如果你也在 怎样代写时间序列Time Series ISYE6402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|时间序列代写Time Series代考|INTRODUCTION: TIME SERIES
To develop a forecast model, we suggest beginning with a graphical display and analysis of the available data, as apparent features of the data are captured. Visual tools are most effective, though we do not neglect the usefulness of analytical tools. However, as per the statement by Yogi Berra, “You can observe a lot by just watching”, observation is important prior to arriving at any conclusion. Time series data are quantities that are collected at various timesteps and arranged chronologically. The difference between two timesteps may be uniform or non-uniform. Analyzing a time series is best suitable for studying a dynamic process. Time series analyses cover almost all the fields, ranging from economics to finance, social science to physical science. Gross Domestic Product (GDP), Consumer Price Index (CPI), birth rate, mortality rate, population, blood pressure tracking, heart rate monitoring, global temperature, and pollution levels are a few examples that make use of time series data.
Time series data may be listed in terms of ordered pairs, just like a mathematical function, $(t, f(t)$ ), where $t$ denotes time and $f(t)$ is the value of the quantity at time $t$. Data may be represented in tabular form, with two columns. However, the simplest form to visualize and study time series data is to plot the data on a graph. The graph may be a line plot, a histogram or a scatter plot. However, it is interesting to note that some of the classical tools of descriptive statistics, such as the histogram and the stem-and-leaf display, are not particularly useful for time series data because they do not take time into account. There are many variations of the time series plot and other graphical displays that can be constructed to show specific features of a data set.
Just by observing the graph of data, one can make out whether it is regular or irregular. Further, if it is regular, does it follow a specific trend (rising or declining) or possess a periodic nature? All such questions can be answered just by looking at the graph. Further, one can study variations (annual/seasonal) and relate parameters through a time series. For carrying out spatio-temporal analyses of a parameter, time series can be extremely useful. We introduce types of time series mentioned above and explain their corresponding graph one by one.
- TREND: Identifying trend in a time series involves finding long-term changes in its average behavior. Such trend analysis helps identify noticeable changes in the system that occur over a longer period of time. For example, sea ice extent in the Arctic is found to follow a DECREASING trend (Figure 5.1) for the last three decades, whereas in the Antarctic, there’s an INCREASING trend. (Figure 5.1).
- PERIODIC: At times, we may be able to spot some particular patterns, which are reiterated after a specific time. Such series are said to follow a PERIODIC trend (Figure 5.2). Such patterns help identifying common or contrasting features occurring within a time series. In addition to this, if the patterns are found to repeat year after year, we say such graphs exhibit a SEASONAL trend. When the patterns (rise and fall) are found to repeat, not necessarily after a fixed tenure, we say such graphs have a CYCLIC nature.
- IRREGULAR/FLUCTUATING: If no specific trend or pattern is revealed and no conclusion regarding the nature of the time series can be drawn, the graph is said to be IRREGULAR (Figure 5.3).
For a fluctuating time series, the variations are random, and we regard the data as “noisy”. Let us now study ways to get rid of this “noise”. At times, the value of the quantity may fall out of the desired interval just for a finite amount of timesteps (Figure 5.4). Such a case arises when there is a failure of data measurement. We simply replace it by some “fixed value” falling in the range or interpolate with the available observations.
One of the major applications of time series analysis is predicting the future, generally termed forecasting, which is attained through modeling. The unusual fluctuations of the data set perturb this feature of time series, and hence the forecast becomes difficult. However, with some of the techniques, one can rule out these unwanted data points, thereby improving the forecast capability of the model.
统计代写|时间序列代写Time Series代考|SMOOTHING
Smoothing is one of the techniques of filtering (discussed in the next section). In order to see a clear signal or pattern in time series data and remove irregular roughness, we apply smoothing techniques. In the case of seasonal data, seasonality is made smooth in order to identify its trend. At times, there might be some ambiguity in the data, which is resolved by suitable mathematical techniques. For example, in the case of missing data, we apply interpolation using the surrounding points.
