分类: 时间序列分析代写

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|540-FS2022

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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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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|540-FS2022

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Multivariate time series outliers

In time series analysis, it is important to examine the possible outliers and do some proper adjustments because outliers can lead to inaccurate parameter estimation, model misspecification, and poor forecasts. Outlier detection has been studied extensively for univariate time series, including Fox (1972), Abraham and Box (1979), Martin (1980), Hillmer et al. (1983), Chang et al. (1988), Tsay (1986, 1988), Chen and Liu (1993), Lee and Wei (1995), Wang et al. (1995), Sanchez and Pena (2003), and many others. We normally classify outliers in four categories, additive outliers, innovational outliers, level shifts, and temporal changes. For MTS, a natural approach is first to use univariate techniques to the individual component and remove outliers, then treat the adjusted series as outlier-free and model them jointly. However, there are several disadvantages of this approach. First, in MTS an outlier of its univariate component may be induced by an outlier from other component within the multivariate series. Overlooking this situation may lead to overspecification of the number of outliers. Second, an outlier impacting all the components may not be detected by using the univariate outlier detection methods because they do not use the joint information from all time series components in the system at the same time.

To overcome the difficulties, Tsay et al. (2000) extended four types of outliers for univariate time series to MTS and their detections, and Galeano et al. (2006) further proposed a detection method based on projection pursuit, which sometime is more powerful than testing the multivariate series directly. Other references on MTS outliers include Helbing and Cleroux (2009), Martinez-Alvarez et al. (2011), and Cucina et al. (2014), among others.

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Outlier detection through projection pursuit

Galeano et al. (2006) proposed a method that first projects the MTS into a univariate time series, and then detects outliers within the derived or projected univariate time series. They also suggested an algorithm that finds optimal projection directions by using kurtosis coefficients. This approach has two main advantages. First, it is simple because no multivariate model has to be prespecified. Second, an appropriate projection direction can lead to a test statistic that is more powerful.

To illustrate the method, we use projection of the VARMA model as an example. A linear combination of $m$ multiple time series that follow a VARMA model is a univariate ARMA model. Specifically, let $\mathbf{A}^{\prime}$ be a vector contains the weights of the linear combination and assume $\mathbf{X}{t}$ is a $m$-dimensional VARMA $(p, q)$ process. Then, Lütkepohl $(1984,1987)$ showed that $x{t}=\mathbf{A}^{\prime} \mathbf{X}{t}$ follows a $\operatorname{ARMA}\left(p^{}, q^{}\right)$ process with $p^{} \leq m p$ and $q^{} \leq(m-1) p+q$. Thus, $x{t}$ has the following representation
$$
\phi(B) x_{t}=c+\theta(B) e_{t},
$$
where $\phi(B)=|\boldsymbol{\Phi}(B)|, c=\mathbf{A}^{\prime} \boldsymbol{\Phi}(1)^{} \boldsymbol{\Theta}{0}$, and $\mathbf{A}^{\prime} \boldsymbol{\Phi}(B)^{} \boldsymbol{\Theta}(B) \mathbf{a}{t}=\theta(B) e_{t}, \boldsymbol{\Phi}(B)^{*}$ is the adjoint matrix of $\boldsymbol{\Phi}(B)$, and $e_{t}$ is a univariate white noise process with mean 0 and constant variance $\sigma^{2}$.
Suppose we observe a time series $\mathbf{Z}{t}$ that is affected by an outlier as shown in Eq. (2.84), the projected time series $z{t}=\mathbf{A}^{\prime} \mathbf{Z}{t}$ can be represented as $$ z{t}=x_{t}+\mathbf{A}^{\prime} \boldsymbol{\alpha}(B) \boldsymbol{\omega} I_{t}^{(h)} .
$$
Particularly, if $\mathbf{Z}{t}$ is affected by MAO, then the projected time series is $$ z{\mathrm{t}}=x_{t}+\boldsymbol{\beta} I_{t}^{(h)},
$$
so that it has an additive outlier of size $\boldsymbol{\beta}=\mathbf{A}^{\prime} \boldsymbol{\omega}$ at $t=h$. Similarly, if $\mathbf{Z}{t}$ is affected by an MLS, then its corresponding projected time series will have a level shift with size $\boldsymbol{\beta}=\mathbf{A}^{\prime} \boldsymbol{\omega}$ at $t=h$. The same argument can also be made in the case when we have MTC. Thus, we can formulate the following hypothesis $$ H{0}: \boldsymbol{\beta}=\mathbf{0} \text { v.s. } H_{A}: \boldsymbol{\beta} \neq \mathbf{0},
$$

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|540-FS2022

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|Multivariate time series outliers

在时间序列分析中,检查可能的异常值并进行适当的调整非常重要,因为异常值会导致参数估计不准确、模型错误指定和预测不佳。异常值检测已针对单变量时间序列进行了广泛研究,包括 Fox (1972)、Abraham and Box (1979)、Martin (1980)、Hillmer 等人。(1983),张等人。(1988), Tsay (1986, 1988), Chen and Liu (1993), Lee and Wei (1995), Wang et al. (1995 年)、桑切斯和佩纳(2003 年)等。我们通常将异常值分为四类:加性异常值、创新异常值、水平变化和时间变化。对于 MTS,一种自然的方法是首先对单个组件使用单变量技术并去除异常值,然后将调整后的序列视为无异常值并联合建模。然而,这种方法有几个缺点。首先,在 MTS 中​​,其单变量分量的异常值可能由多元序列中其他分量的异常值引起。忽略这种情况可能会导致异常值数量的过度指定。其次,使用单变量异常值检测方法可能无法检测到影响所有组件的异常值,因为它们不会同时使用来自系统中所有时间序列组件的联合信息。

为了克服困难,Tsay 等人。(2000)将单变量时间序列的四种异常值扩展到 MTS 及其检测,Galeano 等人。(2006)进一步提出了一种基于投影追踪的检测方法,有时比直接测试多变量序列更强大。关于 MTS 异常值的其他参考资料包括 Helbing 和 Clroux (2009)、Martinez-Alvarez 等人。(2011 年)和 Cucina 等人。(2014 年)等。

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Outlier detection through projection pursuit

加莱亚诺等人。(2006) 提出了一种方法,该方法首先将 MTS 投影到单变量时间序列中,然后在派生或投影的单 变量时间序列中检测异常值。他们还提出了一种算法,该算法通过使用峰度系数来找到最佳投影方向。这种方法 有两个主要优点。首先,它很简单,因为不必预先指定多变量模型。其次,适当的投影方向可以导致更强大的检 验统计量。
为了说明该方法,我们以 VARMA 模型的投影为例。的线性组合 $m$ 遵循 VARMA 模型的多个时间序列是单变量 ARMA 模型。具体来说,让 $\mathbf{A}^{\prime}$ 是一个向量,包含线性组合的权重并假设 $\mathbf{X} t$ 是一个 $m$ 维 $\operatorname{VARMA}(p, q)$ 过程。然 后,吕特克波尔 $(1984,1987)$ 表明 $x t=\mathbf{A}^{\prime} \mathbf{X} t$ 遵循一个ARMA $(p, q)$ 过程与 $p \leq m p$ 和 $q \leq(m-1) p+q$. 因此, $x t$ 具有以下表示
$$
\phi(B) x_{t}=c+\theta(B) e_{t}
$$
在哪里 $\phi(B)=|\boldsymbol{\Phi}(B)|, c=\mathbf{A}^{\prime} \boldsymbol{\Phi}(1) \Theta \mathbf{\Theta}^{\text {,和 }} \mathbf{A}^{\prime} \boldsymbol{\Phi}(B) \boldsymbol{\Theta}(B) \mathbf{a} t=\theta(B) e_{t}, \boldsymbol{\Phi}(B)^{*}$ 是伴随矩阵 $\boldsymbol{\Phi}(B)$ , 和 $e_{t}$ 是一个均值为 0 且方差恒定的单变量白噪声过程 $\sigma^{2}$.
假设我们观察一个时间序列 $\mathbf{Z} t$ 受到异常值的影响,如方程式所示。(2.84),投影时间序列 $z t=\mathbf{A}^{\prime} \mathbf{Z} t$ 可以表示为
$$
z t=x_{t}+\mathbf{A}^{\prime} \boldsymbol{\alpha}(B) \boldsymbol{\omega} I_{t}^{(h)} .
$$
特别是,如果 $\mathbf{Z} t$ 受 $\mathrm{MAO}$ 影响,则投影时间序列为
$$
z \mathrm{t}=x_{t}+\boldsymbol{\beta} I_{t}^{(h)},
$$
所以它有一个大小的附加异常值 $\boldsymbol{\beta}=\mathbf{A}^{\prime} \boldsymbol{\omega}$ 在 $t=h$. 同样,如果 $\mathbf{Z} t$ 受 MLS 影响,则其对应的投影时间序列将随 大小发生水平偏移 $\boldsymbol{\beta}=\mathbf{A}^{\prime} \boldsymbol{\omega}$ 在 $t=h$. 在我们有 MTC 的情况下也可以提出相同的论点。因此,我们可以制定以 下假设
$$
H 0: \boldsymbol{\beta}=\mathbf{0} \text { v.s. } H_{A}: \boldsymbol{\beta} \neq \mathbf{0},
$$

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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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
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STATA代写机器学习/统计学习代写
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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Granger causality

One of the interesting problems in studying a vector time series is that we often want to know whether there are any causal effects among these variables. Specifically, in a VAR $(p)$ model
$$
\boldsymbol{\Phi}{p}(B) \mathbf{Z}{t}=\boldsymbol{\theta}{0}+\mathbf{a}{t},
$$
we can partition the vector $\mathbf{Z}{t}$ into two components, $\mathbf{Z}{t}=\left[\mathbf{Z}{1, t}^{\prime}, \mathbf{Z}{2, t}^{\prime}\right]^{\prime}$ so that
$$
\left[\begin{array}{cc}
\boldsymbol{\Phi}{11}(\boldsymbol{B}) & \boldsymbol{\Phi}{12}(\boldsymbol{B}) \
\boldsymbol{\Phi}{21}(\boldsymbol{B}) & \boldsymbol{\Phi}{22}(\boldsymbol{B})
\end{array}\right]\left[\begin{array}{l}
\mathbf{Z}{1, t} \ \mathbf{Z}{2, t}
\end{array}\right]=\left[\begin{array}{l}
\boldsymbol{\theta}{1} \ \boldsymbol{\theta}{2}
\end{array}\right]+\left[\begin{array}{l}
\mathbf{a}{1, t} \ \mathbf{a}{2, t}
\end{array}\right]
$$
When $\boldsymbol{\Phi}{12}(B)=\mathbf{0}$, Eq. (2.40) becomes $$ \left{\begin{array}{l} \boldsymbol{\Phi}{11}(\boldsymbol{B}) \mathbf{Z}{1, t}=\boldsymbol{\theta}{1}+\mathbf{a}{1, t}, \ \boldsymbol{\Phi}{22}(B) \mathbf{Z}{2, t}=\boldsymbol{\theta}{2}+\boldsymbol{\Phi}{21}(B) \mathbf{Z}{1, t}+\mathbf{a}{2, t} . \end{array}\right. $$ The future values of $\mathbf{Z}{2, t}$ are influenced not only by its own past but also by the past of $\mathbf{Z}{1, t}$, while the future values of $\mathbf{Z}{1, t}$ are influenced only by its own past. In other words, we say that variables in $\mathbf{Z}{1, t}$ cause $\mathbf{Z}{2, t}$, but variables in $\mathbf{Z}{2, t}$ do not cause $\mathbf{Z}{1, r}$. This concept is often known as the Granger causality, because it is thought to have been Granger who first introduced the notion in 1969. For more discussion about causality and its tests, we refer readers to Granger (1969), Hawkes (1971a, b), Pierce and Haugh (1977), Eichler et al. (2017), and Zhang and Yang (2017), among others.

