如果你也在 怎样代写时间序列和预测Time Series & Prediction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。时间序列和预测Time Series & Prediction是在数学中，是按时间顺序索引（或列出或绘制）的一系列数据点。最常见的是，一个时间序列是在连续的等距的时间点上的一个序列。因此，它是一个离散时间数据的序列。时间序列的例子有海洋潮汐的高度、太阳黑子的数量和道琼斯工业平均指数的每日收盘值。
时间序列和预测Time Series & Prediction分析包括分析时间序列数据的方法，以提取有意义的统计数据和数据的其他特征。时间序列预测是使用一个模型来预测基于先前观察到的值的未来值。虽然经常采用回归分析的方式来测试一个或多个不同时间序列之间的关系，但这种类型的分析通常不被称为 “时间序列分析”，它特别指的是单一序列中不同时间点之间的关系。中断的时间序列分析是用来检测一个时间序列从之前到之后的演变变化，这种变化可能会影响基础变量。
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统计代写|时间序列和预测代写Time Series & Prediction代考|Scope of Uncertainty Management by Fuzzy Sets
Fuzzy sets are widely being used for uncertainty management in expert systems. Because of multiple sources of uncertainty in the prediction of a time-series, the logic of fuzzy sets can be used to handle the problem. Fuzzy logic primarily is an extension of classical logic of propositions and predicates. In propositional/ predicate logic, we use binary truth functionality to represent the truth value of a proposition/predicate. Because of strict binary truth functionality, propositional/ predicate logic fails to express the uncertainty of the real-world problems. In fuzzy logic, the truth values of a fuzzy (partially true) proposition lies in the closed interval of $[0,1]$, where the binary digits: 0 and 1 indicate the completely false and totally true.
Consider, for instance, a fuzzy production rule: if $x$ is $A$ then $y$ is $B$, where $\mathrm{x}$ and $\mathrm{y}$ are linguistic variables and $\mathrm{A}$ and $\mathrm{B}$ are fuzzy sets in respective universe $\mathrm{U}$ and $\mathrm{V}$ respectively. The connectivity between $\mathrm{x}$ is $\mathrm{A}$ and $\mathrm{y}$ is $\mathrm{B}$ is represented by a fuzzy implication relation, where $x \in\left{x_1, x_2, \ldots \ldots, x_n\right}=X, \quad y \in\left{y_1, y_2, \ldots \ldots, y_m\right}=Y$ and $\mathrm{R}(\mathrm{x}, \mathrm{y})$ denotes the strength of fuzzy relation for $x=x_i$ and $y=y_j$, satisfying the implication between $\mathrm{x}$ is $\mathrm{A}$ and $\mathrm{y}$ is $\mathrm{B}$.
Different implication functions are used in the direct use to describe the fuzzy if-then connectivity. A few of the well-known implication relations are Mamdani, Lucksiwcz and Diens-Rescher [35, 36] relations.
Mamdani implication relation
$$
\begin{aligned}
\mathrm{R}(x, y) & =\operatorname{Min}\left(\mu_A\left(x_i\right), \mu_B\left(y_j\right)\right) \
\text { or } \mathrm{R}(x, y) & =\mu_A\left(x_i\right) \times \mu_B\left(y_j\right)
\end{aligned}
$$
Lukasiewicz implication relation
$$
\mathrm{R}(\mathrm{x}, \mathrm{y})=\operatorname{Min}\left[1,\left(1-\mu_A\left(x_i\right)+\mu_B\left(y_j\right)\right)\right]
$$
统计代写|时间序列和预测代写Time Series & Prediction代考|Fuzzy Time-Series
Prediction of a time-series from its current and/or past samples is an open area of current research. Unfortunately, traditional statistical techniques or regression-based models are not appropriate for prediction of economic time-series as the external parameters influencing the series in most circumstances are not clearly known. Naturally, prediction of a time-series requires reasoning under uncertainty, which can be easily performed using the logic of fuzzy sets. Researchers are taking keen interest to represent a time-series using fuzzy sets for an efficient reasoning. One well-known approach, in this regard, is to partition the dynamic range of the time-series into intervals of equal size, where each interval is described by a fuzzy set. Several approaches of representation of the partitions of a time-series by fuzzy sets are available in the literature [37-95]. One simple approach is to represent each partition by a membership function (MF), typically a Gaussian curve, with its mean equal to the centre of the partition and variance equal to half of the height of the partition. Thus each partition $P_i$ can be represented as a fuzzy set $A_i$, where $A_i$ is a Gaussian MF of fixed mean and variance as discussed above.
Choice of the membership function also has a great role to play on the performance of prediction. For example, instead of Gaussian MF, sometimes researchers employ triangular, left shoulder and right shoulder MFs to model the partitions of a time-series. Selection of a suitable MF describing a partition and its parameters remained an open problem until this date.
Defining a Fuzzy Time-series
Let $\mathrm{Y}(\mathrm{t}) \subset \mathrm{R}$, the set of real numbers for $\mathrm{t}=0,1,2, \ldots$, be a time-varying universe of discourse of the fuzzy sets $A_1(t), A_2(t), \ldots$ at time $t$, where $A_i(t)=\left{y_i(t) /\right.$ $\left.\mu_{\mathrm{i}}\left(\mathrm{y}{\mathrm{i}}(\mathrm{t})\right)\right}$, for all $\mathrm{i}$ and $\mathrm{y}{\mathrm{i}}(\mathrm{t}) \in \mathrm{Y}(\mathrm{t})$ We following $[37,38]$ define a fuzzy time-series $\mathrm{F}(\mathrm{t})=\left{\mathrm{A}_1(\mathrm{t}), \mathrm{A}_2(\mathrm{t}), \ldots\right}$
The following observations are apparent from the definition of fuzzy time-series.
