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统计代写|时间序列和预测代写Time Series & Prediction代考|Computational Complexity

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|Computational Complexity

统计代写|时间序列和预测代写Time Series & Prediction代考|Computational Complexity

The first step of the SSNS segmentation algorithm, i.e., calculation of partition width requires an iteration over each pair of consecutive data points in the time-series. The partitions are stored in order, in an array. Hence, the time complexity for partitioning is $O(n)$ and the space complexity is $O(n+z)$ where $n$ is the number of data points in the time-series and $z$ is the number of partitions made.
Construction of the T-SOT involves iterating over each pair of consecutive data points in the time-series and identifying the partition to which each data point belongs. Since the array of partitions is ordered, a binary search algorithm is employed here. Hence, computing the partition to which a data point belongs takes $O(\log z)$ amount of time. This computation is done for $n$ data points and hence, the total time complexity is $O(n \log z)$. Furthermore, the windowing, window labelling and segmentation steps together, iterate over each character in the T-SOT and place a marker at each segment boundary. The window being of fixed length, the decision to place a segment boundary can be taken in constant time. As the T-SOT contains $n-1$ linguistic characters, this step has a time complexity of $O(n)$. Thus, the overall time complexity is $O(n)+O(n \log z)+O(n) \approx O(n \log z)$ and the space complexity is $O(n+z)$.

Let there be $l$ temporal segments obtained from the time-series. Each segment is approximated as a 10-dimensional point in order for it to be clustered based on the pattern that it represents. In the initialization step of the proposed multi-layered DBSCAN clustering algorithm, a distance matrix is computed from the given points. Given $l$ points, such a distance matrix can be computed in $O\left(l^2\right)$ time. In each density based stratum, the first step involves tuning the value of $\varepsilon$ corresponding to the maximum density clusters. This is done by taking the mean of the least $k$ distances from the distance matrix, where $k$ is an empirically chosen constant. Hence, the time complexity involved is $O\left(l^2\right)$.

统计代写|时间序列和预测代写Time Series & Prediction代考|Prediction Experiments and Results

This section proposes an experiment to examine the success of the proposed model in forecasting, using a dynamic stochastic automaton constructed from the TAIEX economic close price time-series. The time-series is first divided into two parts, the first part to be used for knowledge and forecasting and the second part for validation. Here, the first part refers to the TAIEX close price time-series from 1st January, 1990 to 31 st December 2000 (10 years) and the second part includes the period from 1st January, 2001 to 31 st December 2001 (1 year). The experiment involves the following steps.

Step 1. Automaton construction from the time-series: The steps used for segmentation, clustering and construction of the dynamic stochastic automaton introduced earlier are undertaken.
Step 2. Prediction of the most probable sequence of partitions: Steps introduced in Sect. 4.6.2 are invoked for the prediction of the most probable sequence of transitions (MPST) to reach a target state from a given starting state.
Step 3. Validation: In the validation phase, we construct a dynamic stochastic automaton again for the entire span of 11 years from 1st January, 1990 to 31st December 2001. We forecast the most probable sequence of transitions using the automaton constructed previously in step 1 and validate our prediction using the automaton from the data of 11 years (1990-2001).
Here, we partition a time-series into seven equi-spaced partitions, namely, Extremely Low (1), Very Low (2), Low (3), Medium (4), High (5), Very High (6) and Extremely High (7). The dynamic stochastic automaton obtained from the 10 years (1990-2000) data of the TAIEX close price time-series (patterns given in Fig. 4.4) is shown in Fig. 4.9. We carry out the prediction on every day of the first 9 months (assuming a threshold time-limit of 90 days) of the year 2001. In Table 4.3, we show the probabilistic and duration accuracy of our approach by matching the probability and duration of occurrence of the MPST in both training and test phase automata. The results of certain chosen dates where the time-series changes are most prominent have been shown in Table 4.3 Prediction accuracies shown in the table and those obtained for the entire testing period are similar.

