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时间序列分析Time Series Analysis时间序列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|时间序列分析代考Time Series Analysis代考|Applications of Alpha-Sutte Modeling
We used the cumulative number of monthly reported dengue cases in Jakarta, Indonesia, from the period of January 2010 to December 2015 for the analysis. We used monthly data in the year 2016 to validate the Alpha-Sutte method. The fitted values through the Alpha-Sutte approach and the actual dengue case values for the city are shown in Figure 2.12. It is apparent that the fitted values are following the actual data values very well.
The plot for the validation set is given in Figure 2.13. The calculated MAPE value for the validation set was $1.5 \%$. As the percentage errors are less than $10 \%$ (Lewis, 1982), the Alpha-Sutte indicator method has higher accuracy in forecasting the cumulative monthly dengue cases Jakarta.
Further, we applied the method in modeling the cumulative number of monthly reported dengue cases in Colombo, Sri Lanka. The data period for the study was January 2010 to May 2020, and we used the last $10 \%$ of the data (from May 2019 to May 2020) to validate the Alpha-Sutte approach. The fitted model with actuals is shown in Figure 2.14. We can conclude from the figure that the Alpha-Sutte model was fitted on actual data values appropriately.
The validation results for the Colombo district are shown in Figure 2.15. The calculated MAPE value for the validated data was $0.69 \%$. As the percentage error is less than 10\% (Lewis, 1982), the Alpha-Sutte method has higher accuracy in forecasting the cumulative dengue cases in Colombo, Sri Lanka. The forecasts for the months of June to August 2020 were 146,534, 146,658 and 146,813 cumulative cases.
We can conclude from the analysis that the Alpha-Sutte approach performed well in modeling dengue cases in Jakarta as well as in Colombo. Therefore, the Alpha-Sutte method can be recommended for short-term forecasting of dengue cases in both cities.
统计代写|时间序列分析代考Time Series Analysis代考|TIME SERIES DECOMPOSITION
A time series is a combination of various patterns, and it is beneficial to divide the series into these patterns in order to understand the series as well as to enhance the accuracy of the forecasts. Generally, a time series includes trend (long-term variation in the series), seasonal (variation in the series at regular periods) and irregular/random (remainder after eliminating trend and seasonality of the series)
components. The time series decomposition involves separating the series into these components. There are two types of decompositions, namely additive and multiplicative. An additive decomposition is appropriate when the seasonal swing and trend components do not vary with the level of the series whereas when those change with the level of the series then multiplicative decomposition is appropriate. In the additive case, the series $y_{t}$ can be written as:
$$
y_{t}=S_{t}+T_{t}+R_{t}
$$
where $S_{t}$ is the seasonal component, $T_{t}$ is the trend component and $R_{t}$ is the random component.
In the multiplicative case, the series can be written as:
$$
y_{t}=S_{t} \cdot T_{t} \cdot R_{t}
$$
If the seasonal component is removed from the original series, then the resulting series is called seasonally adjusted data. The additive case is obtained by $y_{t}-S_{t}$ and the multiplicative $y_{t} / S_{t}$. Similarly, the de-trended series is obtained by $y_{t}-T_{t}$ and $y_{t} / T_{t}$ for additive and multiplicative cases. The remainders are
$$
R_{t}=y_{t}-S_{t}-T_{t}
$$
and
$$
R_{t}=y_{t} / S_{t} \cdot T_{t}
$$
respectively.
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| APPLICATIONS OF ALPHA-SUTTE MODELING
我们使用2010年1月至2015年12月期间印度尼西亚雅加达每月报告登革热病例的累计数量进行分析。我们使用2016年的月度数据来验证AlphaSutte方法。通过 Alpha-Sutte 方法得出的拟合值和城市的实际登革热病例值如图 $2.12$ 所示。很明显，拟合值很好地遵循了实际数据值。
验证集的曲线如图 $2.13$ 所示。验证集的计算 MAPE 值为 $1.5 \%$.由于误差百分比小于 $10 \%$ Lewis, 1982， Alpha-Sutte指标法在预测雅加达每月 傫积登革热病例方面具有更高的准确性。
此外，我们应用该方法对斯里兰卡科伦坡每月报告登革热病例的累计数量进行了建模。该研究的数据期为2010年1月至2020年5月，我们使用最 后一个10\%的数据fromMay2019toMay2020以验证 Alpha-Sutte 方法。具有实际值的拟合模型如图 $2.14$ 所示。我们可以从图中得出结 论，Alpha-Sutte模型在实际数据值上进行了适当的拟合。
科伦坡地区的验证结果如图2.15所示。已验证数据的计算 MAPE 值为 $0.69 \%$.由于百分比误差小于 10\%Lewis, 1982，Alpha-Sutte方法在预 测斯里兰卡科伦坡的男积登革热病例方面具有更高的准确性。2020年6月至8月的预测男计病例为 $146 ， 534 ， 146 ， 658$ 和 $146 ， 813$ 例。
我们可以从分析中得出结论，Alpha-Sutte方法在模拟雅加达和科伦坡的登革热病例方面表现良好。因此，可以推荐使用Alpha-Sutte方法对两个 城市的登革热病例进行短期预测。
统计代写|时间序列分析代考TIME SERIES ANALYSIS代考| TIME SERIES DECOMPOSITION
时间序列是各种模式的组合，将序列划分为这些模式是有益的，以便理解序列并提高预测的准确性。通常，时间序列包括趋势 long – termvariationintheseries季节性variationintheseriesatregularperiods和不规则/随机 remainderaftereliminatingtrendandseasonalityoftheseries
组件。时间序列分解涉及将序列分离到这些分量中。分解有两种类型，即加法和乘法。当季节性摆动和趋势分量不随序列水平变化时，加法分解 是合适的，而当它们随序列的水平变化时，乘法分解是合适的。在添加剂的情况下，该系列 $y_{t}$ 可以写成:
$$
y_{t}=S_{t}+T_{t}+R_{t}
$$
哪里 $S_{t}$ 是季节性成分， $T_{t}$ 是趋势组件，并且 $R_{t}$ 是随机分量。
在乘法情况下，该系列可以写为:
$$
y_{t}=S_{t} \cdot T_{t} \cdot R_{t}
$$
如果从原始序列中删除季节性组件，则生成的序列称为季节性调整数据。加法情况由下式获得 $y_{t}-S_{t}$ 和乘法 $y_{t} / S_{t}$. 类似地，去趋势级数由下式 获得 $y_{t}-T_{t}$ 和 $y_{t} / T_{t}$ 用于加法和乘法情况。其余的是
$$
R_{t}=y_{t}-S_{t}-T_{t}
$$
和
$$
R_{t}=y_{t} / S_{t} \cdot T_{t}
$$
分别。
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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。
