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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|ISYE6402 RELATED WORK

如果你也在 怎样代写时间序列分析Time-Series Analysis ISYE6402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。时间序列分析Time-Series Analysis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。

时间序列分析Time-Series Analysis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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This section is dedicated to literature review and includes:

  1. The evolution of time series forecasting models from traditional mathematical approaches to newer deep learning models.
  2. Older research studies with machine learning models and statistical methods for forecasting the trends of infectious diseases.
  3. Recent studies that have employed various forecasting models to predict the COVID-19 outbreak-related statistics with deaths and recoveries.

Time series forecasting is a domain in which prior measurements of a random variable are evaluated to create a model for capturing the basic trends and their connections. This model estimates the future values of the variable. This approach is particularly effective in cases: (1) when there is no explanatory model that can establish an accurate link between the prediction variable and other explanatory variables; and (2) when little to no information about the distribution or process is available. In the past few decades, a lot of research has been directed towards developing new time series forecasting models and improving existing ones (Papastefanopoulos et al., 2020).

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|METHODS

This section describes the predictive machine and deep learning models.
The predictive machine models are: (1) support vector regression (SVR), (2) polynomial regression (PR) and (3) vector autoregression (VAR).

The deep learning models are: (1) recurrent neural network (RNN), (2) long short-term memory (LSTM) and (3) gated recurrent units (GRUs).
The details for each model are as follows:

classification tasks (Shah, 2020; Smola \& Schölkopf, 2004). Based on the same principles as SVM, the SVR method is used for working with continuous-valued data instead of classification tasks (Vapnik et al., 1997). The intuitive approach for SVR is that it takes input data, and in order to process them via linear function, it applies mapping of input data to high-dimensional feature vector space through inbuilt non-linear function (Chuang et al., 2002). In the recent surge of forecasting models, SVR has stood its ground and has been successfully deployed in various fields with outstanding performance, becoming a standard out-of-the-box method in machine learning frameworks (Zhang et al., 2011).

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时间序列代写

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本节专门用于文献综述,包括:

  1. 时间序列预测模型从传统数学方法到更新的深度学习模型的演变。
  2. 较早的研究使用机器学习模型和统计方法来预测传染病的趋势。
  3. 最近的研究采用各种预测模型来预测与 COVID-19 爆发相关的死亡和康复统计数据。

时间序列预测是一个领域,其中评估随机变量的先前测量以创建用于捕获基本趋势及其联系的模型。该模型估计变量的未来值。这种方法在以下情况下特别有效:(1)当没有解释模型可以在预测变量和其他解释变量之间建立准确的联系时;(2) 几乎没有或没有关于分布或过程的信息可用。在过去的几十年中,许多研究都致力于开发新的时间序列预测模型和改进现有模型(Papastefanopoulos 等人,2020 年)。

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本节介绍预测机器和深度学习模型。
预测机器模型是:(1) 支持向量回归 (SVR),(2) 多项式回归 (PR) 和 (3) 向量自回归 (VAR)。

深度学习模型是:(1) 循环神经网络 (RNN),(2) 长短期记忆 (LSTM) 和 (3) 门控循环单元 (GRU)。
每个模型的详细信息如下:

分类任务 (Shah, 2020; Smola \& Schölkopf, 2004)。基于与 SVM 相同的原理,SVR 方法用于处理连续值数据而不是分类任务(Vapnik 等人,1997)。SVR 的直观方法是它获取输入数据,为了通过线性函数对其进行处理,它通过内置的非线性函数将输入数据映射到高维特征向量空间(Chuang 等人,2002 年)。在最近的预测模型浪潮中,SVR 站稳了脚跟,并以出色的性能成功部署到各个领域,成为机器学习框架中标准的开箱即用方法(Zhang et al., 2011)。


不规则模式是一个具有随机效应的时间序列。这些类型的模式可能由于意外的冲击/影响/原因而发生。它们也可以被识别为实际时间序列的残差或偏差。异常值也属于这一类。

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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。

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