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。

assignmentutor-lab™ 为您的留学生涯保驾护航在代写贝叶斯网络Bayesian network方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写贝叶斯网络Bayesian network代写方面经验极为丰富，各种代写贝叶斯网络Bayesian network相关的作业也就用不着说。

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|Mapping of FT-ESD Model to BN

To conduct a case-specific failure probability analysis, a BN of ED failure was developed through mapping the FT-ESD model shown in Fig. 5. The left part of the FT-ESD model is FT; mapping from the FT into the BN includes a graphical and numerical translation [38]. In the graphical step, the structure of $\mathrm{BN}$ is developed from the FT such that primary events, intermediate events, and the top events of the FT are represented as root nodes, intermediate nodes, and the leaf nodes in the equivalent $\mathrm{BN}$, respectively. The nodes of $\mathrm{BN}$ are connected in the same way as the corresponding events in the FT. In the numerical step, occurrence probabilities of the primary events are assigned to the corresponding root nodes as prior probability. For each intermediate node as well as the leaf node, a CPT is assigned. CPTs illustrate how intermediate nodes are related to precedent intermediate or root nodes.

The right part of the FT-ESD model is ESD; mapping from the ESD into BN model is just like that of a FT being mapped into BN model, which also includes a graphical and numerical translation. Similarly, in the graphical step, the structure of $\mathrm{BN}$ is developed from the ESD such that initial event, comment events, and the termination events of the ESD are represented as top node, intermediate nodes, and the consequence nodes in the equivalent $\mathrm{BN}$, respectively. In the numerical step,

for each intermediate node as well as the consequence node, a CPT is assigned. CPTs are defined according to the process parameters $P r$ in the ESD model. In the ESD mapping process in this study, the possible events, the conditions controlling the development of an event sequence into different branches, logic relation for evolution of the ED failure accident, and the occurrence probability, which represent the process parameters, were all determined by expert judgments.

Because of the uncertainty and complexity, it is difficult to determine the prior probabilities for BEs and conditional probability tables for different factors. In the present work, the expert judgments were used for this purpose. Five related experts from the oil company as listed in Table 3 were invited to judge the fuzzy number and CPTs based on their experiences.

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Risk Updating

In addition to offering a flexible structure and a robust reasoning engine, the main application of BN is in risk updating. In risk updating, the probability of an accident scenario is updated. This updating is performed in terms of posterior probability of event $x i$ given a new evidence. This also helps to identify the critical basic (the most probable) cause of events leading to the evidence $[3,40]$. The most common type of evidence used in probability updating is the knowledge about the top event or consequences.

In the present study, the posterior probabilities of BEs given a ED failure, i.e., $\mathrm{P}$ (xilconsequence $=\mathrm{ED}$ failure), are shown in the last column of Table 2. By com-paring the posterior probabilities with the prior probabilities of BEs, the critical BEs could be identified. The critical BEs, which are the BEs with a high posterior probability and a high increasing probability, would provide meaningful information for ED operations and preventive actions to avoid ED failure [5]. In Table 2, it is observed that $\mathrm{X} 15, \mathrm{X} 17, \mathrm{X} 20, \mathrm{X} 22, \mathrm{X} 26, \mathrm{X} 27, \mathrm{X} 28$, and $\mathrm{X} 35$ have the highest increasing probability and significant posterior probability values (Fig. 6). Therefore, the critical events in ED failure are X15 (inadequate overpull), X17 (large inclination angle of wellhead), X20 (formation of natural gas hydrate at LMRP connector), X22 (unreasonable disconnect moment), X26 (internal solitary waves), X27 (typhoon), X28 (local rapidly developing storm), and X35 (high unlock pressure in connector events during drilling riser design and ED operations.

GeNIe software can also implement strength of influence, through which the probable development paths are found (U.O. Pittsburgh, 2014). The most probable accident evolution paths for ED failure were as follows: (i) $\mathrm{X} 15$ (inadequate overpull) and X17 (large inclination angles of conductor), and X20 (formation of natural gas hydrate at the connector) $\rightarrow$ adverse operation factors $\rightarrow$ ED failure; (ii) $\mathrm{X} 22$ (unreasonable disconnect moment during the heave cycle of the vessel) and X27 (typhoon) $\rightarrow$ adverse time factors $\rightarrow$ ED failure; (iii) X35 (high unlock pressure in connector induced by leakage of corrosion) $\rightarrow$ malfunction of control factors $\rightarrow$ ED failure. The most probable consequence evolution paths of the ED failure were as follows: (i) ED failure $\rightarrow$ riser break just above the LMRP $\rightarrow$ safe suspension by the vessel (after anti-recoil operation); (ii) ED failure $\rightarrow$ riser break just below the rotary table $\rightarrow$ riser break above LMRP $\rightarrow$ sinking to the seabed.

