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- 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
商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Failure Impact Analysis
After the identification of a potential failure we have to analyze the impacts on other elements. Since we already know the theoretical causal relation of a failure we do not have to analyze our system top-down. Therefore, we have to apply a bottom-up approach to monitor effects on elements which are logical dependent on the faulty element. Components which are highly negative affected by the failure have to be adapted by CMs. Architecture analyses are a possibility to identify these elements. As described above, EAM already uses these analyses successfully what yields us to conduct a concept transfer of a FIA approach by [6]. However, a few important aspects have to be changed to make the approach suitable for safety-critical systems. The most important change is the type of leading question for analysis as [6] analyzing their system top-down. Therefore, we need to shift metrics, variables, tools and use other BBN formulas.
Our FIA approach is divided in $5(\mathbf{A}-\mathbf{E})$ steps to clarify the execution of the analysis:
(A) A graphical representation of the whole system or of a specific process/service is required. To model our system we adapted on ArchiMate version 3.0.1 since it is an updated version with elements for Internet of Things (IoT) systems, which are kinds of safety-critical systems. Therefore, we distinguish between active/passive structure elements and behavioral elements for the representation of nodes. In addition, there are 11 relation types categorized in 4 classes which address diverse connections concerning structure, dependency and other aspects. Depending on the use case different layered approaches can be used. Exemplary, a layered architecture approach for IoT is presented in Fig. 3 . This approach differs strongly from EAM layers as IoT systems have other features like openness, flexibility, connection of autonomous devices with each other to measure and send data, etc. The presented layered approach is based on [13] and $[7]$ and consists of 8 layers.
(B) Before mapping the model into a BBN model an analysis attribute, e.g., availability, has to be chosen. Depending on this attribute the BBN relations respectively dependencies can be determined.
商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Change Impact Analysis
Assuming that experts have realized CMs in the last step, a CIA is needed to analyze which kind of effects necessary CMs will have. As a CM can require new nodes or the elimination of nodes, i.e., the SGH requires an update. Only an updated SGH can be used to evaluate the new safety-as-is status of an model in the future. First, it must be clarified which node types of the SGH are affected by the CIA and in which direction (top-down $\downarrow$ or bottom-up $\uparrow$ ) the impacts will be propagandized:
- Goal $\rightarrow$ Goal: $\downarrow \uparrow$
- Goal $\rightarrow \mathrm{POV}: \downarrow$
- $\mathrm{POV} \rightarrow$ Goal: $\uparrow$
- $\mathrm{POV} \rightarrow$ Alternative Solution: $\downarrow$.
This means, that an amendment of a goal can have both impacts on goals with higher abstraction level and goals with lower abstraction level. Moreover, POVs are involved as well. Modifications regarding POVs will affect goals on the next overlying layer. Furthermore, amendments of the POVs directly influence the alternative solutions. To perform the CIA step by step we need impact rules [10] with the following syntax:
$$
A . X \rightarrow \text { B. } Y
$$
In general, this statement expresses if source element A has the characteristic $X$, it follows that target element B has the characteristic Y. Concretely, this implies $\mathrm{A} \in{$ Goal, $P O V}$ and $\mathrm{B} \in \mathrm{A} \cup{$ AlternativeSolution $}$. The operations or effects, which are represented by $X$ and $Y$ are defined as follows: $\mathrm{X}, \mathrm{Y} \in{$ noEffect, extend, modify, delete $}$. Extending a $\mathrm{SGH}$ element means to refine an element, e.g., by adding new elements. If an element is modified, the necessary information will be updated. Deleting a SGH element implies to remove it from the SGH. For instance, if the impact rule G1.modify $\rightarrow$ G2. extend is applied, it means that $G 1$ will be modified and, in this regard $G 2$ must be extended as an impact. In this paper, we distinguish between Best-Case (BC) and Worst-Case (WC) CIA. The first one requires a minimum number of change impacts or lightweight change impacts and vice versa for the $\mathrm{WC}$ analysis. In the following, we define the change impact rules for the SGH, split into BC and WC (cf. Table 2). Hereinafter, the WC rules are explained in more detail. In case of deleting, modifying or extending a goal, the underlying goal or POV must deleted, modified or extended as well. Furthermore, if a goal or POV is deleted, modified or extended the overlying goal must be modified in each case since information of the child nodes must be transmitted onto the corresponding parent node. The consequence of amendments on POVs is modifying all concerned alternative solutions. This can be justified by the fact that solutions directly and only depend on the POVs.
商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Evaluation
After presenting the steps of our approach we conduct the evaluation with aid of a medical use case. As mentioned before IoT is a kind of safety-critical system if devices with safety goals are included, like IoT of medical devices or medical smart homes. Therefore, we use a system for Ambient Assisted Living (AAL) to evaluate our approach. Figure 4 depicts an exemplary AAL system with 4 medical or wellbeing devices delivering health support. As it exceeds the scope of our evaluation, just a small cutout of the system is shown and only 5 layers of the presented layered architecture in Sect. $4.3$ are visible. The devices include sensors, actuators or RFID tags to measure and to trigger actions. For instance, the insulin pump measures data which are sent to the IoT-Hub which reviews the data and to trigger the SOS call if necessary.
in consideration of the following context: For the success of an AAL system correctly functioning of the AAL sensors is a prerequisite, e.g., insulin pump sensors. Furthermore, AAL actuators must work correctly, e.g., activating pillbox. Moreover, the software running on an AAL system must work correctly. To ensure this, results of calculations must be correct and be performed in time without any delay. In addition, software must be acceptably secure against third party hacking attacks. The fourth aspect, which has been taken into account is the reliability of the AAL communication. For this purpose, the system must be secured against data theft and manipulation. Moreover, messages must be correctly transferred in time. As mentioned in Sect. $4.1$ all nodes within the SGH must be annotated with an attribute. These attributes will be described in detail in step 4. The $\mathrm{SGH}$ of the AAL use case is extended by two alternative solutions.