- In general, a fuzzy time-series $F(t)$ includes an infinite number of time-varying fuzzy sets $A_1(t), A_2(t),$.
- The universe of discourse $Y(t)$ is also time-varying.
- $\mathrm{F}(\mathrm{t})$ is a linguistic variable and $\mathrm{A}_{\mathrm{i}}(\mathrm{t})$ is its possible linguistic values (fuzzy sets), for all $i$.
时间序列和预测代写
统计代写|时间序列和预测代写Time Series \& Prediction代考|Scope of Uncertainty Management by Fuzzy Sets
模楜集被广泛用于专家系统中的不确定性管理。由于时间序列预则中存在多种不确定性来源，因此可以使用模胡集逻辑来处理该问 格的二元真值功能，命题/佣词逻辑无法表达现实世界问题的不确定性。在模楜逻辑中，模胡 (部分为真) 命题的真值位于闭区间 $[0,1]$ ，其中二进制数字: 0 和 1 表示完全铓误和完全正确。
例如，考虑一个模楜产生式规则: 如果 $x$ 是 $A$ 然后 $y$ 是 $B$ ，在哪里 $\mathrm{x}$ 和 $\mathrm{y}$ 是语言昗量，并且 $\mathrm{A}$ 和 $\mathrm{B}$ 是各自宇宙中的模䑚集 $\mathrm{U}$ 和V分 别。之间的连通性是 $\mathrm{A}$ 和 $\mathrm{y}$ 是 B由模湖蕴涵关系表示，其中 $\backslash$ left 缺少或无法识别的分隔符 $\quad$ 和 $\mathrm{R}(\mathrm{x}, \mathrm{y})$ 表示模楜 关系的强度 $x=x_i$ 和 $y=y_j$; 满足之间的䌿涵 $\mathrm{x}$ 是 $\mathrm{A}$ 和 $\mathrm{y}$ 是 $\mathrm{B}$.
直接使用不同的荁涵函数来苗述模楜的if-then连通性。一些菁名的蕰涵关系是 Mamdani、Lucksiwcz 和 Diens-Rescher [35， 36] 关系。
Mamdani 荁涵关系
$$
\mathrm{R}(x, y)=\operatorname{Min}\left(\mu_A\left(x_i\right), \mu_B\left(y_j\right)\right) \text { or } \mathrm{R}(x, y) \quad=\mu_A\left(x_i\right) \times \mu_B\left(y_j\right)
$$
Lukasiewicz 䔮涵关系
$$
\mathrm{R}(\mathrm{x}, \mathrm{y})=\operatorname{Min}\left[1,\left(1-\mu_A\left(x_i\right)+\mu_B\left(y_j\right)\right)\right]
$$
统计代与时间序列和预测代写Time Series \& Prediction代考|Fuzzy Time-Series
从当前和/或过去的样本预恻时间序列是当前研究的一个开放领域。不幸的是，传统的统计技术或基于回归的模型不适用于经济时 间序列的预测，因为在大多数情况下影响该序列的外部参数尚不清楚。自然地，时间序列的预则需要在不确定性下进行推理，这可 以很容易地使用模葫焦的逻辑来执行。研究人员对使用模楜集表示时间序列以进行有效推理产生了浓㫗的兴趣。在这方面，一种众 所周知的方法是将时间序列的动态范围划分为大小相等的区间，其中每个区间由一个模葫集描述。文献 [37-95] 中提供了几种用 模楜集表示时间序列分区的方法。一种简单的方法是用隶属函数 (MF) 表示每个分区，通常是高斯曲线，其均值等于分区的中心， 方差等于分区高度的一半。因此每个分区 $P_i$ 可以表示为一个模楜集 $A_i$ ，在哪里 $A_i$ 如上所述，是固定均值和方差的高斯 MF。
隶属函数的选择对预测性能也有很大的影响。例如，有时研究人员不使用高斯 MF，而是使用三角形、左肩和右肩 MF 来对时间序 列的分区进行建模。选择一个合适的 MF 来苗述一个分区及其参数在这个日期之前仍然是一个蛨而末决的问题。
定义模楜时间序列
让 $\mathrm{Y}(\mathrm{t}) \subset \mathrm{R}$, 的实数集 $\mathrm{t}=0,1,2, \ldots$, 是模葫債的时变论域 $A_1(t), A_2(t), \ldots$ 在时间 $t$ ，在哪里
《left 缺少或无法识别的分隔符，，对所有人i和 $\mathrm{ii}(\mathrm{t}) \in \mathrm{Y}(\mathrm{t})$ 我们关注 $[37,38]$ 定义模㗅时间序列
\eft 缺少或无法识别的分隔符
从模楜时间序列的定义中可以明显看出以下观知结果。
- 一般来说，模楜时间序列 $F(t)$ 包括无限数量的时变模葫集 $A_1(t), A_2(t)$,
- 话语的宇宙 $Y(t)$ 也是时变的。
- $\mathrm{F}(\mathrm{t})$ 是一个语言变量，并且 $\mathrm{A}_{\mathbf{i}}(\mathrm{t})$ 是它可能的语言值（模楜集），对于所有 $i$.
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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。