不同的方向发展。
$G$表示逻辑门，表示事件之间的逻辑关系。基本门是与门和或门，根据事件关系可进一步分为四种类型，即输出与门、输入与门、输出或门和输入或门。这些门可以用来表示各种情况，比如并发过程、同步过程和多个互斥的结果。特别是对于输出$\mathrm{OR}$门，由于结果是互斥的，所以只会出现许多可能结果中的一个。图1显示了输出或门的示例。事件1发生后，有三种可能的场景。如果$P 2, P 3$和$P 4$分别是这三个事件发生的概率，那么它们的和等于1。Pr是反映系统状态的一组工艺参数。例如，上述三个事件的发生概率是过程参数，它将影响事故的演变，最终影响终止事件(结束状态)的概率。

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非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

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有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

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。

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MATLAB代写

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• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Results and Discussions

Reliability and availability evaluation The reliabilities and availabilities within 100 weeks are evaluated by the forward inference, shown in Fig. 7. The coverage factors for the redundant system are assigned to $0.95$. As indicated in Fig. 7a, the reliabilities decrease with time. The reliability of CDD system is higher than HDD system, whereas the TMR system is between them. Moreover, the reliabilities of CDD, TMR, and HDD systems at 100th week are $0.81,0.785$, and $0.771$, respectively. As indicated in Fig. 7b, the occurrence probabilities of degraded state for the CDD, TMR, and HDD systems increase to $0.065,0.064$, and $0.063$ at 100th week, respectively.

As shown in Fig. 7c, the availability of CDD, TMR, and HDD systems is $0.999923$, $0.999909$, and $0.999902$, respectively. The availabilities of the three onboard systems approach steady values in 10 weeks. The high availabilities indicate that the onboard systems can recover rapidly when the primary system suffers a failure. Obviously, the availabilities accord with design specification that it should be greater than $0.9999 .$

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Deepwater Drilling Riser System

Deepwater drilling conductor is the first layer of casing installed during the well construction in deepwater drilling, which is generally jetted into the formation without well cementing. After jetting the conductor with low-pressure wellhead (LPW), completing the installation of the casing surface tubular with high pressure wellhead (HPW), and cementing, drilling operation is followed by deployment of riser system and LMRP/BOP by making up the riser joints.

The main components of the riser column include BOP/LMRP stack, lower flex joint (LFJ), slick and buoyancy riser joints, telescopic joint (TJ), and upper flex joint (UFJ). The top end of the riser column is connected to the drilling vessel through the tension system. The TJ consists of inner and outer barrels where the relative motion (stroke) of these barrels can compensate for the length variations of riser column with the motion of the drilling vessel. The LFJ and UFJ can improve the mechanical performance for both ends of the riser column to avoid excessive bending moment and hence damage to the risers [16].

The subsea BOP/LMRP stack includes LMRP and BOP, which is usually equipped with two hydraulic connectors, namely the LMRP connector and wellhead connector.

The LMRP connector is located in the middle of two annular preventers, which is used to connect the LMRP to the BOP, and the wellhead connector is used to connect $\mathrm{BOP}$ and $\mathrm{HPW}[7,8]$. If $\mathrm{ED}$ is activated automatically or manually under extreme conditions, the LMRP will disconnect from BOP at the LMRP connector, and the riser column will be lifted up and suspended by the tensioners eventually after the disconnect is completed. If there is drill pipe in the drilling riser, the blind shear rams in BOP will cut through the pipe and seal the well before disconnect.

贝叶斯网络代考

统计代写|贝叶斯网络代写贝叶斯网络代考|结果与讨论

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通过正向推理对100周内的可靠性和可用性进行评估，如图7所示。冗余系统的覆盖率系数分配给$0.95$。如图7a所示，可靠性随时间的增加而减小。CDD系统的可靠性高于HDD系统，TMR系统介于两者之间。CDD、TMR和HDD系统在第100周的可靠性分别为$0.81,0.785$和$0.771$。如图7b所示，CDD、TMR和HDD系统的降级状态发生概率在第100周分别增加到$0.065,0.064$和$0.063$。

如图7c所示，CDD、TMR和HDD系统的可用性分别为$0.999923$、$0.999909$和$0.999902$。三种机载系统的可用性在10周内接近稳定值。高可用性表明，当主系统发生故障时，板载系统可以快速恢复。显然，可用性符合设计规范，它应该大于$0.9999 .$

统计代写|贝叶斯网络代写贝叶斯网络代考|深水钻井隔水管系统

深水钻井导管是深水钻井建井过程中安装的第一层套管，一般不经固井就喷入地层。在使用低压井口(LPW)喷注导体后，完成高压井口(HPW)套管表面管的安装和固井，然后进行钻井作业，通过组装立管接头部署立管系统和LMRP/BOP

立管柱的主要部件包括BOP/LMRP组、下部伸缩接头(LFJ)、滑水和浮力立管接头、伸缩接头(TJ)和上部伸缩接头(UFJ)。隔水管柱的上端通过张力系统与钻井船连接。TJ由内桶和外桶组成，这些桶的相对运动(行程)可以补偿立管柱长度随钻井船运动的变化。LFJ和UFJ可以改善立管两端的力学性能，避免过大的弯矩对立管造成损伤