商业建模代考
商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Failure Impact Analysis
在识别出潜在故障后，我们必须分析对其他元素的影响。由于我们已经知道故障的理论因果关系，我们不必自上而下地分析我们的系统。因此，我们必须采用自下而上的方法来监控对逻辑依赖于故障元素的元素的影响。受故障影响很大的组件必须由 CM 调整。架构分析是识别这些元素的一种可能性。如上所述，EAM 已经成功地使用了这些分析，这使我们能够通过 [6] 对 FIA 方法进行概念转移。但是，必须更改一些重要方面以使该方法适用于安全关键系统。最重要的变化是分析的主导问题的类型 [6] 自上而下分析他们的系统。
我们的 FIA 方法分为5(一个−和)阐明分析执行的步骤：
(A) 需要整个系统或特定流程/服务的图形表示。为了对我们的系统进行建模，我们在 ArchiMate 版本 3.0.1 上进行了调整，因为它是一个更新版本，其中包含物联网 (IoT) 系统的元素，这是一种安全关键系统。因此，我们区分了主动/被动结构元素和行为元素来表示节点。此外，还有 11 种关系类型，分为 4 类，涉及结构、依赖和其他方面的不同连接。根据用例，可以使用不同的分层方法。示例性的，物联网的分层架构方法如图 3 所示。这种方法与 EAM 层有很大不同，因为物联网系统具有其他特性，如开放性、灵活性、[7]由8层组成。
(B) 在将模型映射到 BBN 模型之前，必须选择分析属性，例如可用性。根据这个属性，可以确定 BBN 关系和依赖关系。
商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Change Impact Analysis
假设专家在最后一步已经实现了 CM，则需要 CIA 来分析必要的 CM 会产生什么样的效果。由于 CM 可能需要新节点或消除节点，即 SGH 需要更新。只有更新的 SGH 才能用于评估未来模型的新安全状态。首先，必须明确SGH的哪些节点类型受CIA影响以及在哪个方向（自上而下）↓或自下而上↑) 将宣传影响：
- 目标→目标：↓↑
- 目标→观点:↓
- 观点→目标：↑
- 观点→替代解决方案：↓.
这意味着，目标的修改可以同时对抽象级别较高的目标和抽象级别较低的目标产生影响。此外，还涉及 POV。有关 POV 的修改将影响下一个覆盖层的目标。此外，POV 的修订直接影响替代解决方案。要逐步执行 CIA，我们需要使用以下语法的影响规则 [10]：
一个.X→ B. 是
一般而言，该语句表示源元素 A 是否具有特征X，因此目标元素 B 具有特征 Y。具体而言，这意味着一个∈$G○一个l,$磷○在和乙∈一个∪$一个l吨和rn一个吨一世在和小号○l在吨一世○n$. 操作或效果，由X和是定义如下：X,是∈$n○和FF和C吨,和X吨和nd,米○d一世F是,d和l和吨和$. 扩展一个新加坡总医院element 意味着细化一个元素，例如，通过添加新元素。如果元素被修改，必要的信息将被更新。删除 SGH 元素意味着将其从 SGH 中删除。例如，如果影响规则 G1.modify→G2。应用了extend，这意味着G1将被修改，在这方面G2必须扩大影响。在本文中，我们区分了最佳情况 (BC) 和最坏情况 (WC) CIA。第一个要求最少数量的变更影响或轻量级变更影响，反之亦然厕所分析。在下文中，我们定义了 SGH 的变更影响规则，分为 BC 和 WC（参见表 2）。在下文中，将更详细地解释WC规则。在删除、修改或扩展目标的情况下，基础目标或 POV 也必须删除、修改或扩展。此外，如果目标或 POV 被删除、修改或扩展，则必须在每种情况下修改上层目标，因为必须将子节点的信息传输到相应的父节点。修改 POV 的结果是修改所有相关的替代解决方案。这可以通过解决方案直接且仅依赖于 POV 的事实来证明。
商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Evaluation
在介绍了我们方法的步骤之后，我们借助医疗用例进行了评估。如前所述，如果包括具有安全目标的设备，例如医疗设备的物联网或医疗智能家居，物联网是一种安全关键系统。因此，我们使用环境辅助生活 (AAL) 系统来评估我们的方法。图 4 描绘了一个示例性的 AAL 系统，它具有 4 个提供健康支持的医疗或保健设备。由于它超出了我们的评估范围，因此仅显示了系统的一小部分，并且仅显示了 Sect 中呈现的分层架构的 5 层。4.3可见。这些设备包括用于测量和触发动作的传感器、执行器或 RFID 标签。例如，胰岛素泵测量发送到 IoT-Hub 的数据，IoT-Hub 审查数据并在必要时触发 SOS 呼叫。
考虑到以下情况： 对于 AAL 系统的成功，AAL 传感器的正确运行是先决条件，例如胰岛素泵传感器。此外，AAL 执行器必须正常工作，例如激活药盒。此外，在 AAL 系统上运行的软件必须正常工作。为确保这一点，计算结果必须正确并及时执行，不得有任何延误。此外，软件必须对第三方黑客攻击具有可接受的安全性。已经考虑的第四个方面是 AAL 通信的可靠性。为此，必须保护系统免受数据盗窃和操纵。此外，消息必须及时正确传输。正如教派中提到的那样。4.1SGH 中的所有节点都必须使用属性进行注释。这些属性将在步骤 4 中详细描述。新加坡总医院AAL 用例的扩展由两个替代解决方案。
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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。
