如果你也在 怎样代写随机过程Stochastic Porcesses STAT6540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。随机过程Stochastic Porcesses在概率论和相关领域，是一个数学对象，通常被定义为一个随机变量系列。随机过程被广泛用作系统和现象的数学模型，这些系统和现象似乎以随机的方式变化。这方面的例子包括细菌种群的生长，由于热噪声而波动的电流，或气体分子的运动。随机过程在许多学科中都有应用，如生物学、化学、生态学、 神经科学、 物理学、图像处理、信号处理、控制理论、信息理论、计算机科学、密码学和电信。 此外，金融市场中看似随机的变化也促使人们在金融领域广泛使用随机过程。
随机过程Stochastic Porcesses应用和对现象的研究反过来又激发了新的随机过程的提出。这类随机过程的例子包括维纳过程或布朗运动过程，路易-巴舍利耶用来研究巴黎证券交易所的价格变化，以及A.K.埃朗用来研究一定时期内发生的电话数量的泊松过程。 这两个随机过程被认为是随机过程理论中最重要和最核心的，并且在巴切莱特和埃朗之前和之后，在不同的环境和国家中被反复和独立地发现了。
随机过程Stochastic Porcesses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。 最高质量的随机过程Stochastic Porcesses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，因此随机过程Stochastic Porcesses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。
同学们在留学期间，都对各式各样的作业考试很是头疼，如果你无从下手，不如考虑my-assignmentexpert™！
my-assignmentexpert™提供最专业的一站式服务：Essay代写，Dissertation代写，Assignment代写，Paper代写，Proposal代写，Proposal代写，Literature Review代写，Online Course，Exam代考等等。my-assignmentexpert™专注为留学生提供Essay代写服务，拥有各个专业的博硕教师团队帮您代写，免费修改及辅导，保证成果完成的效率和质量。同时有多家检测平台帐号，包括Turnitin高级账户，检测论文不会留痕，写好后检测修改，放心可靠，经得起任何考验！
想知道您作业确定的价格吗? 免费下单以相关学科的专家能了解具体的要求之后在1-3个小时就提出价格。专家的 报价比上列的价格能便宜好几倍。
我们在数学Mathematics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。我们的专家在数值分析Numerical analysis代写方面经验极为丰富，各种数值分析Numerical analysis相关的作业也就用不着 说。
数学代写|随机过程Stochastic Porcesses代考|Interpreting the sample correlogram
Sample autocovariance is defined as
$$
c_k=\frac{1}{n} \sum_{t=1}^{n-k}\left(X_t-\bar{X}\right)\left(X_{t+k}-\bar{X}\right) \text { or } \frac{1}{n-k} \sum_{t=1}^{n-k}\left(X_t-\bar{X}\right)\left(X_{t+k}-\bar{X}\right)
$$
and sample autocorrelation is similarly defined as
$$
r_k=\sum_{t=1}^{n-k}\left(X_t-\bar{X}\right)\left(X_{t+\dot{k}}-\bar{X}\right) / \sum_{t=1}^{n-k}\left(X_t-\bar{X}\right)^2 \text {. }
$$
A useful aid in interpreting a set of auto-correlation coefficients is a graph called a sample correlogram in which $r_k$ is plotted against lag $k$.
(a) A completely random series
In this case $r_k \sim 0$ for large $n$ and for all non-zero values of $k$. This follows from sampling distribution of $r_k \cdot r_k \sim N(0,1 / n$ ) for large $n$ (Quennoule, 1957).
(b) Short term series
Stationary series often exhibit short term correlation characterised by a fairly large value (also from theory of equation) of $r_1$ followed by 2 or 3 more coefficients which, while significantly greater than zero, tend to get successively smaller values of $r_k$ for larger lags tends to be approximately 0 . A time series which gives rise to such a correlogram, is one for which an observation above the mean tends to be followed by one or more further observations above the mean and similarly for observations below the mean. This is an indication of autoregressive model.
(c) Non-stationary series
If a time series contains a trend, then the values of $r_k$ will not come down to zero except for very large values of lag $k$. This is because an observation on one side of the overall mean tends to be followed by a large number of further observations on the same side of the mean because of trend. Little can be inferred from a correlogram of this type, as the trend dominates all other features. Simple autocorrelation should be calculated only for the stationary series and so any trend should be removed before calculating $\left{r_k\right}$.
数学代写|随机过程Stochastic Porcesses代考|Integrated models (ARIMA)
If the observed time series is non-stationary in the mean then we can difference the series and this approach is widely used in econometrics. If $X_t$ is replaced by $\nabla^d X_t$ in the ARMA $(p, q)$ model we have a model capable of describing certain types of non-stationary series. Such a model is called an “integrated” model because the stationary model which is fitted to the differenced data has to be summed or “integrated” to provide a model for the non-stationary model. Writing $W_t=\nabla^d X_t$, the general autoregressive integrated moving average process (ARIMA) is of the form
$$
W_t=\alpha_1 W_{t-1}+\ldots+\alpha_p W_{t-p}+\varepsilon_t+\beta_1 \varepsilon_{t-1}+\ldots+\beta_q \varepsilon_{t-q}
$$
and is denoted by ARIMA $(p, d, q)$. Usually $d=1$. Also random walk is a ARIMA $(0,1,0)$ process.
ARMA $(p, q)$ model can be generalised as
$$
\sum_{j=0}^p \alpha_j X_{t-j}=\sum_{i=0}^q \beta_i \varepsilon_{t-1}
$$
with $\alpha_0=\beta_0=1$ and $\left{\varepsilon_t\right}$ ‘s are uncorrelated $\left(0, \sigma^2\right)$ r.v.s. We assume that the characteristic equation
$$
z^p+\alpha_1 z^{p-1}+\ldots+\alpha_p=0
$$
has all the roots less than one in absolute value.