水下BOP/LMRP组合包括LMRP和BOP，通常配备两个液压连接器，即LMRP连接器和井口连接器

LMRP连接器位于两个环形防喷器的中间，用于连接LMRP和BOP，井口连接器用于连接$\mathrm{BOP}$和$\mathrm{HPW}[7,8]$。如果$\mathrm{ED}$在极端条件下自动或手动激活，则LMRP将在LMRP连接器处与防喷器断开，在断开完成后，隔水管柱将被张紧器抬起并悬挂。如果钻井隔水管中有钻杆，防喷器中的盲切闸板将切断钻杆，并在断开前密封井

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

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。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
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SPSS代写	计量经济学代写
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如果你也在 怎样代写贝叶斯网络Bayesian network这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

贝叶斯网络（BN）是一种表示不确定领域知识的概率图形模型，其中每个节点对应一个随机变量，每条边代表相应随机变量的条件概率。

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我们提供的贝叶斯网络Bayesian network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
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• Advanced Probability Theory 高等概率论
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统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|DBN Structure Modeling

The structure modeling presents the mapping rules from DFT into DBN. Here, we briefly model the OR gate, AND gate, 2003 voting gate, and spare gate as they will be later used in the case study. For those static logic gates (the OR gate, AND gate, and 2003 voting gate), mapping rules are described in the previous study [24]. As indicated in Fig. 3b, the relationship between $\mathrm{C} 1, \mathrm{C} 2$, and $\mathrm{A}$ is linked by intra-slice arcs. Each node involves two states denoted by Working (W) or Failed (F). The significant feature, coverage factor $c$, in a redundant system is taken into account to model the inaccuracy of a recovery mechanism. The coverage factor $c$ is presented as $c=$ probability {system recoverslfault occurs $}$ [30]. Then, DBN extends the BN by incorporating temporal dependencies at different time slices. For instance, the node $\mathrm{C} 1(t)$ is extended to $\mathrm{C} 1(t+\Delta t)$ with a temporal arc. Similarly, the DBNs of OR gate and 2003 voting gate are shown in Fig. 3a and c, respectively.

Dynamic logic gates are designed to express the time sequence and failure behaviors of the systems. The priority AND (PAND) gate, the functional dependency (FDEP) gate, and the spare gate are commonly used in DFT modeling. The mapping rules of spare gate are described based on the previous study [25, 26]. Generally, a spare gate consists of two types of elements: the primary modules and one or multiple redundant modules. For example, in Fig. 3d, the DBN structure is similar to that in Fig. 3a and $\mathrm{b}$, but, the former one demonstrates that component $\mathrm{S}$ at $t+\Delta t$ time slice is dependent on both $\mathrm{P}$ at $t$ time slice and $\mathrm{S}$ at $t$ time slice. Assume that the primary $\mathrm{P}$ is active at the $t$ time slice with liailure rate $\lambda$, and the lailure rate of one spare S is $\lambda$ in active state or $\alpha \lambda$ at inactive state, where $\alpha$ is the dormancy factor. Hot and cold spares can be modeled by setting $\alpha$ equal to 1 and 0 , respectively. Whenever the $P$ fails, a replacement is initiated and the $S$ will be powered up to keep the system functional.

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Determination of DBN Parameters

DBN parameters are based on the prior probabilities of root nodes and the CPT of intermediate nodes and leaf nodes. The node $\mathrm{Cl}$ in Fig. 3b is demonstrated as an example. Assuming $\mathrm{Cl}$ follows the exponential distribution with failure rate $\lambda$, it can be obtained:
$$
P{\mathrm{Cl}(t+\Delta t)=F \mid \mathrm{Cl}(t)=F}=1-e^{-\lambda t}
$$
Considering a repair action, the availability of $\mathrm{Cl}$ can also be obtained. If the repair rate of $\mathrm{Cl}$ is $\mu$, it can be obtained:
$$
P{\mathrm{Cl}(t+\Delta t)=W \mid \mathrm{C1}(t)=F}=1-e^{-\mu t}
$$
The CPT for $\mathrm{C} 1$ at $t+\Delta t$ time slice given $\mathrm{Cl}$ at $t$ time slice is provided in Tables 1 and $2 .$

For spare gate shown in Fig. 3d, the CPT of node $S$ without and with repair are given in Tables 3 and 4 , where $\alpha$ is the dormancy factor.

Through the forward inference, the reliability and availability of different redundancy strategy can be obtained. Meanwhile, the posterior probabilities of each node are generated by the backward inference after an evidence is introduced. A sensitivity analysis is carried out with the assumption that the prior probabilities of five function modules are subject to the uncertainty of $10 \%$. Moreover, the effects of coverage factor on reliability and availability will be calculated.

The validation of the proposed approach is a significant procedure to prove that it is reasonable for the reliability and availability evaluation of the actual system. In this paper, the validations are accomplished in two ways: A partial validation of the model usability should satisfy three axioms proposed by Jones et al. [31]. The availabilities obtained from the proposed approach are validated by analyzing the field data of one railway bureau in China.

