如果你也在 怎样代写贝叶斯网络Bayesian network这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。

贝叶斯网络（BN）是一种表示不确定领域知识的概率图形模型，其中每个节点对应一个随机变量，每条边代表相应随机变量的条件概率。

couryes-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写贝叶斯网络Bayesian network方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写贝叶斯网络Bayesian network代写方面经验极为丰富，各种代写贝叶斯网络Bayesian network相关的作业也就用不着说。

我们提供的贝叶斯网络Bayesian network及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• 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|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Conditional Independence and Graphical Separation

BNs are a class of graphical models, which allow an intuitive representation of the probabilistic structure of multivariate data using graphs. We introduced them in Chapter 1 as the combination of:

• A set of random variables $X={X 1, X 2, \ldots, X p}$ describing the quantities of interest. The multivariate probability distribution of $\mathbf{X}$ is called the global distribution of the data, while the univariate distributions associated with the $\mathrm{Xi} \in \mathrm{X}$ are called local distributions.
• A directed acyclic graph (DAG), denoted $\mathrm{G}=(\mathrm{V}, \mathrm{A})$. Each node $\mathrm{v} \in \mathrm{V}$ is associated with one variable $X_{i}$. The directed arcs a€A that connect them represent direct probabilistic dependencies; so if there is no arc connecting two nodes the corresponding variables are either independent or conditionally independent given a subset of the remaining variables.
  The link between the graphical separation (denoted $\Perp_{G}$ ) induced by the absence of a particular arc and probabilistic independence (denoted $\mathrm{H}_{\mathrm{P}}$ ) provides a direct and easily interpretable way to express the relationships between the variables. Following the seminal work of Pearl (1988), we distinguish three possible ways in which the former maps to the latter.

Definition $6.1$ (Maps) Let $M$ be the dependence structure of the probability distribution $P$ of $X$, that is, the set of conditional independence relationships linking any triplet $\mathbf{A}, \mathbf{B}, \mathbf{C}$ of subsets of $\mathbf{X}$. A graph $G$ is a dependency map (or D-map) of $M$ if there is a one-to-one correspondence between the random variables in $\mathbf{X}$ and the nodes $\mathbf{V}$ of $G$ such that for all disjoint subsets $\mathbf{A}, \mathbf{B}, \mathbf{C}$ of $\mathbf{X}$ we have $\mathrm{A} \Perp \mathrm{PB} \mid \mathrm{C} \Rightarrow \mathrm{A} \mathbb{I}_{\mathrm{GB} \mid \mathrm{C} .}$. (6.1)
Similarly, $G$ is an independency map (or l-map) of $M$ if
$\mathrm{A} \Perp \mathrm{P} \mathrm{PB}|\mathrm{C} \neq \mathrm{A} \Perp \mathrm{H} \mathrm{GB}| \mathrm{C} .(6.2)$
$G$ is said to be a perfect map of $M$ if it is both a D-map and I-map, that is
$\mathrm{A} \Perp \mathrm{PBIC} \Leftrightarrow \mathrm{A}$ 픈 $\mathrm{GB},(6.3)$
and in this case $G$ is said to be faithful or isomorphic to $M$.

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Bayesian Networks

Having defined a criterion to determine whether two nodes are connected or not, and how to map those connections (or the lack thereof) to the probability distribution of $\mathbf{X}$. we are now ready to formally define BNs.

Definition $6.3$ (BNs) Given a probability distribution $P$ on a set of variables $\mathrm{X}$, a $D A G \mathrm{G}=(\mathrm{X}, \mathrm{A})$ is called a BN and denoted $\mathrm{B}=(\mathrm{G}, \mathrm{X})$ if and only if $G$ is a minimal I-map of $P$, so that none of its arcs can be removed without destroying its l-mapness.

This definition highlights two fundamental properties of BNs. First, assuming that $\mathrm{G}$ is an I-map leads to the general formulation of the decomposition of the global distribution $\operatorname{Pr}(X)$ introduced in Equation (1.1) on page 7:
$\operatorname{Pr}(X)=\Pi i=1 \mathrm{pPr} \quad(\mathrm{Xi} \mid \Pi \mathrm{Xi}),(6.4)$
where $\Pi \mathrm{Xi}$ is the set of the parents of $X$. If $X$ has two or more parents it depends on their joint distribution, because each pair of parents forms a convergent connection centred on $X$ and we cannot establish their independence. This decomposition is preferable to that obtained from the chain rule, Pr $(\mathrm{X})=\prod \mathrm{i}=1 \mathrm{pPr} \quad(\mathrm{Xi} \mid \mathrm{Xi}+1, \ldots, \mathrm{Xp})(6.5)$
because the conditioning sets are typically smaller. Only when the ordering of the variables is topological the chain rule simplifies to the decomposition in Equation (6.4). In the general case it is more difficult to write, even for the simple discrete and Gaussian BNs presented in Chapters 1 and $2$.

