如果你也在 怎样代写时间序列Time Series 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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统计代写|时间序列分析代写Time Series Analysis代考|LIMITATIONS OF THE APPLICATION
No expression of time is found in the equation. It is designed to predict runoff from single storms. There is some regeneration of penetration rates during the cycles of a discontinuous storm that has intervals of no rain. A fresh, higher $\mathrm{CN}$ is typically chosen on the basis of the difference in previous moisture when the rainless intervals are over an hour. The initial abstraction principle “Ia” is composed of different variables such as interception, initial absorption, surface holding capacity as well as other parameters. On the basis of evidence from both large and small watersheds, the relationship between Ia and $\mathrm{S}$ was calculated. Ia’s further improvement is feasible, but it has not been suggested because very little is understood about the magnitudes of interception, penetration and surface storage under normal field conditions.
The Snyder method uses variables to define the below parameters, which would then be used in the unit graph preparation since the most important parameters that characterize a unit hydrograph are peak flow and time to peak (Snyder, 1938).
$$
\begin{gathered}
t_p=5.5 t_r \
p=C C_t\left(L L_c\right)^{0.3}
\end{gathered}
$$
where $\mathrm{C}{\mathrm{t}}=$ basin coefficient; $\mathrm{L}=$ mainstream length from the outlet to the dividing point; $\mathrm{L}{\mathrm{c}}=$ the length of the mainstream from source to the point close to the centroid of watershed; and $\mathrm{C}=$ conversion constant (0.75 in SI).
i. In this strategy, the basic principle is that basins with identical physiographic characteristics found in the same region would have similar $\mathrm{C}{\mathrm{t}}$ and $\mathrm{C}{\mathrm{p}}$ values.
ii. It is also recommended that the basin be close or identical to the gauged basins for which the required coefficients can be determined in the case of ungauged basins.
Based on the calibration, the parameters of $\mathrm{C}{\mathrm{t}}$ and $\mathrm{C}{\mathrm{p}}$ are best defined, but these are not physically dependent parameters. Bedient and Huber (1992) state that $\mathrm{C}{\mathrm{t}}$ usually ranges from 1.8 to 2.2 , but it was found to range from 0.4 in the Gulf of Mexico’s 6 mountainous regions to 8.0 . They stated that $\mathrm{C}{\mathrm{p}}$ ranges between 0.4 and 0.8 , but higher values of $C_p$ are associated with lower values of $C_t$.
统计代写|时间序列分析代写Time Series Analysis代考|SCS UNIT HYDROGRAPH MODEL
For a large range of small agricultural catchments across the United States arising from measured rainfall and drainage, the model is based on UH averages. The SCS unit hydrograph is a non-dimensional model, but a relation is developed between unit hydrograph of only one peak and time to the peak, as shown below:
$$
U_p=C \frac{A}{T_p}
$$
where $\mathrm{A}=$ mean area of the watershed; and $\mathrm{C}=\mathrm{a}$ conversion constant value (2.08 in SI).
The time to peak with a length of unit excess precipitation is compared, and it is shown below as:
$$
T_p=\frac{\Delta t}{2}+t_{\text {lag }}
$$
where $\Delta \mathrm{t}=$ the excess precipitation time period (computational time interval in the run); and $\mathrm{t}_{\mathrm{lag}}=$ basin delay; it is defined as the variation of time between the center of mass of excess rainfall and unit hydrograph peak.
SCS-UH lag can be measured by its calibration for metered headwater subwatersheds. For ungauged watersheds, a relation is suggested by SCS-UH between $\mathrm{UH}$ delay duration and concentration-time, $\mathrm{t}{\mathrm{c}}$, as represented below: $$ t{l a g}=0.6 t_c
$$
Time of concentration is a dependent function, particularly on the concept of physical and mathematical principles, and could be measured as:
$$
t_c=t_{\text {sheet }}+t_{\text {shallow }}+t_{\text {channel }}
$$
where $\mathrm{t}{\text {sheet }}=\Sigma$ Travel period over the watershed surface of the layer of flow segments; $t{\text {shallow }}=\Sigma$ Travel period in segments of shallow flow, down streets, gutters, or in shallow stream and gullies; and $t_{\text {channel }}=\Sigma$ Travel time in channel structures.