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Cointegration in vector time series

It is well known that any stationary VARMA model can be approximated by a VAR model. Moreover, because of its easier interpretation, a VAR model is often used in practice. It should be noted that for a given vector time series $\mathbf{Z}{t}$, it could occur that each component series $Z{i, t}$ is nonstationary but its linear combination $\mathbf{Y}{t}=\boldsymbol{\beta}^{\prime} \mathbf{Z}{t}$ is stationary for some $\boldsymbol{\beta}^{\prime}$. In such a case, one should use its error-correction representation
$$
\Delta \mathbf{Z}{t}=\boldsymbol{\theta}{0}+\boldsymbol{\gamma} \mathbf{Z}{t-1}+\boldsymbol{\alpha}{1} \Delta \mathbf{Z}{t-1}+\cdots+\boldsymbol{\alpha}{p-1} \Delta \mathbf{Z}{t-p+1}+\mathbf{a}{t}
$$
where $\boldsymbol{\gamma}$ is related to $\boldsymbol{\beta}^{\prime}$ and $\boldsymbol{\gamma} \mathbf{Z}_{t-1}$ is a stationary error-correction term. For more details, we refer readers to Engle and Granger (1987), Granger (1986), Wei (2006, chapter 17), Ghysels and Miller (2015), Miller and Wang (2016), and Wagner and Wied (2017).

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|DSC425

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|Granger causality

研究向量时间序列的一个有趣问题是,我们经常想知道交些变量之间是否存在因果关系。具体来说,在 $\operatorname{VAR}(p)$
模型
$$
\boldsymbol{\Phi} p(B) \mathbf{Z} t=\boldsymbol{\theta} 0+\mathbf{a} t
$$
我们可以分割向量 $\mathbf{Z} t$ 分成两部分, $\mathbf{Z} t=\left[\mathbf{Z} 1, t^{\prime}, \mathbf{Z} 2, t^{\prime}\right]^{\prime}$ 以便
什么时候 $\boldsymbol{\Phi} 12(B)=\mathbf{0}$, 方程。(2.40) 变为 $\$ \$$ V left {
$$
\boldsymbol{\Phi} 11(\boldsymbol{B}) \mathbf{Z} 1, t=\boldsymbol{\theta} 1+\mathbf{a} 1, t, \boldsymbol{\Phi} 22(B) \mathbf{Z} 2, t=\boldsymbol{\theta} 2+\boldsymbol{\Phi} 21(B) \mathbf{Z} 1, t+\mathbf{a} 2, t .
$$
、正确的。 $\$ \$$ 的末来价值 $\mathbf{Z} 2, t$ 不仅受到自己过去的影响,还受到过去的影响 $\mathbf{Z} 1, t$ ,而末来的价值 $\mathbf{Z} 1, t$ 只受自己 过去的影响。换句话说,我们说变量在 $\mathbf{Z} 1, t$ 原因 $\mathbf{Z} 2, t$, 但变量在 $\mathbf{Z} 2, t$ 不引起 $\mathbf{Z} 1, r$. 这个概念通常被称为格兰杰 因果关系,因为它被认为是格兰杰在 1969 年首次引入这个概念。关于因果关系及其检验的更多讨论,我们将读 者推荐给格兰杰 (1969)、霍克斯 (1971a, b),Pierce 和 Haugh (1977), Eichler 等人。(2017 年) 以及张和杨 (2017 年) 等。

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Cointegration in vector time series

众所周知,任何平稳的 VARMA 模型都可以用 VAR 模型来近似。此外,由于 VAR 模型易于解释,因此在实践中 经常使用。应该注意的是,对于给定的向量时间序列 $\mathbf{Z} t$ ,可能会出现每个组件系列 $Z i, t$ 是非平稳的,但它的线 性组合 $\mathbf{Y} t=\beta^{\prime} \mathbf{Z} t$ 对某些人来说是静止的 $\beta^{\prime}$. 在这种情况下,应该使用它的纠错表示
$$
\Delta \mathbf{Z} t=\theta 0+\gamma \mathbf{Z} t-1+\boldsymbol{\alpha} 1 \Delta \mathbf{Z} t-1+\cdots+\boldsymbol{\alpha} p-1 \Delta \mathbf{Z} t-p+1+\mathbf{a} t
$$
在哪里 $\boldsymbol{\gamma}$ 与 $\boldsymbol{\beta}^{\prime}$ 和 $\gamma \mathbf{Z}_{t-1}$ 是一个平稳的纠错项。有关更多详细信息,我们请读者参考 Engle 和 Granger (1987)、 Granger (1986)、Wei (2006,第 17 章)、Ghysels 和 Miller (2015)、Miller 和 Wang (2016),以及 Wagner 和 Wied (2017)。

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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

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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Fundamental concepts and issues

In studying a phenomenon, we often encounter many variables, $Z_{i, t}$, where $i=1,2, \ldots, m$, and the observations are taken according to the order of time, $t$. For convenience we use a vector, $\mathbf{Z}{t}=\left[Z{1, t}, Z_{2, t}, \ldots, Z_{m, l}\right]^{\prime}$, to denote the set of these variables, where $Z_{i, t}$ is the $i$ th component variable at time $t$ and it is a random variable for each $i$ and $t$. The time $t$ in $\mathbf{Z}{t}$ can be continuous and any value in an interval, such as the time series of electric signals and voltages, or discrete and be a specific time point, such as the daily closing price of various stocks or the total monthly sales of various products at the end of each month. In practice, even for a continuous time series, we take observations only at digitized discrete time points for analysis. Hence, we will consider only discrete time series in this book, and with no loss of generalizability, we will consider $Z{i, t}$, for $i=1,2, \ldots, m, t=0, \pm 1, \pm 2, \ldots$, and hence $\mathbf{Z}{t}=\left[Z{1, t}, Z_{2, t}, \ldots, Z_{m, t}\right]^{\prime}, t=0, \pm 1, \pm 2, \ldots$
We call $\mathbf{Z}{t}=\left[Z{1, t}, Z_{2, t}, \ldots, Z_{m, t}\right]^{\prime}$ a multivariate time series or a vector time series, where the first subscript refers to a component and the second subscript refers to the time. The fundamental characteristic of a multivariate time series is that its observations depend not only on component $i$ but also time $t$. The observations between $Z_{i, s}$ and $Z_{j, t}$ can be correlated when $i \neq j$,

regardless of whether the times $s$ and $t$ are the same or not. They are vector-valued random variables. Most standard statistical theory and methods based on random samples are not applicable, and different methods are clearly needed. The body of statistical theory and methods for analyzing these multivariate or vector time series is referred to as multivariate time series analysis.

Many issues are involved in multivariate time series analysis. They are different from standard statistical theory and methods based on a random sample that assumes independence and constant variance. In multivariate time series, $\mathbf{Z}{t}=\left[Z{1, t}, Z_{2, t}, \ldots, Z_{m, l}\right]^{\prime}$, a fundamental phenomenon is that dependence exists not only in terms of $i$ but also in terms of $t$. In addition, we have the following important issues to consider:

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|High dimension problem in multivariate time series

Because of high-speed internet and the power and speed of the new generation of computers, a researcher now faces some very challenging phenomena. First, he/she must deal with an ever-increasing amount of data. To find useful information and hidden patterns underlying the data, a researcher may use various data-mining methods and techniques. Adding a time dimension to these large databases certainly introduces new aspects and challenges. In multivariate time series analysis, a very natural issue is the high dimension problem where the number of parameters may exceed the length of the time series. For example, a simple second order vector autoregressive VAR(2) model for the 50 states in the USA will involve more than 5000 parameters, and the length of the time series may be much shorter. For example, the length of the monthly observations for 20 years is only 240 . Traditional time series methods are not designed to deal with these kinds of high-dimensional variables. Even with today’s computer power and speed, there are many difficult problems that remain unsolved. As most statistical methods are developed for a random sample, the use of highly correlated time series data certainly introduces a new set of complications and challenges, especially for a high-dimensional data set.

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|STAT758

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|Fundamental concepts and issues

在研究一个现象时,我们经常会遇到很多变数, $Z_{i, t}$ ,在哪里 $i=1,2, \ldots, m$, 并按照时间顺序进行观察, $t$. 为 方便起见,我们使用向量, $\mathbf{Z} t=\left[Z 1, t, Z_{2, t}, \ldots, Z_{m, l}\right]^{\prime}$ ,来表示这些变量的集合,其中 $Z_{i, t}$ 是个 $i$ 时间的第一 个分量变量 $t$ 它是每个随机变量 $i$ 和 $t$. 时间 $t$ 在 $\mathbf{Z} t$ 可以是连续的,可以是区间内的任意值,比如电信号和电压的时 间序列,也可以是离散的,可以是一个特定的时间点,比如各种股票的每日收盘价或者各种产品月末的总销售额 每个月的。在实践中,即使对于连续的时间序列,我们也只在数字化的离散时间点进行观察以进行分析。因此, 我们将在本书中只考虑离散时间序列,并且在不失普遍性的情况下,我们将考虑 $Z i, t$ ,为了
我们称之为 $\mathbf{Z} t=\left[Z 1, t, Z_{2, t}, \ldots, Z_{m, t}\right]^{\prime}$ 多变量时间序列或向量时间序列,其中第一个下标是指一个分量,第 二个下标是指时间。多元时间序列的基本特征是它的观察不仅依赖于分量 $i$ 还有时间 $t$. 之间的观察 $Z_{i, s}$ 和 $Z_{j, t}$ 可以 相关时 $i \neq j$
不管时代是否 $s$ 和 $t$ 是否相同。它们是向量值随机变量。大多数基于随机样本的标准统计理论和方法都不适用,显 然需要不同的方法。用于分析这些多变量或向量时间序列的统计理论和方法的主体称为多变量时间序列分析。
多元时间序列分析涉及许多问题。它们不同于基于假设独立和恒定方差的随机样本的标准统计理论和方法。在多 元时间序列中, $\mathbf{Z} t=\left[Z 1, t, Z_{2, t}, \ldots, Z_{m, l}\right]^{\prime}$ ,个基本现象是依赖不仅存在于 $i$ 而且在 $t$. 此外,我们还有以下 重要问题需要考虑:

