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统计代写|时间序列分析代考Time Series Analysis代考|EMERGENCE OF CORONAVIRUS DISEASE 2019 (COVID-19)
The epidemic Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is an illness which was declared a pandemic by the World Health Organization (WHO). It is a contagious disease caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) that severely affects a person’s lungs and airways. The virus outbreak, similar to severe acute respiratory syndrome (SARS), was first identified in Wuhan, China, in 2019 and has spread worldwide to over 177 countries and territories (WHO, 2020).
It is a virus which was present in animals, possibly transmitted from animals to humans, and then spread from human to human. COVID-19 can vary from mild to severe illness, like pneumonia. The strains of virus are visible in two to 14 days after exposure. Major symptoms are fever, cough, shortness of breath and fatigue. People with poor immune strength and pre-existing conditions like heart disease, diabetes, lung infections and any nasal tract disease are more susceptible to the illness. The chances of death among elderly people are higher compared with the younger population (CDC USA, 2020; Zhang, 2020). The data provided by the Chinese Centre for Disease Control and Prevention (China CDC) reflect that fewer women die from the virus than men. An analysis of statistics for 56,000 patients by the World Health Organization (WHO, 2020; Zhang, 2020) shows that $6 \%$ of patients become critical with lung and organ failure, septic shock and mortality risk; 14\% experience serious symptoms such as difficulty breathing and shortness of breath and $80 \%$ develop minor symptoms like fever and cough, with some having pneumonia.
Tracing back the virus’s footprint, common types of human coronavirus are 229E \& NL63 (alpha coronavirus) and OC43 and HKU1 (beta coronavirus). Other human viruses have been transmitted from animals. The Middle East Respiratory Syndrome Coronavirus (MERS-CoV), which was transmitted to humans from dromedary camels in 2012, caused life-threatening illness with respiratory damage in a few cases (Chan \& Chan, 2013). Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus-1 (SARS-CoV-1) of 2002-2003, first emerged in Guangdong, southern China, and was transmitted to humans from civet cats. Approximately 8,000 people got infected from the syndrome, nearly killing about 774, whereas COVID-19 crossed this limit in two months (Matías-Guiu et al., 2020).
COVID-19 began spreading among commuters of air travel routes, as people unknowingly came across the earliest infected case internationally. Wuhan (China), Thailand and South Korea were the primary coronavirus “hot zones” which witnessed rampant increases in cases within weeks and eventually contaminated close contacts. Also, the health care workers got infected, and a few even died from the disease. Cases spread into multifold chains, broadening fast and producing series of newly infected persons, who became sick and died at a high percent. This mysterious epidemic left the countries in isolation and activated the public health care systems geographically. The propagation of the COVID-19 pandemic occurs in five stages (CDC USA, 2020; WHO, 2020):
i. Phase 1: The presence of a new virus which could have health implications to humans is reported in some part of the world.
ii. Phase 2: Cases of the infection of the virus in humans are reported, but there is no human-to-human transmission.
iii. Phase 3: Human-to-human transmission of the virus is confirmed.
iv. Phase 4: The propagation of the virus is accelerated, and containment measures like social distancing and lockdown are required.
v. Phase 5: The infection of the virus subsides after attainment of a peak.
vi. Phase 6: Even though the pandemic outbreak has diminished, precautions are taken as there is a possibility of a second wave. The research work related to statistical and time series analysis is discussed in the next section.
统计代写|时间序列分析代考Time Series Analysis代考|LITERATURE REVIEW
Statistical analysis of the COVID-19 time series is presented by a plethora of authors. Time series, probability distribution, pattern matching and fractal analysis approaches by selected authors are discussed in this section. Benvento et al. (2020) and Ceylan (2020) have presented an Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) forecast model for prediction of fresh COVID-19 cases, with the help of epidemiological data provided by the Johns Hopkins University. Tanujit et al.
(2020) have used a hybrid ARIMA-wavelet model to forecast daily new COVID-19 cases, ten days ahead. Mohsen et al. (2020) have proposed the use of the two-piece scale-mixture-normal distributions auto-regressive (TP-SMN-AR) model to forecast the real-world new and recovered cases of COVID-19. Hongchao (2020) have investigated the relationship between daily COVID-19 cases with average temperature and relative humidity in 30 provinces of China, using the generalized additive model. The authors concluded that rise in temperature and humidity leads to fall in the daily new COVID-19 cases. Fang et al. (2020) have modeled the spread of COVID-19 and the impact of control measures using the Susceptible Exposed Infectious Recovered (SEIR) model. Effective reproductive number and data-fitting are used to predict peak confirmed cases.
Ndaïrou et al. (2020) proposed a compartment model for modeling the COVID-19 outbreak in Wuhan, China, with emphasis on super-spreaders. The sensitivity of the model is investigated with variation of parameters, and numerical simulations are performed to evaluate its suitability. Similarly Çakan (2020), Fredj and Chérif (2020) and Qianying et al. (2020) have proposed models based on the SEIR epidemic model and performed numerical simulation to validate their proposal. Rossa et al. (2020) used generalized logistic growth, sub-epidemic wave model and the Richards growth model to generate short-term forecasts of total cumulative COVID-19 cases in Chinese provinces.
As different trends in new confirmed COVID-19 cases are observed in different countries, and the time series has shown a depreciation after attaining a peak value, ARIMA and other time series forecast algorithms are not effective enough for longtime forecasting. This work investigates the shape and correlation between the COVID-19 new cases time series of different countries. Such a study is useful in characterizing the growth and propagation of the COVID-19 pandemic in a region.
