如果你也在 怎样代写时间序列分析Time-Series Analysis 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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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Random effects and mixed effects models
The model in Eq. (7.14) is a special case of the fixed effects model with two factors. When the levels of these factors are randomly selected, and we want to generalize the result from analysis to a much larger population, then the model becomes a random effects model. The model becomes a mixed effects model when some factors are random and some are fixed. For example, in Model (7.14), if treatments are randomly assigned, we have
$$
Z_{i, j, t}=\mu+\alpha_i+\beta_t+\gamma_{i, t}+e_{i, j, t},
$$
where $\alpha_i$ is random, i.i.d. $N\left(0, \sigma_a^2\right)$, independent of $e_{i, j, t}$ The analysis of variance table for the fixed effects model, the random effects model, and the mixed effects model are the same as Table 7.7, but when a model contains a random factor like Eq. (7.30), it is important to note the following:
- The variance of $Z_{i, j, t}$ is no longer equal to the variance of $e_{i, j, t}$. Instead, if we also assume that $\operatorname{Var}\left(\alpha_i\right)=\sigma_a^2$, we have
$$
\operatorname{Var}\left(Z_{i, j, t}\right)=\operatorname{Var}\left(\alpha_i\right)+\operatorname{Var}\left(e_{i, j, t}\right)=\sigma_\alpha^2+\sigma^2
$$ - The model in (7.31) can also be written as
$$
Z_{i, j, t}=\mu+\beta_t+\gamma_{i, t}+\varepsilon_{i, j, t},
$$
where the $\varepsilon_{i, j, t}$ are now i.i.d. $N\left(0, \sigma_{\varepsilon}^2\right), \sigma_{\varepsilon}^2=\sigma_\alpha^2+\sigma^2$. - The Expected Mean Squares (EMS) for treatment is $\sigma^2+n \sigma_\alpha^2$. Hence, we can estimate the variance of the random treatment term using
$$
\hat{\sigma}_\alpha^2=\frac{\text { Mean Squares for Treatment }-s^2}{n},
$$
where $s^2$ is the residual mean square error. - The null and alternative hypotheses for the random treatment in Model (7.30) are now
$$
\begin{aligned}
& H_0: \sigma_\alpha^2=0, \
& H_a: \sigma_\alpha^2>0
\end{aligned}
$$
统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Nested random effects model
In some applications, subjects are randomly selected from a population. For example, in agricultural studies, where researchers want to compare the effects of three different fertilizers in terms of the yield of a certain product such as tomatoes. In this case, “subjects” refers to plots of land. By realizing the effects of land, and more importantly, being interested in the effects of fertilizers on a wide variety of plots, the researchers may randomly select a certain number of plots of land from a population of plots when assigning fertilizers within their experiments. In such a case, we will consider the following nested random effects model:
$$
Z_{i, j, t}=\mu+\alpha_i+\theta_{j(i)}+\beta_t+\gamma_{i, t}+e_{i, j, t}
$$
where $\alpha_i, \beta_t$, and $\gamma_{i, t}$ are fixed effects defined in Eq. (7.14), but $\theta_{j(i)}$ is a random effect for subject $j$ associated with treatment $i$. We assume that the $\theta_{j(i)}$ are i.i.d. $N\left(0, \sigma_\theta^2\right)$, which are independent of $e_{i, j, t}$. The variance of $Z_{i, j, t}$ is no longer equal to the variance of $e_{i, j, t}$ It becomes the sum of the variances of $\theta_{j(i)}$ and $e_{i, j, t}$. Hence, the variance-covariance matrix of $\mathbf{Z}{i, j}=\left[Z{i, j, 1}, \ldots, Z_{i, j, p}\right]^{\prime}$ becomes
$$
\sigma_\theta^2 \mathbf{H}+\mathbf{\Sigma}
$$
where $\mathbf{H}$ is a matrix of ones.
Equivalently, we can rewrite the model in Eq. (7.34) as
$$
Z_{i, j, t}=\mu+\alpha_i+\beta_t+\gamma_{i, t}+\varepsilon_{i, j, t},
$$
where $\varepsilon_{i, j, t}=\theta_{j(i)}+e_{i, j, t}$. If the $e_{i, j, t}$ are i.i.d. $N\left(0, \sigma^2\right)$, then it can be shown that the variance and covariance of $\varepsilon_{i, j, t}$ and hence $Z_{i, j, t}$ will follow the structure of common symmetry given in Eq. (7.22) of Section 7.3.2.