时间序列代写
统计代写|时间序列分析代写Time Series Analysis代考|LIMITATIONS OF THE APPLICATION
方程中没有时间的表达式。它被设计用来预测单次风暴的径流。在间歇无雨的不连续风暴周期中，穿透率有一定的再生。当无雨间隔超过一小时时，通常根据之前的湿度差异选择新鲜，较高的$\mathrm{CN}$。初始抽象原理“Ia”由截留、初始吸收、表面持水量等不同变量以及其他参数组成。根据大小流域的证据，计算了Ia与$\mathrm{S}$之间的关系。Ia的进一步改进是可行的，但尚未提出，因为在正常的现场条件下，对拦截、穿透和地面储存的大小知之甚少。Snyder方法使用变量来定义以下参数，这些参数随后将用于单位图的制备，因为表征单位水图的最重要参数是峰值流量和峰值时间(Snyder, 1938)。
$$
\begin{gathered}
t_p=5.5 t_r \
p=C C_t\left(L L_c\right)^{0.3}
\end{gathered}
$$
其中$\mathrm{C}{\mathrm{t}}=$盆地系数;$\mathrm{L}=$从风口到分界点的主流长度;$\mathrm{L}{\mathrm{c}}=$主流从源头到流域质心附近点的长度;和$\mathrm{C}=$转换常数(SI为0.75)
i。在这一策略中，基本原则是在同一地区发现的具有相同地理特征的盆地将具有相似的$\mathrm{C}{\mathrm{t}}$和$\mathrm{C}{\mathrm{p}}$值。还建议该盆地与计量盆地接近或相同，在未计量盆地的情况下，可以确定所需的系数。
根据校准，$\mathrm{C}{\mathrm{t}}$和$\mathrm{C}{\mathrm{p}}$的参数是最好的定义，但它们不是物理依赖的参数。Bedient和Huber(1992)指出$\mathrm{C}{\mathrm{t}}$通常在1.8到2.2之间，但在墨西哥湾的6个山区发现它在0.4到8.0之间。他们指出$\mathrm{C}{\mathrm{p}}$的范围在0.4和0.8之间，但较高的$C_p$值与较低的$C_t$值相关。
统计代写|时间序列分析代写Time Series Analysis代考|SCS UNIT HYDROGRAPH MODEL
对于美国各地由测量的降雨量和排水产生的大量小型农业集水区，该模型基于UH平均值。SCS的单位线是一个无因次模型，但只有一个峰的单位线与到达该峰的时间有关系，如下图所示:
$$
U_p=C \frac{A}{T_p}
$$
其中$\mathrm{A}=$流域平均面积;和$\mathrm{C}=\mathrm{a}$转换常数(SI为2.08)。
对单位过量降水长度达到峰值的时间进行比较，如下所示:
$$
T_p=\frac{\Delta t}{2}+t_{\text {lag }}
$$
其中$\Delta \mathrm{t}=$为过量降水时间段(运行中的计算时间间隔);和$\mathrm{t}{\mathrm{lag}}=$盆地延迟;定义为过量降水质心与单位线峰之间的时间变化。
SCS-UH滞后可以通过其校准测量的水源子流域。对于未测量的流域，SCS-UH提出了$\mathrm{UH}$延迟时间与浓度时间$\mathrm{t}{\mathrm{c}}$之间的关系，如下所示:$$ t{l a g}=0.6 t_c
$$
浓度时间是一个依赖函数，特别是在物理和数学原理的概念上，可以测量为:
$$
t_c=t{\text {sheet }}+t_{\text {shallow }}+t_{\text {channel }}
$$
其中$\mathrm{t}{\text {sheet }}=\Sigma$流过流域表面的流段层的旅行时间;$t{\text {shallow }}=\Sigma$在浅水、街道、排水沟或浅水溪流和沟壑中行走的时段;和$t_{\text {channel }}=\Sigma$通道结构中的旅行时间。
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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。