贝叶斯网络代考

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Conditional Independence and Graphical Separation

BN 是一类图形模型，它允许使用图形直观地表示多元数据的概率结构。我们在第 1 章中将 它们介绍为以下各项的组合:

• 一组随机变量 $X=X 1, X 2, \ldots, X p$ 描述感兴趣的数量。的多元概率分布 $\mathbf{X}$ 称 为数据的全局分布，而与数据相关的单变量分布 $\mathrm{Xi} \in \mathrm{X}$ 称为局部分布。
• 有向无环图 (DAG), 表示为 $\mathrm{G}=(\mathrm{V}, \mathrm{A})$. 每个节点 $\mathrm{v} \in \mathrm{V}$ 与一个变量相关联 $X_{i}$. 连接它们的有向弧 $a € A$ 表示直接的概率依赖关系; 因此，如果没有连接两个节点 的弧，则在给定剩余变量的子集的情况下，相应的变量要么是独立的，要么是条件 独立的。
  图形分离之间的联系 (表示为 $\backslash \mathrm{Perp}{G}$ ) 由缺乏特定弧和概率独立性 (表示为 $\mathrm{H}{\mathrm{P}}$ ) 提供了一种直接且易于解释的方式来表达变量之间的关系。根据 Pearl (1988) 的开 创性工作，我们区分了前者映射到后者的三种可能方式。
  定义6.1 (地图) 让 $M$ 是概率分布的依赖结构 $P$ 的 $X$ ，即连接任意三元组的条件独立关系集 $\mathbf{A}, \mathbf{B}, \mathbf{C}$ 的子集 $\mathbf{X}$. 图表 $G$ 是一个依赖图（或 D-map） $M$ 如果随机变量之间存在一一对应 关系 $\mathbf{X}$ 和节点 $\mathbf{V}$ 的 $G$ 这样对于所有不相交的子集 $\mathbf{A}, \mathbf{B}, \mathbf{C}$ 的 $\mathbf{X}$ 我们有
  $\mathrm{A} \backslash \operatorname{PerpPB} \mid \mathrm{C} \Rightarrow \mathrm{AI}_{\mathrm{GB} \mid \mathrm{C} \cdot \cdot(6.1)}$
  同样， $G$ 是一个独立映射 (或 I-map) $M$ 如果
  $\mathrm{A} \backslash \mathrm{PerpPPB}|\mathrm{C} \neq \mathrm{A} \backslash \mathrm{PerpHGB}| \mathrm{C}$. (6.2)
  $G$ 据说是一张完美的地图 $M$ 如果它既是 D-map 又是 I-map，即
  $\mathrm{A} \backslash \mathrm{PerpPBIC} \Leftrightarrow \mathrm{A}$ 打开GB, (6.3)
  在这种情况下 $G$ 据说是忠实的或同构的 $M$.

统计代写|贝叶斯网络代写Bayesian network代考|Bayesian Networks

已经定义了一个标准来确定两个节点是否连接，以及如何将这些连接（或没有连接) 映射 到概率分布 $\mathbf{X}$. 我们现在准备正式定义 BN。
定义 $6.3(\mathrm{BNs})$ 给定一个概率分布 $P$ 在一组变量上 $\mathrm{X} ，$ 一个 $D A G \mathrm{G}=(\mathrm{X}, \mathrm{A})$ 被称为 $\mathrm{BN}$ 并 表示 $\mathrm{B}=(\mathrm{G}, \mathrm{X})$ 当且仅当 $G$ 是一个最小的 I-map $P$ ，因此在不破坏它的 I-mapness 的情 况下，它的任何弧都不能被移除。
这个定义突出了 $\mathrm{BN}$ 的两个其本属性。首先，假设 $\mathrm{G}$ 是一个 1-map 导致全局分布分解的一 般公式 $\operatorname{Pr}(X)$ 在第 7 页的公式 (1.1) 中介绍:
$\operatorname{Pr}(X)=\Pi i=1 \mathrm{pPr} \quad(\mathrm{Xi} \mid \Pi \mathrm{Xi}),(6.4)$
在哪里IX $\mathrm{X}$ 是父母的雔合 $X$. 如果 $X$ 有两个或多个父节点，这取决于它们的联合分布，因为 每对父节点形成一个以 $X$ 我们无法确立他们的独立性。这种分解优于从链式法则 Pr 获得的 分解 $(\mathrm{X})=\prod \mathrm{i}=1 \mathrm{pPr} \quad(\mathrm{Xi} \mid \mathrm{Xi}+1, \ldots, \mathrm{Xp})(6.5)$
因为条件集通常较小。只有当变量的排序是拓扑的时，链式法则才简化为方程 $(6.4)$ 中的 分解。在一般情况下，即使对于第 1 音和第2章中介绍的简单离散和高斯 BN，也更难編写。

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

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。