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统计代写|时间序列和预测代写Time Series & Prediction代考|Fuzzy Rule Based NN Model

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|Fuzzy Rule Based NN Model

统计代写|时间序列和预测代写Time Series & Prediction代考|Fuzzy Rule Based NN Model

In this section, we propose a variation in the training scheme of the neural nets from the previous model. It should be noted that a time-series data point cannot be wholly represented by a partition. A partition is a certain continuous portion of the dynamic range of the time-series. The best way to represent a partition is to consider its mid-point. Hence, by approximating a data point lying in a partition with its corresponding mid-point value, we intentionally delve into some approximation error which grows with the width of the partition itself. One way to avoid this error is to consider each partition as a fuzzy set, with the dynamic range of the time-series representing the universe of discourse. Clearly, each partition is then associated with a judiciously chosen membership function and every time-series data point will have some membership value lying in the set $[0,1]$, for a partition.

We want to design a membership function with the peak corresponding to the center of the partition and a gradual fall-off on either side of the peak with a value almost close to 0 towards the bounds of the partition. The membership value need not however necessarily be 0 at the boundaries of the partition. One typical function which satisfies this requirement is the Gaussian membership function as shown in Fig. 5.4. We use these membership values to train the neural networks in this model. The advantage of this approach is the exploitation of the inherent fuzziness involved in the task of assigning a partition to a time-series data point and using it for better prediction results.

Let the ith partition be $p_i=\left[l_i, u_i\right]$,and let the mid-point of the partition be $m_i$. We define the standard deviation for the Gaussian membership function as $\sigma_i=\left(u_i-m_i\right)=\left(m_i-l_i\right)$. With the above terms defined, the membership function corresponding to the ith partition is given in Eq. (5.16) and illustrated in Fig. 5.4.
$$
\mu_i(x)=e^{-\frac{\left(x-m_i\right)^2}{2 \sigma_i^2}}
$$

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

The sunspot time-series data is used to record solar activity and is a classic example of a real-life chaotic time-series. Due to the effect of solar activity on various aspects of human life like the climate and weather, prediction of the sunspot time-series has become an important and critical challenge for many researchers. In this chapter, we use the smoothed sunspot time-series data from the World Data Center for sunspot index. The time-series from the period of November 1834 to June 2001 has 2000 data-points which is divided into two equal parts of 1000 points each. The first half is used for training the models and the second half is used for testing. The time-series is scaled to the range $[0,1]$. The following steps are carried out for the experiment:

Step 1. Partitioning, First-Order Rule Extraction And Neural Network Training: In this step, we first partition the training phase time-series into 20 partitions. We experimentally choose the value 20 based on best prediction results. The first-order transition rules extracted from the partitioned time-series along with the probability of occurrence of each rule is given in the transition matrix shown in Table 5.1. It should be noted that the entry corresponding to the cell $\left(P_i, P_j\right)$ contains the probability of occurrence of the first-order transition $P_i \rightarrow P_j$.

Following the extraction of first-order transition rules, they are grouped into training sets, each representing a mapping of distinct antecedents to consequents. The groups of transition rules used to train each neural network is shown in Table 5.2. It should be noted that groups with less than 6 transition rules are ignored for training purposes.

The bunched first-order transition rules are further processed to yield training sets for the two proposed neural network ensembles according to Sects. 5.3 and 5.4. The networks are trained and we use the trained ensembles of both the proposed models to make predictions on the test phase time-series.

Step 2. Prediction on Test-Phase Time-Series: In this step, we apply the trained models to make predictions on the test phase Sunspot time-series. Figs. 5.7 and 5.8 illustrate the predictions made by the first-order rule based NN model and the fuzzy rule based NN model respectively on the test phase sunspot series. In order to quantify the prediction accuracy, we use three well-known error metrics, i.e., the mean square error (MSE), the root mean square error (RMSE) and the normalized mean square error (NMSE). Let $c_{\text {test }}(t)$ denote the value of the test-period time-series at the time-instant $t$ and let $c^{\prime}(t)$ be the predicted time-series value for the same time-instant. The above mentioned error metrics can be defined by the following equations:
$$
\begin{aligned}
M S E & =\frac{\sum_{t=1}^N\left(c_{\text {test }}(t)-c^{\prime}(t)\right)^2}{N} \
R M S E & =\sqrt{\frac{\sum_{t=1}^N\left(c_{\text {test }}(t)-c^{\prime}(t)\right)^2}{N}}
\end{aligned}
$$

