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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|Partitioning of Fuzzy Time-Series
Partitioning is one of the fundamental steps in time-series prediction. The essence of partitioning arises due to our inability to accurately predict the time-series from its current and previous sample values. Partitioning helps to divide the dynamic range (signal swing) of the time-series into small intervals. This helps in prediction as we can predict the possible partition containing the next time-point rather than the next time-point itself.
Early research on time-series prediction considered uniform partitioning, where the interval widths were set equal. Uniform partitioning is acceptable to many researchers for its simplicity. It works with fewer parameters: partition width, beginning of the first partition (containing the lowest time-series value) and the end of the last partition. Usually the beginning of the first partition is set slightly below the global minimum of the time series within a finite time bounds, whereas the end of the last partition is set slightly above the global maximum. The extent of bounding partitions below and above the dynamic range of the time-series is selected intuitively. The extensions on either side of the dynamic range are required to allow possible occurrences of the predicted partition outside the dynamic range. The extended dynamic range is generally referred to as the universe of discourse.
Selection of partition width and partition-count are important issues. In [55], authors attempted to capture at least half of the consecutive time-point values in distinct partitions. Selection of a suitable partition-width capable of satisfying the above criterion is an optimization problem. However, the early researchers attempted to solve it in a heuristic approach. Huarng suggested two alternative proposals to handle the problem, In the first proposal, he considered the greatest value smaller than the median of the absolute first differences as the width of the partition. His second proposal is concerned with defining the average of absolute first differences of the time-series data points and fixing half of the average as the
partition-width. He has experimentally demonstrated that the latter proposal comes up with better prediction results with respect to the former.
统计代写|时间序列和预测代写Time Series & Prediction代考|Fuzzification of a Time-Series
Predicting a time-series using fuzzy logic requires three primary steps: fuzzification (also called fuzzy encoding [99]), fuzzy reasoning and defuzzification (fuzzy decoding [51], [100]). The fuzzification step transforms a time-series into fuzzy quantity, described by a membership value (of the sample points of a time-series) along with the sample value in one or more fuzzy sets. For instance, let $A_1$ (VERY SMALL), A $_2$ (SMALL), A (MEDIUM), A (LARGE) and A $_5$ (VERY LARGE) be linguistic values/fuzzy sets in a given universe, defined in the dynamic range of the time-series. Usually, the fuzzy sets are represented by membership curves lying in $[0,1]$ with respect to time-series sample values. Fuzzifier thus refers to construction of the membership curves, so that an unknown time series value can be directly transformed to a membership value by using a membership curve.
The apparent question is how to construct a membership function. This, in fact, is designed intuitively, using the background knowledge about the logical meaning of the linguistic values. For instance, the adjective LARGE will take up larger memberships for larger values of the time-series samples, and so can be best described by an exponential/linear rise to a certain value of the linguistic variable followed by a flat level. Any standard mathematical form of the membership function that satisfies the above criterion qualifies as the membership function for the given linguistic value. Most commonly, the VERY LARGE/LARGE is represented by a Left shoulder, an exponential rise with a flat end, special type parabola, and the like [101]. The MEDIUM linguistic value is described usually by an isosceles triangle, trapezoid or Gaussian type membership function, while the SMALL linguistic value is described by a right shoulder or an exponential decay. Figure $1.7$ provides the structures of the above mentioned MFs.
Chen et al. in $[41-50,52,53]$, considered a simplified approach to describe a MF by ternary membership values: $0,0.5$ and 1 . Such representation has the primary advantage of reducing subsequent computations in reasoning and inference generation stage. One typical such MF representing CLOSE_TO_THE_CENTRE_ OF_PARTITION $P_i$ is indicated in Fig. 1.7.
In case the time-series value lies in partition $\mathrm{P}{\mathrm{i}}$ we assign a membership of $1.0$ to that data point. If it falls in one of the two closest partitions on either side of $\mathrm{P}{\mathrm{i}}$, we assign the data point a membership equal to $0.5$. If the data point falls in any other partition except in partition $\mathrm{P}_{\mathrm{i}}$ and its immediate neighbors, we assign the data point a membership equal to 0 . In most of the subsequent works, researchers follow the above principle of membership function assignment in a time-series.
