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时间序列分析是分析在一个时间间隔内收集的一系列数据点的具体方式。在时间序列分析中，分析人员在设定的时间段内以一致的时间间隔记录数据点，而不仅仅是间歇性或随机地记录数据点。
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- Statistical Computing 统计计算
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- Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
- (Generalized) Linear Models 广义线性模型
- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Reading data from CSVs and other
In this recipe, you will use the pandas . read_csv () function, which offers a large set of parameters that you will explore to ensure the data is properly read into a time series DataFrame. In addition, you will learn how to specify an index column, parse the index to be of the type DatetimeIndex, and parse string columns that contain dates into datetime objects.
Generally, using Python, data read from a CSV file will be in string format (text). When using the read_csv method in pandas, it will try and infer the appropriate data types (dtype), and, in most cases, it does a great job at that. However, there are situations where you will need to explicitly indicate which columns to cast to a specific data type. For example, you will specify which column(s) to parse as dates using the parse_dates parameter in this recipe.
You will be reading a CSV file that contains hypothetical box office numbers for a movie. The file is provided in the GitHub repository for this book. The data file is in datasets/ Ch2/movieboxoffice. csv.
统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Reading data from an Excel file
To read data from an Excel file, you will need to use a different reader function from pandas. Generally, working with Excel files can be a challenge since the file can contain formatted multi-line headers, merged header cells, and images. They may also contain multiple worksheets with custom names (labels). Therefore, it is vital that you always inspect the Excel file first. The most common scenario is reading from an Excel file that contains data partitioned into multiple sheets, which is the focus of this recipe.
In this recipe, you will be using the pandas . read_excel () function and examining the various parameters available to ensure the data is read properly as a DataFrame with a DatetimeIndex for time series analysis. In addition, you will explore different options to read Excel files with multiple sheets.
To use pandas. read_excel (), you will need to install an additional library for reading and writing Excel files. In the read_excel () function, you will use the engine parameter to specify which library (engine) to use for processing an Excel file. Depending on the Excel file extension you are working with (for example, . $\mathrm{xl}$ s or . $\mathrm{xl} \mathrm{sx}$ ), you may need to specify a different engine that may require installing an additional library.
The supported libraries (engines) for reading and writing Excel include $x l r d$, openpy $x 1$, odf, and pyxlsb. When working with Excel files, the two most common libraries are usually $x l r d$ and openpyxl.
The $\mathrm{xl}$ rd library only supports . $\mathrm{xl}$ s files. So, if you are working with an older Excel format, such as . $x l s$, then $x l r d$ will do just fine. For newer Excel formats, such as . $x$ lsx, we will need a different engine, and in this case, openpyxl would be the recommendation to go with.
时间序列分析代考
统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Reading data from CSVs and other
在这个食谱中，您将使用 pandas 。read_csv() 函数，它提供了大量参数，您将探索这些参数以确保将数据正确读入时间序列 DataFrame。此外，您将学习如何指定索引列、将索引解析为 DatetimeIndex 类型以及将包含日期的字符串列解析为 datetime 对象。
通常，使用 Python，从 CSV 文件读取的数据将是字符串格式（文本）。在 pandas 中使用 read_csv 方法时，它会尝试推断适当的数据类型（dtype），并且在大多数情况下，它在这方面做得很好。但是，在某些情况下，您需要明确指出要将哪些列强制转换为特定数据类型。例如，您将使用本节中的 parse_dates 参数指定将哪些列解析为日期。
您将阅读一个 CSV 文件，其中包含电影的假设票房数字。该文件在本书的 GitHub 存储库中提供。数据文件位于 datasets/Ch2/movieboxoffice。.csv。
统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Reading data from an Excel file
要从 Excel 文件中读取数据，您需要使用与 pandas 不同的读取器功能。通常，使用 Excel 文件可能是一项挑战，因为该文件可能包含格式化的多行标题、合并的标题单元格和图像。它们还可能包含多个具有自定义名称（标签）的工作表。因此，始终首先检查 Excel 文件至关重要。最常见的场景是从一个 Excel 文件中读取数据，该文件包含分割成多个工作表的数据，这是本秘籍的重点。
在这个食谱中，您将使用 pandas 。read_excel() 函数并检查可用的各种参数以确保将数据作为具有 DatetimeIndex 的 DataFrame 正确读取以进行时间序列分析。此外，您将探索不同的选项来读取具有多张工作表的 Excel 文件。
使用熊猫。read_excel()，您将需要安装一个额外的库来读取和写入 Excel 文件。在 read_excel() 函数中，您将使用 engine 参数来指定使用哪个库（引擎）来处理 Excel 文件。根据您使用的 Excel 文件扩展名（例如，.Xls 或 .XlsX)，您可能需要指定可能需要安装附加库的不同引擎。
支持的用于读写 Excel 的库（引擎）包括Xlrd, 开放式X1、 odf 和 pyxlsb。处理 Excel 文件时，两个最常用的库通常是Xlrd和openpyxl。
这Xlrd 库仅支持 .Xls 文件。因此，如果您使用的是较旧的 Excel 格式，例如 .Xls， 然后Xlrd会做得很好。对于较新的 Excel 格式，例如 .Xlsx，我们将需要一个不同的引擎，在这种情况下，建议使用 openpyxl。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
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，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
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。