贝叶斯网络代考

统计代写|多元统计分析代写多元统计分析代考|波士顿住房

在第3章和第7章中，使用线性模型来分析价格的变化(变量在第1.9节中转换)是否可以用其他变量解释。在章节$7.3$中得到一个简化模型，结果如表7.1所示，其中$r^2=0.763$。模型是:
$$
\begin{aligned}
X_{14}=& \beta_0+\beta_4 X_4+\beta_5 X_5+\beta_6 X_6+\beta_8 X_8+\beta_9 X_9+\beta_{10} X_{10}+\beta_{11} X_{11} \
&+\beta_{12} X_{12}+\beta_{13} X_{13}
\end{aligned}
$$
一个因子$\left(X_4\right)$被编码为二进制变量(1，如果房子靠近查尔斯河，则为0)。利用上面描述的ANCOVA模型，我们想要添加一个由原始的径向公路可达性定量变量$X_9=$指数构建的新因子。因此，如果接近查尔斯河，我们将把$X_4$转换为1，如果不接近查尔斯河，则将$-1$转换为1，并且我们将用一个新的因子替换$X_9$，编码为$X_{15}=1$如果$X_9 \geq$中位数$\left(X_9\right)$, $X_{15}=-1$如果$X_9<\operatorname{median}\left(X_9\right)$。我们还想考虑$X_4$与$X_{12}$(黑人比例)的相互作用，以及$X_4$与新因子$X_{15}$的相互作用。结果如表8.5所示

统计代写|多元统计分析代写多元统计分析代考|分类反应

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在许多应用中，感兴趣的响应变量是定性的或分类的，也就是说，响应可以在$K$类或类别中取其名义值。我们经常观察$y_k$，即$k=1, \ldots, K$类别中的观察数。如果观察总数$n=\sum_{k=1}^K y_k$是固定的，我们可以假设观察的独立性，我们得到一个多项抽样过程

如果我们用$p_k$表示用$\sum_{k=1}^K p_k=$ 1观察到$k$第一类的概率，我们有$\mathrm{E}\left(Y_k\right)=m_k=n p_k$。样本的可能性可以写成:
$$
L=\frac{n !}{\prod_{k=1}^K y_{k} !} \prod_{k=1}^K\left(\frac{m_k}{n}\right)^{y_k} .
$$

在列联表中，类别由几个定性变量定义。例如，在$\left(J \times K\right.$)双向表中，为行$j$和列$k$报告观察(计数)$y_{j k}, j=1, \ldots, J$和$k=1, \ldots, K$。这里$n=\sum_{j=1}^J \sum_{k=1}^K y_{j k}$。对数线性模型在期望频率$m_{j k}=\mathrm{E}\left(y_{j k}\right)=n p_{j k}$的对数上引入了一个线性结构，其中$\sum_{j=1}^J \sum_{k=1}^K p_{j k}=1$。$m_{j k}$上的对数线性结构将对$p_{j k}$施加相同的结构，然后通过约束极大似然得到模型的估计。三向表$(J \times K \times L)$可以用同样的方法进行分析

有时可获得解释性变量$x$的附加信息。在这种情况下，当分类响应是二进制($K=2$)时，logit模型将是合适的。当感兴趣的主要响应是二进制时(对于实例表$(2 \times K)$或$(2 \times K \times L)$)，我们将引入这些模型。此外，我们将展示如何使它们适应列联表的情况。在$15 .$ 章节中，还使用多元描述工具分析了列联表

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金融工程代写

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非参数统计代写

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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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有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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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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统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Reliability and Availability

As shown in Fig. 6, the reliability and availability of the PV systems with centralized, string, and multistring configurations in the presence of intermittent faults are calculated and plotted. Intermittent fault coefficient $x$, permanent fault coefficient $y$, and intermittent repair coefficient $z$ are set to 40,20 , and $50 \%$, respectively.

The reliabilities of the three PV systems decrease with the increase of time (Fig. 6 a, b). In particular, the reliability of the PV system with centralized configuration rapidly decreases, compared with the other systems. The PV system with string configuration has high reliability in the first five years, whereas the PV system with multistring configuration has a high reliability after five years. The main reason behind this case is the fact that the redundant DC/AC inverters first lead to a high system reliability of the PV system with string configuration first. A low failure rate of the $\mathrm{DC} / \mathrm{AC}$ inverter subsequently leads to a high system reliability of the PV system with multistring configuration Therefore, in terms of reliability, the multistring configuration is the best choice in designing PV systems, whereas the centralized configuration is the worst choice.

The comparison of the reliability in Fig. $6 \mathrm{a}$, b indicates that the intermittent faults just slightly affect the reliability values in the first ten years. The three PV systems with intermittent faults have a slightly higher reliability than those without intermittent faults. The average reliability increments of ten years for centralized, string, and multistring configurations are $0.50,0.78$, and $0.40 \%$, respectively. This is because that the intermittent faults can transform to no faults, which is autorecovery. This finding is attributed to the fact that the intermittent faults can be transformed into “no faults,” which is autorecovery.