贝叶斯网络代考

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考| FT-ESD Model到BN的映射

为了进行特定案例的失效概率分析，通过映射图5所示的FT-ESD模型，得到ED失效的BN。FT- esd模型左侧为FT;从FT到BN的映射包括图形和数字转换[38]。在图形化步骤中，$\mathrm{BN}$的结构是从FT发展而来的，这样FT的主要事件、中间事件和顶部事件分别表示为等效$\mathrm{BN}$中的根节点、中间节点和叶节点。$\mathrm{BN}$的节点与FT中相应事件的连接方式相同。在数值步骤中，将主事件的发生概率作为先验概率分配给相应的根节点。对于每个中间节点和叶节点，都分配一个CPT。cpt说明中间节点如何与前面的中间节点或根节点相关

FT-ESD模型右侧为ESD;从ESD映射到BN模型就像FT映射到BN模型一样，还包括图形和数字的转换。类似地，在图形化步骤中，$\mathrm{BN}$的结构是从ESD开发的，这样ESD的初始事件、注释事件和终止事件分别表示为等价的$\mathrm{BN}$中的顶层节点、中间节点和结果节点。在数值步长中，

对于每个中间节点和结果节点，分配一个CPT。cpt是根据ESD模型中的工艺参数$P r$定义的。在本研究的ESD映射过程中，可能发生的事件、事件序列向不同分支发展的控制条件、ED失效事故演化的逻辑关系以及代表过程参数的发生概率均由专家判断确定由于不确定性和复杂性，很难确定be的先验概率和不同因素的条件概率表。在目前的工作中，专家的判断被用于这一目的。邀请了5位石油公司的相关专家，如表3所示，根据他们的经验来判断模糊数和cpt

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|风险-更新

. name BN除了提供一个灵活的结构和一个健壮的推理引擎之外，它的主要应用是风险更新。在风险更新中，更新事故场景的概率。这个更新是根据事件$x i$的后验概率进行的，给出了一个新的证据。这也有助于识别导致证据的事件的关键基本(最可能的)原因$[3,40]$。在概率更新中使用的最常见的证据类型是关于顶部事件或结果的知识在本研究中，ED失败时BEs的后验概率，即， $\mathrm{P}$ (xilconsequence $=\mathrm{ED}$ failure), are shown in the last column of Table 2. By com-paring the posterior probabilities with the prior probabilities of BEs, the critical BEs could be identified. The critical BEs, which are the BEs with a high posterior probability and a high increasing probability, would provide meaningful information for ED operations and preventive actions to avoid ED failure [5]. In Table 2, it is observed that $\mathrm{X} 15, \mathrm{X} 17, \mathrm{X} 20, \mathrm{X} 22, \mathrm{X} 26, \mathrm{X} 27, \mathrm{X} 28$，以及 $\mathrm{X} 35$ 因此，ED失效的关键事件为X15(超拉不足)、X17(井口倾角大)、X20 (LMRP接头处形成天然气水合物)、X22(断开力矩不合理)、X26(内部孤立波)、X27(台风)、X28(局部快速发展的风暴)和X35(钻井隔水管设计和ED作业期间接头处发生的高解锁压力事件 GeNIe软件还可以实现影响力的强度，通过它可以找到可能的开发路径(u.o Pittsburgh, 2014)。ED失效最可能的事故演化路径为:(i) $\mathrm{X} 15$(超拉不足)和X17(导体倾角大)、X20(连接器处天然气水合物形成)$\rightarrow$不良操作因素$\rightarrow$ ED失效;(ii) $\mathrm{X} 22$(船舶升沉周期中不合理的断开力矩)和X27(台风)$\rightarrow$不利时间因素$\rightarrow$ ED故障;(iii) X35(泄漏腐蚀导致连接器解锁压力高)$\rightarrow$控制因素故障$\rightarrow$ ED故障。ED失效最可能的后果演变路径如下:(i) ED失效$\rightarrow$ LMRP上方立管破裂$\rightarrow$被船安全悬挂(反后坐操作后);(ii) ED故障$\rightarrow$转盘下方立管断裂$\rightarrow$ LMRP上方立管断裂$\rightarrow$沉入海底。

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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。

assignmentutor™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
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写