如果你也在 怎样代写时间序列和预测Time Series & Prediction STAT435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|Time-Series Prediction Using Fuzzy Reasoning
One primary motivation of time-series prediction by fuzzy logic based reasoning is to determine the implication functions that exist between the membership function of a time point and its next time point in a time series. For instance, consider a close price time-series $\mathrm{c}(\mathrm{t})$ where $\mu_{\mathrm{A}}(\mathrm{c}(\mathrm{t}-1))$ and $\mu_{\mathrm{B}}(\mathrm{c}(\mathrm{t}))$ denote the respective membership values of the close price in fuzzy sets A and B. We like to express the implication relation from “c $(\mathrm{t}-1)$ is $\mathrm{A}$ ” to “c( $\mathrm{t})$ is $\mathrm{B}$ ” by a fuzzy relation $\mathrm{R}(\mathrm{c}(\mathrm{t}-1), \mathrm{c}(\mathrm{t}))$. Now, suppose we have $\mathrm{m}$ partitions, and suppose the data points in a partition is represented by a suitable fuzzy set. Thus for $\mathrm{m}$ partitions $\mathrm{P} 1, \mathrm{P} 2, \ldots, \mathrm{Pm}$, we have $\mathrm{m}$ fuzzy sets A1, A2, .., Am. To extract the list of all possible implications, we thus require to mark the transitions of the time-series at all time points $t-1$ and $t$ and then identify the appropriate fuzzy sets to which $c(t-1)$ and $\mathrm{c}(\mathrm{t})$ belong with the highest memberships.
Let $c(t-1)$ and $c(t)$ have highest memberships in $A_p$ and $A_q$ for certain value of $t=t_i$. Then we would construct a fuzzy relation for the rule: If $c(t-1)$ is $A_p$ Then $c$ (t) is $\mathrm{A}_{\mathrm{q}}$. The question then naturally arises as to how to construct the implication relation. In fact there exists quite a few implication relations, a few of these that are worth mentioning includes Mamdani (Min), Lukasiewicz and Diens-Rescher implications. Most of the existing literature on fuzzy time-series, however, utilizes Mamdani (Min-type) implication for its simplicity, low computational complexity and publicity.
Once a fuzzy implication relation $\mathrm{R}(\mathrm{c}(\mathrm{t}-1), \mathrm{c}(\mathrm{t}))$ is developed, we would be able to predict the fuzzy membership value $\mu_{\mathrm{B}}{ }^{\prime}(\mathrm{c}(\mathrm{t}))$ for the next time-series data point $\mathrm{c}(\mathrm{t})$ from the measured membership value $\mu_{\mathrm{A}}{ }^{\prime}(\mathrm{c}(\mathrm{t}-1))$ of the close price at time $\mathrm{c}(\mathrm{t}-1)$. The dash over $\mathrm{A}^{\prime}$ and $\mathrm{B}^{\prime}$ here represents that the fuzzy set $\mathrm{A}^{\prime}$ and $\mathrm{B}^{\prime}$ are linguistically close enough to the respective fuzzy sets A and B respectively. The fuzzy compositional rule of inference has been used to determine $\mu_{\mathrm{B}}{ }^{\prime}(\mathrm{c}(\mathrm{t}))$ by the following step:
$$
\mu_{\mathrm{B}}^{\prime}(\mathrm{c}(\mathrm{t}))=\mu_{\mathrm{A}}^{\prime}(\mathrm{c}(\mathrm{t}-1)) \text { o } \mathrm{R}
$$
where o is a max-min compositional operation, which is similar to matrix multiplication operation with summation replaced by maximum and product replaced by minimum operators.
统计代写|时间序列和预测代写Time Series & Prediction代考|Single and Multi-Factored Time-Series Prediction
Traditional techniques of time-series prediction solely rely on the time-series itself for the prediction. However, recent studies [96] reveal that the predicted value of the time-series cannot be accurately determined by the previous values the series only. Rather, a reference and more influential time-series, such as NASDEQ and DOWJONES can be used along with the original time-series for the latter’s prediction.
Several models of forecasting have been developed in the past to improve forecasting accuracy and also to reduce computational overhead. There exist issues of handling uncertainty in business forecasting by partitioning the intervals of non-uniform length. The work undertaken by $\mathrm{Li}$ and Cheng [104] proposes a novel deterministic fuzzy time-series to determine suitable interval lengths. Experiments have been performed to test the feasibility of the forecasting on enrolment data in Alabama Universities. Experimental results further indicate that the first order time series used here is highly reliable for prediction and thus is appropriate for the present application.
Existing models of fuzzy time-series rely on a first order partitioning of the dynamic range of the series. Such partitioning helps in assigning fuzzy sets to individual partitions. First order partitions being uniform cannot ensure a large cardinality of data points. In fact, occasionally, a fewer partitions have fewer data points. In the worst case, the partition may be empty. One approach to overcome the above limitation is to re-partitioning a partition into two or more partitions. It is important to note that when data density in a partition is non-uniform, we re-partition if for having sub-partitions of near uniform data cardinality. The work by Gangwar et al. [105] is an attempt to achieve re-partitioning of a time-series for efficient prediction.
Most of the works on fuzzy time series presumed time invariant model of the time-series. The work by Aladag et al. [102] proposes a novel time-variant model fuzzy time-series, where they use particle swarm optimization techniques to determine fuzzy relational matrices connecting the membership functions of the of the two consecutive time point values. Besides providing a new approach to construct fuzzy relational matrices, the work also considers employing fuzzy c-means clustering techniques for fuzzification of the time-series.
