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、间隔相等的时间点上的序列。因此，它是一个离散时间数据的序列。时间序列的例子是海洋潮汐的高度、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时间序列经常通过运行图（这是一个时间线图）来绘制。时间序列被用于统计学、信号处理、模式识别、计量经济学、数学金融、天气预报、地震预测、脑电图、控制工程、天文学、通信工程，以及任何涉及时间性测量的应用科学和工程领域。
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统计代写|时间序列分析作业代写time series analysis代考|Some Aspects of Time Series Analysis
Spectral analysis is part of time series analysis, so the natural place to start our discussion is with the notion of a time series. The quip attributed to R. A. Fisher that a time series is “one damned thing after another” is not far from the truth: loosely speaking, a time series is a set of observations made sequentially in time but “time” series are also often recorded sequentially in, e.g., distance or depth. Examples abound in the real world, and Figure 2 shows plots of small portions of four actual time series:
(a) the speed of the wind in a certain direction, measured every $0.025 \mathrm{sec}$;
(b) the daily record of a quantity to be precise, the change in average daily frequency that tells how well an atomic clock keeps time on a day-to-day basis a constant value of zero would indicate that the clock agreed perfectly with a time scale maintained by the US Naval Observatory;
(c) monthly average measurements related to the flow of water in the Willamette River at Salem, Oregon; and
(d) the change in the level of ambient noise in the ocean from one second to the next.
For each of these plots, the values of the time series at 128 successive times are connected by lines to help the eye follow the variations in the series. The visual appearances of these four series are quite different.
统计代写|时间序列分析作业代写time series analysis代考|Spectral Analysis for a Simple Time Series Model
Some of the problems of estimation and interpretation that are associated with the ACS are lessened (but not completely alleviated) when we deal with a frequency domain characterization called the “spectrum.” The spectrum is simply a second way of characterizing models for time series. The objective of spectral analysis is to study and estimate the spectrum.
How exactly we define the spectrum depends upon what class of models we assume for a time series. A detailed definition for a useful class of models is presented in Chapter 4 , but the key idea behind the spectrum is based upon a model for a time series consisting of a linear combination of cosines and sines with different frequencies; i.e.,
$$
X_{t}=\mu+\sum_{f}[A(f) \cos (2 \pi f t)+B(f) \sin (2 \pi f t)]
$$
统计代写|时间序列分析作业代写time series analysis代考|Nonparametric Estimation of the Spectrum from Data
The estimation of spectra from a given time series is a complicated subject and is the main concern of this book. For the simple model described by Equation (8a), we will give two methods for estimating spectra. These methods are representative of two broad classes of estimation techniques in use today, namely, nonparametric and parametric spectral analysis.
We begin with nonparametric spectral analysis, which also came first historically. A time series of length $N$ that is generated by Equation (8a) depends upon the realizations of $2\lfloor N / 2\rfloor$ RVs (the $A_{j}$ and $B_{j}$ terms) and the parameter $\mu$, a total of $M \stackrel{\text { def }}{=} 2\lfloor N / 2\rfloor+1$ quantities in all. Now, $M=N$ for $N$ odd, and $M=N+1$ for $N$ even, but in the latter case there are also actually just $N$ quantities: $B_{N / 2}$ is not used in Equation (8a) because $\sin \left(2 \pi f_{N / 2} t\right)=$ $\sin (\pi t)=0$ for all integers $t$. We can use the methods of linear algebra to solve for the $N$ unknown quantities in terms of the $N$ observable quantities $X_{0}, X_{1}, \ldots, X_{N-1}$, but it is quite easy to solve for these quantities explicitly due to some peculiar properties of our model.
时间序列分析代写
统计代写|时间序列分析作业代写TIME SERIES ANALYSIS代考|SOME ASPECTS OF TIME SERIES ANALYSIS
频谱分析是时间序列分析的一部分，因此我们自然要从时间序列的概念开始讨论。RA 费舍尔关于时间序列是“一件接一件的事情”的俏皮话与事实相去甚远：松散地说，时间序列是按时间顺序进行的一组观察结果，但“时间”序列也经常按顺序记录例如，距离或深度。现实世界中的例子比比皆是，图 2 显示了四个实际时间序列的一小部分图：
一种一定方向的风速，每测一次0.025s和C;
b准确地说，是一个数量的每日记录，平均每日频率的变化表明原子钟在日常基础上保持时间的能力，一个恒定的零值表示该时钟与所保持的时间尺度完全一致由美国海军天文台；
C与俄勒冈州塞勒姆威拉米特河水流量相关的月平均测量值；和
d海洋中环境噪音水平从一秒到下一秒的变化。
对于这些图中的每一个，128 个连续时间的时间序列值通过线连接，以帮助眼睛跟随序列中的变化。这四个系列的视觉外观截然不同。
统计代写|时间序列分析作业代写TIME SERIES ANALYSIS代考|SPECTRAL ANALYSIS FOR A SIMPLE TIME SERIES MODEL
减少了与 ACS 相关的一些估计和解释问题b在吨n这吨C这米pl和吨和l是一种ll和在一世一种吨和d当我们处理称为“频谱”的频域表征时。频谱只是表征时间序列模型的第二种方式。频谱分析的目的是研究和估计频谱。
我们如何准确定义频谱取决于我们为时间序列假设的模型类别。第 4 章介绍了一类有用模型的详细定义，但频谱背后的关键思想是基于由具有不同频率的余弦和正弦线性组合组成的时间序列模型。IE，
X吨=μ+∑F[一种(F)因(2圆周率F吨)+乙(F)罪(2圆周率F吨)]
统计代写|时间序列分析作业代写TIME SERIES ANALYSIS代考|NONPARAMETRIC ESTIMATION OF THE SPECTRUM FROM DATA
从给定的时间序列估计光谱是一个复杂的主题，也是本书的主要关注点。对于方程描述的简单模型8一种，我们将给出两种估计光谱的方法。这些方法代表了当今使用的两大类估计技术，即非参数和参数谱分析。
我们从历史上首次出现的非参数谱分析开始。一个时间序列的长度ñ由方程式生成8一种取决于实现2⌊ñ/2⌋房车吨H和$一种j$一种nd$乙j$吨和r米s和参数μ， 总计米= 定义 2⌊ñ/2⌋+1总量。现在，米=ñ为了ñ奇数，并且米=ñ+1为了ñ甚至，但在后一种情况下，实际上也只有ñ数量：乙ñ/2不用于方程式8一种因为罪(2圆周率Fñ/2吨)= 罪(圆周率吨)=0对于所有整数吨. 我们可以使用线性代数的方法来求解ñ未知数量ñ可观察量X0,X1,…,Xñ−1，但由于我们模型的一些特殊性质，很容易明确地求解这些量。
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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。