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Mutual Information Investigation

Mutual information measures the information shared by two variables and determines the degree of uncertainty of reduction of one variable by knowing one of the other variables [34]. This information can be used to identify the degree of importance of each PV component to the entire PV system. In this study, the degree of importance in three moments, i.e., first, fifth, and tenth years, is investigated, as shown in Fig. 8 . The degree of importance of the components of the three PV systems is the same, which is in the order of DC/AC inverter, DC/DC converter, DC combiner, and PV module arranged from largest to smallest. This degree increases with the increase of time. The $\mathrm{DC} / \mathrm{AC}$ inverter is determined to affect the reliability of the $\mathrm{PV}$ system significantly with multistring configuration, whereas the other components only exert a few contributions. Therefore, the DC/AC inverter should be given considerable attention to improve the reliability and availability of PV systems and to prevent their possible failures. The failure rates of the components of a PV system with a specified configuration should be reduced, but their repair rates should be increased to improve the reliability and availability of such system. Hence, the DC/AC inverter with low failure rates should be used in design and manufacturing stages of PV systems. Moreover, the repair rate of this component should be increased in the usage stage.

贝叶斯网络代考

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Reliability and Availability

如图 6 所示，计算并绘制了具有集中式、组串和多串配置的光伏系统在存在间歇性故障时的可靠性和可用性。间歇故障系数X, 永久故障系数是的, 和间歇修复系数和设置为 40,20 和50%， 分别。

三个光伏系统的可靠性随着时间的增加而降低（图6a，b）。特别是，与其他系统相比，集中配置的光伏系统的可靠性迅速下降。组串配置光伏系统前五年可靠性高，而多组串配置光伏系统五年后可靠性高。这种情况背后的主要原因是冗余DC/AC逆变器首先导致具有组串配置的光伏系统的高系统可靠性。低故障率DC/一个C逆变器随后导致多串配置光伏系统的系统可靠性高 因此，在可靠性方面，多串配置是光伏系统设计的最佳选择，而集中配置是最差的选择。

图 1 信度比较6一个, b 表示间歇性故障仅对前十年的可靠性值产生轻微影响。具有间歇性故障的三个光伏系统的可靠性略高于没有间歇性故障的光伏系统。集中式、串式和多串式配置十年的平均可靠性增量为0.50,0.78， 和0.40%， 分别。这是因为间歇性故障可以转变为无故障，这就是自动恢复。这一发现归因于间歇性故障可以转化为“无故障”，即自动恢复。

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Mutual Information Investigation

互信息衡量两个变量共享的信息，并通过了解其他变量之一来确定一个变量减少的不确定性程度[34]。该信息可用于确定每个光伏组件对整个光伏系统的重要性程度。在本研究中，研究了第一年、第五年和第十年三个时刻的重要程度，如图8所示。三个光伏系统组件的重要性程度相同，从大到小依次为DC/AC逆变器、DC/DC转换器、直流合路器、光伏组件。这个程度随着时间的增加而增加。这DC/一个C逆变器被确定为影响的可靠性磷在系统具有多字符串配置，而其他组件仅发挥一些作用。因此，DC/AC逆变器应引起重视，以提高光伏系统的可靠性和可用性，并防止其可能出现的故障。应降低具有特定配置的光伏系统组件的故障率，但应提高其维修率，以提高该系统的可靠性和可用性。因此，在光伏系统的设计和制造阶段应使用故障率低的DC/AC逆变器。而且在使用阶段要提高这个部件的返修率。

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金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

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非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

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。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
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如果你也在 怎样代写贝叶斯网络Bayesian network这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

贝叶斯网络（BN）是一种表示不确定领域知识的概率图形模型，其中每个节点对应一个随机变量，每条边代表相应随机变量的条件概率。

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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
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• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
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• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|DBN Structure Modeling

A BN is generally constructed through two major procedures, namely the construction of structure models and the definition of parameter models [46]. In the first step, a set of relevant variables and their possible values should be decided. A network structure can then be set up by connecting these variables into a directed acyclic graph. In the second step, the conditional probability table for each network variable should be defined.

The DBN structure models for the PV systems with centralized, string, and multistring configurations in the presence of intermittent faults are constructed (Fig. 3) according to the PV system configurations given in Fig. 1. Figure 3a demonstrates that the failure of any PV component in a PV system with centralized configuration will cause the failure of the entire PV system. This case signifies that the PV components, including four PV modules #1, #2, #3, and #4 (i.e., PV1, PV2, PV3, and PV4), two DC combiners (Comb1 and Comb2), a DC/DC converter (Conv), and a DC/AC inverter (Inve), are considered a series. Therefore, the network structure is built with two layers using the Netica software tool. The first layer consists of eight nodes representing the status of eight PV components. Each node has three states, i.e., the fault not existing state (NF), intermittent faulty state (IF), and permanent faulty state (PF). The second layer includes one node that depicts the status of PV system. This node has two states, i.e., work and fail, which indicate whether the whole PV system is working or not.

DBNs are an extension of the general BNs that allow the explicit modeling of changes over time. In this process, each time step is called a time slice. Figure 3a indicates that the DBNs of the PV system with centralized configuration consist of two time slices, that is, from $t=0$ to $t=\Delta t$. The nodes PV1, PV2, PV3, PV4, Comb1, Comb2, Conv, and Inve at $t=0$ are extended to PV5, PV6, PV 7, PV8, Comb3, Comb4, Conv1, and Inve1 at $t=\Delta t$, respectively. The number of time slice and the value of $\Delta t$ are determined by the purpose of research and the time the Netica runs. A great number of time slices correspond to a smaller value of $\Delta t$, and, hence, a longer time at which Netica runs. The DBN structure models for the PV systems with string and multistring configurations are similar to that for the PV system with centralized configuration and are produced based on the series and parallel relationship of the PV components, as shown in Fig. 3b, c. The DBN structure model of the complex PV system is given in Fig. 4. The series and parallel relationship among the PV components establishes the conditional probability tables of nodes, which are described in the subsequent section.