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|Time-Series Prediction Using Fuzzy Reasoning
基于模楜猡辑推理的时间序列预恻的一个主要动机是确定时间序列中时间点的隶属函数与其下一个时间点之间存在的蕴涵函数。例 如，考虑一个收盘价时间序列 $\mathrm{c}(\mathrm{t})$ 在哪里 $\mu_{\mathrm{A}}(\mathrm{c}(\mathrm{t}-1))$ 和 $\mu_{\mathrm{B}}(\mathrm{c}(\mathrm{t}))$ 表示收盘价在模楜集合 $\mathrm{A}$ 和 $\mathrm{B}$ 中的隶属度值。我们喜欢用”c 表示。因此对于 $\mathrm{m}$ 分区 $\mathrm{P} 1, \mathrm{P} 2, \ldots, \mathrm{Pm}$ ，我们有m模葫集 A1、A2、..Am。为了提取所有可能影响的列表，我们因此需要在 所有时间点标记时间序列的转换 $t-1$ 和 $t$ 然后确定合适的模湖集 $c(t-1)$ 和 $c(t)$ 属于最高会员资格。
让 $c(t-1)$ 和 $c(t)$ 拥有最高会员资格 $A_p$ 和 $A_q$ 对于某些值 $t=t_i$. 然后我们将为规则构造一个模楜关系: 如果 $c(t-1)$ 是 $A_p$ 然后 $c$ ( $\mathrm{t})$ 是 $\mathrm{A}{\mathrm{q}}$. 那/自然就出现了如何构造荁涵关系的问题。事实上存在相当多的荁涵关系，其中值得一提的有 Mamdani (Min)、 Lukasiewicz 和 Diens-Rescher 蕌涵。然而，大多数关于模楜时间序列的现有文献都利用 Mamdani（Min 型) 蕴涵，因为它 的简单性、低计算复杂性和公开性。 一次模楜鿊涵关系 $\mathrm{R}(\mathrm{c}(\mathrm{t}-1), \mathrm{c}(\mathrm{t}))$ 被开发，我们将能哆预财模葫隶属度值 $\mu{\mathrm{B}}{ }^{\prime}(\mathrm{c}(\mathrm{t}))$ 对于下一个时间序列数据点 $\mathrm{c}(\mathrm{t})$ 从侧量的 会员价值 $\mu_{\mathrm{A}}{ }^{\prime}(\mathrm{c}(\mathrm{t}-1))$ 当时的收盘价 $\mathrm{c}(\mathrm{t}-1)$. 破折号结束 $\mathrm{A}^{\prime}$ 和 $\mathrm{B}^{\prime}$ 这里表示模楜集 $\mathrm{A}^{\prime}$ 和 $\mathrm{B}^{\prime}$ 在语言上分别与各自的模楜集 $\mathrm{A}$ 和 $\mathrm{B}$ 足够接近。推理的模楜组合规则已被用于确定 $\mu_{\mathrm{B}}^{\prime}(\mathrm{c}(\mathrm{t}))$ 通过以下步政:
$$
\mu_{\mathrm{B}}^{\prime}(\mathrm{c}(\mathrm{t}))=\mu_{\mathrm{A}}^{\prime}(\mathrm{c}(\mathrm{t}-1)) \text { o } \mathrm{R}
$$
其中o为max-min组合运算，类似于矩阵乘法运算，求和用最大值代茠，乘积用最小值代替。
统计代写|时间序列和预测代写Time Series \& Prediction代考|Single and MultiFactored Time-Series Prediction
传统的时间序列预则技术仅依靠时间序列本身进行预测。然而，最近的研究 [96]表明，时间序列的预恻值不能仅由序列的先前值 准确确定。相反，参考和更有影响力的时间序列，如 NASDEQ 和 DOWJONES 可以与原始时间序列一起用于后者的预则。
过去已经开发了几种预恻模型来提高预恻准确性并椷少计算开销。通过划分非均匀长度的区间，存在处理业务预则不确定侏的问 题。承担的工作Licheng [104] 提出了一种新颗的确定性模胡时间序列来确定合适的间隔长度。已经进行了实验来恻试预则阿拉 巴马大学入学数据的可行性。实验结果进一步表明，这里使用的一阶时间序列对于预则具有很高的可靠性，因此适用于本申请。
现有的模葫时间序列模型依赖于序列动态范围的一阶划分。这种分区有助于将模楜集分配给各个分区。统一的一阶分区不能确保数 据点的大基数。事实上，偶尔，较少的分区具有较少的数据点。在最坏的情况下，分区可能是空的。克服上述限制的一种方法是将 一个分区重新划分为两个或更多个分区。重要的是要注意，当分区中的数据密度不均匀时，如果具有接近均匀数据基数的子分区， 我们将重新分区。Gangwar 等人的工作。 [105] 试图实现时间序列的重新分区以进行有效预测。
大多数关于模楜时间序列的工作渚徦定时间序列的时不变模型。Aladag 等人的工作。[102] 提出了一种新的时变模型模葫时间序 列，他们使用粒子群优化技术来确定连接两个连绞时间点值的隶属函数的模楜关系矩阵。除了提供一种构建模楜关系矩轱的新方法 外，该工作还考虑采用模楜 c 均值聚类技术来模楜时间序列。
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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。