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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 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|网络分析代写Network Analysis代考|A rooted tree

In a rooted tree, there is a specific root from where the tree grows. Unlike a real tree, a tree in graph theory is usually represented as inverted tree starting with a root. Each node is attached to one or more child nodes. However, it can only have a single parent. A typical general rooted tree structure is shown in Fig. 2.12. A tree is organized as levels. A root is always at level 0 , and subsequent children in the hierarchy are arranged in different higher levels according to their relationships. As shown in Fig. 2.12, Root $\mathbf{A}$ is in level $\mathbf{0}$, and $\mathbf{B}$ and $\mathbf{E}$ is its immediate children or offsprings. Child $\mathbf{C}, \mathbf{D}, \mathbf{F}$, and $\mathbf{G}$ in level 2 are called leaf nodes, as there are no children linked with the nodes. Following the real-life family hierarchy, node $\mathbf{B}$ and $\mathbf{E}$ are called siblings of each other. On the other hand, node $\mathbf{C}$ and $\mathbf{F}$ are not siblings, as they are derived from two different parents.

Mathematically, a rooted tree can be represented as a finite set of nodes such that the followings hold:

There is a specially designated node called the root.
The remaining nodes are partitioned into $n \geq 0$ disjoint sets $\mathcal{T}=\left{T_1, T_2, \cdots T_n\right}$, where each $T_i \in \mathcal{T}$ is a tree itself. $T_1, T_2, \cdots T_n$ are called the subtrees of the root.

Depending on the organization of the nodes of a tree, it may be ordered or unordered. An ordered tree is a rooted tree, in which the order of the children at every node is specified. It is an organized tree in terms of how nodes are organized. A tree is unordered if the ordering of the nodes are not important and has an arbitrary order. We may consider the tree given below as an ordered tree, where every node is a lexicographically prior to its children.

Some of the basic terminology related to a rooted tree is listed below.

统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Implementing graphs in R

Due to ease of implementation, the $R$ language is used popularly for any statistical and mathematical computations. R is a free, open-source software under the terms of the Free Software Foundation’s GNU General Public License. R supports multiple operating system platforms, including Windows, Linux, and MacOS. To work with graph or network, igraph 1 is a powerful library, which is freely downloadable and implemented in R, Python, and C programming environments. To generate a graph in $\mathrm{R}$ using igraph [2], one needs to install the package first. Any graphs can be generated using various igraph library functions. However, a graph can also be generated using the user input file. Below we present snapshots of series of $\mathrm{R}$ codes to demonstrate the use of igraph in R. We first create an input file Adj.csv (Table 2.1) corresponding to the graph given in Fig. $2.11$ by storing two column edge data, and input it to $\mathrm{R}$ functions. The $\mathrm{R}$ script for creating graphs and the corresponding outputs are shown in Fig. $2.18$ and Fig. $2.19$ respectively.

The graph is a useful tool for the mathematical representation of any complex relationship among different entities. Biological relationships are commonly represented using graphs for better understanding, and ease of computer implementation. Once represented as a graph, the biological networks can be analyzed using different standard graph analysis algorithms or customized as per the problem in hand. In the next chapter, we discuss some of the algorithms commonly used for graph analysis.

网络分析代考

统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|A rooted tree

在有根的树中，树生长的地方有一个特定的根。与真正的树不同，图论中的树通常表示为从根开始的倒置树。每个节点都附加到一个或多个子节点。但是，它只能有一个单亲。一个典型的通用有根树结构如图 2.12 所示。树被组织为级别。根始终位于级别 0 ，并且层次结构中的后续子级根据它们的关系排列在不同的更高级别中。如图 2.12 所示，根一个处于水平0，和乙和和是它的直系子女或后代。孩子C,D,F，和G在级别 2 中称为叶节点，因为没有与节点链接的子节点。遵循现实生活中的家庭层次结构，节点乙和和被称为彼此的兄弟姐妹。另一方面，节点C和F不是兄弟姐妹，因为他们来自两个不同的父母。

在数学上，有根树可以表示为一组有限的节点，使得以下成立：

有一个特别指定的节点，称为根。
剩余的节点被划分为n≥0不相交集\left 的分隔符缺失或无法识别\left 的分隔符缺失或无法识别, 其中每个吨一世∈吨本身就是一棵树。吨1,吨2,⋯吨n称为根的子树。

根据树节点的组织，它可能是有序的或无序的。有序树是有根树，其中指定了每个节点的子节点的顺序。就节点的组织方式而言，它是一个有组织的树。如果节点的顺序不重要并且具有任意顺序，则树是无序的。我们可以将下面给出的树视为有序树，其中每个节点在字典上都在其子节点之前。

下面列出了一些与有根树相关的基本术语。

统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Implementing graphs in R

由于易于实施，R语言广泛用于任何统计和数学计算。R 是自由软件基金会的 GNU 通用公共许可证条款下的免费开源软件。R 支持多种操作系统平台，包括 Windows、Linux 和 MacOS。要使用图形或网络，igraph 1 是一个功能强大的库，可免费下载并在 R、Python 和 C 编程环境中实现。在中生成图表R使用 igraph [2]，需要先安装软件包。可以使用各种 igraph 库函数生成任何图形。但是，也可以使用用户输入文件生成图形。下面我们展示一系列的快照R代码来演示 igraph 在 R 中的使用。我们首先创建一个输入文件 Adj.csv（表 2.1），对应于图 2 中给出的图形。2.11通过存储两列边缘数据，并将其输入到R功能。这R用于创建图形的脚本和相应的输出如图所示。2.18和图。2.19分别。

该图是用于数学表示不同实体之间任何复杂关系的有用工具。生物关系通常使用图表来表示，以便更好地理解和便于计算机实现。一旦表示为图形，就可以使用不同的标准图形分析算法对生物网络进行分析，也可以根据手头的问题进行定制。在下一章中，我们将讨论一些常用于图分析的算法。

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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。

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