统计代写|时间序列和预测代写Time Series & Prediction代考|Fuzzy Rule Based NN Model

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|Fuzzy Rule Based NN Model

在这一节中，我们提出了前一个模型中神经网络的训练方案的变化。应该注意的是，一个时间序列数据点不能完全由一个分区来表示。分区是时间序列动态范围的某个连续部分。表示一个分区的最好方法是考虑其中间点。因此，用相应的中点值来逼近位于分区中的数据点，我们故意陷入一些逼近误差，这种误差随着分区本身的宽度而增加。避免这种误差的一种方法是将每个分区视为一个模糊集，用时间序列的动态范围代表话语空间。显然，每个分区都会与一个精心选择的成员函数相关联，每个时间序列数据点都会有一些位于$[0,1]$集的成员值，对于一个分区来说。

我们希望设计一个成员函数，其峰值对应于分区的中心，在峰值的两侧逐渐下降，在分区的边界处有一个几乎接近于0的值。然而，成员值不一定要在分区的边界处为0。满足这一要求的一个典型函数是高斯成员函数，如图5.4所示。我们使用这些成员值来训练这个模型中的神经网络。这种方法的优点是利用了为时间序列数据点分配分区的任务中所涉及的固有的模糊性，并利用它来获得更好的预测结果。

让第i个分区为$p_i=left[l_i, u_i\right]$，让分区的中点为$m_i$。我们将高斯成员函数的标准差定义为$sigma_i=\left(u_i-m_i\right)=\left(m_i-l_i\right)$。有了上述条款的定义，对应于第i个分区的成员函数由公式（5.16）给出，并在图5.4中说明。
$$
\mu_i(x)=e^{-\frac{\left(x-m_i\right)^2}{2 \sigma_i^2}}
$$

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

太阳黑子时间序列数据被用来记录太阳活动，是现实生活中混乱时间序列的典型例子。由于太阳活动对人类生活的各个方面如气候和天气的影响，对太阳黑子时间序列的预测已成为许多研究人员的重要和关键的挑战。在本章中，我们使用世界数据中心的平滑太阳黑子时间序列数据来预测太阳黑子指数。从1834年11月到2001年6月的时间序列有2000个数据点，分为两部分，每部分1000个点。前一半用于训练模型，后一半用于测试。时间序列被缩放到$[0,1]$的范围。以下是实验的步骤：

步骤1. 分区，一阶规则提取和神经网络训练： 在这个步骤中，我们首先将训练阶段的时间序列划分为20个分区。我们在实验中根据最佳预测结果选择20个值。从分割的时间序列中提取的一阶过渡规则以及每个规则的发生概率在表5.1中的过渡矩阵中给出。应该注意的是，对应于单元格$/left(P_i, P_j/right)$的条目包含一阶过渡$P_i\rightarrow P_j$的发生概率。

在提取一阶过渡规则后，它们被分组为训练集，每个训练集都代表着不同的前因到后果的映射。用于训练每个神经网络的过渡规则组如表5.2所示。应该注意的是，少于6条过渡规则的组在训练中被忽略。

根据第5.3和5.4节的规定，对成组的一阶过渡规则进行进一步处理，以产生两个拟议的神经网络组合的训练集。5.3和5.4节。这些网络经过训练，我们使用这两个模型的训练组合对测试阶段的时间序列进行预测。

步骤2. 对测试阶段的时间序列进行预测： 在这一步，我们应用训练好的模型对测试阶段的太阳黑子时间序列进行预测。图5.7和5.8分别说明了基于一阶规则的NN模型和基于模糊规则的NN模型对测试阶段太阳黑子系列的预测。为了量化预测精度，我们使用了三个著名的误差指标，即均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和标准化均方误差（NMSE）。让$c_{text {test }(t)$表示测试期时间序列在时间瞬时$t$的值，让$c^{prime}(t)$是同一时间瞬时的预测时间序列值。上述误差度量可由以下方程定义：
$$
\begin{aligned}
M S E & =\frac{sum_{t=1}^N\left(c_{text {test }(t)-c^{prime}(t)\right)^2}{N}。\
R M S E & =\sqrt{frac{sum_{t=1}^N\left(c_{text {test }(t)-c^{prime}(t)right)^2}{N}。
\end{aligned}
$$