时间序列分析代考
统计代写|时间序列分析代考TIME SERIES ANALYSIS代考|EMERGENCE OF CORONAVIRUS DISEASE 2019 C○在我D−19
流行性冠状病毒病 2019C○在我D−19是一种被世界卫生组织宣布为大流行病的疾病在H○. 它是由严重急性呼吸系统综合症冠状病毒2引起的传染性疾病小号一个R小号−C○在−2这会严重影响一个人的肺部和呼吸道。病毒爆发，类似于严重的急性呼吸系统综合症小号一个R小号，于 2019 年在中国武汉首次发现，并已在全球范围内传播到超过 177 个国家和地区在H○,2020.
它是一种存在于动物体内的病毒，可能从动物传播给人类，然后在人类之间传播。COVID-19 的疾病可能从轻度到重度不等，例如肺炎。病毒株在暴露后的 2 到 14 天内可见。主要症状是发烧、咳嗽、呼吸急促和疲劳。免疫能力差且已有心脏病、糖尿病、肺部感染和任何鼻道疾病等疾病的人更容易患上这种疾病。与年轻人相比，老年人的死亡几率更高CDC在小号一个,2020;从H一个nG,2020. 中国疾病预防控制中心提供的数据CH一世n一个CDC反映死于该病毒的女性比男性少。世界卫生组织对 56,000 名患者的统计数据分析在H○,2020;从H一个nG,2020表明6%的患者因肺和器官衰竭、感染性休克和死亡风险而变得危急；14% 的人出现呼吸困难和呼吸急促等严重症状，80%出现发烧和咳嗽等轻微症状，有些人患有肺炎。
追溯病毒足迹，人类冠状病毒的常见类型是229E \& NL63一个lpH一个C○r○n一个在一世r在s和 OC43 和 HKU1b和吨一个C○r○n一个在一世r在s. 其他人类病毒是从动物身上传播的。中东呼吸综合征冠状病毒米和R小号−C○在2012 年从单峰骆驼传播给人类，在少数情况下导致危及生命的疾病和呼吸系统损伤CH一个n&CH一个n,2013. 严重急性呼吸系统综合症冠状病毒1小号一个R小号−C○在−12002-2003年，首次出现在中国南方的广东省，由果子狸传染给人类。大约 8,000 人感染了这种综合症，几乎杀死了大约 774 人，而 COVID-19 在两个月内超过了这一限制í米一个吨一世一个s−G在一世在和吨一个l.,2020.
COVID-19 开始在航空旅行路线的通勤者中传播，因为人们在不知不觉中遇到了国际上最早的感染病例。武汉CH一世n一个、泰国和韩国是主要的冠状病毒“热点地区”，几周内病例激增，并最终污染了密切接触者。此外，医护人员被感染，甚至有一些人死于这种疾病。病例传播成多重链，迅速扩大并产生一系列新感染者，这些人生病和死亡的比例很高。这种神秘的流行病使各国处于孤立状态，并在地理上激活了公共卫生保健系统。COVID-19 大流行的传播分为五个阶段CDC在小号一个,2020;在H○,2020:
一。第 1 阶段：据报道，世界某些地区出现了一种可能对人类健康产生影响的新病毒。
ii. 第 2 阶段：报告了人类感染病毒的病例，但没有人际传播。
iii. 第 3 阶段：确认病毒的人际传播。
iv. 第 4 阶段：病毒的传播速度加快，需要采取社会隔离和封锁等遏制措施。
v. 阶段 5：病毒感染达到高峰后消退。
六。第 6 阶段：尽管大流行的爆发已经减弱，但仍需采取预防措施，因为可能会出现第二波。与统计和时间序列分析相关的研究工作将在下一节讨论。
统计代写|时间序列分析代考TIME SERIES ANALYSIS代考|LITERATURE REVIEW
众多作者提出了 COVID-19 时间序列的统计分析。本节将讨论选定作者的时间序列、概率分布、模式匹配和分形分析方法。本文托等人。2020和锡兰2020提出了一个自回归综合移动平均线一个R我米一个在约翰霍普金斯大学提供的流行病学数据的帮助下，预测新的 COVID-19 病例的预测模型。Tanujit 等人。
2020已经使用混合 ARIMA 小波模型来预测每日新的 COVID-19 病例，提前十天。莫森等人。2020已经提出使用两片比例混合正态分布自回归吨磷−小号米ñ−一个R模型来预测现实世界中新的和康复的 COVID-19 病例。宏超2020使用广义加性模型调查了中国 30 个省份的每日 COVID-19 病例与平均温度和相对湿度之间的关系。作者得出的结论是，温度和湿度的升高会导致每天新增的 COVID-19 病例减少。方等人。2020已经使用易感暴露传染性恢复模型模拟了 COVID-19 的传播和控制措施的影响小号和我R模型。有效繁殖数和数据拟合用于预测高峰确诊病例。
Ndaïrou 等人。2020提出了一个隔间模型来模拟中国武汉的 COVID-19 爆发，重点是超级传播者。模型的敏感性随参数的变化而变化，并进行数值模拟以评估其适用性。同样恰坎2020, Fredj 和 Chérif2020 and Qianying et al. 2020已经提出了基于 SEIR 流行病模型的模型，并进行了数值模拟以验证他们的建议。罗萨等人。2020使用广义逻辑增长、亚流行波模型和理查兹增长模型来生成中国各省累计 COVID-19 病例总数的短期预测。
由于在不同国家观察到新确诊的 COVID-19 病例的不同趋势，并且时间序列在达到峰值后出现贬值，因此 ARIMA 和其他时间序列预测算法对长期预测的有效性不够。这项工作调查了不同国家的 COVID-19 新病例时间序列之间的形状和相关性。这样的研究有助于描述一个地区 COVID-19 大流行的增长和传播。
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微观经济学代写
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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。
