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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
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(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|Traversing a graph

Despite the existence of many algorithms for graph analysis, it should be noted that a large class of them employs graph traversal algorithms. Graph traversal, also known as graph search, refers to the process of enumerating (or visiting, or checking, or modifying), all the nodes of the graph. There exist two ways of performing traversals, which differ by the order in which vertices are visited.

Graph traversal algorithms start by visiting a node of the graph, termed as source or initial node (initial or source node). Next, it explores all the nodes of the graph (assuming that the graph is connected) and returning the list of visited nodes. Once a node has been traversed, that node is marked or coloured as visited (to guarantee the termination of the algorithm). Then the algorithm selects one of its adjacent ones, and the algorithm ends when all the nodes have been visited. The selection of the adjacent one will define the properties of the traversal, and based on this selection, two different techniques have been developed, namely breadth first search and depth first search, as depicted in Fig. 3.1.

Graph traversal techniques have been developed both for ordered and unordered graphs. In the following discussions, we assume that the graphs are unordered. If the graph has many connected components, then the traversal will return to the list of the nodes of the connected component to which the start node belong. Consequently, a generic algorithm for graph traversal is represented in Fig. 3.2. The algorithm is based on three main concepts: a collection of visited nodes, a collection of unvisited nodes and the choice of a node from this list. The algorithm initially marks all nodes unvisited. Then it starts from the starting node. After that starting node has been visited, it considers its adjacent the collection tovisitNodes determines the characteristics of the graph traversal.

统计代写|网络分析代写Network Analysis代考|Breadth first search

A possible choice may be the first-in-first-out by using a queue while implementing BFS. In queue based implementation after visiting a node, all the adjacent ones are added to the queue. Then a first adjacent is visited, and its adjacent are added to the queue. Before visiting these nodes, all the adjacent nodes of the first node is visited. It is obvious that all the nodes that are a distance $k$ from it are visited before any node at a distance $k+1$. This traversal is called breadth-first search and is depicted in Fig. 3.3.

The time complexity can be expressed as $\mathcal{O}(|\mathcal{V}|+|\mathcal{E}|)$, where $|\mathcal{V}|$ is the number of the nodes, and $|\mathcal{E}|$ is the number of the edges. In the worst-case, every vertex and every edge will be explored. The formula clearly shows that the time complexity may vary depending on the sparsity of the input graph (see [10] for a deep discussion of the complexity in many different cases). This algorithm requires the building of the queue, then it requires the space for storing the graph, and a supplementary space $\mathcal{O}(|\mathcal{V}|)$ for the queue.

The possibility of speed-up of BFS through parallel algorithms has been explored in the past [24]. BFS is used in many other algorithms such as the following:

Finding the shortest path between two nodes (see next sections);Computing the maximum flow in a flow network (FordFulkerson algorithm [16]);
Testing bipartiteness;
Cheney’s algorithm [8] for managing garbage collection in shared memory.

网络分析代考

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尽管存在许多用于图分析的算法，但应该注意的是，其中很大一部分使用了图遍历算法。图遍历，也称为图搜索，是指枚举（或访问，或检查，或修改）图的所有节点的过程。存在两种执行遍历的方法，它们的不同之处在于访问顶点的顺序。

图遍历算法首先访问图的一个节点，称为源或初始节点（初始或源节点）。接下来，它探索图的所有节点（假设图是连接的）并返回访问节点的列表。一旦遍历了一个节点，该节点就会被标记或着色为已访问（以保证算法的终止）。然后算法选择它的相邻节点之一，当所有节点都被访问时算法结束。相邻的选择将定义遍历的属性，并且基于这种选择，已经开发了两种不同的技术，即广度优先搜索和深度优先搜索，如图 3.1 所示。

已经为有序图和无序图开发了图遍历技术。在下面的讨论中，我们假设图是无序的。如果图有很多连通分量，则遍历将返回起始节点所属的连通分量的节点列表。因此，图遍历的通用算法如图 3.2 所示。该算法基于三个主要概念：已访问节点的集合、未访问节点的集合以及从该列表中选择节点。该算法最初将所有节点标记为未访问。然后从起始节点开始。在该起始节点被访问后，它认为它的相邻集合 tovisitNodes 确定了图遍历的特征。

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一个可能的选择可能是在实现 BFS 时使用队列的先进先出。在访问一个节点后基于队列的实现中，所有相邻的节点都被添加到队列中。然后访问第一个相邻节点，并将其相邻节点添加到队列中。在访问这些节点之前，先访问第一个节点的所有相邻节点。很明显，所有的节点都是一个距离ķ从它在远处的任何节点之前被访问ķ+1. 这种遍历称为广度优先搜索，如图 3.3 所示。

时间复杂度可以表示为○(|在|+|和|)，在哪里|在|是节点的数量，并且|和|是边的数量。在最坏的情况下，每个顶点和每条边都将被探索。该公式清楚地表明，时间复杂度可能会根据输入图的稀疏性而有所不同（有关许多不同情况下复杂度的深入讨论，请参见 [10]）。该算法需要建立队列，然后需要存储图的空间，以及一个补充空间○(|在|)为队列。

过去已经探索了通过并行算法加速 BFS 的可能性 [24]。BFS 用于许多其他算法，例如：

寻找两个节点之间的最短路径（见下一节）；计算流网络中的最大流量（FordFulkerson 算法 [16]）；
测试二分性；
Cheney 的算法 [8] 用于管理共享内存中的垃圾收集。

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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。

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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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