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。

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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。

时间序列和预测Time Series & Prediction代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。最高质量的时间序列和预测Time Series & Prediction作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此时间序列和预测Time Series & Prediction作业代写的价格不固定。通常在专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。

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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。

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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。

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

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|The SSNS Algorithm

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

The SSNS algorithm includes four steps. In the first step, we partition the time-series horizontally into $k$ intervals of uniform width $w$ as given in (4.12)
$$
w=\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n-1}\left|x_{i+1}-x_i\right|
$$
where $x_i$ and $x_{i+1}$ for $i=1$ to $n-1$ are consecutive points in the time-series. In case a partition is empty, we merge it with its immediate lower partition. This ensures that no partition is empty and thus, helps in capturing small transitions in the time-series. It may be noted that the lower-most and upper-most partitions being at the boundaries of the dynamic range $(=k \times w)$ of the time-series, includes at least one point. Next three steps of segmentation are transition labelling, window labelling and segment boundary determination. They directly follow from the definitions introduced above and are point-wise included in Pseudo Code 4.1.

统计代写|时间序列和预测代写Time Series & Prediction代考|Pre-processing of Temporal Segments

Pre-processing is a two-step process. The first step includes transforming the variable length segmented time-blocks into vectors of uniform (here, 10) length. This is undertaken by the following three sub-steps.

  1. Join each pair of consecutive points in a segmented time-block by a straight line, thereby generating a piecewise linear curve.
  2. Divide the entire duration of the segment into ten equal parts and mark the corresponding time-points.
  3. Determine the ordinates for the marked points on the time-axis of the curve obtained in step 1.

The second step of pre-processing is required to normalize the range of the time-blocks. Let there be $l$ temporal segments in the time-series. Then a matrix $M$ of $(10 \times l)$ elements can be used to store the representation vectors of all the temporal segments, where the $i$ th column in $M$ corresponds to the $i$ th temporal segment. In order to scale the temporal segments we use Z-score standardization as shown in $(4.13)$
$$
M_{i, j}=\frac{M_{i, j}-\operatorname{mean}(M, j)}{\operatorname{std}(M, j)}
$$
where mean $(M, j)$ and $\operatorname{std}(M, j)$ are the mean and the standard deviation of the $j$ th column of matrix $M$ respectively. Z-score standardization scales the temporal segments to have a zero mean and a unit variance.

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

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|The SSNS Algorithm

SSNS 算法包括四个步骙。在第一步中，我们将时间序列水平划分为 $k$ 等宽间隔 $w$ 如 (4.12) 中给出的
$$
w=\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n-1}\left|x_{i+1}-x_i\right|
$$
在哪里 $x_i$ 和 $x_{i+1}$ 为了 $i=1$ 到 $n-1$ 是时间序列中的连续点。如果一个分区是空的，我们将它与其直接较低的 分区合并。这确保没有分区是空的，因此有助于捕获时间序列中的小转换。可能会注意到，最下层和最上层的 分区处于动态范围的边界 $(=k \times w)$ 的时间序列，包括至少一个点。接下来的三个分割步禯是过渡标记、窗口 标记和段边界确定。它们直接逪循上面介绍的定义，并逐点包含在伪代码 4.1 中。

统计代写|时间序列和预测代写Time Series & Prediction代考|Pre-processing of Temporal Segments

预处理是一个两步过程。第一步包括将可变长度的分段时间块转换为统一 (此处为 10 ) 长度的向量。这是通过 以下三个子步骤进行的。

  1. 用直线连接分段时间块中的每对连续点，从而生成分段线性曲线。
  2. 将片段的整个持续时间分成十个相等的部分并标记相应的时间点。
  3. 确定在步祭 1 中获得的曲线的时间轴上标记点的纵坐标。
    预处理的第二步需要对时间块的范围进行归一化。让有 $l$ 时间序列中的时间段。然后是一个矩阵 $M$ 的 $(10 \times l)$ 元素可用于存储所有时间段的表示向量，其中 $i$ 第列 $M$ 对应于 $i$ 第时间段。为了缩放时间段，我们使用 $\mathrm{Z}$ 分数标 准化，如中所示 $(4.13)$
    $$
    M_{i, j}=\frac{M_{i, j}-\operatorname{mean}(M, j)}{\operatorname{std}(M, j)}
    $$
    哪里意思 $(M, j)$ 和 $\operatorname{std}(M, j)$ 是均值和标准差 $j$ 矩阵的第 列 $M$ 分别。 $\mathrm{Z}$ 分数标准化将时间段缩放为具有䨐均值 和单位方差。
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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。

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统计代写|时间序列和预测代写Time Series & Prediction代考|STAT435 Time-Series Prediction Using Fuzzy Reasoning

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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|STAT435 Time-Series Prediction Using Fuzzy Reasoning

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.

