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• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• (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

## 数学代写|数学分析代写Mathematical Analysis代考|Preliminaries

Throughout this paper, $X$ will be a Banach space, $\mathcal{C}$ will be the space of all continuous functions $[0, T] \rightarrow X$ equipped with the supnorm, $B(X)$ the Banach space of all bounded linear operators $X \rightarrow X$. Let’s recall some definitions and facts (cf. for instance [8]).

Definition 2.1 Let $\alpha>0$. A closed linear operator $A: D(A) \subset X \rightarrow X$ is said to be the generator of an $(\alpha, 1)$-resolvent family if there exists $\omega \geq 0$ and a strongly continuous function $R_{\alpha}: \mathbb{R}^{+} \rightarrow B(X)$ such that $\left{\lambda^{\alpha}: \operatorname{Re} \lambda>\omega\right} \subset \rho(A)$ and
$$\lambda^{\alpha-1}\left(\lambda^{\alpha}-A\right)^{-1} x=\int_{0}^{\infty} e^{-\lambda t} R_{\alpha}(t) x d t, \quad \operatorname{Re} \lambda>\omega, x \in X$$
In this case, the family $\left(R_{\alpha}(t)\right)_{t \geq 0}$ is called an $(\alpha, 1)$-resolvent family generated by $A$.

Remark $2.2$ If $A$ is the generator of an $(\alpha, 1)$-resolvent family $\left(R_{\alpha}(t)\right)_{t \geq 0}$, then we have the following properties:

(i) $R_{\alpha}(t)$ is strongly continuous for $t \geq 0$ and $R_{\alpha}(0)=I$, the identity operator on $X$
(ii) $R_{\alpha}(t) A \subset A R_{\alpha}(t)$ for $t \geq 0$
(iii) For $x \in D(A)$, the resolvent equation
$$R_{\alpha}(t) x=x+\int_{0}^{t} g_{\alpha}(t-s) R_{\alpha}(t) A x d s$$
holds for all $t \geq 0$.

## 数学代写|数学分析代写Mathematical Analysis代考|Model Formulation

Here the whole population is divided into the following classes: susceptibles (S), latently infected (TB) individuals $\left(E_{T}\right)$, TB-infected individuals $\left(I_{T}\right), \operatorname{smokers}\left(I_{S}\right)$, smokers latently infected with TB $\left(E_{T S}\right)$, smokers infected with TB $\left(I_{T S}\right)$, and recovered individuals $\left(R_{T}\right)$. Hence the total human population $N(t)$ at time $t$ is given by
$$N(t)=E_{T}+I_{T}+I_{S}+E_{T S}+I_{T S}+R_{T} .$$
Assuming simple mass-action type incidence, the force of infection for TB is denoted as $\lambda_{T}$ and is given by
$$\lambda_{T}=\beta_{T}\left(I_{T}+\eta I_{T S}\right),$$
where $\beta_{T}$ is the rate of transmission of TB to susceptible individuals and $\eta>1$ is the modification parameter which reflects that the rate of transmission of TB will be more due to individuals who are smokers infected with TB compared to individuals infected with TB alone. Similarly, the strength of peer influence on smoking habits is denoted as $\lambda_{S}$ and is given by
$$\lambda_{S}=\beta_{S}\left(I_{S}+\epsilon I_{T S}\right),$$
where $\beta_{S}$ denotes the rate of transmission of smoking habits to susceptible individuals. Here the parameter $\epsilon<1$ is the modification parameter which reflects the fact that the rate of transmission of smoking habits due to smokers infected with TB will be less compared to smokers without TB as they will be less socialized and will be under treatment.

## 数学代写|数学分析代写Mathematical Analysis代考|Preliminaries

$$\lambda^{\alpha-1}\left(\lambda^{\alpha}-A\right)^{-1} x=\int_{0}^{\infty} e^{-\lambda t} R_{\alpha}(t) x d t, \quad \operatorname{Re} \lambda>\omega, x \in X$$

(二) $R_{\alpha}(t) A \subset A R_{\alpha}(t)$ 为了 $t \geq 0$
(iii) 为 $x \in D(A)$, 求解方程
$$R_{\alpha}(t) x=x+\int_{0}^{t} g_{\alpha}(t-s) R_{\alpha}(t) A x d s$$

## 数学代写|数学分析代写Mathematical Analysis代考|Model Formulation

$$N(t)=E_{T}+I_{T}+I_{S}+E_{T S}+I_{T S}+R_{T} .$$

$$\lambda_{T}=\beta_{T}\left(I_{T}+\eta I_{T S}\right),$$

$$\lambda_{S}=\beta_{S}\left(I_{S}+\epsilon I_{T S}\right),$$

## 有限元方法代写

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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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