如果你也在 怎样代写时间序列Time Series STAT223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Time Series是在数学中，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等距的时间点上的一个序列。因此，它是一个离散时间数据的序列。时间序列的例子有海洋潮汐的高度、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Time Series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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The major impact of the lockdown involved the complete closure of all the commercial establishments like restaurants, theatres and malls. Schools and colleges had to move their functioning online, and a majority of examinations were postponed. The effect on the stock market was huge. The market suffered a huge crash on the day the WHO publicly acknowledged COVID-19 as a pandemic, with BSE Sensex dropping by $8.18 \%$ ( 2,919 pts) and NIFTY by $9 \%$ (950 pts), respectively. All religious buildings, including places of worship, were closed, and travel was virtually stopped, with significant restrictions on inter- and intra-state travel via any mode-road, rail or air (COVID W., 2019).
The MHA issued guidelines for unlocking India in a phased manner with five unlock phases in mind. Each phase of the unlock witnessed the removal of certain restrictions, ranging from UNLOCK 1.0 -reopening religious places, malls and hotels, allowing inter-state travel, etc.- to UNLOCK 5.0 – reopening schools (final decision to be taken by the state/UT government), cinema halls with $50 \%$ seating capacity and swimming pools for the training of sportspersons. Restrictions still remain in place in containment zones without any relaxation (Wikipedia contributors, 2020).
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Researchers and scientists around the world are working tirelessly to find a vaccine for the novel coronavirus. A vaccine by the Gamaleya Research Institute in Moscow (Ray, 2020), which goes by the name Sputnik V, was approved by the Ministry of Health of the Russian Federation. This vaccine is yet to enter phase 3 clinical trials, which is why considerable concerns were raised about its safety.
Currently, there are around 51 vaccine candidates in development, out of which eight are in phase 3 of clinical trials as of November 3, 2020, while two are in phase $2 / 3$. All the other candidates are either in phase 1, phase 2 or the pre-clinical and early research phase (Craven, 2020).
Currently, the COVID-19 pandemic is one of the most severe issues affecting the contemporary world because of its extremely detrimental effects on public health (Toğaçar et al., 2020). It has taken a catastrophic toll on disadvantaged groups, particularly the elderly and individuals with chronic illnesses, like those with asthma. As the world continually fights against COVID-19 by taking various precautionary measures, the scientific community is making significant efforts to expedite vaccination development and model the growth of the virus. The ability to identify the pace of disease spreads is critical for the battle against the pandemic. Knowledge of the extent of transmission at any particular moment has the ability to assist policymakers in public health preparation and policy-making to address the effects of the pandemic (Klompas, 2020; Preiser et al., 2020.
In recent months, numerous studies have been conducted by researchers across the globe to predict the possible impact of COVID-19 in different regions, to support timely decisions for arresting the spread of the virus. Various modeling, forecasting and statistical methods have been applied to discern and control the outbreak in different countries. For predicting the mortality rate due to the pandemic in China (Wang et al., 2020), researchers employed the person information based algorithm. The study estimated the total death rate to be around $13 \%$ in Hubei and Wuhan and between $0.75 \%$ and $3 \%$ in the remaining provinces of China. The combined analysis and forecasting using a susceptible infected recovered deaths (SIRD) model for China, Italy and France allowed researchers to roughly estimate the number of ventilation units required to sustain the increasing number of patients in Italy (Fanelli \& Piazza, 2020). In (Jia et al., 2020), the Logistic, Bertalanffy and Gompertz models have been employed for the analysis and prediction of cases. Compared with the other two methods, the Logistic model demonstrated accurate predictive performance. However, these three models need adequate data and have limited applicability to only some outbreak phases. Similarly, various other conventional time series forecasting models have been used to predict possible COVID-19 cases in China and a few other nations (Kucharski et al., 2020, Wu et al., 2020).
时间序列代写
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封锁的主要影响涉及完全关闭所有商业机构，如餐馆、剧院和购物中心。学校和大学不得不将其功能转移到网上，大部分考试都被推迟了。对股市的影响是巨大 的。在 WHO 公开承认 COVID-19 为大流行病的那天，市场遭受了巨大的冲击，BSE Sensex下跌 $8.18 \% 2,919 p t s$ 和漂亮的 $9 \% 950 p t s$ 礼拜场所，都已关闭，旅行几乎停止，通过公路、铁路或航空等任何方式进行州际和州内旅行都受到严格限制 COVIDW.,2019.
MHA 发布了分阶段解锁印度的指南，其中考虑了五个解锁阶段。解锁的每个阶段都见证了某些限制的取消，从 UNLOCK 1.0 -重新开放宗教场所、购物中心和酒店
允许州际旅行等 – 到 UNLOCK 5.0 – 重新开放学校 finaldecisiontobet. 内的限制仍然存在，没有任何放松Wikipediacontributors, 2020 .
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世界各地的研究人员和科学家正在孜孜不倦地寻找新型冠状病毒的疫苗。莫斯科 Gamaleya 研究所研制的疫苗Ray, 2020，名为 Sputnik V，已获得俄罗斯联邦卫生 部的批准。该疫苗尚末进入 3 期临床试验，因此对其安全性提出了相当大的担忧。
目前，大约有 51 种候选疫苗正在开发中，截至 2020 年 11 月 3 日，其中 8 种处于临床试验的第 3 阶段，另外两种处于临床试验阶段 $2 / 3$. 所有其他候选人要么处于第 1 阶段、第 2 阶段，要么处于临床前和早期研究阶段Craven, 2020 .
目前，COVID-19大流行是影响当代世界的最严重问题之一，因为它对公众健康造成极其不利的影响Toğaçaretal., 2020. 它给弱势群体造成了灾难性的损失，尤其 是老年人和患有慢性疾病（如哮喘患者）的人。随着世界不断采取各种预防措施与 COVID-19作斗争，科学界正在做出重大努力，以加快疫苗接种的开发并模拟病 毒的生长。识别疾病传播速度的能力对于抗击大流行病至关重要。了解任何特定时刻的传播范围能够邦助决策者进行公共卫生准备和决策，以应对大流行的影响 (Klompas， 2020 年；Preiser 等人， 2020 年) 。
近几个月来，全球研究人员进行了大量研究，以预则 COVID-19 在不同地区可能产生的影响，以支持及时做出阻止病毒传播的决定。已经应用各种建模、预测和统 计方法来识别和控制不同国家的疫情。用于预测中国大流行造成的死亡率Wangetal., 2020，研究人员采用了基于人员信息的算法。该研究估计总死亡率约为 $13 \%$ 在湖北和武汉之间 $0.75 \%$ 和 $3 \%$ 在中国的其余省份。结合分析和预测使用易感感染恢复死亡 $S I R D$ 中国、意大利和法国的模型使研究人员能够粗略估计维持意 大利不断增加的患者数量所需的通风设备数量Fanelli\&Piazza, 2020. 在Jiaetal., 2020、Logistic、Bertalanffy和 Gompertz 模型已被用于案例的分析和预测。与 其他两种方法相比，Logistic 模型表现出准确的预测性能。然而，这三个模型需要足够的数据并且仅对某些泉发阶段的适用性有限。同样，各种其他传统时间序列 预测模型已被用于预测中国和其他一些国家可能出现的 COVID-19病例 Kucharskietal., 2020, Wuetal., 2020.
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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。