统计代写|时间序列和预测代写Time Series & Prediction代考|STAT435 Time-Series Prediction Using Fuzzy Reasoning

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。

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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 。

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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。

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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。

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统计代写|时间序列代写Time Series代考|STAT435 MODELING PERSISTENCE: A PREVIEW

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时间序列Time Series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。

时间序列Time Series代写，免费提交作业要求， 满意后付款，成绩80\%以下全额退款，安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队，所有订单可靠准时，保证 100% 原创。最高质量的时间序列Time Series作业代写，服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面，考虑到同学们的经济条件，在保障代写质量的前提下，我们为客户提供最合理的价格。 由于作业种类很多，同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求，因此时间序列Time Series作业代写的价格不固定。通常在专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。

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统计代写|时间序列代写Time Series代考|STAT435 MODELING PERSISTENCE: A PREVIEW

统计代写|时间序列代写Time Series代考|MODELING PERSISTENCE: A PREVIEW

It has been observed that $\mathrm{H}=\mathrm{d}+\frac{1}{2}$. Hence, the estimate of $\mathrm{d}$ is obviously given by $\hat{d}=\hat{H}-\frac{1}{2}$. Several estimates of $\mathrm{H}$ using the principle have been suggested, but they are all highly biased, and their standard error is usually large. Keeping this in view, we generally do not recommend these methods based on the Hurst exponent.
Since spectral density provides another characterization of persistence, the estimator of $\mathrm{d}$ based on spectral density function can be constructed as discussed in detail in Singh and Kumar (1995). Given a realization $Z_{1}, Z_{2}, \ldots, Z_{n}$ of series $\left{Z_{t}\right}$, it is assumed that $\left{Z_{t}\right}$, when differenced d times, gives rise to a stationary series $\left{X_{t}\right}$ with a rational spectrum $f_{X}(\omega)$. Then, the spectrum of $Z_{t}$ is given by
$$
f_{Z}(\omega)=\left|1-e^{-i \omega}\right|^{-2 d} f_{X}(\omega)
$$
Let
$$
I_{n}(\omega, \mathrm{Z})=\frac{2}{n}\left|\sum Z_{t} e^{-i \omega t}\right|^{2}
$$
be the periodogram at frequency $\omega$. Janacek (1982) suggested an estimator of d, which fits a fractional exponential model to the log of periodogram ordinates at all available frequencies using a linear regression. The estimator of $d$ is given by
102
Recent Advances in Time Series Forecasting
$$
\hat{d}{M}=\left(S-\sum{k=1}^{M} \frac{\hat{c}{k}}{k} / \sum{k=1}^{M} k^{-2}\right)
$$
where
$$
\begin{aligned}
&S=\pi^{-1} \int_{0}^{\pi} W(\omega) \ln \hat{f}{Z}(\omega) d \omega \ &W(\omega)=\sum{k=1}^{\infty} \cos (k \omega) / k \
&\left.\hat{c}{k}=n^{-1} \sum{p=1}^{n^{+1}} \ln I_{n}(b, Z) \cos \left(k \omega_{p}\right)+\left(2 n^{s}\right)^{-1} \ln I_{n}(0, Z)-\delta_{n} \ln I_{n}(\pi, Z)\right}
\end{aligned}
$$

统计代写|时间序列代写Time Series代考|APPLICATION OF ARIMA TO CRUDE OIL DATA

This section provides data application of the ARFIMA (p, d, q) time series model, using the “arfima” package in $\mathrm{R}$. We collected the adjusted crude oil price (dollars per barrel) data for the time period January 1, 2011 to January 1, 2019 (weekly series) from Yahoo! Finance. The ACF plot in Figure 7.1 shows that ACF decays slowly and not exponentially.

