相信许多留学生对数学代考都不陌生，国外许多大学都引进了网课的学习模式。网课学业有利有弊，学生不需要到固定的教室学习，只需要登录相应的网站研讨线上课程即可。但也正是其便利性，线上课程的数量往往比正常课程多得多。留学生课业深重，时刻名贵，既要学习知识，又要结束多种类型的课堂作业，physics作业代写，物理代写，论文写作等；网课考试很大程度增加了他们的负担。所以，您要是有这方面的困扰，不要犹疑，订购myassignments-help代考渠道的数学代考服务，价格合理，给你前所未有的学习体会。
我们的数学代考服务适用于那些对课程结束没有掌握，或许没有满足的时刻结束网课的同学。高度匹配专业科目，按需结束您的网课考试、数学代写需求。担保买卖支持，100%退款保证，免费赠送Turnitin检测报告。myassignments-help的Math作业代写服务，是你留学路上忠实可靠的小帮手！
统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Solving the Resolution Problem
The resolution problem occurs when the variance of a child node, $Y$, is many orders of magnitude smaller compared with the variance of the parent nodes. As a result, the mass generated by each sample taken on the parent node, $X$, is so small that the conditional probability distribution $f(Y \mid X)$ is sparse and contains areas without mass that should actually contain it.
Consider, for example, a model containing $X$ and $Y$ with ranges $\Omega_X$ and $\Omega_Y$, respectively, and joint density function $f_{X, Y}(x, y)=f_Y(y \mid X=x) f_X(x)$, with distributions:
$$
\begin{gathered}
f_X(x)=N(0,1 E 8) \
f_Y(y \mid X=x)=N(0,1 E-8)
\end{gathered}
$$
Here, $f_X(x)$ has extremely high variance, at $1 E 8$, and the conditional distribution $f_Y(y \mid X=x)$ has extremely low variance at $1 E-8$. If we take two samples per parent region, we achieve a marginal posterior density for $Y$ which is jagged, containing areas that are clearly under-sampled, as shown in Figure D.4. We should achieve a smooth function resembling $f(X)$ for $Y$ given it is nearly an identity function. Likewise, the fact that the result on $Y$ is jagged means that the DD algorithm treats the marginal distribution as multi-modal and therefore spends more computation time splitting intervals that are in fact smooth and locally linear.
What is happening here? Samples taken from $X$ generate an extremely small part of the mass of the conditional probability distribution of $Y$ and it would require a very large number of samples taken from $X$ to generate mass such that it would adequately approximate the posterior range of $Y$. In this case, we roughly calculate how many samples would be needed to accurately cover the likelihood: Here, $X$ has prior range $\Omega_X=\left{-2 \times 10^{-5}, 2 \times 10^5\right}$ and each sample would generate a probability mass with width $\left|\Omega_\gamma\right|=\left|10^{-3}\right|$, thus requiring $4 \times 10^5 / 10^{-3}$ samples, which equals 400 million samples in total. This is clearly too many.
We can solve this resolution problem by firstly tuning the sampling process to generate a high number of samples in the target region of the child node’s conditional probability distribution, given the range of the parents and, additionally, by smoothing any under-sampled regions with probability mass, using an additional optimization procedure called uniform smoothing.