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|High dimension problem in multivariate time series

由于高速互联网以及新一代计算机的强大功能和速度,研究人员现在面临着一些非常具有挑战性的现象。首先,他/她必须处理不断增加的数据量。为了找到数据背后的有用信息和隐藏模式,研究人员可以使用各种数据挖掘方法和技术。向这些大型数据库添加时间维度肯定会带来新的方面和挑战。在多元时间序列分析中,一个非常自然的问题是高维问题,其中参数的数量可能超过时间序列的长度。例如,针对美国 50 个州的简单二阶向量自回归 VAR(2) 模型将涉及 5000 多个参数,时间序列的长度可能会短得多。例如,20 年的每月观测长度只有 240 。传统的时间序列方法并非旨在处理这些类型的高维变量。即使以今天的计算机能力和速度,仍有许多难题尚未解决。由于大多数统计方法都是针对随机样本开发的,因此使用高度相关的时间序列数据肯定会带来一系列新的复杂性和挑战,尤其是对于高维数据集。

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统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|540-FS2022

如果你也在 怎样代写时间序列分析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。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写时间序列分析Time-Series Analysis方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写时间序列分析Time-Series Analysis代写方面经验极为丰富,各种代写时间序列分析Time-Series Analysis相关的作业也就用不着说。

我们提供的时间序列分析Time-Series Analysis及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
  • 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|540-FS2022

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.

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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
SPSS代写计量经济学代写
EVIEWS代写时间序列分析代写
EXCEL代写深度学习代写
SQL代写各种数据建模与可视化代写

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如果你也在 怎样代写时间序列分析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。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写时间序列分析Time-Series Analysis方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写时间序列分析Time-Series Analysis代写方面经验极为丰富,各种代写时间序列分析Time-Series Analysis相关的作业也就用不着说。

我们提供的时间序列分析Time-Series Analysis及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
  • 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
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英国补考|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Installing JupyterLab and JupyterLab extensions

Throughout this book, you can follow along using your favorite Python IDE (for example, PyCharm or Spyder) or text editor (for example, Visual Studio Code, Atom, or Sublime). There is another option based on the concept of notebooks that allows interactive learning through a web interface. More specifically, Jupyter Notebook or JupyterLab are the preferred methods for learning, experimenting, and following along with the recipes in this book. Interestingly, the name Jupyter is derived from the three programming languages: Julia, Python, and R. Alternatively, you can use Google’s Colab or Kaggle Notebooks. For more information, refer to the See also section from the Development environment setup recipe of this chapter. If you are not familiar with Jupyter Notebooks, you can get more information here: https : / jupyter. org/.

In this recipe, you will install Jupyter Notebook, JupyterLab, and additional JupyterLab extensions.

Additionally, you will learn how to install individual packages as opposed to the bulk approach we tackled in earlier recipes.

英国补考|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Reading Time Series Data from Files

In this chapter, we will use pandas, a popular Python library with a rich set of I/O tools, data wrangling, and date/time functionality to streamline working with time series data. In addition, you will explore several reader functions available in pandas to ingest data from different file types, such as Comma-Separated Value (CSV), Excel, and SAS. You will explore reading from files, whether they are stored locally on your drive or remotely on the cloud, such as an AWS $\mathbf{S} 3$ bucket.

Time series data is complex and can be in different shapes and formats. Conveniently, the pandas reader functions offer a vast number of arguments (parameters) to help handle such variety in the data.

The pandas library provides two fundamental data structures, Series and DataFrame, implemented as classes. The DataFrame class is a distinct data structure for working with tabular data (think rows and columns in a spreadsheet). The main difference between the two data structures is that a Series is one-dimensional (single column), and a DataFrame is two-dimensional (multiple columns). The relationship between the two is that you get a Series when you slice out a column from a DataFrame. You can think of a DataFrame as a side-by-side concatenation of two or more Series objects.

A particular feature of the Series and DataFrames data structures is that they both have a labeled axis called index. A specific type of index that you will often see with time series data is the DatetimeIndex which you will explore further in this chapter. Generally, the index makes slicing and dicing operations very intuitive. For example, to make a DataFrame ready for time series analysis, you will learn how to create DataFrames with an index of type DatetimeIndex.

英国补考|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|DSC 425

时间序列分析代考

英国补考|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Installing JupyterLab and JupyterLab extensions

在本书中,您可以使用您最喜欢的 Python IDE(例如 PyCharm 或 Spyder)或文本编辑器(例如 Visual Studio Code、Atom 或 Sublime)来学习。还有另一种基于笔记本概念的选项,它允许通过 Web 界面进行交互式学习。更具体地说,Jupyter Notebook 或 JupyterLab 是学习、实验和遵循本书中的秘诀的首选方法。有趣的是,Jupyter 这个名字来源于三种编程语言:Julia、Python 和 R。或者,您可以使用 Google 的 Colab 或 Kaggle Notebooks。有关更多信息,请参阅本章开发环境设置秘籍中的另请参阅部分。如果您不熟悉 Jupyter Notebooks,可以在此处获取更多信息:https://jupyter. 组织/。

在这个秘籍中,您将安装 Jupyter Notebook、JupyterLab 和其他 JupyterLab 扩展。

此外,您将学习如何安装单个软件包,而不是我们在之前的食谱中解决的批量方法。

英国补考|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Reading Time Series Data from Files

在本章中,我们将使用 pandas,这是一个流行的 Python 库,它具有一组丰富的 I/O 工具、数据整理和日期/时间功能来简化对时间序列数据的处理。此外,您将探索 pandas 中提供的几种读取器功能,以从不同文件类型(例如逗号分隔值 (CSV)、Excel 和 SAS)中提取数据。您将探索从文件中读取,无论它们是存储在本地驱动器上还是远程存储在云中,例如 AWS小号3桶。

时间序列数据很复杂,可以有不同的形状和格式。方便的是,pandas 阅读器函数提供了大量的参数(参数)来帮助处理数据中的这种多样性。

pandas 库提供了两个基本数据结构,Series 和 DataFrame,实现为类。DataFrame 类是一种独特的数据结构,用于处理表格数据(想想电子表格中的行和列)。两种数据结构的主要区别在于Series是一维的(单列),而DataFrame是二维的(多列)。两者之间的关系是,当您从 DataFrame 中切出一列时,您会得到一个 Series。您可以将 DataFrame 视为两个或多个 Series 对象的并排连接。

Series 和 DataFrames 数据结构的一个特殊特性是它们都有一个称为索引的标记轴。您将在时间序列数据中经常看到的一种特定类型的索引是 DatetimeIndex,您将在本章中进一步探讨。通常,索引使切片和切块操作非常直观。例如,要使 DataFrame 为时间序列分析做好准备,您将学习如何使用 DatetimeIndex 类型的索引创建 DataFrame。

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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
MATLAB代写方差分析与试验设计代写
STATA代写机器学习/统计学习代写
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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|STAT 758

如果你也在 怎样代写时间序列分析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。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写时间序列分析Time-Series Analysis方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写时间序列分析Time-Series Analysis代写方面经验极为丰富,各种代写时间序列分析Time-Series Analysis相关的作业也就用不着说。

我们提供的时间序列分析Time-Series Analysis及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

  • Statistical Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
  • Advanced Probability Theory 高等概率论
  • 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|STAT 758

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Getting Started with Time Series Analysis

When embarking on a journey to learn coding in Python, you will often find yourself following instructions to install packages and import libraries, followed by a flow of a code-along stream. Yet an often-neglected part of any data analysis or data science process is ensure that the right development environment is in place. Therefore, it is critical to have the proper foundation from the beginning to avoid any future hassles, such as an overcluttered implementation or package conflicts and dependency crisis. Having the right environment setup will serve you in the long run when you complete your project, ensuring you are ready to package your deliverable in a reproducible and production-ready manner.

Such a topic may not be as fun and may feel administratively heavy as opposed to diving into the core topic or the project at hand. But it is this foundation that differentiates a seasoned developer from the pack. Like any project, whether it is a machine learning project, a data visualization project, or a data integration project, it all starts with planning and ensuring all the required pieces are in place before you even begin with the core development.

In this chapter, you will learn how to set up a Python virtual environment, and we will introduce you to two common approaches for doing so. These steps will cover commonly used environment management and package management tools. This chapter is designed to be hands-on so that you avoid too much jargon and can dive into creating your virtual environments in an iterative and fun way.
As we progress throughout this book, there will be several new Python libraries that you will need to install specific to time series analysis, time series visualization, machine learning, and deep learning on time series data. It is advised that you don’t skip this chapter, regardless of the temptation to do so, as it will help you establish the proper foundation for any code development that follows. By the end of this chapter, you will have mastered the necessary skills to create and manage your Python virtual environments using either conda or venv.

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Development environment setup

As we dive into the various recipes provided in this book, you will be creating different Python virtual environments to install all your dependencies without impacting other Python projects.

You can think of a virtual environment as isolated buckets or folders, each with a Python interpreter and associated libraries. The following diagram illustrates the concept behind isolated, self-contained virtual environments, each with a different Python interpreter and different versions of packages and libraries installed:

These environments are typically stored and contained in separate folders inside the envs subfolder within the main Anaconda folder installation. For example, on macOS, you can find the envs folder under Users//opt/anaconda3/ envs/. On Windows OS, it may look more like C: $\backslash$ Users $\backslash<$ yourusername $>\backslash$ anaconda3 \envs.
Each environment (folder) contains a Python interpreter, as specified during the creation of the environment, such as a Python $2.7 .18$ or Python $3.9$ interpreter.
Generally speaking, upgrading your Python version or packages can lead to many undesired side effects if testing is not part of your strategy. A common practice is to replicate your current Python environment to perform the desired upgrades for testing purposes before deciding whether to move forward with the upgrades. This is the value that environment managers (conda or venv) and package managers (conda or pip) bring to your development and production deployment process.