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Intermittent Fault Modeling

Intermittent faults can hardly be modeled using a directed DBN structural modeling directed. Therefore, this study proposes a method that fuses the Markov model into a DBN model. The developed method has four basic assumptions specified as follows [47-50]:
(1) The PV systems begin with a perfect operation, in which all PV components are functioning correctly.
(2) The transition rates of the PV components, including the failure and repair rates are different, but constant. The lifetimes of these components are exponentially distributed because they are mainly electronic products.
(3) The states of all components are statistically independent.
(4) The PV systems are considered “as good as new” after repairs.
The idea of intermittent and permanent faults can be incorporated in terms of the three-state Markov models as shown in Fig. $5[25,26]$. The model stipulates that the NF state can be converted into a PF and IF states with a failure rate $\lambda_{1}$ and $\lambda_{2}$, respectively. An intermittent fault can lead the components into PF and NF states. Therefore, the IF state can become a PF state with a failure rate of $\lambda_{3}$ and to an NF state with a repair rate of $\mu_{1}$ (autorecovery), as shown in Fig. 5a. If a failed component is repaired once permanent fault occurs, then a repair arc should be added to the state transition diagram. In this case, the PF state can become an NF state with a repair rate of $\mu_{2}$ (manual repair), as shown in Fig. $5 \mathrm{~b}$. When the repair action is not considered, the reliability of the PV system can be calculated. When the repair action is considered, the availability of the PV system can be calculated using the proposed DBN model.

贝叶斯网络代考

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|DBN Structure Modeling

BN通常通过两个主要程序构建，即结构模型的构建和参数模型的定义[46]。第一步，应确定一组相关变量及其可能值。然后可以通过将这些变量连接到有向无环图中来建立网络结构。第二步，定义每个网络变量的条件概率表。

根据图 1 给出的光伏系统配置，构建了存在间歇性故障的集中式、组串式和多组串配置的光伏系统 DBN 结构模型（图 3）。图 3a 表明任何光伏的故障集中配置的光伏系统中的组件将导致整个光伏系统的故障。这种情况意味着光伏组件，包括四个光伏组件#1、#2、#3 和#4（即 PV1、PV2、PV3 和 PV4），两个 DC 合路器（Comb1 和 Comb2），一个 DC/DC转换器 (Conv) 和 DC/AC 逆变器 (Inve) 被视为串联。因此，使用 Netica 软件工具构建了两层网络结构。第一层由八个节点组成，代表八个 PV 组件的状态。每个节点具有三种状态，即 故障不存在状态（NF）、间歇故障状态（IF）和永久故障状态（PF）。第二层包括一个描述光伏系统状态的节点。该节点有两种状态，即工作和失败，表示整个光伏系统是否工作。

DBN 是通用 BN 的扩展，允许对随时间的变化进行显式建模。在这个过程中，每个时间步称为一个时间片。图 3a 表明集中配置光伏系统的 DBN 由两个时间片组成，即从吨=0至吨=D吨. 节点 PV1、PV2、PV3、PV4、Comb1、Comb2、Conv 和 Inve 在吨=0扩展到 PV5、PV6、PV 7、PV8、Comb3、Comb4、Conv1 和 Inve1吨=D吨， 分别。时间片的数量和值D吨由研究目的和 Netica 运行时间决定。大量的时间片对应于较小的值D吨，因此，Netica 的运行时间更长。组串和多串配置光伏系统的DBN结构模型与集中配置光伏系统相似，是根据光伏组件的串联和并联关系生成的，如图3b、c所示。复杂光伏系统的DBN结构模型如图4所示。光伏组件之间的串联和并联关系建立了节点的条件概率表，将在下一节中描述。

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Intermittent Fault Modeling

间歇性断层很难使用有向的 DBN 结构建模来建模。因此，本研究提出了一种将马尔科夫模型融合到 DBN 模型中的方法。所开发的方法有四个基本假设，具体如下[47-50]：（
1）光伏系统从完美运行开始，其中所有光伏组件都正常运行。
(2) 光伏组件的转换率，包括故障率和修复率是不同的，但是是恒定的。这些组件的寿命呈指数分布，因为它们主要是电子产品。
(3) 所有组件的状态在统计上是独立的。
(4) 光伏系统在维修后被认为“和新的一样好”。
间歇性和永久性故障的概念可以纳入三态马尔可夫模型，如图 1 所示。5[25,26]. 该模型规定NF状态可以转换为PF和IF状态，故障率l1和l2， 分别。间歇性故障会导致组件进入 PF 和 NF 状态。因此，IF 状态可以变为 PF 状态，故障率为l3并达到修复率的 NF 状态米1（自动恢复），如图 5a 所示。如果一旦发生永久性故障就修复了故障组件，则应将修复弧添加到状态转换图中。在这种情况下，PF 状态可以变为 NF 状态，修复率为米2（手动修复），如图所示。5 b. 当不考虑修复动作时，可以计算光伏系统的可靠性。当考虑修复措施时，可以使用建议的 DBN 模型计算光伏系统的可用性。