Sample tuning is done by computing the resolution, $r_i$, for each sub-region, $w_i$, in the child node $Y$, as a function of the conditional probability mass generated in that sub-region by the states of the parent nodes, $p a{Y}$. This mass on the child node $Y$ is computed from the expectations and standard deviations computed on $Y$ from the parent states sampled on, $p a{Y}$ (to make the notation easier we will simply assume $p a{Y}$ means the sample values from the parent nodes of child $Y)$. Thus, we compute two bounds using $E(Y$ । $p a{Y}) \pm$ s.d. $(Y \mid p a{Y})$ and from this determine: $r_i$ :
$$
r_i=\frac{\left|w_i\right|}{\mid E(Y \mid p a{Y})-\text { s.d. }(Y \mid p a{Y}), E(Y \mid p a{Y})+\text { s.d. }(Y \mid p a{Y}) \mid}
$$
统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Approximating Mixture Distributions
The preceding cases deal with deterministic and statistical functions but we can also deal with more interesting and more challenging cases, such as mixture distributions where continuous nodes are conditionally dependent on labeled or Boolean nodes, as may be the case in hybrid BNs. Unlike other algorithms, dynamic discretization does not enforce any restriction on whether particular continuous or discrete nodes can be parents or children of others. Neither does the algorithm make any assumptions about whether some nodes in a HBN can or cannot receive evidence.
Mixture distributions are easily declared as hybrid models containing at least one labeled node that specifies the mixtures we wish to model along with the prior probabilities of each mixture indexing a continuous node containing the distributions we wish to mix. A mixture distribution is usually specified as a marginal distribution, indexed by discrete states in parent nodes $A$ and $B$ :
$$
P\left(C \in \omega_k\right)=\sum_{j=1}^n\left[\int_{\omega_k} f\left(C \mid A=a_j, B=b_j\right) d C\right] P\left(A=a_j\right) P\left(B=b_j\right)
$$
In the $\mathrm{BN}$ we therefore simply specify a set of conditional distribution functions partitioned by the labeled nodes we wish to use to define the mixture (in AgenaRisk we use partitioned expressions to declare these). Thus, for a mixture function where continuous variable, $A$, is conditioned on a discrete variable, $B$, with discrete states, $\left{b_1, b_2, \ldots, b_n\right}$, we could generate a different statistical or deterministic function for each state in the parent $B$ :