时间序列代写
统计代写|时间序列代写TIME SERIES代考|INTRODUCTION: TIME SERIES
为了开发预测模型，我们建议从可用数据的图形显示和分析开始，因为数据的明显特征被捕获。可视化工具是最有效的，尽管我们并没有忽视分析工具的用处。然 而，根据Yogi Berra 的说法，“您可以通过观看来观察很多东西”，在得出任何结论之前，观察很重要。时间序列数据是在不同时间步长收集并按时间顺序排列的数 量。两个时间步长之间的差异可能是一致的或不一致的。分析时间序列最适合研究动态过程。时间序列分析几平涵盖了所有领域，从经济学到金融学，从社会科学 到物理科学。国内生产总值 $G D P ，$ 消费者价格指数 $C P I$ 、出生率、死亡率、人口、血压跟踪、心率监测、全球温度和污染水平是利用时间序列数据的几个例子。
时间序列数据可以按照有序对列出，就像数学函数一样， $(t, f(t))$ ，在哪里 $t$ 表示时间和 $f(t)$ 是时间的数量值 $t$. 数据可以以表格形式表示，有两列。但是，可视化 和研究时间序列数据的最简单形式是将数据绘制在图表上。该图可以是线图、直方图或散点图。然而，有趣的是，一些描述性统计的经典工具，如直方图和茎叶显 示，对于时间序列数据并不是特别有用，因为它们没有考虑时间。可以构建时间序列图和其他图形显示的许多变体来显示数据集的特定特征。
只要观䆧数据的图形，就可以判断它是规则的还是不规则的。此外，如果它是常规的，它是否邅唕特定的趋势risingordeclining还是具有周期性? 所有这些问题 都可以通过㐬看图表来回答。此外，可以研究变化annual/seasonal并通过时间序列关联参数。对于执行参数的时空分析，时间序列可能非常有用。我们介绍了 上面提到的时间序列的类型，并一一解释了它们对应的图表。
趋势：识别时间序列中的趋势涉及发现其平均行为的长期变化。这种趋势分析有助于识别系统中在较长时间内发生的显着变化。例如，发现北极的海冰范围 呈递减趋势Figure5.1在过去的三十年里，而在南极，有一个增加的趋势。Figure5.1.
周期性: 有时，我们可能会发现一些特定的模式，这些模式会在特定时间后重复出现。据说此类系列邅循周期性趋势 $F i g u r e 5.2$. 这种模式有助于识别时间序 列中出现的共同或对比特征。除此之外，如果发现模式年复一年地重复，我们说这样的图表表现出录节性趋势。当图案riseandfall发现重复，不一定在固 定任期后，我们说这样的图具有楿环性质。
不规则/波动：如果没有显示特定的趋势或模式，并且无法得出关于时间序列性质的结论，则该图称为不规则图 $F i g u r e 5.3$.
对于波动的时间序列，变化是随机的，我们认为数据是“嘈杂的”。现在让我们研究摆脱这种“噪音”的方法。有时，数量的值可能会在有限的时间步长内超出所需的 区间Figure5.4. 当数据测量失败时会出现这种情况。我们只需将其芘换为某个范围内的“固定值”或用可用的观䕓值进行揷值。
时间序列分析的主要应用之一是预测末来，通常称为预测，这是通过建模实现的。数据集的异常波动扰乱了时间序列的这一特征，因此预测变得困难。但是，通过 某些技术，可以排除这些不需要的数据点，从而提高模型的预测能力。
统计代写|时间序列代写TIME SERIES代考|SMOOTHING
平滑是滤波技术之一discussedinthenextsection. 为了在时间序列数据中看到清晰的信号或模式并消除不规则的粗䊁度，我们应用了平滑技术。在季节性数据的 情况下，为了识别其趋势，使季节性变得平滑。有时，数据中可能存在一些歧义，这可以通过适当的数学技术来解决。例如，在缺少数据的情况下，我们使用周围 点应用揷值。
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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。
