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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
电子工程代写|软件项目作业代写Software Project代考|CSE442

电子工程代写|软件项目作业代写Software Project代考|Cost Savings

One of the most obvious reasons for organizations to embark on a challenging and risky endeavor such as GSD is, not surprisingly, the potential to reduce development costs. By moving parts of the development work to low-wage countries, the same work can be done for a fraction of the cost [32]. The basis for this benefit is that companies are globalizing their software development activities to leverage cheaper employees located in lower-cost economies. This has been made possible by the deployment of cross-continental high-speed communication links enabling the instantaneous transfer of the basic product at hand: software.

The difference in wages across regions can be significant, with a US software engineer’s salary being multiple times greater than that of a person with equivalent skills (at least parts) from Asia or South America. However, this seems to be rising, and there has been hyper-growth in local IT employment markets such as in Bangalore. It is our experience that companies are now looking at alternative locations, which offer more acceptable attrition rates with the continued promise of cheaper labor.

Having developers located in different time zones can allow organizations to increase the number of daily working hours in a “follow-the-sun” development model which can decrease cycle time. Time zone effectiveness is the degree to which an organization manages resources in multiple time zones, maximizing productivity by increasing the number of hours during a 24-h day that software is being developed by its teams. When time zone effectiveness is maximized to span $24 \mathrm{~h}$ of the day, this is referred to as the “follow-the-sun” development model. This is achieved by handing off work from one team at the end of their day to another team located in another time zone. The approach can aid organizations which are under severe pressure to improve time to market [11].

电子工程代写|软件项目作业代写Software Project代考|Software Effort Estimation Process

In software project management, effort estimation is the process of developing an approximation of the monetary and temporal resources needed to complete project activities [33]. Usually software is developed in projects, and hence software cost and time estimate can be considered as an approximation of the monetary and temporal resources needed to complete software.

In order to establish an accurate effort estimate for software, a structured approach with significant amount of work is needed. The software effort estimation can be seen as a small size project which needs to be carefully planned, managed, and followed up. Many organizations have different processes for software effort estimation. These processes vary in many aspects, and there does not seem to he one common process which is used in all organizations and in research. The process for software cost and time estimation data gathered from the NASA’s Handbook for Software Cost Estimation [34] enables us to develop the following table (Table 2.2). It consists on preparing a description of cost analysis requirements, revising its processes and its procedural requirements document and cost/time estimation handbook accordingly.
Most of the software effort estimation models view the estimation process as being a function that is computed from a set of cost drivers. And in most estimation techniques, the primary driver or the most important driver is believed to be the software size. As illustrated in Fig. 2.1, a view of software estimation process, the software requirements are the primary input to the process and also form the basis for the estimation.

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软件项目代考

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毫不奇怪,组织着手进行 GSD 等具有挑战性和风险的工作的最明显原因之一是降低开发成本的潜力。通过将部分开发工作转移到低工资国家,只需花费一小部分成本就可以完成相同的工作[32]。这种好处的基础是公司正在将其软件开发活动全球化,以利用位于低成本经济体的廉价员工。跨大陆高速通信链路的部署使之成为可能,使手头的基本产品(软件)能够即时传输。

不同地区的工资差异可能很大,美国软件工程师的工资比亚洲或南美洲具有同等技能(至少部分)的人高出数倍。然而,这似乎正在上升,并且在班加罗尔等当地 IT 就业市场出现了高速增长。根据我们的经验,公司现在正在寻找替代地点,这些地点提供更可接受的流失率,并继续承诺提供更便宜的劳动力。

让开发人员位于不同的时区可以让组织在“跟随太阳”的开发模式中增加每日工作时间,从而减少周期时间。时区有效性是组织在多个时区管理资源的程度,通过增加其团队在 24 小时内开发软件的小时数来最大限度地提高生产力。当时区有效性最大化时跨越24 H当时,这被称为“跟随太阳”的发展模式。这是通过在一天结束时将工作从一个团队移交给位于另一个时区的另一个团队来实现的。该方法可以帮助面临巨大压力的组织缩短上市时间[11]。

电子工程代写|软件项目作业代写Software Project代考|Software Effort Estimation Process

在软件项目管理中,工作量估计是开发完成项目活动所需的金钱和时间资源的近似值的过程[33]。通常软件是在项目中开发的,因此软件成本和时间估计可以被认为是完成软件所需的金钱和时间资源的近似值。

为了对软件建立准确的工作量估计,需要一种具有大量工作的结构化方法。软件工作量估算可以看作是一个需要仔细计划、管理和跟进的小型项目。许多组织有不同的软件工作量估算过程。这些过程在许多方面有所不同,而且似乎没有一种通用的过程可以在所有组织和研究中使用。从 NASA 的软件成本估算手册 [34] 中收集的软件成本和时间估算数据的过程使我们能够制定下表(表 2.2)。它包括准备成本分析要求的描述,相应地修改其流程和程序要求文件和成本/时间估算手册。
大多数软件工作量估计模型将估计过程视为从一组成本驱动因素计算的函数。在大多数估计技术中,主要驱动因素或最重要的驱动因素被认为是软件大小。如图 2.1 所示,软件评估过程的视图,软件需求是过程的主要输入,也是评估的基础。

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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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