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

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。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

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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。

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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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统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Research Directions

In view of the literature review of BN-based reliability evaluation methodologies, a few upcoming research directions in this field that are of interest to reliability researchers and practitioners are presented in this section.
A. BN Modeling Methods Considering Cascading Failures
Failure dependency remarkably affects the reliability of systems, particularly hardware and structures. Common cause failure and cascading failure are two typical examples of failure dependency. BN modeling methods considering common cause failure have been extensively researched $[25,101]$. A cascading failure is a failure in an interconnected system, in which the failure of a part can trigger the failure of successive parts. Few studies on the $\mathrm{BN}$-based reliability evaluation methodology have considered cascading failures [102]. For hardware and structure reliability evaluation, constructing the structure and parameter models of BNs for reliability evaluation by considering the cascading failure of components, especially when temporal and dynamic features are involved, is a challenging problem.
B. $D B N-B a s e d$ Reliability Prediction for Software and Humans
Software and humans are not subject to degradation and aging when they are modeled for reliability evaluation. Software behavior changes with time because maintenance activities occur or the environment changes over time. Human errors are more complex than software errors because human reliability is influenced by intrinsic factors (e.g., skill) and external factors (e.g., weather). Reliability can be predicted well if the dynamic changes in the environmental factors related to software and human reliability can be modeled using DBNs.

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Description of Grid-Connected PV Systems

A grid-connected PV system consists of PV modules and balance-of-system components. The $\mathrm{PV}$ modules can be arranged in different configurations that directly affect the structure and topology of the balance-of-system electronic components [35-37]. Different configurations of PV modules have been proposed during in the past, such as centralized, string, multistring, and modular configurations [38-40]. The balance-of-system components of PV systems include string protection, DC combiner, DC/DC converter, DC/AC inverter, DC disconnect, AC disconnect, grid protection, and others $[6,19,41-44]$.

In this study, three PV system configurations, i.e., centralized, string, and multistring configurations, are analyzed to compare their respective system reliabilities in the context of intermittent faults of electronic components. For simplicity, only a few electronic devices are considered, including PV module, DC. combiner, DC/DC. converter and DC/AC inverter [45]. Other electronic devices, such as controller, DC disconnect, $\mathrm{AC}$ disconnect, grid protection, are excluded from the study, as shown in Fig. $1 .$

For example, in consideration of the PV system with a centralized configuration illustrated in Fig. 1a, the PV array composed of two strings of two modules each connects a series-parallel configuration. Subsequently, the DC voltage level is combined together in a DC combiner, converted from $\mathrm{DC}$ to $\mathrm{DC}$ in a DC/DC converter and from $\mathrm{DC}$ to $\mathrm{AC}$ in a $\mathrm{DC} / \mathrm{AC}$ inverter, and is finally fed into the electricity grid system. $\mathrm{A}$ centralized configuration is mainly used in PV plants, which have a nominal power higher than $10 \mathrm{~kW}$, a high power conversion efficiency, and low cost. However, the maximuin power point tracking (MPPT) éfficiency of this central structure sharrply decreases in a partial shading condition because it can hardly individually draw the maximum power from each module, thereby decreasing total efficiency [38].

贝叶斯网络代考

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Research Directions

鉴于基于 BN 的可靠性评估方法的文献综述，本节介绍了该领域的一些即将到来的可靠性研究人员和从业者感兴趣的研究方向。
A. 考虑级联故障的 BN 建模方法
故障依赖性显着影响系统的可靠性，尤其是硬件和结构的可靠性。共因故障和级联故障是故障依赖的两个典型例子。考虑共因失效的BN建模方法已被广泛研究[25,101]. 级联故障是互连系统中的故障，其中一个部分的故障可以触发后续部分的故障。很少有关于乙ñ基于-的可靠性评估方法已经考虑了级联故障[102]。对于硬件和结构的可靠性评估，通过考虑组件的级联故障，特别是在涉及时间和动态特征时，构建用于可靠性评估的BN的结构和参数模型是一个具有挑战性的问题。
B.D乙ñ−乙一个s和d软件和人类的可靠性预测 在
为可靠性评估建模时，软件和人类不会退化和老化。软件行为随着时间的推移而变化，因为维护活动的发生或环境随着时间的推移而变化。人为错误比软件错误更复杂，因为人为可靠性受内在因素（例如，技能）和外部因素（例如，天气）的影响。如果可以使用 DBN 对与软件和人的可靠性相关的环境因素的动态变化进行建模，则可以很好地预测可靠性。

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Description of Grid-Connected PV Systems

并网光伏系统由光伏模块和系统平衡组件组成。这磷在模块可以以不同的配置排列，直接影响系统平衡电子元件的结构和拓扑结构[35-37]。过去已经提出了不同的光伏组件配置，例如集中式、串式、多串式和模块化配置 [38-40]。光伏系统的系统平衡组件包括组串保护、直流合路器、直流/直流转换器、直流/交流逆变器、直流断开、交流断开、电网保护等[6,19,41−44].