$$
f\left(A \mid B=\left{b_1, b_2, \ldots, b_n\right}\right)=\left{\begin{array}{c}
f\left(A \mid B=b_1\right)=N(0,10) \
f\left(A \mid B=b_2\right)=\operatorname{Gamma}(5,4) \
\cdot \quad \cdot \
\cdot \
f\left(A \mid B=b_n\right)=\text { TNormal }(10,100,0,10)
\end{array}\right.
$$
Since dynamic discretization is flexible and agnostic about the underlying distributions chosen it will simply substitute the corresponding conditional distribution function into the NPT and execute, producing the mixture as if it was any other function.
贝叶斯分析代考
统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Solving the Resolution Problem
当一个子节点的方差， $Y$ ，比父节点的方差小很多个数量级。因此，在父节点上采集的 每个样本所产生的质量， $X$ ，太小以至于条件概率分布 $f(Y \mid X)$ 是稀疏的并且包含没有 质量但实际上应该包含它的区域。
例如，考虑一个模型包含 $X$ 和 $Y$ 范围 $\Omega_X$ 和 $\Omega_Y$ ，分别和联合密度函数 $f_{X, Y}(x, y)=f_Y(y \mid X=x) f_X(x)$ ，分布:
$$
f_X(x)=N(0,1 E 8) f_Y(y \mid X=x)=N(0,1 E-8)
$$
这里， $f_X(x)$ 具有极高的方差，在 $1 E 8$ 和条件分布 $f_Y(y \mid X=x)$ 具有极低的方差 $1 E-8$. 如果我们为每个父区域取两个样本，我们将获得边缘后验密度 $Y$ 它是锯齿状 的，包含明显欠采样的区域，如图 D.4 所示。我们应该实现类似的平滑功能 $f(X)$ 为了 $Y$ 鉴于它几乎是一个身份函数。同样，结果是 $Y$ 是锯齿状的意味着 DD 算法将边缘分布 视为多模态，因此花费更多的计算时间来分割实际上平滑且局部线性的区间。
这里发生了什么? 样品取自 $X$ 生成极小部分的条件概率分布的质量 $Y$ 并且需要从中提取 大量样本 $X$ 产生质量，使其充分接近 $Y$. 在这种情况下，我们粗略计算需要多少样本才 能准确覆盖似然: 这里， $X$ 有先验范围 $\left|\Omega_\gamma\right|=\left|10^{-3}\right|$, 因此需要 $4 \times 10^5 / 10^{-3}$ 样本，总共4亿个样本。这显然太多了。
我们可以通过首先调整采样过程以在给定父节点范围的情况下在子节点的条件概率分布 的目标区域中生成大量样本来解诀此分辨率问题，此外，通过平滑任何欠采样区域的概 率质量，使用称为均匀平滑的附加优化程序。
样本调整是通过计算分辨率来完成的， $r_i$ ，对于每个子区域， $w_i$ ，在子节点 $Y$ ，作为父 节点状态在该子区域中生成的条件概率质量的函数， $p a Y$. 这个质量在子节点上 $Y$ 是根 据计算的期望值和标准差计算的 $Y$ 从抽样的母国， $p a Y$ (为了使符号更容易，我们将简 单地假设 $p a Y$ 表示子节点的父节点的样本值 $Y)$. 因此，我们使用计算两个边界 $E(Y$ । $p a Y)$ 土标准差 $(Y \mid p a Y)$ 并由此确定: $r_i$ :
$$
r_i=\frac{\left|w_i\right|}{\mid E(Y \mid p a Y)-\text { s.d. }(Y \mid p a Y), E(Y \mid p a Y)+\text { s.d. }(Y \mid p a Y) \mid}
$$
统计代写|贝叶斯分析代写Bayesian Analysis代考|Approximating Mixture Distributions
前面的案例处理确定性和统计函数，但我们也可以处理更有趣和更具挑战性的案例，例 如混合分布，其中连续节点有条件地依赖于标记或布尔节点，就像混合 BN 中的情况一 样。与其他算法不同，动态离散化不对特定的连续或离散节点是否可以是其他节点的父 节点或子节点施加任何限制。该算法也不对 HBN 中的某些节点是否可以接收证据做出 任何假设。
混合分布很容易声明为包含至少―个标记节点的混合模型，该节点指定我们希望建模的 混合以及每个混合的先验概率索引包含我们希望混合的分布的连续节点。混合分布通常 指定为边缘分布，由父节点中的离散状态索引 $A$ 和 $B$ :
$$
P\left(C \in \omega_k\right)=\sum_{j=1}^n\left[\int_{\omega_k} f\left(C \mid A=a_j, B=b_j\right) d C\right] P\left(A=a_j\right) P\left(B=b_j\right)