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|STAT 758

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|Getting Started with Time Series Analysis

在开始学习 Python 编码的旅程时,您通常会发现自己遵循安装包和导入库的说明,然后是代码流。然而,任何数据分析或数据科学过程中经常被忽视的部分是确保正确的开发环境到位。因此,从一开始就拥有适当的基础至关重要,以避免任何未来的麻烦,例如过于混乱的实现或包冲突和依赖危机。从长远来看,当您完成项目时,正确的环境设置将为您服务,确保您准备好以可重现和生产就绪的方式打包您的可交付成果。

与深入研究核心主题或手头的项目相比,这样的主题可能不那么有趣,并且可能会让人感觉管理繁重。但正是这个基础将经验丰富的开发人员与其他人区分开来。与任何项目一样,无论是机器学习项目、数据可视化项目还是数据集成项目,这一切都始于规划并确保所有必需的部分都到位,然后再开始核心开发。

在本章中,您将学习如何设置 Python 虚拟环境,我们将向您介绍两种常用的方法。这些步骤将涵盖常用的环境管理和包管理工具。本章旨在让您动手实践,这样您就可以避免过多的行话,并且可以以一种迭代和有趣的方式潜入创建您的虚拟环境。
随着我们在本书中的进展,您将需要安装几个新的 Python 库,这些库专门用于时间序列分析、时间序列可视化、机器学习和时间序列数据的深度学习。建议您不要跳过本章,无论是否有这样做的诱惑,因为它将帮助您为随后的任何代码开发奠定适当的基础。在本章结束时,您将掌握使用 conda 或 venv 创建和管理 Python 虚拟环境的必要技能。

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Development environment setup

当我们深入研究本书中提供的各种方法时,您将创建不同的 Python 虚拟环境来安装所有依赖项,而不会影响其他 Python 项目。

您可以将虚拟环境视为孤立的存储桶或文件夹,每个都具有 Python 解释器和关联的库。下图说明了隔离的、自包含的虚拟环境背后的概念,每个虚拟环境都安装了不同的 Python 解释器和不同版本的包和库:

这些环境通常存储并包含在主要 Anaconda 文件夹安装中的 envs 子文件夹内的单独文件夹中。例如,在 macOS 上,您可以在 Users//opt/anaconda3/envs/ 下找到 envs 文件夹。在 Windows 操作系统上,它可能看起来更像 C:∖用户∖<您的用户名>∖anaconda3 \envs。
每个环境(文件夹)都包含一个 Python 解释器,在创建环境时指定,例如 Python2.7.18或 Python3.9口译员。
一般来说,如果测试不是您的策略的一部分,那么升级您的 Python 版本或包可能会导致许多不良副作用。一种常见的做法是在决定是否继续升级之前复制您当前的 Python 环境以执行所需的升级以进行测试。这是环境管理器(conda 或 venv)和包管理器(conda 或 pip)为您的开发和生产部署过程带来的价值。

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考 请认准statistics-lab™

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。

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。

R语言代写问卷设计与分析代写
PYTHON代写回归分析与线性模型代写
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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|STAT4025

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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 Inference 统计推断
  • Statistical Computing 统计计算
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  • 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|STAT4025

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Quasi-Biennial Oscillation

The Quasi-Biennial Oscillation will be discussed here at $\Delta t=1$ month. The time series used for this example is $\mathrm{QBO}$ at the atmospheric pressure level $20 \mathrm{hPa}$, which corresponds to the altitude of about $26 \mathrm{~km}$ above mean sea level (Fig. $6.5 \mathrm{a}$ and $# 2$ in Appendix). The spectral density estimate is shown in Fig. $6.5 \mathrm{~b}$ with the frequency axis given in a linear scale.

At the time when this text was being written, monthly observations of QBO were available from January 1953 through April of 2019 . The test extrapolation for the entire 2018 and the next six months of 2019, from May through November, which have been added in December 2019, is based upon the part of the time series that ends in December $2017(N=780)$.

The optimal, according to three of the five order selection criteria used here, is the AR model of order $p=10$ :
$$
x_{t}=\varphi_{1} x_{t-1}+\varphi_{2} x_{t-2}+\cdots+\varphi_{10} x_{t-10}+a_{t} .
$$
It means that the extrapolation equation is
$$
\hat{x}{t}(\tau)=\varphi{1} \hat{x}{t}(\tau-1)+\varphi{2} \hat{x}{t}(\tau-2)+\cdots+\varphi{10} \hat{x}{t}(\tau-10) $$ The white noise variance corresponding to the $\operatorname{AR}(10)$ model is $\sigma{a}^{2} \approx 21(\mathrm{~m} / \mathrm{s})^{2}$ while the total variance of wind speed at $20 \mathrm{hPa}$ is $\sigma_{x}^{2} \approx 389(\mathrm{~m} / \mathrm{s})^{2}$. Therefore, the predictability criterion $\rho(1) \approx 0.05$ and the correlation coefficient $(6.13)$ between the unknown true and predicted values of wind speed at lead time $\tau=1$ month is $0.97$. As seen from Fig. 6.6, the statistical predictability of $\mathrm{QBO}$ at the $20 \mathrm{hPa}$ level described with the predictability criteria $r_{e}(\tau)$ and $\rho(\tau)$ is quite high.

The results of prediction test with the initial time in December 2017 (Fig. 6.7a) show that the AR method of extrapolation is working quite well with this time series: 19 of the 20 monthly forecasts stay within the $90 \%$ confidence limits. More predictions are given from December 2018 through January 2021 for future verification (Fig. 6.7b). The data used for the AR models were from January 1953 through December 2017 and through December 2018 , respectively. By the time when the book was ready for the publisher, more observations became available and they are included into Fig. 6.7b. The quality of extrapolation seems to be high, but one should have in mind that the $90 \%$ confidence intervals shown in the figure are wide.

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|ENSO Components

Predicting the behavior of the oceanic ENSO component-sea surface temperature in equatorial Pacific-is regarded as a very important task in climatology and oceanography (e.g., #3 and #4 in Appendix). Attempts to predict ENSO’s atmospheric component-the Southern Oscillation Index-do not seem to be numerous (e.g., Kepenne and Ghil 1992). In this section, both tasks will be treated within the KWT framework.

At the annual sampling rate, the ENSO components behave similar to white noise (Chap. 5); their predictions through any probabilistic method would be practically useless. In the current example, the statistical forecasts of sea surface temperature in the ENSO area NINO3 $\left(5^{\circ} \mathrm{N}-5^{\circ} \mathrm{S}, 150^{\circ} \mathrm{W}-90^{\circ} \mathrm{W}\right)$ and the Southern Oscillation Index are executed at a monthly sampling rate using the data from January 1854 through February 2019 and from 1876 through February 2019 , respectively. The data are available at websites #5 and #6 given in Appendix below. The NINO3 time series is shown in Fig. 6.8a. It can be treated as a sample of a stationary process.
The autoregressive analysis of this time series showed an AR(5) model as optimal. Its spectral density estimates are shown in Fig. $6.8 \mathrm{~b}$. The low-frequency part of the spectrum up to $0.5$ cpy contains about $70 \%$ of the NINO3 variance and the ratio of the white noise RMS to the NINO3 RMS is 0.39. In contrast to the annual global

temperature with the trend present, the predictability of NINO3 diminishes quite fast, but, as seen from Fig. 6.9, it still extends to several months.

A KWT prediction from the end of 2017 through January 2019 is given in Fig. $6.10 \mathrm{a}$. The result of the test turned out to be satisfactory but one has to remember that the $90 \%$ confidence limits for the extrapolated values are rather wide. Only the first four or five predicted values lie within the relatively narrow interval not exceeding $\pm \sigma_{x}$

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Madden-Julian Oscillation

This data set is taken from site #7 in Appendix below. As mentioned in Chap. 5 , the components of MJO regarded as samples of scalar processes may possess relatively high statistical predictability. At the unit lead time (one day), the statistical predictability criterion $\rho$ (1) for the RMM1 component equals to about $0.18$ and the process should be studied in more detail. The predictability of the RMM1 time series decreases rather fast (Fig. 6.12), but it stays acceptable up to 6 days. The RMM2 component behaves in the same way.

Prediction examples (Fig. 6.13) turned out to be rather successful even for longer lead times, but the confidence bounds are rather wide. The cycles with periods close to 50 days cannot be reliably reproduced by the extrapolation trajectory at lead times close to the period of the cycle.

If the sampling rate is increased from 1 day to 10 days, the resulting time series becomes poorly predictable even at the unit lead time, that is, at 10 days. As both the original time series RMM1 and RMM2 and the time series with $\Delta t=10$ days are Gaussian or close to Gaussian, one can say that the Madden-Julian Oscillation is practically unpredictable at that sampling rate in spite of the presence of a significant spectral maximum.

The examples in this chapter include five rather typical and at the same time dissimilar cases with the sampling rates of one year, one month, and one day; they can be summed up in the following way:

  • the global surface temperature that has some predictability due to the dominant role of low-frequency variations even when the linear trend is deleted.
  • highly predictable Quasi-Biennial Oscillation whose spectrum contains a powerful peak at the low-frequency part of the spectrum,
  • SOI-the atmospheric component of ENSO-which contains a statistically significant spectral maximum and still has low predictability because of the low dynamic range of its spectrum.
  • MJO, with its smooth spectral maximum and acceptable forecasts at several lead times.

In conclusion, it has been shown here that the use of a forecasting method which agrees with the Kolmogorov-Wiener theory of extrapolation produces satisfactory results if the spectrum of the time series is concentrated within a relatively narrow frequency band. If the spectrum is spread more or less evenly over frequency, the time series is practically unpredictable. In all cases, even when the latest and previously unknown values of the time series lie close to the predicted trajectory, one should keep in mind the width of the confidence interval as a function of lead time. It is the quantity that defines the usefulness of forecasts.

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|STAT4025

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|Quasi-Biennial Oscillation

准双年振荡将在此处讨论Δ吨=1月。此示例使用的时间序列是问乙○在大气压水平20H磷一个,这对应于大约的高度26 ķ米高于平均海平面(图6.5一个和# 2# 2在附录中)。谱密度估计如图 1 所示。6.5 b频率轴以线性比例给出。

在撰写本文时,可获取 1953 年 1 月至 2019 年 4 月期间的 QBO 月度观察结果。2019 年 12 月添加的整个 2018 年和 2019 年接下来六个月(从 5 月到 11 月)的测试推断基于 12 月结束的时间序列部分2017(ñ=780).

