如果你也在 怎样代写高级数据分析Advanced Data Analysis DATA4010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。高级数据分析Advanced Data Analysis在网络理论的背景下，复杂网络是指具有非微观拓扑特征的图（网络）–这些特征在简单的网络（如格子或随机图）中不会出现，但在代表真实系统的网络中经常出现。复杂网络的研究是一个年轻而活跃的科学研究领域（自2000年以来），主要受到现实世界网络的经验发现的启发，如计算机网络、生物网络、技术网络、大脑网络、气候网络和社会网络。
高级数据分析Advanced Data Analysis大多数社会、生物和技术网络显示出实质性的非微观拓扑特征，其元素之间的连接模式既不是纯粹的规则也不是纯粹的随机。这些特征包括学位分布的重尾、高聚类系数、顶点之间的同态性或异态性、社区结构和层次结构。在有向网络的情况下，这些特征还包括互惠性、三联体重要性概况和其他特征。相比之下，过去研究的许多网络的数学模型，如格子和随机图，并没有显示这些特征。最复杂的结构可以由具有中等数量相互作用的网络实现。这与中等概率获得最大信息含量（熵）的事实相对应。
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数据科学代写|数据分析代写Data Analysis代考|Spatial inhomogeneity and spatial dependence
The spatial distribution of cancer can be represented through a planar point process, displayed as a series of points on a map in which the points, strictly called “events”, represent precisely the cancer cases. The probability of finding a cancer case changes according to the geographical distribution of the population and to the presence of environmental risk factors. It is well known that the population is not uniformly spread over the territory but is concentrated in localized densely populated urban areas, leaving large rural and mountain areas mostly deserted. The morphology of the territory can also present considerable differences even between neighboring areas, such as the presence of volcanic areas adjacent to coastal and plain areas. Therefore, the expected risk of cancer will be higher where the number of population at risk is high, and the environmental factors are close. Conversely, the risk will be relatively lower in sparsely populated areas or where the natural causes of the risk are missing.
The variability in the distribution of tumor events is described by the nonhomogeneous Poisson point process. In this model, the number of events $N(U)$ in a given area $U \subseteq R$, where $R$ is the entire study region, follows a Poisson distribution with variable spatial intensity $\lambda(u)$. Therefore, the expected number of events is
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E[N(U)]=\int_U \lambda(u) d u
$$
In this case, it is possible that neighboring areas with similar population density or in the presence (absence) of other risk factors, give rise to actual clusters of high, medium and low risk of TC. The analysis of the similarity of the attributes of nearby geographic areas is generally part of the study of spatial autocorrelation, which evaluates the spatial distribution of a particular process in terms of relationships, mutual influences and distance (Cressie 1991; Anselin and Rey 2010; Borruso and Murgante 2012).
数据科学代写|数据分析代写Data Analysis代考|Standardized incidence ratio (SIR)
The risk of TC was represented through the production of maps showing the spatial distribution, for each census tract, of the standardized incidence ratio (SIR). The SIRs were calculated for each inhabited census tract by indirect standardization (Waller and Gotway 2004, pp. 12-15), using the incidence rate of TC observed in the same period (2003-2016) in the whole of eastern Sicily. SIR is the ratio between observed TC cases and expected TC cases in each census tract $i$
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\operatorname{SIR}=\frac{O_i}{E_i}
$$
where $O_i$ is the number of cases observed for census tract $i$ and $E_i$ is the number of cases expected in the same census tract $i$. The number of expected cases is calculated as the product of the population at risk (and therefore the entire resident population) in the given census tract $i$ and the general incidence rate for the entire investigated area
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E_i=P_i r_{+}
$$
where $P_i$ is the population at risk in the specific census tract $i$ and $r_{+}$is the general incidence rate of TC, calculated for the four provinces of interest as a whole, as
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r_{+}=\frac{O_{+}}{P_{+}}
$$
where $O_{+}$corresponds to the number of cases of TC observed and $P_{+}$is the resident population in the whole of eastern Sicily. The subscript $+$ indicates that the variables are calculated for the totality of the study area. Hence, it follows that the SIR of a single census tract is thus calculated as
$$
S I R=\frac{O_i}{P_i \frac{O_{+}}{P_{+}}}
$$
高级数据分析代写
数据科学代写|数据分析代写DATA ANALYSIS代考|SPATIAL INHOMOGENEITY AND SPATIAL DEPENDENCE
㾔症的空间分布可以通过平面点过程来表示，在地图上显示为一系列点，其中这些点严格称为“事件”，准确地表示癌症病例。发现㾔症病例的概率根据人口的地理 分布和环境风险因雔的存在而变化。众所周知，人口分布并不均匀，而是堆中在局部人口密集的城市地区，而大片农村和山区大客荒芜。领土的形态甚至在相邻地 区之间也可能存在相当大的差异，例如与沿海和平原地区相邻的火山区的存在。因此，在高危人口数量高的地方，预期患癌症的风险会更高，环境因幚也很接近。 相反，在人口稀少的地区或风险的自然原因缺失的地区，风险将相对较低。
非齐次泊松点过程描述了肿瘤事件分布的变异性。在这个模型中，事件的数量 $N(U)$ 在给定的区域 $U \subseteq R ，$ 在哪里 $R$ 是整个研究区域，服从空间强度可变的泊松分 布 $\lambda(u)$. 因此，预期的事件数是
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E[N(U)]=\int_U \lambda(u) d u
$$
在这种情况下，人口密度相似或存在的邻近地区可能absence其他风险因雔，导致实际的 TC 高、中、低风,险集群。分析邻近地理区域属性的相似性一般是空间自 相关研究的一部分，它从关系、相互影响和距离等方面评价特定过程的空间分布Cressie 1991; AnselinandRey2010; BorrusoandMurgante2012.
数据科学代写|数据分析代写DATA ANALYSIS代 考|STANDARDIZED INCIDENCE RATIO $S I R$
TC 的风险通过制作显示每个人口普㬌区标准化发病率空间分布的地图来表示 $S I R$. 通过间接标准化计算每个有人居住的人口普亘区的 SIR 例之间的比率 $i$
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\mathrm{SIR}=\frac{O_i}{E_i}
$$
在哪里 $O_i$ 是针对普音区观眎到的客例数 $i$ 和 $E_i$ 是同一人口普寔区中预期的安例数 $i$. 预期病例数计算为风险人口的乘积 andthereforetheentireresidentpopulation在给定的人口普枉区 $i$ 以及整个调查区域的一般发病率
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E_i=P_i r_{+}
$$
在哪里 $P_i$ 是特定人口普亘区中处于危险中的人口 $i$ 和 $r_{+}$是 $\mathrm{TC}$ 的一般发病率，针对四个感兴趣的省份作为一个整体计算，如
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r_{+}=\frac{O_{+}}{P_{+}}
$$
在哪里 $O_{+}$对应于观察到的 TC 病例数和 $P_{+}$是整个西西里岛东部的常住人口。下标十表示变量是针对整个研究区域计算的。因此，单个人口普寔区的 SIR计算如下
$$
S I R=\frac{O_i}{P_i \frac{O_{+}}{P_{+}}}
$$
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
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。