$$
在里面BN因此，我们只需指定一组条件分布函数，这些函数由我们希望用来定义混合 的标记节点进行分区（在 AgenaRisk 中，我们使用分区表达式来声明这些函数）。因 此，对于连续变量的混合函数， $A$ ，以离散变量为条件， $B$ ，具有离散状态， $\backslash$ \eft{b_1, b_2，\ldots, b_n\right } } \text { ，我们可以为父级中的每个状态生成不同的统计或确定性 } 函数 $B$ :
$\$ \$$
$f\left(A \mid B=b_1\right)=N(0,10) f\left(A \mid B=b_2\right)=\operatorname{Gamma}(5,4) \cdot \quad \cdots\left(A \mid B=b_n\right)$
正确的。
$\$ \$$
由于动态离散化是灵活的，并且与所选择的基础分布无关，它将简单地将相应的条件分 布函数代入 NPT 并执行，生成混合函数，就好像它是任何其他函数一样。
myassignments-help数学代考价格说明
1、客户需提供物理代考的网址，相关账户，以及课程名称，Textbook等相关资料~客服会根据作业数量和持续时间给您定价~使收费透明，让您清楚的知道您的钱花在什么地方。
2、数学代写一般每篇报价约为600—1000rmb，费用根据持续时间、周作业量、成绩要求有所浮动(持续时间越长约便宜、周作业量越多约贵、成绩要求越高越贵)，报价后价格觉得合适，可以先付一周的款，我们帮你试做，满意后再继续，遇到Fail全额退款。
3、myassignments-help公司所有MATH作业代写服务支持付半款，全款，周付款，周付款一方面方便大家查阅自己的分数，一方面也方便大家资金周转，注意:每周固定周一时先预付下周的定金，不付定金不予继续做。物理代写一次性付清打9.5折。
Math作业代写、数学代写常见问题
留学生代写覆盖学科？
代写学科覆盖Math数学,经济代写，金融,计算机,生物信息，统计Statistics,Financial Engineering，Mathematical Finance，Quantitative Finance，Management Information Systems,Business Analytics,Data Science等。代写编程语言包括Python代写、Physics作业代写、物理代写、R语言代写、R代写、Matlab代写、C++代做、Java代做等。
数学作业代写会暴露客户的私密信息吗？
我们myassignments-help为了客户的信息泄露，采用的软件都是专业的防追踪的软件，保证安全隐私，绝对保密。您在我们平台订购的任何网课服务以及相关收费标准，都是公开透明，不存在任何针对性收费及差异化服务，我们随时欢迎选购的留学生朋友监督我们的服务，提出Math作业代写、数学代写修改建议。我们保障每一位客户的隐私安全。
留学生代写提供什么服务？
我们提供英语国家如美国、加拿大、英国、澳洲、新西兰、新加坡等华人留学生论文作业代写、物理代写、essay润色精修、课业辅导及网课代修代写、Quiz，Exam协助、期刊论文发表等学术服务，myassignments-help拥有的专业Math作业代写写手皆是精英学识修为精湛；实战经验丰富的学哥学姐！为你解决一切学术烦恼！
物理代考靠谱吗？
靠谱的数学代考听起来简单，但实际上不好甄别。我们能做到的靠谱，是把客户的网课当成自己的网课；把客户的作业当成自己的作业；并将这样的理念传达到全职写手和freelancer的日常培养中，坚决辞退糊弄、不守时、抄袭的写手！这就是我们要做的靠谱！
数学代考下单流程
提早与客服交流，处理你心中的顾虑。操作下单，上传你的数学代考/论文代写要求。专家结束论文，准时交给，在此过程中可与专家随时交流。后续互动批改
付款操作：我们数学代考服务正常多种支付方法，包含paypal，visa，mastercard，支付宝，union pay。下单后与专家直接互动。
售后服务：论文结束后保证完美经过turnitin查看，在线客服全天候在线为您服务。如果你觉得有需求批改的当地能够免费批改，直至您对论文满意为止。如果上交给教师后有需求批改的当地，只需求告诉您的批改要求或教师的comments，专家会据此批改。
保密服务：不需求提供真实的数学代考名字和电话号码，请提供其他牢靠的联系方法。我们有自己的工作准则，不会泄露您的个人信息。
myassignments-help擅长领域包含但不是全部:
myassignments-help服务请添加我们官网的客服或者微信/QQ，我们的服务覆盖：Assignment代写、Business商科代写、CS代考、Economics经济学代写、Essay代写、Finance金融代写、Math数学代写、report代写、R语言代考、Statistics统计学代写、物理代考、作业代写、加拿大代考、加拿大统计代写、北美代写、北美作业代写、北美统计代考、商科Essay代写、商科代考、数学代考、数学代写、数学作业代写、physics作业代写、物理代写、数据分析代写、新西兰代写、澳洲Essay代写、澳洲代写、澳洲作业代写、澳洲统计代写、澳洲金融代写、留学生课业指导、经济代写、统计代写、统计作业代写、美国Essay代写、美国代考、美国数学代写、美国统计代写、英国Essay代写、英国代考、英国作业代写、英国数学代写、英国统计代写、英国金融代写、论文代写、金融代考、金融作业代写。