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|Further generalization and remarks
More generally, we can include some covariates in all the models introduced in Sections 7.3 and 7.4. For example, when subjects in the model are people, we may want to include related information, such as age, gender, education level, and others, in the model. Thus, we have
$$
Z_{i, j, t}=\mu+c_1 X_{1, j}+\cdots+c_k X_{k, j}+\alpha_i+\beta_t+\gamma_{i, t}+\varepsilon_{i, j, t},
$$
where the $X$ ‘s are covariates with associated coefficients $c$ ‘s.
With proper modifications, the model in (7.37) can be written in matrix form,
$$
\mathbf{Y}=\mathbf{X} \boldsymbol{\beta}+\boldsymbol{\varepsilon}
$$
where the matrix $\mathbf{X}$ will now contain the values of covariates in addition to the values of 0 and 1 for factors, $\boldsymbol{\beta}$ is the vector of the associated parameters, and $\boldsymbol{\varepsilon}$ is a vector of normal random errors with mean vector $\mathbf{0}$ and variance-covariance matrix $\boldsymbol{\Omega}=\mathbf{I}_n \otimes \mathbf{\Sigma}, \mathbf{I}_n$ is the $n \times n$ identity matrix, $n$ is the number of subjects, and $\mathbf{\Sigma}$ is the $(p \times p)$ common variance-covariance structure for all subjects. The GLS estimator of $\boldsymbol{\beta}, \hat{\boldsymbol{\beta}}=\left(\mathbf{X}^{\prime} \mathbf{\Omega}^{-\mathbf{1}} \mathbf{X}\right) \mathbf{X} \boldsymbol{\Omega}^{-\mathbf{1}} \mathbf{Y}$, is the best linear unbiased estimator that follows a multivariate vector normal distribution $N\left(\boldsymbol{\beta},\left(\mathbf{X}^{\prime} \Omega^{-1} \mathbf{X}\right)^{-1}\right)$.
It should be noted that although the examples illustrated in this chapter are equally spaced repeated measurements, the methods introduced can also be applied to cases when repeated measurements are unequally spaced. This is true even when a covariance structure such as an unstructured general covariance, a covariance of independent case, a covariance of common symmetry, or a covariance of heterogeneous common symmetry is used in the analysis. It should be noted, however, that most software such as SAS Proc Mixed may assume equally spaced times when a time series covariance structure like $\operatorname{AR}(1), \operatorname{ARMA}(1,1)$, or the Toeplitz form is specified in the analysis. In such a case, using the software may require some adjustment.
统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Another empirical example – the oral condition of neck cancer patients
Example 7.3 In this example, we will consider the data set listed in Table 7.9 from the MidMichigan Medical Center for its study of the oral condition of neck cancer patients in 1999 , which is also listed as WW7b in the Data Appendix. The study randomly divided patients into two groups; Group 0 received a placebo and Group 1 received a treatment of aloe juice. The oral conditions of the patients were measured and recorded at the initial stage, and thereafter at the
Table 7.9 Background and oral condition of neck cancer patients under two treatments ( $0=$ placebo, 1 = aloe juice) with total condition at initial stage (Week 0$)$, Week 2 , Week 4 , and Week 6.
