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Time-Series Analysis是在数学中，是按时间顺序索引（或列出或绘制）的一系列数据点。最常见的是，一个时间序列是在连续的等距的时间点上的一个序列。因此，它是一个离散时间数据的序列。时间序列的例子有海洋潮汐的高度、太阳黑子的数量和道琼斯工业平均指数的每日收盘值。
时间序列分析Time-Series Analysis分析包括分析时间序列数据的方法，以提取有意义的统计数据和数据的其他特征。时间序列预测是使用一个模型来预测基于先前观察到的值的未来值。虽然经常采用回归分析的方式来测试一个或多个不同时间序列之间的关系，但这种类型的分析通常不被称为 “时间序列分析”，它特别指的是单一序列中不同时间点之间的关系。中断的时间序列分析是用来检测一个时间序列从之前到之后的演变变化，这种变化可能会影响基础变量。
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统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Smoothing spline
The main disadvantage of the kernel smoothing method and the multitaper smoothing method is that they cannot guarantee that the final estimate is positive semidefinite while allowing flexible smoothing for each element of the spectral matrix. Thus, the same bandwidth is often applied to smoothing all the spectral components. However, in many applications, different components of the spectral matrix may need different smoothnesses, and require different smoothing parameters to get optimal estimates. To overcome this difficulty, Dai and Guo (2004) proposed a Cholesky decomposition based smoothing spline method for the spectrum estimation. The method models each Cholesky component separately by using different smoothing parameters. The method first obtains positive-definite and asymptotically unbiased initial spectral estimator $\widetilde{\mathbf{f}}_M(\omega)$ through sine multitapers as shown in Eq. (9.65). Then, it further smooths the Cholesky components of the spectral matrix via the smoothing spline and penalized sum of squares, which allows different degrees of smoothness for different Cholesky elements.
Suppose the spectral matrix $\tilde{\mathbf{f}}(\omega)$ has Cholesky decomposition such that $\widetilde{\mathbf{f}}(\omega)=\boldsymbol{\Gamma}^*$, where $\boldsymbol{\Gamma}$ is $m \times m$ lower triangular matrix. To obtain unique decomposition, the diagonal elements of $\boldsymbol{\Gamma}$ are constrained to be positive. The diagonal elements $\gamma_{j, j}, j=1, \ldots, m$, the real part of $\gamma_{j, k}, \mathfrak{R}\left(\gamma_{j, k}\right)$, and imaginary part of $\gamma_{j, k}, \mathfrak{T}\left(\gamma_{j, k}\right), j>k$ are smoothed by spline with different smoothing parameters. Suppose $\gamma \in\left{\gamma_{j, j}, \mathfrak{R}\left(\gamma_{j, k}\right), \mathfrak{\Im}\left(\gamma_{j, k}\right), j>k\right.$, for $\left.j, k=1, \ldots, m\right}$, we have
$$
\gamma\left(\omega_{\ell}\right)=a\left(\omega_{\ell}\right)+e\left(\omega_{\ell}\right)
$$
where $a\left(\omega_{\ell}\right)=\mathrm{E}\left{\gamma\left(\omega_{\ell}\right)\right}$, and the $e\left(\omega_{\ell}\right), \ell=1, \ldots, n$, are independent errors with zero means and the variances depending on the frequency point $\omega_{\ell} . a(\cdot)$ is periodic and is fitted by periodic smoothing spline (Wahba, 1990) of the form,
$$