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|PARTITIONING OF FUZZY TIME-SERIES
分区是时间序列预测的基本步骤之一。分区的本质是由于我们无法根据当前和先前的样本值准确预测时间序列而产生的。分区有助于划分动态范围 signalswing将 时间序列分成小的间隔。这有助于预测，因为我们可以预测包含下一个时间点的可能分区而不是下一个时间点本身。
时间序列预测的早期研究考虑了均匀划分，其中间隔宽度设置为相等。统一划分因其简单性而为许多研究人员所接受。它使用更少的参数：分区宽度，第一个分区 的开始containingthelowesttime – seriesvalue和最后一个分区的结尾。通常，第一个分区的开始设置为略低于有限时间范围内时间序列的全局最小值，而最 后一个分区的结尾设置为略高于全局最大值。直观地选择时间序列动态范围下方和上方的边界分区的范围。需要动态范围两侧的扩展，以允许预测分区可能出现在 动态范围之外。扩展的动态范围通常被称为论域。 分区宽度和分区计数的选择是重要的问题。在
$$
55
$$
, 作者试图在不同的分区中捕获至少一半的连续时间点值。选择能够满足上述标准的合适分区宽度是一个优化问题。然而，早期的研究人员试图以启发式方法解决 它。Huarng 提出了两个替代方案来处理这个问题，在第一个方案中，他将小于绝对一阶差分的中值的最大值视为分区的宽度。他的第二个建议是关于定义时间序 列数据点的绝对一阶差分的平均值，并将平均值的一半固定为 分区宽度。他已经通过实验证明，后一种提议相对于前者提出了更好的预测结果。
统计代写|时间序列和预测代写TIME SERIES \& PREDICTION代 考|FUZZIFICATION OF A TIME-SERIES
使用模糊逻辑预测时间序列需要三个主要步遠：alsocalledfuzzyencoding[99], 模糊推理和去模楜化 fuzzydecoding[51], [100]. 模糊化步骤将时间序列转换为模 糊量，由隶属度值描述ofthesamplepointsofatime – series以以及一个或多个模楜集中的样本值。例如，让 $A_1 V E R Y S M A L L$ ，一个 $S M A L L ， 一 个$ $M E D I U M$ ，一个 一ARGE和一个 $\sqrt{5} V E R Y L A R G E$ 是给定宇宙中的语言值/模楜集，在时间序列的动态范围内定义。通常，模糊集由隶属度曲线表示，位于 $[0,1]$ 关于时间序列样本值。因此，模楜器是指构建隶属度曲线，从而可以使用隶属度曲线将末知的时间序列值直接转换为隶属度值。
明显的问题是如何构造隶属函数。实际上，这是使用有关语言值逻辑含义的背景知识直观设计的。例如，形容词 LARGE对于时间序列样本的较大值会占用较大的隶 属度，因此可以通过指数/线性上升到语言变量的某个值然后是平坦水平来最好地描述。满足上述标准的隶属函数的任何标准数学形式都有资格作为给定语言值的 隶属函数。最常见的是，非常大/大由左肩、平端的指数上升、特殊类型的抛物线等表示
101
. MEDIUM语言值通常用等腰三角形、梯形或高斯型隶属函数来描述，而SMALL语言值则用右肩或指数訷减来描述。数字 $1.7$ 提供了上述 MF 的结构。
陈等。在 $[41-50,52,53]$, 被认为是一种通过三元成员值描述 MF 的简化方法: $0,0.5$ 和 1 。这种表示的主要优点是减少推理和推理生成阶段的后续计算。一个代表 CLOSE_TO_THE_CENTRE_OF_PARTITION 的典型 MF $P_i$ 如图 $1.7$ 所示。
如果时间序列值位于分区中 $\mathrm{Pi}$ 我们分配成员资格 $1.0$ 到那个数据点。如果它落在两边最近的两个分区之一Pi，我们为数据点分配一个隶属度等于 $0.5$. 如果数据点落 在除分区之外的任何其他分区中 $P_i$ 及其直接邻居，我们为数据点分配一个等于 0 的隶属度。在随后的大部分工作中，研究人员都道循上述时间序列隶属函数分配原 则。
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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。
