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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|Safety-Critical Systems
For instance, there is a project, which is called SESAMO (Security and Safety Modelling) and focuses on safety and security requirements, aiming “to develop a component-oriented design methodology based upon model-driven technology,jointly addressing safety and security aspects and their interrelation for networked embedded systems in multiple domains” [1]. This project focuses on identifying safety and security hazards in order to calculate a trade-off between contradicting safety and security issues. Furthermore, another project concerning safety is called SafeCer (Safety Certification of Software-Intensive Systems with Reusable Components). The purpose of this project is to increase “[…] efficiency and reduce(d) time-to-market by composable safety certification of safetyrelevant embedded systems.” [9] The main focus of this project is to provide a procedure of composing safety arguments for a system by reusing of already certificated arguments of subsystems. In this way, it enhances efficient safety assurance and certification. Furthermore, there is the work of Lohmüller et al. $[12]$, which proposes an approach for calculating trade-offs between contradicting safety-critical concerns. These include safety, security and timing. However, it aims to guarantee an optimal solution, which is as safe as possible. When comparing these works, one will realize that all of them cover safety and security. The work of [1] and [12] even combines safety with security or security and timing. In contrast to this paper, no scientific work integrates a FIA or CIA in their approaches.
So far, it has not been scientifically evaluated how to combine the results of a FIA with a CIA in context of safety-critical systems. Therefore, the approach, which will be presented in this paper, is innovative.
商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Failure Mode and Effects Analysis
Nowadays, the software development process in context of safety-critical systems requires risk assessment. The FMEA is a widely used and established technique and is applied in different domains like, e.g., medical information science, automotive, avionics and railway industry. It is purpose of the FMEA to mitigate risks as much as possible. This is done by detecting and preventing failures. For the failure prevention, it is essential to indicate and to prevent failures in early stages of product cycle. The later a failure will be indicated the more expensive the development costs. Accordingly, the costs will increase about 10 times for each posterior stage [2]. The failure detection has four essential goals:
- Detection of possible fault sources, which can cause failures
- All causes and consequences must be identified, mitigated or avoided
- Faultless organization of process during the development cycle
- Vulnerabilities of the system, products or processes must be identified in order that a constructive revision can be performed.
- To prevent and detect failures it is necessary to determine potential risks by means of the FMEA. whereas occurrence complies with the probability whether a hazard occurs. Severity corresponds to the severity of hazard. The detection complies with the probability that a hazard will be detected. Each of the three factors can range between 1 and 10, i.e., the RPN can range between 1 and 1000 . In general, the lower the RPN the better the potential risk. Depending on the value of the RPN, the degree of risk and the necessity of CMs can be identified by means of Table $1[2]$.
商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Bayesian Belief Networks
BBN are highly complex networks which represent the probabilities of conditional dependencies of variables. Many research approaches of plenty research fields used or described BBN, e.g., [8], [17] or [4]. As a detailed description is out of scope in this paper, the most important parts are described afterwards. The formulas and theorems are abstracted from [14]. BBN are probabilistic, graphical models which are used to represent and calculate the conditional probabilities of model elements. Important characteristics are directed and acyclic relations, random variables with discrete states and dependencies to ancestor and descendant nodes. These networks are not restricted to a specific field. The majority of use cases for BBN are networks with questions about dependent probabilities of nodes with different possible states, e.g., the determination of correctness of a disease test. To determine the corresponding conditional probability distribution of every node in the graph a Conditional Probability Table (CPT) has to be defined. This table contains all possible combinations of the diverse states of ancestor nodes to determine the probability of these combinations. Depending on the leading question a model can be analyzed with different approaches and formulas. However, these are the required formulas of our approach:
Bayesian Theorem: $P(B \mid A)=P(A \mid B) * P(B) / P(A)$
Conditional Independencies: $P(A B)=P(A) * P(B)$
Markov Assumption/Joint Probability: $P(X)=\prod_{i=1}^{n} P\left(X_{i} \mid\right.$ ancestor $\left.\left(X_{i}\right)\right)$.