根据此处使用的五个订单选择标准中的三个,最优的是订单的 AR 模型p=10 :

X吨=披1X吨−1+披2X吨−2+⋯+披10X吨−10+一个吨.
这意味着外推方程是

X^吨(τ)=披1X^吨(τ−1)+披2X^吨(τ−2)+⋯+披10X^吨(τ−10)白噪声方差对应于和⁡(10)模型是σ一个2≈21( 米/s)2而风速的总方差为20H磷一个是σX2≈389( 米/s)2. 因此,可预测性准则ρ(1)≈0.05和相关系数(6.13)在提前期风速的未知真实值和预测值之间τ=1月份是0.97. 从图 6.6 可以看出,问乙○在20H磷一个用可预测性标准描述的水平r和(τ)和ρ(τ)相当高。

初始时间在 2017 年 12 月的预测检验结果(图 6.7a)表明,外推的 AR 方法在这个时间序列上运行良好:20 个月度预测中有 19 个保持在90%置信限度。从 2018 年 12 月到 2021 年 1 月给出了更多预测,以供未来验证(图 6.7b)。用于 AR 模型的数据分别为 1953 年 1 月至 2017 年 12 月和 2018 年 12 月。当这本书准备好供出版商使用时,更多的观察结果变得可用,它们被包含在图 6.7b 中。外推的质量似乎很高,但应该记住,90%图中显示的置信区间很宽。

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|ENSO Components

预测海洋ENSO 分量的行为——赤道太平洋的海表温度——被认为是气候学和海洋学中一项非常重要的任务(例如,附录中的#3 和#4)。预测ENSO 的大气成分——南方涛动指数——的尝试似乎并不多(例如,Kepenne 和Ghil 1992)。在本节中,这两个任务都将在 KWT 框架内处理。

在年采样率下,ENSO 分量的行为类似于白噪声(第 5 章);他们通过任何概率方法进行的预测实际上都是无用的。在本例中,ENSO 地区 NINO3 的海面温度统计预报(5∘ñ−5∘小号,150∘在−90∘在)和南方涛动指数分别使用 1854 年 1 月至 2019 年 2 月和 1876 年至 2019 年 2 月的数据以每月采样率执行。数据可在以下附录中给出的网站#5 和#6 上获得。NINO3 时间序列如图 6.8a 所示。它可以被视为一个平稳过程的样本。
该时间序列的自回归分析表明 AR(5) 模型是最优的。其谱密度估计如图 1 所示。6.8 b. 频谱的低频部分高达0.5cpy 包含大约70%NINO3 方差和白噪声 RMS 与 NINO3 RMS 之比为 0.39。与每年的全球

随着温度的变化趋势,NINO3 的可预测性下降得相当快,但从图 6.9 可以看出,它仍然延续到几个月。

从 2017 年底到 2019 年 1 月的 KWT 预测如图 1 所示。6.10一个. 测试结果证明是令人满意的,但人们必须记住,90%外推值的置信限相当宽。只有前四个或五个预测值位于相对狭窄的区间内,不超过±σX

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Madden-Julian Oscillation

该数据集取自以下附录中的站点 #7。如第 1 章所述。如图5所示,作为标量过程样本的MJO的分量可能具有较高的统计可预测性。在单位提前期(一天),统计可预测性标准ρ(1) 对于 RMM1 组件,大约等于0.18并且应该更详细地研究这个过程。RMM1 时间序列的可预测性下降得相当快(图 6.12),但在 6 天之内仍然可以接受。RMM2 组件的行为方式相同。

预测示例(图 6.13)即使在较长的交付周期内也相当成功,但置信区间相当宽。周期接近 50 天的周期不能通过接近周期周期的提前期的外推轨迹可靠地再现。

如果采样率从 1 天增加到 10 天,即使在单位提前期(即 10 天)时,所得到的时间序列也变得难以预测。作为原始时间序列 RMM1 和 RMM2 以及具有Δ吨=10天是高斯或接近高斯,可以说,尽管存在显着的光谱最大值,但在该采样率下,马登-朱利安振荡实际上是不可预测的。

本章的例子包括五个比较典型但又不同的案例,采样率分别为一年、一个月和一天;它们可以用以下方式总结:

  • 由于低频变化的主导作用,即使在线性趋势被删除的情况下,全球地表温度也具有一定的可预测性。
  • 高度可预测的准两年振荡,其频谱在频谱的低频部分包含一个强大的峰值,
  • SOI——ENSO 的大气成分——包含一个统计上显着的光谱最大值,并且由于其光谱的低动态范围而仍然具有低的可预测性。
  • MJO,具有平滑的光谱最大值和在几个前置时间可接受的预测。

总之,这里已经表明,如果时间序列的频谱集中在相对窄的频带内,使用符合 Kolmogorov-Wiener 外推理论的预测方法会产生令人满意的结果。如果频谱在频率上或多或少地分布均匀,则时间序列实际上是不可预测的。在所有情况下,即使时间序列的最新值和以前未知的值接近预测轨迹,也应牢记置信区间的宽度与前置时间的函数关系。它是定义预测有用性的数量。

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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。

tatistics-lab作为专业的留学生服务机构,多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务,包括但不限于Essay代写,Assignment代写,Dissertation代写,Report代写,小组作业代写,Proposal代写,Paper代写,Presentation代写,计算机作业代写,论文修改和润色,网课代做,exam代考等等。写作范围涵盖高中,本科,研究生等海外留学全阶段,辐射金融,经济学,会计学,审计学,管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者,也有海外名校硕博留学生,每位写作老师都拥有过硬的语言能力,专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创,100%专业,100%准时,100%满意。

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。

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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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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|QBUS3850

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|General Remarks

Forecasting geophysical processes is probably the most desired goal in Earth and related solar sciences. Reliable predictions are needed at time scales from hours and days (meteorology, hydrology, etc.) to decades and centuries (climatology and related sciences). With one exception, all geophysical processes in the atmosphereocean-land-cryosphere system are random, which means that none of them can be predicted at any lead time without an error. The exception is tides-a deterministic process which exists in the oceans, atmosphere, and in the solid body of the planet. The knowledge of tides is especially important for the oceans, and tides in the open ocean can be predicted almost precisely. Along the shorelines where tides play an important role, sealevel variations can generally be predicted with sufficient accuracy as well, but there may be some cases when random disturbances should also be taken into account (Munk and Cartwright 1966).

The behavior of another astronomically caused process – the seasonal trend-is so irregular that one cannot even say for sure whether the next summer (or any other season) will be warmer or cooler than the current one.

The atmospheric, oceanic, terrestrial, and cryospheric processes and their interactions can be described with fluid dynamics equations; however, the equations are complicated, numerous, and cannot be solved analytically. Getting reliable numerical solutions encounters serious physical and computational problems, which cannot be discussed in this book. However, there is at least one important example of successful numerical solution of prediction problems – the weather forecasting. The forecasts given by meteorologists are reliable and rarely contain serious errors at lead times at least up to about a week. These forecasts are obtained by uploading information about the current (initial) state of processes involved in weather generation into a numerical computational scheme having discrete temporal and spatial resolution and then running the scheme forward in time and space to obtain forecasts. As the knowledge of the initial conditions cannot be ideal, the forecasts contain errors. Besides, the computational grid is discrete so that the processes whose scales are smaller than the distance between the grid nodes and shorter than the unit time step cannot be directly taken into account. The errors in the initial and other conditions grow with the forecast lead time, and eventually, the variance of the forecast errors becomes equal to the variance of the process that is being forecasted. The forecast becomes unusable. It means that the process has a predictability limit; the limit should be defined quantitatively through the ratio of the forecast error variance as a function of lead time to the variance of the process. These issues have been discussed in a number of classical works by Lorenz (1963, 1975, 1995).

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Method of Extrapolation

In both scalar and multivariate cases, the extrapolation means a forecast of the time series on the basis of its behavior in the past. The method of extrapolation used in this book to predict the behavior of stationary geophysical time series is based upon the autoregressive modeling (Box et al. 2015). It is discussed in this chapter for the case of scalar time series $x_{t}$ known over a finite time interval from $t=\Delta t$ through $t=N \Delta t$. The sampling interval $\Delta t$ is the unit time step, which can be a minute, hour, month, year, or whatever the data prescribes. Here, $\Delta t=1$. The only

assumption made about the time series $x_{t}$ is that it presents a sample record of a stationary random process.

The first stage of extrapolation procedure is to approximate the scalar time series with an AR model of a properly selected order $p$. The result of approximation is
$$
x_{t}=\varphi_{1} x_{t-1}+\cdots+\varphi_{p} x_{t-p}+a_{t},
$$
where $\varphi_{j}, j=1, \ldots, p$ are the AR coefficients and $a_{t}$ is a zero mean innovation sequence (white noise) with the variance $\sigma_{a}^{2}$.

Equation (6.1) describes the time series as a function of its behavior in the past, that is, exactly what is required for time series extrapolation. The unknown true value of the time series at lead time $\tau$ is
$$
x_{t+\tau}=\varphi_{1} x_{t+\tau-1}+\cdots+\varphi_{p} x_{t+\tau-p}+a_{t+\tau}
$$
so that at the lead time $\tau=1$
$$
x_{t+1}=\varphi_{1} x_{t}+\cdots+\varphi_{p} x_{t-p+1}+a_{t+1}
$$
At time $t$, all terms in the right-hand side of this equation, with the exception of $a_{t+1}$, are known because they belong to the observed initial time series. Therefore, the extrapolated (predicted, forecasted) value of the time series at the unit lead time is
$$
\hat{x}{t}(1)=\varphi{1} x_{t}+\cdots+\varphi_{p} x_{t-p+1} .
$$
As the extrapolation error at the unit lead time is $a_{t+1}$, its variance is $\sigma_{a}^{2}$. For $\tau=2$, one has
$$
\hat{x}{t}(2)=\varphi{1} \hat{x}{t}(1)+\cdots+\varphi{p} x_{t-p+2}
$$
so that the extrapolation error will be the sum of $\sigma_{a}^{2}$ with the error at $\tau=1$ (that is, $\sigma_{a}^{2}$ ) multiplied by the autoregression coefficient $\varphi_{1}$. The general solution for the extrapolation of an $\operatorname{AR}(p)$ sequence at the lead time $\tau$ is
$$
\hat{x}{t}(\tau)=\varphi{1} \hat{x}{t}(\tau-1)+\cdots+\varphi{p} \hat{x}_{t}(\tau-p)
$$

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Global Annual Temperature

According to Table 5.2, the higher predictability occurs for the annual surface temperature averaged over very large areas, up to the entire surface of the planet. This happens because respective time series contain most of their energy within the low-frequency part of the spectrum.

The global annual temperature (notated here as GLOBE) from 1850 (#1 in Appendix below and Fig. 6.1a) shows two intervals with a definite positive trend; the trend is longer and slightly faster during the latest several decades. Similar to the earlier interval from 1911 through 1944 , the trend that happened during the years from 1974 through 2010 (the initial year for our extrapolation test below) may have been caused by natural factors (Privalsky and Fortus 2011) so that its higher predictability could have been the result of regular variations of climate. As for the higher frequencies, the spectral density estimate for the detrended time series (Fig. 6.1b) proves

that detrending the time series does not affect the spectrum at frequencies above $0.02$ cpy (at time scales 50 years and shorter).

The goal of this test is to get an idea of extrapolation efficiency for the original and detrended time series. With year 2010 as the initial time for extrapolation, one has eight observed values of temperature anomalies that can be compared with predictions for 2011-2018.

