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网络分析研究实体之间的关系，如个人、组织或文件。在多个层面上操作，它描述并推断单个实体、实体的子集和整个网络的关系属性。
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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|网络分析代写Network Analysis代考|SNAP: the Stanford network analysis project
The Stanford network analysis platform (SNAP) [20], is a general-purpose system for analysis and management of networks that is freely available through a website http://snap.stanford.edu/. SNAP is implemented in different languages, such as $\mathrm{C}++$ and Python. It offers over 140 different graph algorithms that can efficiently manipulate large graphs, calculate structural properties, generate regular and random graphs, and handle attributes and metadata on nodes and edges.
An important part of SNAP is the network dataset collection [19] that contains more than 80 different social and information real-world networks and datasets. Networks models many domains, such as biological networks, social networks, citation and collaboration networks, as well as Web and media networks.
Table $5.3$ gives the types of datasets in the collection. The datasets are collected as part of our research in the past and, in that sense, represent typical graphs being analyzed. It gives the distribution of graph sizes in the collection. It can be observed that a vast majority of graphs are relatively small, with less than 100 million edges, thus can easily be analyzed in SNAP.
NetworkRepository (NR) ${ }^{18}[25]$ is a data repository for a network of different types (e.g., brain networks, social networks, etc.) available through a web-based platform. It stores more than 1000 various systems, and it also provides interactive visual analysis and an interactive graph analytics platform. Therefore the user of this database can manage, visualize networks, as well as analyze single systems or compare multiple networks using network statistics. NR also enables collaboration among users by allowing the users to discuss datasets, and to make a correction on data and analytics. The social aspect of NetworkRepository is a unique characteristic among others.
统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Expression network and analysis: the workflow
Gene expression has become very essential in system-level understanding of behavior of genes. High-throughput microarray and next generation sequencing (NGS) technology makes available a large repository of expression data. It allow us to study the dynamic behavior of a gene inside a cell. Reverse engineering is a promising area of research in systems biology; it aims to recreate the cellular system for better understanding of biological mechanism. The development of a suitable reverse engineering method is important to get insight into the gene-gene relationships. Study of such data may enable us to address various issues, such as how a gene participates in a cellular process; what are the activities of different genes; in which cell and under which conditions, do the genes become active; how the activity of a gene is influenced by various diseases or drugs, and how genes contribute to diseases. One of the major goals in analyzing expression data is to determine how the expression of any particular gene may affect the expression of other genes or how one gene regulates another gene. Gene-gene relationships can be described through biological pathways, which can be represented as networks, broadly classified [66] as metabolic pathways, signal transduction pathways, and gene regulatory networks. The most preliminary network is the gene coexpression network, which describes certain association among genes.
Genes that affect one another may belong to the same gene network. A gene network is a set of related genes, where expression of one gene may influence the other gene’s activity. A group of co-regulated genes may form gene clusters that can encode proteins, which interact amongst themselves and take part in common biological processes. In silico reconstruction of such biological networks is essential for exploring regulatory mechanisms and is useful in better understanding of the cellular environment to investigate complex interactions [43]. In an organism, coexpression of genes depend on their sharing of the regulatory mechanism.
网络分析代考
统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|SNAP:斯坦福网络分析项目
斯坦福网络分析平台(SNAP)[20]是一个用于网络分析和管理的通用系统，可通过http://snap.stanford.edu/网站免费获得。SNAP是用不同的语言实现的，比如$\mathrm{C}++$和Python。它提供了超过140种不同的图算法，可以有效地操作大型图，计算结构属性，生成规则和随机图，并处理节点和边缘上的属性和元数据
SNAP的一个重要组成部分是网络数据集[19]，它包含80多个不同的社交和信息现实网络和数据集。网络模拟了许多领域，如生物网络，社会网络，引用和协作网络，以及网络和媒体网络
表$5.3$给出集合中数据集的类型。数据集是作为我们过去研究的一部分收集的，从这个意义上说，代表了被分析的典型图。它给出了集合中图大小的分布。可以观察到，绝大多数图都是相对较小的，小于1亿条边，因此可以很容易地在SNAP中进行分析。
NetworkRepository (NR) ${ }^{18}[25]$是通过基于web的平台提供的不同类型的网络(如大脑网络、社交网络等)的数据存储库。它存储了1000多个不同的系统，还提供了交互式可视化分析和交互式图形分析平台。因此，该数据库的用户可以管理、可视化网络，以及使用网络统计数据分析单个系统或比较多个网络。NR还允许用户讨论数据集，并对数据和分析进行修正，从而实现了用户之间的协作。NetworkRepository的社交方面是一个独特的特征
统计代写|网络分析代写网络分析代考|表达网络和分析:工作流
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基因表达在基因行为的系统层面理解中已经变得非常重要。高通量微阵列和下一代测序(NGS)技术提供了一个大的表达数据仓库。它使我们能够研究细胞内基因的动态行为。逆向工程是系统生物学中一个很有前途的研究领域;它旨在重建细胞系统，以便更好地理解生物机制。开发一种合适的逆向工程方法对于深入了解基因与基因之间的关系非常重要。对这些数据的研究可能使我们能够解决各种问题，例如基因如何参与细胞过程;不同基因的活动是什么;在哪个细胞中，在什么条件下，基因会变得活跃;基因的活性如何受到各种疾病或药物的影响，以及基因如何导致疾病。分析表达数据的主要目标之一是确定任何特定基因的表达如何影响其他基因的表达，或者一个基因如何调节另一个基因。基因-基因关系可以通过生物通路来描述，生物通路可以用网络来表示，一般分为代谢通路、信号转导通路和基因调节网络[66]。最初步的网络是基因共表达网络，它描述了基因之间的某种关联
相互影响的基因可能属于同一个基因网络。基因网络是一组相关基因，其中一个基因的表达可能影响另一个基因的活性。一组共同调控的基因可能形成编码蛋白质的基因簇，这些蛋白质之间相互作用，并参与共同的生物过程。在二氧化硅中，这种生物网络的重建对于探索调控机制至关重要，并且有助于更好地理解细胞环境，研究复杂的相互作用[43]。在生物体中，基因的共表达依赖于它们共享调控机制。
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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。
| 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 |
