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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|FUZZY SET THEORY

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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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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|FUZZY SET THEORY

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Zadeh (1965) created fuzzy set theory. Since its creation, it has achieved success in both theory and application. The impulse behind fuzzy set theory is primarily to supply a proper, stronger and quantitative structure to deal with ambiguity in individual understanding by expressing it in normal language (Dubois \& Prade, 1991). We encounter many situations in real life where inclusion and exclusion from a set are not clearly defined; for instance, the classes of tall boundaries of such sets are indistinguishable, and the transition from one member non-member appears slow rather than quick. A fuzzy set is defined as any set that permits its members to have dissimilar grades of membership (membership function) in the interval $[0,1]$. The mathematical description is shown below:

Let $\mathrm{X}$ be the collection of objects, then $\mathrm{A}$ is a fuzzy set of ordered pairs contained in $\mathrm{X}$ such that
$$
A=\left{\left(x, \quad \mu_A(x)\right): \quad x \in X, \quad \mu_A(x): \quad X \rightarrow[0,1]\right}
$$
where $\mu_{\mathrm{A}}$ (.) is the membership function of $\mathrm{A}$ which is defined as a function from $\mathrm{X}$ into $[0,1]$. The membership function provides a grade of membership of the element to the set. Fuzzy set has a graphical depiction which states how the transition from one to another takes place. Such type of graphical depiction is also known as a membership function.

A fuzzy system (FS) is defined as any fuzzy-based system which utilizes fuzzy logic as the source for information representation by using different forms of knowledge. We can model variables, interactions, systems and intermodal relationships by using many ways like membership function, shape analysis of membership function, etc. Membership functions are often used as the mathematical means of representing values for inference mechanism.

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

A membership function is defined as the function which assigns values to the elements contained in a universal set that fall inside a specific range and point to the membership grade of these elements in the set. The larger the values, the larger the degrees of set membership. Such type of set defined by membership functions is known as a fuzzy set. The most generally used range of values for membership function is the unit interval i.e. $[0,1]$.
Note: For fuzzy set $A$, its membership function is represented by $\mu_A$
$$
\mu_A: X \rightarrow[0,1]
$$
Writing it in another way, if the function is represented by $A$, then it has the same form
$$
A: X \rightarrow[0,1]
$$

The features of a membership function are described below. The graphical representation is shown in Figure 11.1.

Core: It is defined as the region identified by full membership in set A, i.e., $\mu(x)=1$.
Boundary: It is defined as the region identified by partial membership in set A, i.e., $0<\mu(\mathrm{x})<1$. Support: It is defined as the region identified by non-zero membership in set A, i.e., $\mu(x)>0$.

Fuzzy logic is defined as a multi-valued logic that permits intermediary values to be labeled between traditional evaluations like high/low, yes/no, true/false, etc. FS translates these rules into their arithmetic equivalents. In this way, the work of the system designer and the computer is simplified and results in much more precise representation of the manner the system performs in the real world. Generally, fuzzy logic provides a straightforward way to reach a particular conclusion based upon ambiguous, imprecise, vague, noisy or missing input information.

Fuzzy logic could be understood as a superset of conventional (Boolean) logic that has been broadened to figure out the theory of partial truth that is truth values between “completely true” or “completely false”.

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时间序列代写

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Zadeh(1965)创立了模糊集合理论。自创立以来,它在理论和应用上都取得了成功。模糊集理论背后的推动力主要是提供一种适当的、更强的、定量的结构,通过用正常语言表达来处理个人理解中的模糊性(Dubois & Prade, 1991)。在现实生活中,我们遇到了许多情况,其中一组的包容和排斥没有明确的定义;例如,这些集合的高边界的类是不可区分的,并且从一个成员非成员的过渡看起来很慢而不是很快。模糊集被定义为允许其成员在$[0,1]$区间内具有不同等级的隶属度(隶属度函数)的任何集合。数学描述如下:

设$\mathrm{X}$为对象的集合,则$\mathrm{A}$是包含在$\mathrm{X}$中的有序对的模糊集合,使得
$$
A=\left{\left(x, \quad \mu_A(x)\right): \quad x \in X, \quad \mu_A(x): \quad X \rightarrow[0,1]\right}
$$
其中$\mu_{\mathrm{A}}$(.)是$\mathrm{A}$的隶属函数,定义为从$\mathrm{X}$到$[0,1]$的函数。membership函数提供元素对集合的隶属关系等级。模糊集有一个图形描述,说明如何从一个过渡到另一个发生。这种类型的图形描述也被称为隶属函数。

模糊系统(FS)是一种基于模糊的系统,它利用模糊逻辑作为信息源,通过使用不同形式的知识来表示信息。我们可以利用隶属函数、隶属函数的形状分析等方法对变量、相互作用、系统和多式联运关系进行建模。隶属函数是推理机制中常用的表示值的数学方法。

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隶属函数定义为这样一种函数,它将值赋给全称集合中包含在特定范围内的元素,并指向集合中这些元素的隶属等级。值越大,集合隶属度越大。这种由隶属函数定义的集合称为模糊集。隶属函数最常用的取值范围是单位区间,即$[0,1]$。
注:对于模糊集$A$,其隶属度函数用$\mu_A$表示
$$
\mu_A: X \rightarrow[0,1]
$$
用另一种方式写,如果函数用$A$表示,那么它具有相同的形式
$$
A: X \rightarrow[0,1]
$$

隶属函数的特征如下所述。图形表示如图11.1所示。

核心:定义为集合A中由完全隶属度标识的区域,即$\mu(x)=1$。
边界:定义为集合A中由偏隶属度标识的区域,即$0<\mu(\mathrm{x})<1$。支持:定义为集合A中的非零成员所标识的区域,即$\mu(x)>0$。

模糊逻辑被定义为一种多值逻辑,它允许在传统评估(如高/低、是/否、真/假等)之间标记中间值。FS将这些规则转换为它们的算术等价。通过这种方式,系统设计者和计算机的工作得到了简化,结果是系统在现实世界中执行的方式得到了更精确的表示。一般来说,模糊逻辑提供了一种直接的方法,可以根据模棱两可、不精确、模糊、嘈杂或缺失的输入信息得出特定的结论。

模糊逻辑可以被理解为常规(布尔)逻辑的一个超集,它被扩展到研究部分真值理论,即介于“完全真”和“完全假”之间的真值。

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis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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