The entire time series of GLOBE from 1850 through 2018 can be regarded as a sample of a stationary random process and extrapolated in accordance with its best fitting AR model. The second approach regards the time series as nonstationary: the sum of a stationary process plus trend (linear, in our case). The first version means that the trend is a part of the low-frequency variations caused by the natural climate variability; in the second version, the climate variability is regarded as stationary while the trend is caused by some external factors, including possible anthropogenic effects.

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|QBUS3850

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|General Remarks

预测地球物理过程可能是地球和相关太阳科学中最理想的目标。从几小时和几天(气象学、水文等)到几十年和几个世纪(气候学和相关科学)的时间尺度上都需要可靠的预测。除了一个例外,大气-海洋-陆地-冰冻圈系统中的所有地球物理过程都是随机的,这意味着在任何提前期都无法无误地预测它们。潮汐是一个例外——一种存在于海洋、大气和地球固体中的确定性过程。潮汐知识对海洋尤为重要,几乎可以准确预测开阔海域的潮汐。沿着潮汐发挥重要作用的海岸线,通常也可以以足够的准确度预测海平面变化,

另一个由天文引起的过程——季节性趋势——的行为是如此不规则,以至于人们甚至无法确定下一个夏天(或任何其他季节)是否会比当前的夏天更温暖或更凉爽。

大气、海洋、陆地和冰冻圈过程及其相互作用可以用流体动力学方程来描述;然而,方程复杂、数量众多,无法解析求解。获得可靠的数值解会遇到严重的物理和计算问题,这本书无法讨论。然而,至少有一个成功的预测问题数值解的重要例子——天气预报。气象学家给出的预测是可靠的,并且在至少一周左右的提前期很少出现严重错误。这些预报是通过将有关天气生成过程的当前(初始)状态的信息上传到具有离散时间和空间分辨率的数值计算方案中获得的,然后在时间和空间上向前运行该方案以获得预报。由于初始条件的知识不可能是理想的,因此预测包含错误。此外,计算网格是离散的,因此不能直接考虑尺度小于网格节点之间距离且小于单位时间步长的过程。初始条件和其他条件下的误差随着预测提前期而增长,最终,预测误差的方差等于被预测过程的方差。预测变得不可用。这意味着该过程具有可预测性限制;限制应通过作为前置时间函数的预测误差方差与过程方差的比率来定量定义。Lorenz (1963, 1975, 1995) 的许多经典著作都讨论了这些问题。

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Method of Extrapolation

在标量和多变量情况下,外推意味着根据过去的行为对时间序列进行预测。本书中用于预测静止地球物理时间序列行为的外推方法基于自回归模型(Box et al. 2015)。本章讨论标量时间序列的情况X吨在有限的时间间隔内已知吨=Δ吨通过吨=ñΔ吨. 采样间隔Δ吨是单位时间步长,可以是一分钟、一小时、一个月、一年或任何数据规定的时间。这里,Δ吨=1. 唯一的

关于时间序列的假设X吨是它呈现了一个平稳随机过程的样本记录。

外推程序的第一阶段是用正确选择阶数的 AR 模型来近似标量时间序列p. 近似的结果是

X吨=披1X吨−1+⋯+披pX吨−p+一个吨,
在哪里披j,j=1,…,p是 AR 系数和一个吨是具有方差的零均值创新序列(白噪声)σ一个2.

等式 (6.1) 将时间序列描述为其过去行为的函数,也就是说,正是时间序列外推所需要的。提前期时间序列的未知真实值τ是

X吨+τ=披1X吨+τ−1+⋯+披pX吨+τ−p+一个吨+τ
所以在交货时间τ=1

X吨+1=披1X吨+⋯+披pX吨−p+1+一个吨+1
当时吨, 这个等式右边的所有项,除了一个吨+1, 是已知的,因为它们属于观察到的初始时间序列。因此,时间序列在单位提前期的外推(预测、预测)值为

X^吨(1)=披1X吨+⋯+披pX吨−p+1.
由于单位提前期的外推误差为一个吨+1,其方差为σ一个2. 为了τ=2, 一个有

X^吨(2)=披1X^吨(1)+⋯+披pX吨−p+2
因此外推误差将是σ一个2错误在τ=1(那是,σ一个2) 乘以自回归系数披1. 外推的一般解决方案和⁡(p)提前期的顺序τ是

X^吨(τ)=披1X^吨(τ−1)+⋯+披pX^吨(τ−p)

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Global Annual Temperature

根据表 5.2,在非常大的区域(直至地球的整个表面)的平均年表面温度具有较高的可预测性。发生这种情况是因为各个时间序列的大部分能量都包含在频谱的低频部分。

1850 年以来的全球年温度(此处记为 GLOBE)(下面附录中的#1 和图 6.1a)显示了两个具有明确正趋势的区间;在最近的几十年中,这一趋势更长,速度略快。与 1911 年到 1944 年的早期区间类似,1974 年到 2010 年(我们下面外推测试的第一年)发生的趋势可能是由自然因素引起的(Privalsky 和 ​​Fortus 2011),因此其较高的可预测性可以是气候规律变化的结果。至于更高的频率,去趋势时间序列的谱密度估计(图 6.1b)证明

去趋势时间序列不会影响以上频率的频谱0.02cpy(时间尺度为 50 年或更短)。

该测试的目的是了解原始时间序列和去趋势时间序列的外推效率。以 2010 年作为外推的初始时间,有 8 个观察到的温度异常值可以与 2011-2018 年的预测值进行比较。

GLOBE 从 1850 年到 2018 年的整个时间序列可以看作是一个平稳随机过程的样本,并根据其最佳拟合 AR 模型进行外推。第二种方法将时间序列视为非平稳的:平稳过程加上趋势的总和(在我们的例子中是线性的)。第一个版本意味着趋势是自然气候变率引起的低频变化的一部分;在第二个版本中,气候变率被认为是静止的,而趋势是由一些外部因素引起的,包括可能的人为影响。

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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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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Properties of Time Series of Spatially Averaged Surface Temperature

With the exception of ENSO-related phenomena, the results of analysis of geophysical time series listed in Table $5.1$ do not contradict the hypothesis of the Markovian behavior of climate (Hasselmann 1976). Out of the 13 time series in Table 5.1, seven have orders not higher than 1 , which can be regarded as a confirmation of the hypothesis. The other six samples have low predictability, which does not differ much from predictability of the remaining seven time series. The predictability of AMO is better than in all other cases, and it may be high enough for practical applications. The AMO time series differs from other time series in the table in the sense that it is obtained by averaging SST over a large area of the North Atlantic; therefore, one can assume that the comparatively high rate of spectral density decrease and the higher predictability criterion $r_{e}(1) \approx 0.62$ for AMO could be the result of that averaging.

The global climate is better characterized with data obtained by averaging over large parts of the globe. The AMO time series is just a specific example of such averaging, but we have nine time series that show the surface temperature over the entire globe, its hemispheres, and oceanic and terrestrial parts. Those time series have been analyzed in Privalsky and Yushkov (2018) and found to have a more complicated structure and a higher predictability than the other time series studied in that work.

The data used in the above publication include the complete time series given by the University of East Anglia; most of the time series begin in 1850. The authors of the data files show that the degree of coverage during the XIX Century was poor. Following the example given in Dobrovolski (2000), we will study the same time series starting from 1920 , when the coverage with observations generally increases to $50 \%$ and higher for the global, hemispheric and oceanic data.

The results given in Table $5.2$ confirm one of the previous conclusions: the annual surface temperature averaged over large parts of the globe is best described with relatively complicated models having AR orders $p=3$ or $p=4$ and a relatively high statistical predictability. The results for the southern hemisphere as a whole and for its land follow a Markov model and have lower statistical predictability; they agree with our results obtained from the data given by the Goddard Institute of Space Studies (GISS). According to the GISS data for the southern hemisphere (#14 in Appendix), the autoregressive order $p=1$ and the criterion $r_{e}(1) \approx 0.55$.

The data sets show that spatial averaging on the global scale and over the northern hemisphere including its oceans and land produces time series whose properties differ quite significantly from what is shown in Table $5.1$ for individual climate indices. The optimal AR orders increase up to four, and the predictability criterion grows up to $0.82$ for the north hemispheric ocean. The reason for the behavior of temperature over the southern hemisphere for the time series which begin in 1920 is not clear, but it may be related to the change is statistical properties of the trivariate system consisting of the time series of global, land, and terrestrial time series. For example, the predictability criterion $r_{e}$ (1) for the entire time series is $0.74$ (Privalsky and Yushkov 2018 ) and $0.44$ for the time series that begins in 1920 . A more detailed description of the change is given in Chap. 14 .

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Quasi-Biennial Oscillation

The “rule of no significant sharp peaks” in climate spectra has at least one exception which is supported with decades of direct observations. At least one atmospheric process-the Quasi-Biennial Oscillation, or QBO-does not follow this rule. The QBO phenomenon exists in the equatorial stratosphere at altitudes from about 16 $\mathrm{km}$ to $50 \mathrm{~km}$, and it is characterized with quasi-periodic variations of the westerly and easterly wind speed. The period of oscillations is about 28 months, which corresponds to the frequency of about $0.43$ cpy. It has been discovered in the 1950 ‘s and investigated in a number of publications, in particular, in Holton and Lindzen (1972) who proposed a physical model for QBO. In the review of QBO research by Baldwin et al (2001), QBO is called “a fascinating example of a coherent, oscillating mean flow that is driven with propagating waves with periods unrelated to the resulting oscillation.” Some effects of QBO upon climate are discussed by Anstey and Shepherd $(2014)$.

The statistical properties of QBO such as its spectra and statistical predictability do not seem to have been analyzed within the framework of theory of random processes; this section (along with Chaps. 6 and 10) is supposed to fill this gap in the part related to $\mathrm{QBO}$ as a scalar and bivariate (Chap. 10) phenomenon. It will be analyzed here using the set of monthly observational data provided by the Institute of Meteorology of the Free University of Berlin for the time interval from 1953 through December 2018 (see #15 in Appendix and Naujokat 1986). The set includes monthly wind speed data in the equatorial stratosphere at seven atmospheric pressure levels, from 10 to $70 \mathrm{hPa}$; these levels correspond to altitudes from $31 \mathrm{~km}$ to $18 \mathrm{~km}$.

If the goal of the study were to analyze $\mathrm{QBO}$ as a scalar random process, the data could have been taken at the sampling interval $\Delta t=6$ months or even 1 year. As QBO’s statistical predictability at a monthly sampling rate will also be studied in Chap. 6, the sampling interval $\Delta t=1$ month is taken in this section as well. Examples of $\mathrm{QBO}$ variations are shown in Fig. 5.3.