a(\omega)=c_0+\sum_{\nu=1}^{n / 2-1} c_\nu \sqrt{2} \cos (2 \pi \nu \omega)+\sum_{\nu=1}^{n / 2-1} d_\nu \sqrt{2} \sin (2 \pi \nu \omega)+c_{n / 2} \cos (\pi n \omega)
$$
统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Bayesian method
Recall that the discrete Fourier transform $\widetilde{\mathbf{Y}}{\ell}=\widetilde{\mathbf{Y}}\left(\omega{\ell}\right), \ell=0, \ldots,(n-1) / 2$, are approximately independent complex multivariate normal random variables. The large-sample distribution of $\widetilde{\mathbf{Y}}{\ell}$ leads to the Whittle likelihood (Whittle, 1953, 1954), $$ L(\mathbf{f})=\prod{\ell=1}^L\left|\mathbf{f}\left(\omega_{\ell}\right)\right|^{-1} \exp \left{-\widetilde{\mathbf{Y}}{\ell}^\left[\mathbf{f}\left(\omega{\ell}\right)\right]^{-1} \widetilde{\mathbf{Y}}{\ell}\right}, $$ where $\omega_k=\ell / n$ and $L=[(n-1) / 2]$. Based on the Whittle likelihood, Rosen and Stoffer (2007) proposed a Bayesian method to the estimate spectrum of the second-order stationary multivariate time series. They model the spectrum $\mathbf{f}(\omega)$ by the modified complex Cholesky factorization, such that, $$ \mathbf{f}^{-1}\left(\omega{\ell}\right)=\mathbf{\Gamma}{\ell}^ \mathbf{D}{\ell}^{-1} \mathbf{\Gamma}{\ell}, $$ where $\boldsymbol{\Gamma}{\ell}$ is a complex-valued lower triangular matrix with one on its diagonal,
$$
\boldsymbol{\Gamma}{\ell}=\left[\begin{array}{ccccccc} 1 & 0 & \cdots & \cdots & \cdots & \cdots & 0 \ -\theta{2,1}^{(\ell)} & 1 & 0 & \cdots & \cdots & \cdots & 0 \
-\theta_{3,1}^{(\ell)} & -\theta_{3,2}^{(\ell)} & 1 & 0 & \cdots & \cdots & \vdots \
\vdots & \cdots & \vdots & \ddots & \ddots & \vdots & \vdots \
\vdots & \vdots & \vdots & \cdots & \ddots & 0 & \vdots \
\vdots & \cdots & \cdots & \cdots & \cdots & 1 & 0 \
-\theta_{m, 1}^{(\ell)} & -\theta_{m, 2}^{(\ell)} & \cdots & \cdots & \cdots & -\theta_{m, m-1}^{(\ell)} & 1
\end{array}\right],
$$
and $\mathbf{D}{\ell}$ is a diagonal matrix with positive real values, that is, $\mathbf{D}{\ell}=\operatorname{diag}\left(d_{1, \ell}^2, \ldots, d_{m, \ell}^2\right)$. Let $\boldsymbol{\theta}{\ell}=\left(\theta{2,1}^{(\ell)}, \theta_{3,1}^{(\ell)}, \theta_{3,2}^{(\ell)}, \ldots, \theta_{m, m-1}^{(\ell)}\right), \boldsymbol{\Theta}=\left(\boldsymbol{\theta}1, \ldots, \boldsymbol{\theta}_L\right)$, and $\mathbf{D}=\left{\mathbf{D}_1, \ldots, \mathbf{D}_L\right}$, the modified Cholesky representation facilitates development of Bayesian sampler by noticing that the Whittle likelihood can be rewritten as $$ L(\mathbf{Y} \mid \mathbf{D}, \boldsymbol{\Theta}) \approx \prod{\ell=1}^L \prod_{j=1}^m d_{j, \ell}^{-2} \exp \left{-\left(\widetilde{\mathbf{Y}}\left(\omega_{\ell}\right)-\mathbf{R}{\ell} \boldsymbol{\theta}{\ell}\right)^* \mathbf{D}{\ell}^{-1}\left(\widetilde{\mathbf{Y}}\left(\omega{\ell}\right)-\mathbf{R}{\ell} \boldsymbol{\theta}{\ell}\right)\right},
$$
where $\boldsymbol{\theta}{\ell}$ is an $m(m-1) / 2$-dimensional vector and $\mathbf{R}{\ell}$ is a $m \times m(m-1) / 2$ design matrix such that
$$