统计代写|时间序列和预测代写Time Series & Prediction代考|Computational Complexity

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|Computational Complexity

SSNS分割算法的第一步,即分区宽度的计算需要对时间序列中的每一对连续数据点进行迭代。分区是按顺序存储在一个数组中。因此,分区的时间复杂度为$O(n)$,空间复杂度为$O(n+z)$,其中$n$是时间序列中的数据点数量,$z$是分区的数量。
T-SOT的构建包括对时间序列中的每一对连续数据点进行迭代,并确定每个数据点所属的分区。由于分区阵列是有序的,这里采用的是二进制搜索算法。因此,计算一个数据点所属的分区需要$O(log z)$的时间。这个计算是针对n$数据点进行的,因此,总的时间复杂度是$O(n\log z)$。此外,窗口化、窗口标记和分割步骤一起迭代了T-SOT中的每个字符,并在每个段的边界处放置了一个标记。窗口的长度是固定的,因此可以在恒定的时间内决定是否放置一个段的边界。由于T-SOT包含n-1$的语言字符,这一步的时间复杂度为$O(n)$。因此,总的时间复杂度为$O(n)+O(n\log z)+O(n)\approx O(n\log z)$,空间复杂度为$O(n+z)$。

让我们从时间序列中获得l$的时间段。每个片段被近似为一个10维的点,以便根据它所代表的模式对其进行聚类。在所提出的多层DBSCAN聚类算法的初始化步骤中,从给定的点计算出一个距离矩阵。给定l个点,这样的距离矩阵可以在$O\left(l^2\right)$时间内计算出来。在每个基于密度的分层中,第一步涉及调整与最大密度集群相对应的$varepsilon$的值。这是通过从距离矩阵中取最小的$k$距离的平均值来完成的,其中$k$是一个根据经验选择的常数。因此,所涉及的时间复杂度为$O\left(l^2\right)$。

统计代写|时间序列和预测代写Time Series & Prediction代考|Prediction Experiments and Results

本节提出了一个实验,使用从TAIEX经济收盘价时间序列中构建的动态随机自动机来检验所提出的模型在预测中的成功性。该时间序列首先被分为两部分,第一部分用于知识和预测,第二部分用于验证。这里,第一部分是指1990年1月1日至2000年12月31日(10年)的TAIEX收盘价时间序列,第二部分包括2001年1月1日至2001年12月31日(1年)的时期。该实验包括以下步骤。

第1步。从时间序列中构建自动机: 采用前面介绍的用于分割、聚类和构建动态随机自动机的步骤。
第2步。预测最可能的分区序列: 4.6.2节中介绍的步骤。4.6.2节中介绍的步骤被用来预测最可能的转换序列(MPST),以便从给定的起始状态到达目标状态。
步骤3. 验证: 在验证阶段,我们再次为1990年1月1日至2001年12月31日这11年的时间跨度构建一个动态随机自动机。我们使用之前在步骤1中构建的自动机预测最可能的转换序列,并使用11年(1990-2001)的数据自动机来验证我们的预测结果。
在这里,我们将一个时间序列划分为七个等距的分区,即极低(1)、非常低(2)、低(3)、中(4)、高(5)、非常高(6)和极高(7)。从TAIEX收盘价时间序列的10年(1990-2000)数据(图4.4中给出的模式)中得到的动态随机自动机如图4.9所示。我们对2001年头9个月的每一天进行了预测(假设阈值时间限制为90天)。在表4.3中,我们通过匹配训练和测试阶段自动机中MPST的发生概率和持续时间,显示了我们方法的概率和持续时间的准确性。表4.3中显示了某些选定的时间序列变化最突出的日期的结果,表中显示的预测准确率和整个测试期获得的预测准确率是相似的。

统计代写|时间序列和预测代写Time Series & Prediction代考

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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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