The basic statistical characteristics of $\mathrm{QBO}$ are shown in Table 5.3. The average wind speed is easterly (negative), and it decreases below the $20 \mathrm{hPa}$ level turning eastward at the lowest level. The variance increases from the $10 \mathrm{hPa}$ level by about $10 \%$ to $15 \mathrm{hPa}$ and $20 \mathrm{hPa}$ and then gradually decreases downward by an order of magnitude. These facts are well known (e.g., Baldwin et al. 2001). The optimal AR models have orders from $p=11$ to $p=29$; such orders are too high for individual time domain analysis.

The typical shape of the spectrum shows an almost periodic random function of time at $f \approx 0.43$ cpy (Fig. 5.4a). The maximum is very narrow and completely dominates the spectrum so that a more detailed picture can only be seen when the scale is logarithmic along both axes (Fig. 5.4b). This seems to be an absolutely unique phenomenon at climatic time scales. At higher frequencies, the spectral density diminishes rather quickly with all other peaks being statistically insignificant. Having this in mind, the spectra will be shown in what follows at frequencies not exceeding 1 cpy.

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Other Oscillations

The Madden-Julian Oscillation (MJO) is another unusual phenomenon both because it is not firmly fixed geographically and because it presents an oscillatory system not related to tides or to a seasonal trend. A review of MJO can be found in Zhang (2005).
Strictly speaking, the MJO phenomenon is a vector process and its spectra should be estimated in agreement with the approach discussed in Thomson and Emery (2014, Chap. 5). However, having in mind the methodological goals of the book, the MJO components will be treated here as either two scalar time series (this chapter and Chap. 6) or as a bivariate process (Chap. 8).

The MJO data used here consist of daily MJO indices RMM1 and RMM2 from January 1, 1979 through April 30, $2017(N=14000, \Delta t=1$ day). Thus, MJO is a bivariate random process. The source of the data is the Australian Bureau of Meteorology, site #16 in Appendix. The graph of the time series is shown in Fig. 5.6a. The hypothesis of stationarity can be accepted through visual assessment, but it is also confirmed by using the method described in Chap. 4. The spectral densities of the time series components are very similar and contain a single wide peak at the frequency close to $0.02 \mathrm{cpd}$. The spectral estimates are shown in Fig. $5.6 \mathrm{~b}$ for the part of the frequency axis up to $0.05 \mathrm{cpd}$; at higher frequencies, the spectrum is monotonically decreasing. The confidence limits are not shown because they almost coincide with the spectra due to the high reliability of estimates obtained with these long time series. The contribution of higher frequencies is negligibly small. Thus, the Madden-Julian Oscillation presents a good example of an oscillatory system. The statistical predictability criterion $r_{e}(1)$ given with Eq. (3.7) amounts to about $0.98$, meaning that both components possess high statistical predictability at the unit lead time, that is, at 1 day.

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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|Properties of Time Series of Spatially Averaged Surface Temperature

除ENSO相关现象外,地球物理时间序列分析结果见表5.1不与马尔可夫气候行为的假设相矛盾(Hasselmann 1976)。在表 5.1 中的 13 个时间序列中,有 7 个的阶数不高于 1,可以认为是对假设的确认。其他 6 个样本的可预测性较低,与其余 7 个时间序列的可预测性差别不大。AMO 的可预测性优于所有其他情况,对于实际应用来说可能已经足够高了。AMO 时间序列与表中其他时间序列的不同之处在于它是通过对北大西洋大片区域的 SST 进行平均获得的;因此,可以假设相对较高的光谱密度下降率和较高的可预测性标准r和(1)≈0.62因为 AMO 可能是该平均的结果。

通过对全球大部分地区进行平均获得的数据可以更好地表征全球气候。AMO 时间序列只是这种平均的一个具体示例,但我们有九个时间序列来显示整个地球、其半球以及海洋和陆地部分的表面温度。这些时间序列已在 Privalsky 和 ​​Yushkov(2018 年)中进行了分析,发现与该工作中研究的其他时间序列相比,它们具有更复杂的结构和更高的可预测性。

上述出版物中使用的数据包括东英吉利大学给出的完整时间序列;大部分时间序列始于 1850 年。数据文件的作者表明,19 世纪的覆盖程度很差。按照 Dobrovolski (2000) 中给出的示例,我们将从 1920 年开始研究相同的时间序列,此时观测的覆盖范围通常增加到50%全球、半球和海洋数据更高。

表中给出的结果5.2确认先前的结论之一:全球大部分地区的年平均表面温度最好用具有 AR 阶的相对复杂的模型来描述p=3或者p=4和相对较高的统计可预测性。整个南半球及其陆地的结果遵循马尔可夫模型,统计可预测性较低;他们同意我们从戈达德空间研究所 (GISS) 提供的数据中获得的结果。根据南半球的 GISS 数据(附录中的#14),自回归顺序p=1和标准r和(1)≈0.55.

数据集显示,全球尺度和北半球(包括其海洋和陆地)的空间平均产生时间序列,其性质与表中所示的有很大差异5.1个别气候指数。最优 AR 阶数增加到四个,可预测性标准增加到0.82对于北半球海洋。从 1920 年开始的时间序列南半球温度变化的原因尚不清楚,但可能与由全球、陆地和陆地时间序列组成的三元系统的统计特性的变化有关时间序列。例如,可预测性标准r和(1) 对于整个时间序列0.74(Privalsky 和 ​​Yushkov 2018 年)和0.44对于从 1920 年开始的时间序列。更改的更详细描述在第 1 章中给出。14.

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Quasi-Biennial Oscillation

气候光谱中“没有显着尖峰的规则”至少有一个例外,它得到了数十年直接观测的支持。至少有一个大气过程——准双年振荡,或 QBO——不遵循这一规则。QBO 现象存在于海拔约 16 度的赤道平流层。ķ米至50 ķ米, 其特点是西风和东风的准周期性变化。振荡周期约为 28 个月,对应的频率约为0.43cp。它在 1950 年代被发现并在许多出版物中进行了研究,特别是在 Holton 和 Lindzen (1972) 中提出了 QBO 的物理模型。在 Baldwin 等人 (2001) 对 QBO 研究的评论中,QBO 被称为“一个由传播波驱动的连贯、振荡平均流的迷人例子,其周期与产生的振荡无关。” Anstey 和 Shepherd 讨论了 QBO 对气候的一些影响(2014).

QBO 的统计特性,如光谱和统计可预测性,似乎没有在随机过程理论的框架内进行分析;本节(连同第 6 章和第 10 章)应该填补与问乙○作为标量和双变量(第 10 章)现象。此处将使用柏林自由大学气象研究所提供的 1953 年至 2018 年 12 月期间的月度观测数据集进行分析(见附录中的 #15 和 Naujokat 1986)。该集合包括赤道平流层在七个大气压水平下的每月风速数据,从 10 到70H磷一个; 这些级别对应于从31 ķ米至18 ķ米.

如果研究的目标是分析问乙○作为标量随机过程,数据可以在采样间隔内获取Δ吨=6几个月甚至一年。由于 QBO 在每月采样率下的统计可预测性也将在第 1 章中进行研究。6、采样间隔Δ吨=1本节也采用月份。示例问乙○变化如图 5.3 所示。

基本统计特征问乙○如表 5.3 所示。平均风速为东风(负),低于20H磷一个水平在最低水平向东转。方差从10H磷一个大约水平10%至15H磷一个和20H磷一个然后逐渐向下减少一个数量级。这些事实是众所周知的(例如,Baldwin et al. 2001)。最优 AR 模型的订单来自p=11至p=29; 这样的阶数对于单独的时域分析来说太高了。

频谱的典型形状显示了一个几乎周期性的时间随机函数F≈0.43cpy(图 5.4a)。最大值非常窄并且完全支配光谱,因此只有当比例尺沿两个轴呈对数时才能看到更详细的图片(图 5.4b)。这似乎是气候时间尺度上绝对独特的现象。在较高的频率下,频谱密度下降得相当快,而所有其他峰值在统计上都是不显着的。考虑到这一点,频谱将以不超过 1 cpy 的频率显示如下。

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Other Oscillations

Madden-Julian 振荡 (MJO) 是另一个不寻常的现象,既因为它在地理上没有牢固固定,也因为它呈现出与潮汐或季节性趋势无关的振荡系统。可以在 Zhang (2005) 中找到对 MJO 的评论。
严格来说,MJO 现象是一个矢量过程,其光谱的估计应与 Thomson 和 Emery(2014 年,第 5 章)中讨论的方法一致。然而,考虑到本书的方法论目标,MJO 组件在这里将被视为两个标量时间序列(本章和第 6 章)或双变量过程(第 8 章)。

这里使用的 MJO 数据包括从 1979 年 1 月 1 日到 4 月 30 日的每日 MJO 指数 RMM1 和 RMM2,2017(ñ=14000,Δ吨=1天)。因此,MJO 是一个二元随机过程。数据来源是澳大利亚气象局,附录中的站点 #16。时间序列图如图 5.6a 所示。平稳性假设可以通过视觉评估来接受,但也可以通过使用第 1 章中描述的方法来确认。4. 时间序列分量的谱密度非常相似,并且在接近的频率处包含一个宽峰0.02Cpd. 频谱估计如图 1 所示。5.6 b对于频率轴的部分高达0.05Cpd; 在较高频率下,频谱单调递减。未显示置信限,因为它们几乎与光谱重合,因为这些长时间序列获得的估计具有高可靠性。较高频率的贡献小到可以忽略不计。因此,Madden-Julian 振荡是振荡系统的一个很好的例子。统计可预测性标准r和(1)用方程给出。(3.7) 约等于0.98,这意味着这两个组件在单位交货期(即 1 天)具有较高的统计可预测性。

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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。

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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。

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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。

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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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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Frequency Resolution of Autoregressive Spectral Analysis

The AR (or MEM) spectral estimation provides an analytical formula for the estimated spectrum. It means that the spectral resolution in the formula is such that the value of spectral density can be calculated at any frequency. This is true, but the actual resolution is defined by the AR order: the number of extrema and inflection points in the spectral curve corresponding to an $\operatorname{AR}(p)$ model cannot be higher than $p$ (see Sect. 4.3). Therefore, a high resolution requires a high AR order, but a high-order model cannot be obtained with a short time series.

By definition, a linearly regular random process does not contain any strictly periodic components. This feature may cause some doubts about the ability of parametric time series analysis designed for regular processes to detect sharp peaks at frequencies which are close to each other, for example, when the data contain harmonic oscillations. Actually, the ability of autoregressive spectral analysis in this respect is very high under just one condition: getting accurate results requires having enough data for analysis. (Certainly, this requirement holds for all nonparametric method of spectral analysis such as Blackman and Tukey’s, MTM, Welch’s, etc.)