\mathbf{R}{\ell}=\left[\begin{array}{ccccccccccccc} 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \ldots & 0 & 0 & 0 & \ldots & 0 \ Y{1, \ell} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \ldots & 0 & 0 & 0 & \ldots & 0 \
0 & Y_{1, \ell} & Y_{2, \ell} & 0 & 0 & 0 & 0 & \ldots & 0 & 0 & 0 & \ldots & 0 \
0 & 0 & 0 & Y_{1, \ell} & Y_{2, \ell} & Y_{3, \ell} & 0 & \ldots & 0 & 0 & 0 & \ldots & 0 \
0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \vdots \
\vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & 0 \
0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \ldots & 0 & Y_{1, \ell} & Y_{2, \ell} & \ldots & Y_{m-1, \ell}
\end{array}\right]
$$
and $Y_{j, \ell}$ is the $j$ th entry of $\widetilde{\mathbf{Y}}\left(\omega_{\ell}\right)$. Let $\boldsymbol{\Delta}j=\left(d{j, 1}^2, \ldots, d_{j, L}^2\right)^{\prime}$ and $\boldsymbol{\theta}{j, k}=\left(\theta{j, k}^{(1)}, \ldots, \theta_{j, k}^{(L)}\right)^{\prime}$. Each component of the Cholesky decomposition is fitted by the Demmler-Reinsch basis functions for linear smoothing splines of Eubank and Hsing (2008) as follows
$$
c_0+c_1 \omega_{\ell}+\sum_{k=1}^L \sqrt{2} \cos \left{(k-1) \pi \omega_{\ell}\right} d_k
$$
for each frequency $\omega_{\ell}$. Let $\mathbf{X}$ be the design matrix of the basis functions and $\boldsymbol{\beta}j=\left(\mathbf{c}_j^{\prime}, \mathbf{d}_j^{\prime}\right)^{\prime}$ be the associated parameters. We then have $$ \log \left(\boldsymbol{\Delta}_j\right)=\mathbf{X} \boldsymbol{\beta}_j, \boldsymbol{R}\left(\boldsymbol{\theta}{j, k}\right)=-\mathbf{X} \boldsymbol{\beta}{j, k,(r e)}, \mathfrak{\Im}\left(\boldsymbol{\theta}{j, k}\right)=-\mathbf{X} \boldsymbol{\beta}{j, k,(i m)}, $$ for $j=1, \ldots, m, k=1, \ldots, j-1$. The priors on $\mathbf{c}_j, \mathbf{c}{j, k,(r e)}$, and $\mathbf{c}{j, k,(i m)}$ are chosen to be bivariate normal distributions $N\left(\mathbf{0}, \sigma{\mathbf{c} j}^2 \mathbf{I}2\right), N\left(\mathbf{0}, \sigma{\mathbf{c}{j, k,(r e)}^2}^2 \mathbf{I}_2\right), N\left(\mathbf{0}, \sigma{\mathbf{c}{j, k,(i m e)}^2}^2 \mathbf{I}_2\right)$, and the priors on $\mathbf{d}_j, \mathbf{d}{j, k,(r e)}$, and $\mathbf{d}{j, k,(i m)}$ are chosen to be $L$-dimensional normal distributions $N\left(\mathbf{0}, \lambda_j^2 \mathbf{I}_L\right), N\left(\mathbf{0}, \lambda{j, k,(r e)}^2 \mathbf{I}L\right)$, and $N\left(\mathbf{0}, \lambda{j, k,(i m)}^2 \mathbf{I}L\right)$, respectively. The hyperparameters $\lambda_j^2, \lambda{j, k,(r e)}^2$, and $\lambda_{j, k,(i m)}^2$ are smoothing parameters, which control the amount of smoothness. As the smoothing parameters tend to zero, the spline becomes a linear fit; as the smoothing parameters tend to infinity, the spline will be an interpolating spline. Gibbs sampling with the Metropolis-Hastings algorithm is used to draw parameters from posterior distribution.
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|Smoothing spline