在这项研究中，分析了三种光伏系统配置，即集中式、串式和多串式配置，以比较它们在电子元件间歇性故障情况下各自的系统可靠性。为简单起见，仅考虑少数电子设备，包括 PV 模块、DC。合路器，直流/直流。转换器和 DC/AC 逆变器 [45]。其他电子设备，如控制器、直流断开器、一个C断开，电网保护，被排除在研究之外，如图所示。1.

例如，考虑到图1a所示的集中配置的光伏系统，由两个模块的两串组成的光伏阵列每个连接一个串并联配置。随后，直流电压电平在直流组合器中组合在一起，从DC至DC在一个 DC/DC 转换器和从DC至一个C在一个DC/一个C逆变器，最后馈入电网系统。一个集中配置主要用于光伏电站，其标称功率高于10 ķ在，电源转换效率高，成本低。然而，这种中央结构的最大功率点跟踪 (MPPT) 效率在部分遮光条件下急剧下降，因为它几乎无法单独从每个模块汲取最大功率，从而降低了总效率 [38]。

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金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

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有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

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• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等概率论
• 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

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考| Conditional Independence Tests

Conditional independence tests focus on the presence of individual arcs. Since each arc encodes a probabilistic dependence, conditional independence tests can be used to assess whether that probabilistic dependence is supported by the data. If the null hypothesis (of conditional independence) is rejected, the arc can be considered for inclusion in the DAG. For instance, consider adding an arc from Education to Travel $(\mathrm{E} \rightarrow \mathrm{T})$ to the DAG shown in Figure 1.1. The null hypothesis is that Travel is probabilistically independent $\left(\Perp_{P}\right)$ from Education conditional on its parents, i.e.,
$$
H_{0}: \mathrm{T} \Perp_{P} \mathrm{E} \mid{0, \mathrm{R}},
$$
and the alternative hypothesis is that
$$
H_{1}: T \not H_{P} E \mid{0, \mathrm{R}} .
$$
We can test this null hypothesis by adapting either the log-likelihood ratio $\mathrm{G}^{2}$ or Pearson’s $\mathrm{X}^{2}$ to test for conditional independence instead of marginal independence. For $\mathrm{G}^{2}$, the test statistic assumes the form
$$
\mathrm{G}^{2}(\mathrm{~T}, \mathrm{E} \mid 0, \mathrm{R})=\sum_{t \in \mathrm{T}} \sum_{e \in \mathrm{E}} \sum_{k \in 0 \times \mathbb{R}} n_{t e k} \log \frac{n_{t e k} n_{++k}}{n_{t+k} n_{+e k}},
$$
where we denote the categories of Travel with $t \in \mathrm{T}$, the categories of Education with $e \in \mathrm{E}$, and the configurations of Occupation and Residence with $k \in 0 \times \mathrm{R}$. Hence, $n_{t e k}$ is the number of observations for the combination of a category $t$ of Travel, a category $e$ of Education and a category $k$ of $0 \times R$. The use of a “+” subscript denotes the sum over an index, as in the classic book from Agresti (2013), and is used to indicate the marginal counts for the remaining variables. So, for example, $n_{t+k}$ is the number of observations for $t$ and $k$ obtained by summing over all the categories of Education. For Pearson’s $\mathrm{X}^{2}$, using the same notation we have that
$$
\mathrm{X}^{2}(\mathrm{~T}, \mathrm{E} \mid 0, \mathrm{R})=\sum_{t \in \mathrm{T}} \sum_{e \in \mathrm{E}} \sum_{k \in 0 \times \mathbb{R}} \frac{\left(n_{t e k}-m_{t e k}\right)^{2}}{m_{t e k}}, \quad \text { where } \quad m_{t e k}=\frac{n_{t+k} n_{+e k}}{n_{++k}} .
$$

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Using the DAG Structure

Using the DAG we saved in dag, we can investigate whether a variable is associated with another, essentially asking a conditional independence query. Both direct and indirect associations between two variables can be read from the DAG by checking whether they are connected in some way. If the variables depend directly on each other, there will be a single arc connecting the nodes corresponding to those two variables. If the dependence is indirect, there will be two or more arcs passing through the nodes that mediate the association. In general, two sets $\mathbf{X}$ and $\mathbf{Y}$ of variables are independent given a third set $\mathbf{Z}$ of variables if there is no set of arcs connecting them that is not blocked by the conditioning variables. Conditioning on $\mathbf{Z}$ is equivalent to fixing the values of its elements, so that they are known quantities. In other words, the $\mathbf{X}$ and $\mathbf{Y}$ are separated by $\mathbf{Z}$, which we denote with $\mathbf{X} \Perp_{G} \mathbf{Y} \mid \mathbf{Z}$. Given that $\mathrm{BNs}$ are based on DAGs, we speak of $d$-separation (directed separation): a formal treatment of its definition and properties is provided in Section 6.1. For the moment, we will just say that graphical separation $\left(\Perp_{G}\right)$ implies probabilistic independence $\left(\Perp_{P}\right)$ in a $\mathrm{BN}$ : if all the paths between $\mathbf{X}$ and $\mathbf{Y}$ are blocked, $\mathbf{X}$ and $\mathbf{Y}$ are (conditionally) independent. The converse is not necessarily true: not every conditional independence relationship is reflected in the graph.
We can investigate whether two nodes in a bn object are d-separated using the dsep function. dsep takes three arguments, $x, y$ and $z$, corresponding to $\mathbf{X}, \mathbf{Y}$ and $\mathbf{Z}$; the first two must be the names of two nodes being tested for d-separation, while the latter is an optional d-separating set. So, for example, we can see from dag that both $S$ and 0 are associated with $R$.