To check stationarity of the series, we used the Augmented Dickey Fuller (ADF) test. The ADF test examines the null hypothesis that a time series $Y_{t}$ is stationary against the alternative that it is non-stationary. The p-value turned out to be $0.066$, which is greater than $5 \%$. Thus, we can conclude that the series is not stationary.
We use the Hurst exponent $(\mathrm{H})$ (using function available in “pracma” package in R) to test the presence of long memory in the data. The value of $\mathrm{H}$ turned out to be $0.8652$, indicating that the data has a long-memory structure since $0.5<\mathrm{H}<1$.
The long memory parameter $d$ is estimated using the package “fracdiff” in $\mathrm{R}$. Estimated value of the parameter, its asymptotic deviation value and regression standard deviation values are shown in Table 7.1.

After conducting an ADF test for the fractionally differenced series, we inferred that the series is stationary and can be used for further analysis.

We used the best models function in the ARTFIMA package in $\mathrm{R}$ to identify the best ARFIMA model (Table 7.2).

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时间序列代写

统计代写|时间序列代写Time Series代考|MODELING PERSISTENCE: A PREVIEW


据观牢， $\mathrm{H}=\mathrm{d}+\frac{1}{2}$. 因此，估计 $\mathrm{d}$ 显然是由 $\hat{d}=\hat{H}-\frac{1}{2}$. 几个估计 $\mathrm{H}$ 有人建议使用该原理，但它们都具有很大的偏差，并且它 们的标准误差通常很大。考虑到伩一点，我们通常不推荐交些基于赫斯特指数的方法。
由于频㬐密度提供了持久性的另一种表征，因此d如 Singh 和 Kumar (1995) 中详细讨论的那样，可以㭕建量于谱密度的函数。
给定一个实现 $Z_{1}, Z_{2}, \ldots, Z_{n}$ 系列的 \left 的分隔符㟸失或无法识别，假设
\left 的分隔符缺失或无法识别 ，，当差分 $d$ 次时，产生一个平稳序列
〈left 的分隔符竾失或无法识别 有一个合理的频谱 $f_{X}(\omega)$. 那/，频谱 $Z_{t}$ 是 (谁) 给的
$$
f_{Z}(\omega)=\left|1-e^{-i \omega}\right|^{-2 d} f_{X}(\omega)
$$
让
$$
I_{n}(\omega, \mathrm{Z})=\frac{2}{n} \mid \sum Z_{t} e^{-\left.i \omega t\right|^{2}}
$$
是频率的周期图 $\omega$. Janacek (1982) 提出了 $d$ 的估计器，它使用线侏回归将分数指数模型拟合到所有可用频率的周期图纵坐标的
对数。估计器 $d$ 由
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时间序列预则的最新进展給出
$$
\hat{d} M=\left(S-\sum k=1^{M} \frac{\hat{c} k}{k} / \sum k=1^{M} k^{-2}\right)
$$
在郆里
\right 的分隔符缺失或无法识别


统计代写|时间序列代写Time Series代考|APPLICATION OF ARIMA TO CRUDE OIL DATA


本节提供 ARFIMA (p, d, q) 时间序列模型的数据应用，使用”arfima”包R. 我们从 Yahoo! 收集了 2011 年 1 月 1 日至 2019 年 1 月
1日期间 (每周系列) 的调整后原油价格 (美元/桶) 数据。金融。图 $7.1$ 中的 ACF 图显示 ACF 哀減缓慢而不是指数哀减。
不是它是非静止的掅代方宺。p值原来是 $0.066$ ，大于 $5 \%$. 因此，我们可以得出結论，该系列不是平稳的。
我们使用赫斯特指数 $(\mathrm{H})$ (使用 $\mathrm{R}$ 中“pracma”包中可用的函数) 来测恜数据中是否存在长内存。的价值 $\mathrm{H}$ 原来是 $0.8652$, 表明数
据具有长记结构 $0.5<\mathrm{H}<1$.
长内存参数 $d$ 使用包”fracdiff”估计R. 参数估计值，渐近偏差值和回归标准偏差值见表7.1。
在对分数差分序列进行 $A D F$ 检验后，我们推断郂序列是平稳的，可用于进一步分析。
我们使用了ARTFIMA 包中的最佳模型函数R确定最佳 ARFIMA 模型（表 $7.2)$ 。

统计代写|时间序列代写Time Series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。