The analysis of variance table for this nested random effects model is now modified as given in Table 7.8.
时间序列代写
间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Random effects and mixed effects models
式(7.14)中的模型是双因素固定效应模型的特例。当这些因素的水平是随机选择的，并且我们希望将分析结果推广到更大的人群时，那么模型就变成了随机效应模型。当一些因素是随机的，一些因素是固定的时，模型就变成了混合效应模型。例如，在模型(7.14)中，如果治疗是随机分配的，我们有
$$
Z_{i, j, t}=\mu+\alpha_i+\beta_t+\gamma_{i, t}+e_{i, j, t},
$$
式中$\alpha_i$为随机，i.i.d $N\left(0, \sigma_a^2\right)$，独立于$e_{i, j, t}$固定效应模型、随机效应模型和混合效应模型的方差分析表与表7.7相同，但当模型中含有像Eq.(7.30)这样的随机因素时，需要注意以下几点:
$Z_{i, j, t}$的方差不再等于$e_{i, j, t}$的方差。相反，如果我们也假设$\operatorname{Var}\left(\alpha_i\right)=\sigma_a^2$，我们有
$$
\operatorname{Var}\left(Z_{i, j, t}\right)=\operatorname{Var}\left(\alpha_i\right)+\operatorname{Var}\left(e_{i, j, t}\right)=\sigma_\alpha^2+\sigma^2
$$
式(7.31)中的模型也可以写成
$$
Z_{i, j, t}=\mu+\beta_t+\gamma_{i, t}+\varepsilon_{i, j, t},
$$
原来的$\varepsilon_{i, j, t}$现在变成了$N\left(0, \sigma_{\varepsilon}^2\right), \sigma_{\varepsilon}^2=\sigma_\alpha^2+\sigma^2$。
治疗的期望均方(EMS)为$\sigma^2+n \sigma_\alpha^2$。因此，我们可以估计随机处理项的方差使用
$$
\hat{\sigma}_\alpha^2=\frac{\text { Mean Squares for Treatment }-s^2}{n},
$$
其中$s^2$为残差均方误差。
模型(7.30)中随机处理的原假设和备选假设为
$$
\begin{aligned}
& H_0: \sigma_\alpha^2=0, \
& H_a: \sigma_\alpha^2>0
\end{aligned}
$$
统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Nested random effects model
在一些应用中，受试者是从人群中随机选择的。例如，在农业研究中，研究人员希望比较三种不同肥料对某种产品(如西红柿)产量的影响。在这种情况下，“科目”指的是小块土地。通过认识到土地的作用，更重要的是，由于对肥料对各种各样的地块的影响感兴趣，研究人员在实验中分配肥料时可能会从一群地块中随机选择一定数量的地块。在这种情况下，我们将考虑以下嵌套随机效应模型:
$$
Z_{i, j, t}=\mu+\alpha_i+\theta_{j(i)}+\beta_t+\gamma_{i, t}+e_{i, j, t}
$$
其中$\alpha_i, \beta_t$和$\gamma_{i, t}$是公式(7.14)中定义的固定效应，而$\theta_{j(i)}$是与治疗$i$相关的受试者$j$的随机效应。我们假设$\theta_{j(i)}$是i.i.d $N\left(0, \sigma_\theta^2\right)$，它们独立于$e_{i, j, t}$。$Z_{i, j, t}$的方差不再等于$e_{i, j, t}$的方差，它变成了$\theta_{j(i)}$和$e_{i, j, t}$的方差之和。因此，$\mathbf{Z}{i, j}=\left[Z{i, j, 1}, \ldots, Z_{i, j, p}\right]^{\prime}$的方差协方差矩阵为
$$
\sigma_\theta^2 \mathbf{H}+\mathbf{\Sigma}
$$
其中$\mathbf{H}$是1的矩阵。
同样地，我们可以将Eq.(7.34)中的模型改写为
$$
Z_{i, j, t}=\mu+\alpha_i+\beta_t+\gamma_{i, t}+\varepsilon_{i, j, t},
$$
在哪里$\varepsilon_{i, j, t}=\theta_{j(i)}+e_{i, j, t}$。如果$e_{i, j, t}$是i.i.d $N\left(0, \sigma^2\right)$，那么可以表明，$\varepsilon_{i, j, t}$和$Z_{i, j, t}$的方差和协方差将遵循第7.3.2节Eq.(7.22)中给出的公共对称结构。
现在对这个嵌套随机效应模型的方差分析表进行了修改，如表7.8所示。
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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。