贝叶斯网络代考

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考| Conditional Independence Tests

条件独立性测试侧重于单个弧的存在。由于每条弧都编码一个概率相关性，因此可以使用条件独立性测试来评估 数据是否支持该概率相关性。如果拒绝 (条件独立的) 原假设，则可以考虑将弧包含在 DAG 中。例如，考虑添加 从 Education 到 Travel 的弧 $(\mathrm{E} \rightarrow \mathrm{T})$ 到图 $1.1$ 所示的 DAG。原假设是 Travel 是概率独立的 $\left(\backslash \operatorname{Perp}{P}\right)$ 从以父 母为条件的教育，即 $$ H{0}: \mathrm{T} \backslash \operatorname{Perp}{P} \mathrm{E} \mid 0, \mathrm{R}, $$ 替代假设是 $$ H{1}: T H_{P} E \mid 0, \mathrm{R} .
$$
我们可以通过调整对数似然比来检验这个零假设 $\mathrm{G}^{2}$ 或培生的 $\mathrm{X}^{2}$ 测试条件独立性而不是边际独立性。为了 $\mathrm{G}^{2}$ ，检 验统计量呈现形式
$$
\mathrm{G}^{2}(\mathrm{~T}, \mathrm{E} \mid 0, \mathrm{R})=\sum_{t \in \mathrm{T}} \sum_{e \in \mathrm{E}} \sum_{k \in 0 \times \mathbb{R}} n_{t e k} \log \frac{n_{t e k} n_{++k}}{n_{t+k} n_{+e k}}
$$
我们表示 Travel with 的类别 $t \in \mathrm{T}$ ，教育的类别与 $e \in \mathrm{E}$, 以及 Occupation 和 Residence 的配置 $k \in 0 \times \mathrm{R}$. 因此， $n_{t e k}$ 是类别组合的观察次数 $t$ 旅行，一个类别 $e$ 教育和类别 $k$ 的 $0 \times R$. 使用“+”下标表示索引的总和，如 Agresti (2013) 的经典书籍中所示，用于表示剩余变量的边际计数。所以，例如， $n_{t+k}$ 是观察的数量 $t$ 和 $k$ 通过对 所有教育类别求和获得。对于培生 $\mathrm{X}^{2}$ ，使用相同的符号我们有
$$
\mathrm{X}^{2}(\mathrm{~T}, \mathrm{E} \mid 0, \mathrm{R})=\sum_{t \in \mathrm{T}} \sum_{e \in \mathrm{E}} \sum_{k \in 0 \times \mathbb{R}} \frac{\left(n_{t e k}-m_{t e k}\right)^{2}}{m_{t e k}}, \quad \text { where } \quad m_{t e k}=\frac{n_{t+k} n_{+e k}}{n_{++k}} .
$$

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Using the DAG Structure

使用我们保存在 dag 中的 DAG，我们可以调查一个变量是否与另一个变量相关联，本质上是询问一个条件独立查 询。通过检查它们是否以某种方式连接，可以从 DAG 中读取两个变量之间的直接和间接关联。如果变量直接相互 依赖，则将有一条弧连接对应于这两个变量的节点。如果依赖是间接的，则将有两条或更多条弧通过调解关联的 节点。一般来说，两套 $\mathbf{X}$ 和 $\mathbf{Y}$ 变量是独立的给定第三组 $\mathbf{Z}$ 如果没有一组没有被条件变量阻塞的弧连接它们，则变 量的数量。调节 $\mathbf{Z}$ 等价于固定其元素的值，因此它们是已知量。换句话说， $\mathbf{X}$ 和 $\mathbf{Y}$ 由 $\mathbf{Z}$, 我们用 $\mathbf{X} \backslash P \operatorname{erp}{G} \mathbf{Y} \mid \mathbf{Z}$ . 鉴于 $\mathrm{BNs}$ 基于有向无环图，我们说 $d$-separation（定向分离) : 第 $6.1$ 节提供了对其定义和属性的正式处理。目 前，我们只会说图形分离 $\left(\backslash \operatorname{Perp}{G}\right)$ 意味着概率独立 $\left(\backslash \operatorname{Perp}_{P}\right)$ 在一个BN：如果之间的所有路径 $\mathbf{X}$ 和 $\mathbf{Y}$ 被封 锁， $\mathbf{X}$ 和 $\mathbf{Y}$ 是 (有条件地) 独立的。反过来不一定正确: 不是每个条件独立关系都反映在图中。
我们可以使用 dsep 函数调查 $b n$ 对象中的两个节点是否是 $\mathrm{d}$ 分离的。dsep 接受三个参数， $x, y$ 和 $z$ ，对应于 $\mathbf{X}, \mathbf{Y}$ 和 $\mathbf{Z}$; 前两个必须是被测试 d-separation 的两个节点的名称，而后者是可选的 d-separating 集。因此，例 如，我们可以从 dag 中看到 $S$ 和 0 相关联 $R$.

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

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。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

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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