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• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Quantiles of Neutrosophic Normal Distribution

The quantile function is useful in the construction of confidence interval, drawing $Q-Q$ plot, and hypothesis testing. It is the inverse of the neutrosophic cumulative distribution function or neutrosophic distribution function. For a neutrosophic random variable with mean and variance, the quantile function for a neutrosophic normal probability distribution is defincd as
$$
F^{-1}(p)=\mu_{N}+\sigma_{N} \Phi^{-1}(p)=\mu_{N}+\sigma_{N} Z_{p}, \quad p \in(0,1)
$$
where $Z_{p}=\Phi^{-1}(p)$ is the quantile of the standard normal distribution. A neutrosophic random variable $X_{N}$ will exceed $\mu_{N}+\sigma_{N} Z_{p}$ with probability $(1-p)$ and will fall outside the interval $\mu_{N} \pm \sigma_{N} Z_{p}$ with probability $2(1-p)$. For larger values of $p$, we use $Z_{p}=\Phi^{-1}\left(\frac{p+1}{2}\right)$ in place of $Z_{p}=\Phi^{-1}(p)$. Let the neutrosophic random variable $X_{N} \sim N_{N}\left([10,15], 2^{2}\right)$, and assume that the variable $X_{N}$ will fall within the range $\mu_{N} \pm \sigma_{N} Z_{p}$ with a specified probability $p$; then the values of the neutrosophic quantiles are provided in Table 1 .

In Fig. 4, we presented the neutrosophic $Q-Q$ plot for the neutrosophic normal probability distribution. It is a scatter plot of theoretical and observed quantiles. The gap between the two dotted lines shows the level of indeterminacy in the $Q-Q$ plot due to the indeterminate values in the mean of the neutrosophic normal distribution. From the $Q-Q$ plot, it is evident that the supposed neutrosophic random variable $X_{N}$ with indeterminate mean $\mu_{N}=[10,15]$ and variance 4 follows a neutrosophic normal probability distribution.

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Review of Literature

Samantha and Pal [8] proposed irregular bipolar fuzzy graphs. Akram and Davvaz [6] defined strong intuitionistic fuzzy graphs. Alshehri and Akram [9] introduced Cayley bipolar fuzzy graphs. Karunambigai et al. [10] determined domination in bipolar fuzzy graphs. Rosline and Pathinathan [11] dealt with scheduling job using fuzzy graphs concepts. Akram et al. [7] introduced the concept of balance bipolar fuzzy graphs. Rashmanlou et al. $[12,13]$ defined new operations on bipolar fuzzy graphs with their properties. Rashmanlou et al. [12, 13] discussed some of the properties of bipolar fuzzy graphs. Akram et al. [14] introduced some of the operations and described dominating and independent sets of bipolar neutrosophic graph and discussed outranking approach for risk analysis using the proposed concepts. Delia et al. [15] introduced the concept of bipolar neutrosophic set and its operations and applied in a decision-making problem. Broumi et al. (2016a) defined the concept of bipolar single-valued neutrosophic graph. Gani and Latha [16] proposed new algorithms to find the Hamiltonian cycle for a fuzzy network.

Akram and Akmal [17] introduced some of the operations on intuitionistic fuzzy graph theory. Deli et al. [18] proposed the concept of interval-valued bipolar neutrosophic set and applied in pattern recognition. Sahin et al. [19] presented Jaccard vector similarity measure of bipolar neutrosophic set and solved a decisionmaking problem using the proposed similarity measure. Pramanik and Mondal [20] developed a hybrid structure called rough bipolar neutrosophic set. Ulucay et al. [21] introduced some of the similarity measure with their properties and applied in a decision-making problem. Broumi et al. [22, 23] examined the properties of different types of degrees, order, and size of a single-valued neutrosophic graph. Mathew et al. [24] introduced the concept of bipolar fuzzy graphs and strong bipolar fuzzy graphs. Gani and Rahman [25] defined lower and upper truncations of intuitionistic fuzzy graphs. Broumi et al. [26] introduced complex neutrosophic graphs of type 1 with its properties and its matrix representation. Gani et al. [27] determined domination on intuitionistic fuzzy graphs. Prabhu et al. [28] introduced finite state machine using the concept of bipolar neutrosophic set. Akram et al. [29] presented some concepts and properties of bipolar single-valued neutrosophic graph structure. Girao et al. [30] determined long cycles in Hamiltonian graphs.