(i) Then $X_t$ has the MA $(\infty)$ representation
$$
\begin{aligned}
X_t & =\sum_{j=0}^{\infty} v_j \varepsilon_{t-j} \text { where } v_0=\alpha_0=1, v_1=\beta_1-\alpha_1, \
v_2 & =\beta_2-\alpha_2-\alpha_2 v_1, \ldots \
v_j & =\beta_j-\sum_{i=1}^{\min (j, p)} \alpha_j v_{j-i} \text { if } j \leq q \
v_j & =-\sum_{i=1}^{\min (j, p)} \alpha_j v_{j-i} \text { if } j>q
\end{aligned}
$$
(ii) If $\varepsilon_t$ ‘s are white noise
$$
\rho_k=\sum_{j=1}^p \alpha_j z_j^k \text { if } k>q .
$$
随机过程代写
数学代写|随机过程STOCHASTIC PORCESSES代考|INTERPRETING THE SAMPLE CORRELOGRAM
样本自协方差定义为
$$
c_k=\frac{1}{n} \sum_{t=1}^{n-k}\left(X_t-\bar{X}\right)\left(X_{t+k}-\bar{X}\right) \text { or } \frac{1}{n-k} \sum_{t=1}^{n-k}\left(X_t-\bar{X}\right)\left(X_{t+k}-\bar{X}\right)
$$
并且样本自相关被类似地定义为
$$
r_k=\sum_{t=1}^{n-k}\left(X_t-\bar{X}\right)\left(X_{t+\dot{k}}-\bar{X}\right) / \sum_{t=1}^{n-k}\left(X_t-\bar{X}\right)^2 .
$$
解释一组自相关系数的有用邦助是称为样本相关图的图形，其中 $r_k$ 是针对滞后绘制的 $k$.
$a$ 一个完全随机的系列
在这种情况下 $r_k \sim 0$ 对于大 $n$ 并且对于所有非零值 $k$. 这逢循抽样分布 $r_k \cdot r_k \sim N(0,1 / n)$ 对于大 $n$ Quennoule, 1957 .
$b$ 短期序列
平稳序列通常表现出以相当大的值为特征的短期相关性alsofromtheoryofequation 的 $r_1$ 接着是 2 或 3 个以上的系数，虽然显着大于零，但往往会连续获得更小的 值 $r_k$ 对于较大的淟后趋于接近 0。产生这种相关图的时间序列是这样的时间序列，其中高于均值的观察结果往往会跟随一个或多个高于均值的进一步观崇结果，类 似地低于均值的观察结果。这是自回归模型的指示。
$c$ 非平稳序列
如果时间序列包含趋势，则值 $r_k$ 除非非常大的淟后值，否则不会降为零 $k$. 这是因为由于趋势，在总体均值一侧的观察结果之后往往会在均值的同一侧进行大量进一 步观察。从这种类型的相关图中几乎无法推断出什么，因为趋势支配着所有其他特征。应仅针对平稳序列计算简单自相关，因此应在计算前去除任何趋势 $\backslash$ 左 $\left{r_{-} k \mid\right.$ 右}.
数学代写|随机过程STOCHASTIC PORCESSES代考|INTEGRATED MODELS $A R I M A$
如果观牢到的时间序列在均值上是非平稳的，那么我们可以对序列进行差分，这种方法在计量经济学中得到广泛应用。如果 $X_t$ 被暮换为 $\nabla^d X_t$ 在 ARMA $(p, q)$ 模型 我们有一个模型能够描述㭉些类型的非平稳序列。这样的模型被称为“堆成”模型，因为必须对适用于差异数据的静态模型求和或“集成”以提供非静态模型的模型。 写作 $W_t=\nabla^d X_t$, 一般自回归积分移动平均过程 $A R I M A$ 是形式
$$
W_t=\alpha_1 W_{t-1}+\ldots+\alpha_p W_{t-p}+\varepsilon_t+\beta_1 \varepsilon_{t-1}+\ldots+\beta_q \varepsilon_{t-q}
$$
并用 ARIMA 表示 $(p, d, q)$. 通常 $d=1$. 随机游走也是 ARIMA $(0,1,0)$ 过程。
$\operatorname{ARMA}(p, q)$ 模型可以概括为
$$
\sum_{j=0}^p \alpha_j X_{t-j}=\sum_{i=0}^q \beta_i \varepsilon_{t-1}
$$
$$
z^p+\alpha_1 z^{p-1}+\ldots+\alpha_p=0
$$
具有绝对值小于一的所有根。
$i$ 然后 $X_t$ 有硕士 $(\infty)$ 表示
$$
X_t=\sum_{j=0}^{\infty} v_j \varepsilon_{t-j} \text { where } v_0=\alpha_0=1, v_1=\beta_1-\alpha_1, v_2 \quad=\beta_2-\alpha_2-\alpha_2 v_1, \ldots v_j=\beta_j-\sum_{i=1}^{\min (j, p)} \alpha_j v_{j-i} \text { if } j \leq q v_j \quad=-\sum_{i=1}^{\min (j, p)} \alpha_j v_{j-i} \text { if } j>q
$$
$i$ 如果 $\varepsilon_t$ 是白噪声
$$
\rho_k=\sum_{j=1}^p \alpha_j z_j^k \text { if } k>q .
$$
数学代写|随机过程Stochastic Porcesses代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。
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。
