MATH1131 1Python

Java Python MATH1131 Assignment 1

Q1(8).  Find two job listings for data science or statistics.  The job listings do not need to be in Canada but must be written in English. Your submission must include the job title, company, job description, and job qualifications.  Submit your job listings by taking screen shots(at least one screen shot must include the url). After you submitted your listings, answer the following questions:

1(2). List the statistical software skills required, combining all ads (e.g.  Strong experience with Python or R).

2(2).  List any specific statistics skills required, again combining all ads  (e.g. Visualize data.  You have working knowledge of one more visualization tools: Tableau, Excel,Power BI etc. and have the ability to quickly learn new tools.).

3(4). Write at least 100 but no more than 200 words relating these skills to the material we have covered in this course, as well as the material we will cover. In terms of future material, you do not need to consider anything other than

(a) what has been discussed in lectures already, and (b) the table of contents for our textbook.

Q2(10). In term of medical screen test terminologies.

1(2).   Give  a  definition  for  specificity  and  sensitivity  of  a  medical test  (2-4 sentences).

2(4).  Suppose your smart phone has facial recognition.  What does specificity and sensitivity mean in this context?  (2-4 sentences)

3(4). Find a resource that gives the specificity and sensitivity of Rapid Antigen Tests(RATs).   Write  3-5  sentences  explaining  what  these  values  mean  with respect to public health policy.  Submit a screen shot which includes these two numbers and the URL of your resource (if you find a medical journal then the include the screen shot of the front page and the two numbers).

Q3(6).   A woman brought a complaint of gender discrimination to an eight- member HR committee.  The committee is composed of five females and three males.   The  vote result is that the five females voted  “for”  (in  favor  of the woman) and the three males voted  “against” .  Has the board been afected by gender bias?  That is, if the members were not biased by gender and the vote result is five  “for”  and three  “against”,  what  is the probability that all five females members voted  “for”  and all three males members voted  “against”?

Does this support the board being afected by gender bias?

Q4(6).  For people who fill the long income tax form with illegal deductions, every five out of seven know it is illegal, and the remaining two out of seven did it incorrectly because they are unfami MATH1131 Assignment 1Python liar with income tax regulations. Among those who filled illegal deductions and know it is illegal, 80% will deny knowl- edge  of the  error  if confronted  by  an  investigator.   Among  those  who  filled illegal deduction because of unfamiliarity, 100% will deny knowledge of the er- ror if confronted by an investigator. If the filer of the long form includes illegal deduction and the filer denies the knowledge of the error, what is the probability that the filer knows it is illegal?

Q5(6).   I  saw  the  following  ad  on  the  subway  recently.   Write  at  least  100 but  no  more  than  200  words  relating  what  you  see  in  this  ad  to  the  ma- terial  we  have  studied  in  this  course  regarding  sampling  and  survey  meth- ods.  You will be graded on correctness,  completeness, and quality of writing

 

Q6(9).  Use R to complete the following.  R code and R output is requested for solution. R markdown is recommended. Please keep you solution clear and easy to read. Unclear solution will not be graded. 0 for manual solution.

Given a data set below:

-2, -6, 0, 6, 0, 7, 7, 2, 1, 12, -2, 7, 5, 10, -4, 0, -3, 0, 6, 4, 2, 3, -3, 10, 4, 6, 6, 5, 3, 8, 0, -1, 2, 7, 0, 9, 2, 9, -3, 5, 0, 1, -2, -4, 6, 6, 1, 4, -1, -4, 10, 9, 7, -3, 7, -3, -2, 7, 0, 6, 19, 24.

1(3).   Calculate  sample mean,  sample standard deviation,  first quartile,  3rd quartile, median.

2(2).  Calculate the frequency (count) for the data.  i.e.  count for each unique values.

3(2). Use the data to do histogram plot, class boundaries: -6, -4, -2, ..., 20, 22,

24. i.e. class width is 2.

4(2). Use the data to do boxplot.

Q7(6).  A computer is used to generate ten random integers, each between 0 and 9  (with replacement).  Let X equal the number of even numbers among the ten numbers picked.   That is, if the ten random integers turn out to be 1324555779, then X= 2.

1(2).  Find the probability that exactly one out of the ten random numbers is even.

2(4). Find the probability that seven or fewer even numbers are picked among the ten random integers.

Q8(4).  Read (or rather re-read) Section 7.7 of [UH-Mind on Statistics].  Write 100-200 words to comment on the following picture in light of the material in Section 7.7 (Lecture note 4.7). You will be graded on the quality of the writing and the appropriateness/relevance of your answer to the material of Section 7.7 (Lecture note 4.7)         

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值