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时间序列分析代写Time Series Analysis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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数学代写|时间序列分析代写Time Series Analysis代考|Forecasting Weather
For obvious reasons, predicting the weather has long been a preoccupation to many. The ancient Greek philosopher Aristotle delved into weather with an entire treatise (Meteorology), and his ideas about the causes and sequencing of the weather remained dominant until the Renaissance. At that time, scientists began to collect weather-related data with the help of newly invented instruments, such as the barometer, to measure the state of the atmosphere. They used these instruments to record time series at daily or even hourly intervals. The records were kept in a variety of locations, including private diaries and local town logbooks. For centuries this remained the only way that Western civilization tracked the weather.
Greater formalization and infrastructure for weather recording arrived in the $1850 \mathrm{~s}$ when Robert FitzRoy was appointed the head of a new British government department to record and publish weather-related data for sailors. ${ }^{3}$ FitzRoy coined the term weather forecast. At the time, he was criticized for the quality of his forecasts, but he is now regarded to have been well ahead of his time in the science he used to develop them. He established the custom of printing weather forecasts in the newspaper; they were the first forecasts printed in The Times of London. FitzRoy is now celebrated as the “father of forecasting.”
In the late 19th century-hundreds of years after many atmospheric measurements had come into use-the telegraph allowed for fast compilations of atmospheric conditions in time series from many different locations. This practice became standard in many parts of the world by the 1870 s and led to the creation of the first meaningful data sets for predicting local weather based on what was happening in other geographic locations.
数学代写|时间序列分析代写Time Series Analysis代考|Trading markets
Let’s get back to the historical side of things. As government efforts at data collection met with great success, private organizations began to copy government recordkeeping. Over time, commodities and stock exchanges became increasingly technical. Financial almanacs became popular, too. This happened both because market participants became more sophisticated and because emerging technologies enabled greater automation and new ways of competing and thinking about prices.
All this minute recordkeeping gave rise to the pursuit of making money off the markets via math rather than intuition, in a way driven entirely by statistics (and, more recently, by machine learning). Early pioneers did this mathematical work by hand, whereas current “quants” do this by very complicated and proprietary time series analytic methods.
One of the pioneers of mechanical trading, or time series forecasting via algorithm, was Richard Dennis. Dennis was a self-made millionaire who famously turned ordinary people, called the Turtles, into star traders by teaching them a few select rules about how and when to trade. These rules were developed in the 1970 s and 1980 s and mirrored the “AI” thinking of the 1980 s, in which heuristics still strongly ruled the paradigm of how to build intelligent machines to work in the real world.
Since then many “mechanical” traders have adapted these rules, which as a result have become less profitable in a crowded automated market. Mechanical traders continue to grow in number and wealth, they are continually in search of the next best thing because there is so much competition.
数学代写|时间序列分析代写TIME SERIES ANALYSIS代考|Time Series Analysis Takes Off
George Box, a pioneering statistician who helped develop a popular time series model, was a great pragmatist. He famously said, “All models are wrong, but some are useful.”
Box made this statement in response to a common attitude that proper time series modeling was a matter of finding the best model to fit the data. As he explained, the idea that any model can describe the real world is very unlikely. Box made this pronouncement in 1978 , which seems bizarrely late into the history of a field as important as time series analysis, but in fact the formal discipline was surprisingly young.
For example, one of the achievements that made George Box famous, the BoxJenkins method-considered a fundamental contribution to time series analysisappeared only in $1970 .{ }^{4}$ Interestingly, this method first appeared not in an academic journal but rather in a statistics textbook, Time Series Analysis: Forecasting and Control (Wiley). Incidentally this textbook remains popular and is now in its fifth edition.
The original Box-Jenkins model was applied to a data set of carbon dioxide levels emitted from a gas furnace. While there is nothing quaint about a gas furnace, the 300-point data set that was used to demonstrate the method does feel somewhat outmoded. Certainly, larger data sets were available in the 1970 s, but remember that they were exceptionally difficult to work with then. This was a time that predated conveniences such as R, Python, and even $\mathrm{C}++$. Researchers had good reasons to focus on small data sets and methods that minimized computing resources.