运筹学代考

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Quantiles of Neutrosophic Normal Distribution

quantile 函数可用于构建置信区间，绘制 $Q-Q$ 情节和假设检验。它是中智異积分布函数 或中智分布函数的倒数。对于具有均值和方差的中智随机变量，中智正态概率分布的分位数 函数定义为
$$
F^{-1}(p)=\mu_{N}+\sigma_{N} \Phi^{-1}(p)=\mu_{N}+\sigma_{N} Z_{p}, \quad p \in(0,1)
$$
在哪里 $Z_{p}=\Phi^{-1}(p)$ 是标准正态分布的分位数。中智随机变量 $X_{N}$ 将超过 $\mu_{N}+\sigma_{N} Z_{p}$ 有 概率 $(1-p)$ 并且会落在区间之外 $\mu_{N} \pm \sigma_{N} Z_{p}$ 有概率 $2(1-p)$. 对于较大的值 $p$ ，我们用 $Z_{p}=\Phi^{-1}\left(\frac{p+1}{2}\right)$ 代蕜 $Z_{p}=\Phi^{-1}(p)$. 设中智随机变量 $X_{N} \sim N_{N}\left([10,15], 2^{2}\right)$ ，并 假设变量 $X_{N}$ 将在范围内 $\mu_{N} \pm \sigma_{N} Z_{p}$ 以指定的概率 $p$; 那么中昦分位数的值在表 1 中提供。
在图 4 中，我们展示了中智 $Q-Q$ 中啲正态概率分布图。它是理论和观窅到的分位数的散 点图。两条虚线之间的差距表示不确定性的程度 $Q-Q$ 由于中智正态分布的平均值中的不确 定值而绘制的图。来自 $Q-Q$ 情节，很明显，假定的中智随机変量 $X_{N}$ 具有不确定的平均值 $\mu_{N}=[10,15]$ 方差 4 逗循中智正态概率分布。

统计代写|运筹学作业代写operational research代考|Review of Literature

Samantha 和 Pal [8] 提出了不规则双极模糊图。Akram 和 Davvaz [6] 定义了强直觉模糊图。Alshehri 和 Akram [9] 介绍了 Cayley 双极模糊图。Karunambigai 等人。[10] 确定了双极模糊图中的支配地位。Rosline 和 Pathinathan [11] 使用模糊图概念处理调度作业。阿克拉姆等人。[7] 引入了平衡双极模糊图的概念。拉什曼卢等人。[12,13]定义了双极模糊图的新操作及其属性。拉什曼卢等人。[12, 13] 讨论了双极模糊图的一些特性。阿克拉姆等人。[14] 介绍了一些操作并描述了主导和独立的双极中智图集，并讨论了使用提出的概念进行风险分析的排序方法。迪莉娅等人。[15] 介绍了双极中智集的概念及其运算，并应用于决策问题。布鲁米等人。（2016a）定义了双极单值中智图的概念。Gani 和 Latha [16] 提出了寻找模糊网络的哈密顿循环的新算法。

Akram 和 Akmal [17] 介绍了直觉模糊图论的一些操作。熟食店等人。[18] 提出了区间值双极中智集的概念，并应用于模式识别。沙欣等人。[19] 提出了双极中智集的 Jaccard 矢量相似性度量，并使用所提出的相似性度量解决了决策问题。Pramanik 和 Mondal [20] 开发了一种称为粗糙双极中智集的混合结构。乌鲁凯等人。[21] 介绍了一些相似性度量及其属性，并应用于决策问题。布鲁米等人。[22, 23] 研究了单值中智图的不同类型的度数、阶数和大小的属性。马修等人。[24] 引入了双极模糊图和强双极模糊图的概念。Gani 和 Rahman [25] 定义了直觉模糊图的上下截断。布鲁米等人。[26] 介绍了类型 1 的复杂中智图及其属性和矩阵表示。加尼等人。[27] 确定了直觉模糊图的支配地位。普拉布等人。[28] 使用双极中智集的概念引入了有限状态机。阿克拉姆等人。[29] 提出了双极单值中智图结构的一些概念和性质。Girao 等人。[30] 在哈密顿图中确定了长周期。[28] 使用双极中智集的概念引入了有限状态机。阿克拉姆等人。[29] 提出了双极单值中智图结构的一些概念和性质。Girao 等人。[30] 在哈密顿图中确定了长周期。[28] 使用双极中智集的概念引入了有限状态机。阿克拉姆等人。[29] 提出了双极单值中智图结构的一些概念和性质。Girao 等人。[30] 在哈密顿图中确定了长周期。

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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。