核平滑法和多锥度平滑法的主要缺点是不能保证最终估计是正半定的，同时允许对谱矩阵的每个元素进行灵活的平滑。因此，通常使用相同的带宽来平滑所有的光谱分量。然而，在许多应用中，谱矩阵的不同组成部分可能需要不同的平滑度，并且需要不同的平滑参数来获得最优估计。为了克服这一困难，Dai和Guo(2004)提出了一种基于Cholesky分解的平滑样条方法用于谱估计。该方法通过使用不同的平滑参数对每个Cholesky分量分别建模。该方法首先通过正弦多锥得到正定渐近无偏初始谱估计量$\widetilde{\mathbf{f}}_M(\omega)$，如式(9.65)所示。然后，通过光滑样条和惩罚平方和对谱矩阵的Cholesky分量进行进一步的平滑，使得不同的Cholesky元素具有不同程度的平滑。
假设谱矩阵$\tilde{\mathbf{f}}(\omega)$具有如下的Cholesky分解:$\widetilde{\mathbf{f}}(\omega)=\boldsymbol{\Gamma}^*$，其中$\boldsymbol{\Gamma}$为$m \times m$下三角矩阵。为了得到唯一分解，将$\boldsymbol{\Gamma}$的对角元素约束为正。对对角元$\gamma_{j, j}, j=1, \ldots, m$、$\gamma_{j, k}, \mathfrak{R}\left(\gamma_{j, k}\right)$的实部和$\gamma_{j, k}, \mathfrak{T}\left(\gamma_{j, k}\right), j>k$的虚部分别采用不同光滑参数的样条进行光滑。假设$\gamma \in\left{\gamma_{j, j}, \mathfrak{R}\left(\gamma_{j, k}\right), \mathfrak{\Im}\left(\gamma_{j, k}\right), j>k\right.$对于$\left.j, k=1, \ldots, m\right}$，我们有
$$
\gamma\left(\omega_{\ell}\right)=a\left(\omega_{\ell}\right)+e\left(\omega_{\ell}\right)
$$
其中$a\left(\omega_{\ell}\right)=\mathrm{E}\left{\gamma\left(\omega_{\ell}\right)\right}$和$e\left(\omega_{\ell}\right), \ell=1, \ldots, n$是均值为零的独立误差，依赖于频率点的方差$\omega_{\ell} . a(\cdot)$是周期性的，并通过形式为的周期平滑样条(Wahba, 1990)拟合，
$$
a(\omega)=c_0+\sum_{\nu=1}^{n / 2-1} c_\nu \sqrt{2} \cos (2 \pi \nu \omega)+\sum_{\nu=1}^{n / 2-1} d_\nu \sqrt{2} \sin (2 \pi \nu \omega)+c_{n / 2} \cos (\pi n \omega)
$$
统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Bayesian method
回想一下离散傅里叶变换$\widetilde{\mathbf{Y}}{\ell}=\widetilde{\mathbf{Y}}\left(\omega{\ell}\right), \ell=0, \ldots,(n-1) / 2$，都是近似独立的复多元正态随机变量。$\widetilde{\mathbf{Y}}{\ell}$的大样本分布导致惠特尔似然(惠特尔，1953,1954)，$$ L(\mathbf{f})=\prod{\ell=1}^L\left|\mathbf{f}\left(\omega_{\ell}\right)\right|^{-1} \exp \left{-\widetilde{\mathbf{Y}}{\ell}^\left[\mathbf{f}\left(\omega{\ell}\right)\right]^{-1} \widetilde{\mathbf{Y}}{\ell}\right}, $$其中$\omega_k=\ell / n$和$L=[(n-1) / 2]$。Rosen和Stoffer(2007)基于Whittle似然，提出了一种估计二阶平稳多元时间序列谱的贝叶斯方法。他们通过修正的复Cholesky分解对光谱$\mathbf{f}(\omega)$进行建模，这样，$$ \mathbf{f}^{-1}\left(\omega{\ell}\right)=\mathbf{\Gamma}{\ell}^ \mathbf{D}{\ell}^{-1} \mathbf{\Gamma}{\ell}, $$其中$\boldsymbol{\Gamma}{\ell}$是一个对角线上有1的复值下三角矩阵，
$$
\boldsymbol{\Gamma}{\ell}=\left[\begin{array}{ccccccc} 1 & 0 & \cdots & \cdots & \cdots & \cdots & 0 \ -\theta{2,1}^{(\ell)} & 1 & 0 & \cdots & \cdots & \cdots & 0 \
-\theta_{3,1}^{(\ell)} & -\theta_{3,2}^{(\ell)} & 1 & 0 & \cdots & \cdots & \vdots \
\vdots & \cdots & \vdots & \ddots & \ddots & \vdots & \vdots \
\vdots & \vdots & \vdots & \cdots & \ddots & 0 & \vdots \
\vdots & \cdots & \cdots & \cdots & \cdots & 1 & 0 \
-\theta_{m, 1}^{(\ell)} & -\theta_{m, 2}^{(\ell)} & \cdots & \cdots & \cdots & -\theta_{m, m-1}^{(\ell)} & 1
\end{array}\right],
$$