时间序列分析代写
数学代写|时间序列分析代写TIME SERIES ANALYSIS代考|FORECASTING WEATHER
由于显而易见的原因，预测天气长期以来一直是许多人的当务之急。古希腊哲学家亚里士多德用一整篇论文深入研究了天气米和吨和这r这l这G是，直到文艺复兴时期，他关于天气原因和顺序的想法仍然占主导地位。当时，科学家们开始借助气压计等新发明的仪器收集与天气相关的数据，以测量大气状态。他们使用这些仪器每天甚至每小时记录时间序列。这些记录保存在多个位置，包括私人日记和当地城镇日志。几个世纪以来，这仍然是西方文明追踪天气的唯一方式。
气象记录的更正规化和基础设施已经到来1850 s罗伯特·菲茨罗伊（Robert FitzRoy）被任命为新的英国政府部门负责人，负责为水手记录和发布与天气相关的数据。3FitzRoy 创造了天气预报这个词。当时，他的预测质量受到批评，但现在他被认为在他用来开发预测的科学方面已经远远领先于他的时代。他建立了在报纸上印天气预报的习惯；它们是《伦敦泰晤士报》上发表的第一批预测。FitzRoy 现在被誉为“预测之父”。
在 19 世纪后期——在许多大气测量开始使用数百年后——电报允许快速汇编来自许多不同地点的时间序列中的大气条件。这种做法在 1870 年代成为世界许多地方的标准，并导致创建了第一个有意义的数据集，用于根据其他地理位置发生的情况预测当地天气。
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让我们回到事物的历史方面。随着政府在数据收集方面的努力取得了巨大成功，私人组织开始复制政府记录保存。随着时间的推移，商品和证券交易所变得越来越技术化。金融年鉴也变得流行起来。发生这种情况既是因为市场参与者变得更加成熟，也是因为新兴技术实现了更高的自动化以及竞争和思考价格的新方式。
所有这些分钟的记录都引发了通过数学而不是直觉从市场上赚钱的追求，这种方式完全由统计数据驱动一种nd,米这r和r和C和n吨l是,b是米一种CH一世n和l和一种rn一世nG. 早期的先驱者手工完成这项数学工作，而当前的“量化专家”通过非常复杂和专有的时间序列分析方法来完成这项工作。
机械交易或通过算法进行时间序列预测的先驱之一是理查德丹尼斯。丹尼斯是一位白手起家的百万富翁，他通过教他们一些关于如何以及何时交易的精选规则，将被称为海龟的普通人变成了明星交易员。这些规则是在 1970 年代和 1980 年代制定的，反映了 1980 年代的“人工智能”思维，其中启发式仍然强烈地主导着如何构建智能机器以在现实世界中工作的范式。
从那时起，许多“机械”交易者已经适应了这些规则，结果在拥挤的自动化市场中变得不那么有利可图。机械交易者的数量和财富不断增长，他们不断地寻找下一个最好的东西，因为竞争如此激烈。
数学代写|时间序列分析代写TIME SERIES ANALYSIS代考|TIME SERIES ANALYSIS TAKES OFF
George Box 是一位开创性的统计学家，他帮助开发了一种流行的时间序列模型，他是一位伟大的实用主义者。他有句名言：“所有模型都是错误的，但有些模型是有用的。”
Box 做出这一声明是为了回应一种普遍的态度，即适当的时间序列建模是找到适合数据的最佳模型的问题。正如他解释的那样，任何模型都可以描述现实世界的想法是不太可能的。Box 在 1978 年发表了这一声明，这在与时间序列分析同样重要的领域的历史中似乎出奇地晚了，但实际上这门正式的学科却出人意料地年轻。
例如，让 George Box 出名的成就之一是 BoxJenkins 方法——被认为是对时间序列分析的根本贡献，它只出现在1970.4有趣的是，这种方法最初不是出现在学术期刊上，而是出现在统计教科书《时间序列分析：预测与控制》中在一世l和是. 顺便说一句，这本教科书仍然很受欢迎，现在已经是第五版了。
最初的 Box-Jenkins 模型应用于燃气炉排放的二氧化碳水平数据集。虽然燃气炉并没有什么古怪之处，但用于演示该方法的 300 点数据集确实有点过时了。当然，在 1970 年代可以获得更大的数据集，但请记住，那时它们非常难以使用。这是一个早于 R、Python 甚至C++. 研究人员有充分的理由专注于最小化计算资源的小型数据集和方法。
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光学代考
光学（Optics），是物理学的分支，主要是研究光的现象、性质与应用，包括光与物质之间的相互作用、光学仪器的制作。光学通常研究红外线、紫外线及可见光的物理行为。因为光是电磁波，其它形式的电磁辐射，例如X射线、微波、电磁辐射及无线电波等等也具有类似光的特性。
大多数常见的光学现象都可以用经典电动力学理论来说明。但是，通常这全套理论很难实际应用，必需先假定简单模型。几何光学的模型最为容易使用。
相对论代考
上至高压线，下至发电机，只要用到电的地方就有相对论效应存在！相对论是关于时空和引力的理论，主要由爱因斯坦创立，相对论的提出给物理学带来了革命性的变化，被誉为现代物理性最伟大的基础理论。
流体力学代考
流体力学是力学的一个分支。 主要研究在各种力的作用下流体本身的状态，以及流体和固体壁面、流体和流体之间、流体与其他运动形态之间的相互作用的力学分支。
随机过程代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其取值随着偶然因素的影响而改变。 例如，某商店在从时间t0到时间tK这段时间内接待顾客的人数，就是依赖于时间t的一组随机变量，即随机过程
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。