A unique case of harmonic oscillations with perfectly known frequencies within the Earth system is tides. The frequencies of tidal constituents are known precisely from astronomy; the amplitudes are determined from observations. The autoregressive analysis in the frequency domain provides a convenient tool for estimating frequencies of harmonic oscillations that are contained in time series of tidal phenomena. If the frequencies are determined correctly in sea level observations, one may hope that they will also be determined correctly in any other stationary data.
The example below is designed to verify how accurately the maximum entropy spectral analysis can determine the frequencies of tidal constituents by analyzing the time series of sea level at station 9414317 , Pier $221 / 2$, San Francisco, USA, using $10^{5}$ hourly sea level observations starting from January 28,2000 . The data source is $# 3$ in Appendix. A part of the record (about 50 days) is shown in Fig. 4.7. The tides obviously dominate the record.

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Example of AR Analysis in Time and Frequency Domains

Consider the entire process of time series analysis using as an example the annual values of Tripole Index (TPI) for the Interdecadal Pacific Oscillation (Henley et al. 2015). The time series shown in Fig. $4.9$ extends from 1854 through $2018(N=165)$; it is closely related to other El Niño-Southern Oscillation indices but differs from them in some respects. The data source is taken from the Web site #5 in Appendix to this chapter. The time series does not contain any statistically significant trend, and its behavior allows one to assume, without any further analysis, that it can be treated as a sample of a stationary random process. The test for Gaussianity showed that the probability density function of this time series can be regarded as normal.

The time series has been analyzed in the time domain by fitting to it $\mathrm{AR}(p)$ models of orders from $p=0$ through $p=16$ (one-tenth of the time series length). Three of the five order selection criteria used in this book have chosen the order $p=3$ :
$$
x_{t} \approx 0.46 x_{t-1}-0.29 x_{t-2}+0.15 x_{t-3}+a_{t}
$$
The RMS error of all estimated AR coefficients equals to approximately $0.08$ so that the coefficients are statistically significant at the confidence level $0.9$ used in this book.

The estimates of the mean value and standard deviation are $\bar{x} \approx-0.15$ and $\hat{\sigma}_{x} \approx 0.61$. The respective confidence intervals for the mean value and variance estimates obtained for the TPI time series expressed with model (4.11) are [ $-0.25$,

$-0.04]$ and $[0.55,0.68]$. These confidence intervals are determined in accordance with Eqs. (4.1) -(4.4) using estimates of the numbers of independent observations $\bar{N}=93$ and $\hat{N}=130$ obtained for the AR(3) model (4.11). These values are calculated through the correlation function estimate under the assumption that the correlation function $r(k)$ at lags $k=1,2,3$ coincides with the sample estimates while its further values behave in the maximum entropy mode. This correlation function obtained according to Eq. (4.5) diminishes very fast so that the numbers of independent observations $\bar{N}$ and $\hat{N}$ do not differ drastically from the total number of observations $N$.

The innovation sequence variance $\sigma_{a}^{2} \approx 0.31$ and the predictability (persistence) criterion $r_{e}(1)=\sqrt{1-\sigma_{a}^{2} / \sigma_{x}^{2}}$ equals $0.17$ meaning that the unpredictable innovation sequence $a_{t}$ plays a dominant role in the time series of Tripole Index. This time series is quite close to a white noise sequence, and the variance of its prediction errors will be high.

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Properties of Climate Indices

At climatic time scales, the basic statistical properties of a large number of geophysical time series-about 3000 -has been summarized in the fundamental work by Dobrovolski $(2000)$ dealing with stochastic models of scalar climatic data. The time series in that book include surface temperature, atmospheric pressure, precipitation, sea level, and some other geophysical variables observed at individual stations; the data set includes 195 time series of sea surface temperature averaged within $5^{\circ} \times 5^{\circ}$ squares. Most of those time series are best approximated with either a white noise or a Markov process (Dobrovolski 2000 , p. 135). The white noise model AR(0) can be justly regarded as a specific case of the $\mathrm{AR}(1)$ model. The prevalence of the $\mathrm{AR}(1)$ model for climatic time series obtained without large-scale spatial averaging has been noted recently in Privalsky and Yushkov (2018), but the results given in Dobrovolski $(2000)$ are based upon a much larger observation base.

In this section, we will complement the available information by studying first a number of geophysical time series that are often used as climate indicators or indices; their names usually contain the term “oscillation” or “index.” The list is given in Table 5.1, and the data sources are shown in the Appendix to this chapter. In all cases, the value of $\Delta t$ is one year. Along with the optimal AR orders $p$ for the time series, the table contains the values of statistical predictability criterion (3.7): $r_{e}(1)=\sqrt{1-\sigma_{a}^{2} / \sigma_{x}^{2}}$, where $\sigma_{x}^{2}$ and $\sigma_{a}^{2}$ are the time series variance and the variance of its innovation sequence.

The sources of data listed in the table are given in Appendix to this chapter: the numbers in the first column of the table coincide with the numbers in the Appendix.
Two characteristic features are common for the time series in Table 5.1: all of them can be regarded as Gaussian, and, with one exception, all of them have low statistical predictability. This means that they present sample records of random processes similar to a white noise; that is, their behavior in the time domain is very irregular, and, consequently, none of them contains oscillations as the term is understood in physics. The exception is the relatively high predictability of the Atlantic Multidecadal Oscillation. Thus, judging by the low optimal AR orders and the low predictability, one may say that though the optimal model for most of these time series is not AR(1) their behavior does not contradict the assumption of the Markov character of climate variability and that the value of the autoregressive coefficient is significantly smaller than one.

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|STAT4102

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|Frequency Resolution of Autoregressive Spectral Analysis

AR(或 MEM)谱估计为估计的谱提供了一个分析公式。这意味着公式中的光谱分辨率使得光谱密度的值可以在任何频率下计算。这是真的,但实际分辨率由 AR 阶定义:光谱曲线中极值和拐点的数量对应于和⁡(p)型号不能高于p(见第 4.3 节)。因此,高分辨率需要高AR阶数,而时间序列短却无法得到高阶模型。

根据定义,线性规则随机过程不包含任何严格的周期性分量。此功能可能会导致对为常规过程设计的参数时间序列分析检测彼此接近的频率处的尖峰的能力产生一些疑问,例如,当数据包含谐波振荡时。实际上,自回归光谱分析在这方面的能力非常高,仅在一个条件下:获得准确的结果需要有足够的数据进行分析。(当然,此要求适用于所有非参数光谱分析方法,例如 Blackman 和 Tukey’s、MTM、Welch’s 等)

地球系统内具有完全已知频率的谐波振荡的一个独特情况是潮汐。潮汐成分的频率可以从天文学中准确得知;幅度由观察确定。频域中的自回归分析为估计包含在潮汐现象时间序列中的谐波振荡频率提供了一种方便的工具。如果在海平面观测中正确确定了频率,人们可能希望在任何其他固定数据中也能正确确定频率。
下面的示例旨在通过分析码头 9414317 站的海平面时间序列来验证最大熵谱分析如何准确地确定潮汐成分的频率221/2,美国旧金山,使用105从 2000 年 1 月 28 日开始的每小时海平面观测。数据源是# 3# 3在附录中。部分记录(约 50 天)如图 4.7 所示。潮汐显然占主导地位。

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Example of AR Analysis in Time and Frequency Domains

以年代际太平洋涛动的三极子指数 (TPI) 的年度值为例,考虑时间序列分析的整个过程(Henley 等人,2015 年)。时间序列如图所示。4.9从 1854 年延伸到2018(ñ=165); 它与其他厄尔尼诺-南方涛动指数密切相关,但在某些方面有所不同。数据源取自本章附录中的网站#5。时间序列不包含任何统计上显着的趋势,并且它的行为允许人们在没有任何进一步分析的情况下假设它可以被视为平稳随机过程的样本。高斯性检验表明,该时间序列的概率密度函数可视为正态。

时间序列已通过拟合在时域中进行了分析一个R(p)订单型号来自p=0通过p=16(时间序列长度的十分之一)。本书中使用的五个订单选择标准中的三个选择了订单p=3 :

X吨≈0.46X吨−1−0.29X吨−2+0.15X吨−3+一个吨
所有估计的 AR 系数的 RMS 误差大约等于0.08使得系数在置信水平上具有统计显着性0.9本书中使用。

平均值和标准差的估计是X¯≈−0.15和σ^X≈0.61. 用模型 (4.11) 表示的 TPI 时间序列的平均值和方差估计值各自的置信区间为 [−0.25,

−0.04]和[0.55,0.68]. 这些置信区间是根据方程式确定的。(4.1) -(4.4) 使用独立观察次数的估计ñ¯=93和ñ^=130为 AR(3) 模型 (4.11) 获得。这些值是在相关函数的假设下通过相关函数估计计算得出的r(ķ)在滞后ķ=1,2,3与样本估计值一致,而其进一步的值表现为最大熵模式。该相关函数根据方程式获得。(4.5) 减少得非常快,因此独立观察的数量ñ¯和ñ^与观察总数没有太大差异ñ.

创新序列方差σ一个2≈0.31和可预测性(持久性)标准r和(1)=1−σ一个2/σX2等于0.17意味着不可预测的创新序列一个吨在三极子指数的时间序列中起主导作用。这个时间序列非常接近白噪声序列,其预测误差的方差会很大。

统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Properties of Climate Indices

在气候时间尺度上,Dobrovolski 在基础工作中总结了大量地球物理时间序列(约 3000 个)的基本统计特性(2000)处理标量气候数据的随机模型。那本书中的时间序列包括地表温度、大气压力、降水、海平面和在各个站观测到的其他一些地球物理变量;该数据集包括 195 个时间序列的平均海表温度5∘×5∘正方形。大多数这些时间序列最好用白噪声或马尔可夫过程来近似(Dobrovolski 2000,第 135 页)。白噪声模型 AR(0) 可以公正地看作是一个R(1)模型。的流行一个R(1)最近在 Privalsky 和 ​​Yushkov (2018) 中注意到了在没有大尺度空间平均的情况下获得的气候时间序列模型,但在 Dobrovolski 中给出的结果(2000)是基于更大的观察基础。

在本节中,我们将通过首先研究一些经常用作气候指标或指数的地球物理时间序列来补充现有信息;它们的名称通常包含术语“振荡”或“指数”。列表见表 5.1,数据来源见本章附录。在所有情况下,价值Δ吨是一年。连同最佳的 AR 订单p对于时间序列,该表包含统计可预测性标准 (3.7) 的值:r和(1)=1−σ一个2/σX2, 在哪里σX2和σ一个2是时间序列方差及其创新序列的方差。

表中数据来源见本章附录:表中第一栏数字与附录数字一致。
表 5.1 中的时间序列有两个共同的特征:它们都可以被认为是高斯的,并且除了一个例外,它们都具有低的统计可预测性。这意味着它们呈现类似于白噪声的随机过程的样本记录;也就是说,它们在时域中的行为非常不规则,因此它们都不包含物理学中所理解的振荡。例外是大西洋多年代际涛动的相对较高的可预测性。因此,从低最优 AR 阶数和低可预测性来看,

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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。

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