end of week 2 , week 4 , and week 6 , respectively. The measurement values varied between 3 and 19 with higher values indicating a better condition. In addition, the age, the initial weight, and the initial cancer stage of patients were also collected. There were a total 25 patients with missing values for patient 42 and 50 . Specifically, we will consider the following model suggested in Eq. (7.37),
$$
Z_{i, j, t}=\mu+c_1 X_{1, j}+c_2 X_{2, j}+c_3 X_{3, j}+\alpha_i+\beta_t+\gamma_{i, t}+\varepsilon_{i, j, t},
$$
where $Z_{i, j, t}$ is the oral condition, $X_{1, j}$ is the patient’s age, $X_{2, j}$ is the patient’s weight at the initial stage, $X_{3, j}$ is the patient’s initial cancer stage, $\alpha_i$ represents the random treatment effect that follows i.i.d. $N\left(0, \sigma_a^2\right), \beta_t$ represents the time effect, $\gamma_{i, t}$ represents time/treatment interaction effect, $\varepsilon_{i, j, t}$ is the error term, and $\alpha_i$ and $\varepsilon_{i, j, t}$ are independent, $i=1,2, n_1=14, n_2=9$, $j=1, \ldots, n_i$, and $t=1,2,3,4$
时间序列分析代考
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更一般地说，我们可以在7.3节和7.4节介绍的所有模型中包含一些协变量。例如，当模型中的主题是人时，我们可能希望在模型中包含相关信息，如年龄、性别、教育水平等。因此，我们有
$$
Z_{i, j, t}=\mu+c_1 X_{1, j}+\cdots+c_k X_{k, j}+\alpha_i+\beta_t+\gamma_{i, t}+\varepsilon_{i, j, t},
$$
其中$X$ ‘s是协变量与相关系数$c$ ‘s。
通过适当的修改，式(7.37)中的模型可以写成矩阵形式，
$$
\mathbf{Y}=\mathbf{X} \boldsymbol{\beta}+\boldsymbol{\varepsilon}
$$
其中矩阵$\mathbf{X}$现在将包含协变量的值，除了0和1的值为因素，$\boldsymbol{\beta}$是相关参数的向量，$\boldsymbol{\varepsilon}$是正态随机误差的向量，平均向量$\mathbf{0}$和方差协方差矩阵$\boldsymbol{\Omega}=\mathbf{I}_n \otimes \mathbf{\Sigma}, \mathbf{I}_n$是$n \times n$单位矩阵，$n$是受试者的数量，$\mathbf{\Sigma}$是所有被试的共同方差-协方差结构$(p \times p)$。$\boldsymbol{\beta}, \hat{\boldsymbol{\beta}}=\left(\mathbf{X}^{\prime} \mathbf{\Omega}^{-\mathbf{1}} \mathbf{X}\right) \mathbf{X} \boldsymbol{\Omega}^{-\mathbf{1}} \mathbf{Y}$的GLS估计量是遵循多元向量正态分布的最佳线性无偏估计量$N\left(\boldsymbol{\beta},\left(\mathbf{X}^{\prime} \Omega^{-1} \mathbf{X}\right)^{-1}\right)$。
应当指出的是，虽然本章中所示的例子是等间隔重复测量，但所介绍的方法也可以应用于重复测量间隔不等的情况。即使在分析中使用协方差结构，如非结构化的一般协方差、独立情况的协方差、共同对称性的协方差或异质共同对称性的协方差，也是如此。然而，应该注意的是，当时间序列协方差结构(如$\operatorname{AR}(1), \operatorname{ARMA}(1,1)$)或Toeplitz形式在分析中指定时，大多数软件(如SAS Proc Mixed)可能会假设时间间隔等。在这种情况下，使用软件可能需要一些调整。
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例7.3在本例中，我们将考虑表7.9中列出的数据集，该数据集来自MidMichigan Medical Center，用于研究1999年颈癌患者的口腔状况，在数据附录中也被列为WW7b。该研究将患者随机分为两组;0组给予安慰剂，1组给予芦荟汁治疗。在治疗初期和治疗结束后分别测量和记录患者的口腔状况
表7.9接受两种治疗($0=$安慰剂，1 =芦荟汁)的颈部癌症患者的背景和口腔状况，初始阶段(第0周$)$，第2周，第4周和第6周)的总体状况。
第2周，第4周，第6周结束。测量值在3到19之间变化，数值越高表明情况越好。此外，还收集了患者的年龄、初始体重和初始癌症分期。患者42和患者50共有25例患者值缺失。具体来说，我们将考虑Eq.(7.37)中建议的以下模型:
$$
Z_{i, j, t}=\mu+c_1 X_{1, j}+c_2 X_{2, j}+c_3 X_{3, j}+\alpha_i+\beta_t+\gamma_{i, t}+\varepsilon_{i, j, t},
$$
其中$Z_{i, j, t}$为口腔状况，$X_{1, j}$为患者年龄，$X_{2, j}$为患者初期体重，$X_{3, j}$为患者初始癌症分期，$\alpha_i$为i.i.d后随机治疗效果，$N\left(0, \sigma_a^2\right), \beta_t$为时间效应，$\gamma_{i, t}$为时间/治疗交互效应，$\varepsilon_{i, j, t}$为误差项，$\alpha_i$和$\varepsilon_{i, j, t}$为独立项。$i=1,2, n_1=14, n_2=9$, $j=1, \ldots, n_i$，和 $t=1,2,3,4$
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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。