$\mathbf{D}{\ell}$是一个实数为正的对角矩阵，即$\mathbf{D}{\ell}=\operatorname{diag}\left(d_{1, \ell}^2, \ldots, d_{m, \ell}^2\right)$。设$\boldsymbol{\theta}{\ell}=\left(\theta{2,1}^{(\ell)}, \theta_{3,1}^{(\ell)}, \theta_{3,2}^{(\ell)}, \ldots, \theta_{m, m-1}^{(\ell)}\right), \boldsymbol{\Theta}=\left(\boldsymbol{\theta}1, \ldots, \boldsymbol{\theta}L\right)$和$\mathbf{D}=\left{\mathbf{D}_1, \ldots, \mathbf{D}_L\right}$，修改后的Cholesky表示法通过注意到惠特尔似然可以重写为$$ L(\mathbf{Y} \mid \mathbf{D}, \boldsymbol{\Theta}) \approx \prod{\ell=1}^L \prod{j=1}^m d_{j, \ell}^{-2} \exp \left{-\left(\widetilde{\mathbf{Y}}\left(\omega_{\ell}\right)-\mathbf{R}{\ell} \boldsymbol{\theta}{\ell}\right)^* \mathbf{D}{\ell}^{-1}\left(\widetilde{\mathbf{Y}}\left(\omega{\ell}\right)-\mathbf{R}{\ell} \boldsymbol{\theta}{\ell}\right)\right},
$$来促进贝叶斯采样器的发展
其中$\boldsymbol{\theta}{\ell}$是一个$m(m-1) / 2$维向量，$\mathbf{R}{\ell}$是一个$m \times m(m-1) / 2$设计矩阵，这样
$$
\mathbf{R}{\ell}=\left[\begin{array}{ccccccccccccc} 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \ldots & 0 & 0 & 0 & \ldots & 0 \ Y{1, \ell} & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \ldots & 0 & 0 & 0 & \ldots & 0 \
0 & Y_{1, \ell} & Y_{2, \ell} & 0 & 0 & 0 & 0 & \ldots & 0 & 0 & 0 & \ldots & 0 \
0 & 0 & 0 & Y_{1, \ell} & Y_{2, \ell} & Y_{3, \ell} & 0 & \ldots & 0 & 0 & 0 & \ldots & 0 \
0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \vdots \
\vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \vdots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & \ldots & 0 \
0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & \ldots & 0 & Y_{1, \ell} & Y_{2, \ell} & \ldots & Y_{m-1, \ell}
\end{array}\right]
$$
$Y_{j, \ell}$是$\widetilde{\mathbf{Y}}\left(\omega_{\ell}\right)$的第$j$项。让$\boldsymbol{\Delta}j=\left(d{j, 1}^2, \ldots, d_{j, L}^2\right)^{\prime}$和$\boldsymbol{\theta}{j, k}=\left(\theta{j, k}^{(1)}, \ldots, \theta_{j, k}^{(L)}\right)^{\prime}$。Cholesky分解的每个分量由Eubank和Hsing(2008)的线性平滑样条的Demmler-Reinsch基函数拟合如下
$$
c_0+c_1 \omega_{\ell}+\sum_{k=1}^L \sqrt{2} \cos \left{(k-1) \pi \omega_{\ell}\right} d_k
$$
对于每个频率$\omega_{\ell}$。设$\mathbf{X}$为基函数的设计矩阵，$\boldsymbol{\beta}j=\left(\mathbf{c}j^{\prime}, \mathbf{d}_j^{\prime}\right)^{\prime}$为相关参数。然后我们用$$ \log \left(\boldsymbol{\Delta}_j\right)=\mathbf{X} \boldsymbol{\beta}_j, \boldsymbol{R}\left(\boldsymbol{\theta}{j, k}\right)=-\mathbf{X} \boldsymbol{\beta}{j, k,(r e)}, \mathfrak{\Im}\left(\boldsymbol{\theta}{j, k}\right)=-\mathbf{X} \boldsymbol{\beta}{j, k,(i m)}, $$表示$j=1, \ldots, m, k=1, \ldots, j-1$。分别取$\mathbf{c}_j, \mathbf{c}{j, k,(r e)}$和$\mathbf{c}{j, k,(i m)}$上的先验为二元正态分布$N\left(\mathbf{0}, \sigma{\mathbf{c} j}^2 \mathbf{I}2\right), N\left(\mathbf{0}, \sigma{\mathbf{c}{j, k,(r e)}^2}^2 \mathbf{I}_2\right), N\left(\mathbf{0}, \sigma{\mathbf{c}{j, k,(i m e)}^2}^2 \mathbf{I}_2\right)$，取$\mathbf{d}_j, \mathbf{d}{j, k,(r e)}$和$\mathbf{d}{j, k,(i m)}$上的先验为$L$维正态分布$N\left(\mathbf{0}, \lambda_j^2 \mathbf{I}_L\right), N\left(\mathbf{0}, \lambda{j, k,(r e)}^2 \mathbf{I}L\right)$和$N\left(\mathbf{0}, \lambda{j, k,(i m)}^2 \mathbf{I}L\right)$。超参数$\lambda_j^2, \lambda{j, k,(r e)}^2$和$\lambda{j, k,(i m)}^2$是平滑参数，控制平滑程度。当平滑参数趋于零时，样条曲线变为线性拟合;当平滑参数趋于无穷大时，样条将是插值样条。采用Metropolis-Hastings算法的Gibbs抽样从后验分布中提取参数。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。