商业建模代考
商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Safety-Critical Systems
例如，有一个项目，名为 SEASMO（Security and Safety Modelling），专注于安全和安保需求，旨在“开发基于模型驱动技术的面向组件的设计方法，共同解决安全和安保方面的问题，以及它们在多域网络嵌入式系统中的相互关系”[1]。该项目侧重于识别安全和安保隐患，以便计算相互矛盾的安全和安保问题之间的权衡。此外，另一个有关安全的项目称为 SafeCer（具有可重用组件的软件密集型系统的安全认证）。该项目的目的是通过安全相关嵌入式系统的可组合安全认证来提高“[…] 效率并缩短 (d) 上市时间。” [9] 该项目的主要重点是通过重用子系统的已认证参数来提供为系统编写安全参数的过程。通过这种方式，它增强了有效的安全保证和认证。此外，还有 Lohmüller 等人的工作。[12]，它提出了一种计算相互矛盾的安全关键问题之间的权衡的方法。这些包括安全、安保和时间安排。但是，它旨在保证尽可能安全的最佳解决方案。当比较这些作品时，人们会意识到它们都涵盖了安全和保障。[1] 和 [12] 的工作甚至将安全性与安全性或安全性与时间相结合。与本文相比，没有任何科学工作将 FIA 或 CIA 整合到他们的方法中。
到目前为止，还没有科学地评估如何在安全关键系统的背景下将 FIA 的结果与 CIA 结合起来。因此，本文将介绍的方法具有创新性。
商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Failure Mode and Effects Analysis
如今，安全关键系统背景下的软件开发过程需要进行风险评估。FMEA 是一种广泛使用和成熟的技术，并应用于不同的领域，例如医学信息科学、汽车、航空电子和铁路工业。FMEA 的目的是尽可能降低风险。这是通过检测和防止故障来完成的。对于故障预防，必须在产品周期的早期阶段指出和预防故障。越晚表明失败，开发成本就越高。因此，每个后期阶段的成本将增加约 10 倍 [2]。故障检测有四个基本目标：
- 检测可能导致故障的可能故障源
- 必须识别、减轻或避免所有原因和后果
- 在开发周期中完美的流程组织
- 必须识别系统、产品或流程的漏洞，以便进行建设性的修订。
- 为了预防和检测故障，有必要通过 FMEA 确定潜在风险。而发生符合危险是否发生的概率。严重性对应于危险的严重性。检测符合将检测到危险的概率。三个因子中的每一个都可以在 1 到 10 之间，即 RPN 可以在 1 到 1000 之间。一般来说，RPN 越低，潜在风险就越大。根据 RPN 的值，风险程度和 CM 的必要性可以通过表来确定1[2].
商科代写|商业建模代写Business Modeling代考|Bayesian Belief Networks
BBN 是高度复杂的网络，表示变量条件依赖的概率。许多研究领域的许多研究方法都使用或描述了BBN，例如[8]、[17]或[4]。由于详细描述超出了本文的范围，因此最重要的部分将在后面描述。公式和定理是从[14]中抽象出来的。BBN 是概率图形模型，用于表示和计算模型元素的条件概率。重要特征是有向和非循环关系、具有离散状态的随机变量以及对祖先和后代节点的依赖性。这些网络不限于特定领域。BBN 的大多数用例是具有不同可能状态的节点的相关概率问题的网络，例如，确定疾病测试的正确性。为了确定图中每个节点的相应条件概率分布，必须定义条件概率表 (CPT)。该表包含祖先节点的不同状态的所有可能组合，以确定这些组合的概率。根据主要问题，可以使用不同的方法和公式分析模型。但是，这些是我们方法所需的公式：根据主要问题，可以使用不同的方法和公式分析模型。但是，这些是我们方法所需的公式：根据主要问题，可以使用不同的方法和公式分析模型。但是，这些是我们方法所需的公式：
贝叶斯定理：磷(乙∣一个)=磷(一个∣乙)∗磷(乙)/磷(一个)
条件独立：磷(一个乙)=磷(一个)∗磷(乙)
马尔可夫假设/联合概率：磷(X)=∏一世=1n磷(X一世∣祖先(X一世)).
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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。
