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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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- 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|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.
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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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。