如果你也在 怎样代写时间序列分析代写Time Series Analysis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。时间序列分析代写Time Series Analysis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。时间序列的例子是海洋潮汐的高度、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|Time Series-Specific Exploratory Methods
Several methods of analyzing time series data focus on relations of values at different times in the same series, and you likely won’t have seen these before if you haven’t worked with time series data. In the rest of this chapter, we walk through a few concepts and related techniques used to classify time series.
The concepts we will explore are:
Stationarity
What it means for a time series to be stationary and a statistical test for stationarity
Self-correlation
What it means to say that a time series correlates with itself and what such a correlation indicates about the underlying dynamics of the time series
Spurious correlations
What it means for a correlation to be spurious and when you should expect to run into spurious correlations
The methods we will learn to apply are:
- Rolling and expanding window functions
- Self-correlation functions
- The autocorrelation function
- The partial autocorrelation function
We will cover the concepts and their resulting methods in order from stationarity to self-correlations to spurious correlations. Before we dive into the specifics, let’s discuss the logic behind this particular ordering.
数学代写|时间序列分析代写Time Series Analysis代考|Understanding Stationarity
Many traditional statistical time series models rely on a time series being stationary. Generally speaking, a stationary time series is one that has fairly stable statistical properties over time, particularly with respect to mean and variance. This seems relatively straightforward.
Nonetheless, stationarity can be a slippery concept, particularly when applied to real time series data. It is both too intuitive and too easy to fool yourself into relying on your natural intuition. We will walk through the concept both intuitively and with a somewhat formal definition before discussing a common test for stationarity and practical details for how to apply the concept.
Intuition
A stationary time series is one in which a time series measurement reflects a system in a steady state. Sometimes it is difficult to assert what exactly this means, and it can be easier to rule things out as not being stationary rather than saying something is stationary. An easy example of data that is not stationary is the airline passengers data set we examined in Chapter 2, which is plotted in Figure 3-5 (as a reminder, it is available in R as AirPassengers and also widely available for download on the internet).
There are several traits that show this process is not stationary. First, the mean value is increasing over time, rather than remaining steady. Second, the distance between peak and trough on a yearly basis is growing, so the variance of the process is increasing over time. Third, the process displays strong seasonal behavior, the antithesis of stationarity.
数学代写|时间序列分析代写TIME SERIES ANALYSIS代考|Understanding and Identifying Self-Correlation
At its most fundamental, self-correlation of a time series is the idea that a value in a time series at one given point in time may have a correlation to the value at another point in time. Note that “self-correlation” is being used here informally to describe a general idea rather than a technical one.
As an example of self correlation, if you take a yearly time series of daily temperature data, you may find that comparing May 15th of every year to August 15 th of every year will give you some correlation, such that hotter May 15 ths tend to correlate with hotter August 15ths (or tend to correlate with cooler August 15ths). You may feel you have learned a potentially interesting fact about the temperature system, indicating that there is a certain amount of long-term predictability. On the other hand, you may find the correlation closer to zero, in which case you will also have found something interesting, namely that knowing the temperature on May 15 th does not alone give you any information about the likely range of temperatures on August 15 th. That is self-correlation in an anecdotal nutshell.
From this simple example, we are going to expand into autocorrelation, which generalizes self-correlation by not anchoring to a specific point in time. In particular, autocorrelation asks the more general question of whether there is a correlation between any two points in a specific time series with a specific fixed distance between them. We’ll look at this in more detail next, as well as final elaboration of partial autocorrelation.
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|TIME SERIES-SPECIFIC EXPLORATORY METHODS
分析时间序列数据的几种方法侧重于同一序列中不同时间的值关系，如果您之前没有使用过时间序列数据，您可能不会看到这些。在本章的其余部分，我们将介绍一些用于对时间序列进行分类的概念和相关技术。
我们将探讨的概念是：
平稳性
时间序列平稳意味着什么以及平稳性的统计检验
自相关
时间序列与自身相关意味着什么，以及这种相关性表明了时间序列的潜在动态时间序列
虚假
相关性 虚假相关性意味着什么以及何时应该遇到虚假相关性
我们将学习应用的方法是：
- 滚动和扩展窗口函数
- 自相关函数
- 自相关函数
- 偏自相关函数
我们将按照从平稳性到自相关再到虚假相关的顺序来介绍这些概念及其产生的方法。在我们深入细节之前，让我们讨论一下这个特定排序背后的逻辑。
数学代写|时间序列分析代写TIME SERIES ANALYSIS代考|UNDERSTANDING STATIONARITY
许多传统的统计时间序列模型依赖于静止的时间序列。一般而言，平稳时间序列是随时间推移具有相当稳定的统计特性的时间序列，特别是在均值和方差方面。这似乎相对简单。
尽管如此，平稳性可能是一个模糊的概念，尤其是在应用于实时序列数据时。依靠自己的直觉来欺骗自己既太直觉又太容易。在讨论如何应用该概念的平稳性的常见测试和实际细节之前，我们将直观地并使用一些正式的定义来介绍该概念。
直觉
平稳时间序列是时间序列测量反映系统处于稳定状态的时间序列。有时很难断言这到底意味着什么，并且排除事物不是静止的而不是说事物是静止的可能更容易。非静止数据的一个简单示例是我们在第 2 章中研究的航空公司乘客数据集，该数据集绘制在图 3-5 中一种s一种r和米一世nd和r,一世吨一世s一种在一种一世l一种bl和一世nR一种s一种一世r磷一种ss和nG和rs一种nd一种ls这在一世d和l是一种在一种一世l一种bl和F这rd这在nl这一种d这n吨H和一世n吨和rn和吨.
有几个特征表明这个过程不是静止的。首先，平均值随着时间的推移而增加，而不是保持稳定。其次，每年峰谷之间的距离在增加，因此过程的方差随着时间的推移而增加。第三，该过程表现出强烈的季节性行为，与平稳性相反。
数学代写|时间序列分析代写TIME SERIES ANALYSIS代考|UNDERSTANDING AND IDENTIFYING SELF-CORRELATION
从根本上说，时间序列的自相关是这样一种想法，即时间序列中一个给定时间点的值可能与另一个时间点的值相关。请注意，这里非正式地使用“自相关”来描述一般概念，而不是技术概念。
举个自相关的例子，如果你取每日温度数据的年度时间序列，你可能会发现将每年的 5 月 15 日与每年的 8 月 15 日进行比较会得到一些相关性，这样更热的 5 月 15 日往往与更热的 8 月 15 日相关这r吨和nd吨这C这rr和l一种吨和在一世吨HC这这l和r一种在G在s吨15吨Hs. 你可能会觉得你已经了解了一个关于温度系统的潜在有趣事实，表明存在一定程度的长期可预测性。另一方面，您可能会发现相关性接近于零，在这种情况下，您还会发现一些有趣的事情，即知道 5 月 15 日的温度并不能单独为您提供有关 8 月 15 日可能温度范围的任何信息th。简而言之，这就是自相关。
从这个简单的例子中，我们将扩展到自相关，它通过不锚定到特定时间点来概括自相关。特别是，自相关提出了一个更一般的问题，即特定时间序列中的任意两点之间是否存在相关性，并且它们之间具有特定的固定距离。接下来我们将更详细地讨论这一点，以及偏自相关的最终阐述。
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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。
