如果你也在 怎样代写时间序列和预测Time Series & Prediction STAT435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。时间序列和预测Time Series & Prediction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。
时间序列和预测Time Series & Prediction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|时间序列和预测代写Time Series & Prediction代考|Proposed Approach
Given a time-series $c(t)$ for close price of a stock index, we observe consecutive 10 months’ daily data for the above time-series to extract certain knowledge for prediction of the time series. To extract such knowledge, we partition the entire range of $c(t)$ into equal sized intervals $P_i, i=1$ to $p$, and determine the list of possible changes in $c(t)$ from day $t=t_i$ to $t=t_{i+d}$ for any valid integer $i$ and a fixed delay $d$. Classical production rule-based reasoning [52] could be performed to predict the interval of $c\left(t_{i+d}\right)$ from the known interval of $c\left(t_i\right)$ using the previously acquired rules. However, because of uncertainties in time-series, the strict production rules may not return the correct predictions. The logic of fuzzy sets, which has proved itself a successful tool to handle uncertainty, has therefore been used
here to predict the membership of $c\left(t_{i+d}\right)$ in a given partition $P_{i+d}$ from the measured membership of $c\left(t_i\right)$ in partition $P_i$.
In this chapter, each continuum neighborhood of data points of $c(t)$ in a given partition $P_i$ is represented by a $\mathrm{T} 1$ fuzzy set, and the union of all such $\mathrm{T} 1$ fuzzy sets under the partition is described by an IT2FS. The IT2FS model proposed for each individual partition can capture the uncertainty of the disjoint sets of data points within the partition. In addition, the transition: $c(t)$ to $c(t+d)$ from partition $P_i$ to partition $P_j$ is encoded as an IT2 fuzzy prediction rule, rather than a typical binary production rule. The IT2 prediction rule indicates that the linguistic variables present in the antecedent and consequent parts of the rule have IT2 MFs. The prediction of $c\left(t^{\prime}+d\right)$ from a given measurement point $c\left(t^{\prime}\right)$, is done in two steps. In the first step, we use fuzzy reasoning to determine the membership of $c\left(t^{\prime}+d\right)$ in partition $P_j^{\prime}$ from the known membership of $c\left(t^{\prime}\right)$ in $P_i^{\prime}$. After the inference is obtained, we use a T1/IT2 de-fuzzification depending on the type of reasoning used. The modality selection of reasoning (i.e., T1/IT2) is performed based on the distribution of data points in a given partition. This is undertaken in detail in the algorithm to be developed for rule identification from transitions history of data points in the time-series.
统计代写|时间序列和预测代写Time Series & Prediction代考|Training Phase
Given the MFTS and the SFTS of close price $c(t)$ for 10 months, we need to determine (i) group of type-2 fuzzy logical implications (prediction rules) for individual interval of main factor variation, and (ii) Secondary to Main Factor variation mapping. This is done by the following six steps.
Partitioning of main factor close price (MFCP) into $\mathrm{p}$ intervals (partitions) of equal length.
Construction of IT2 or T1 fuzzy sets as appropriate for each interval of close price.
IT2 or T1 fuzzy rule base selection for each interval.
Grouping of IT2/T1 fuzzy implication for individual main factor variation time-series $V_M^d(t)$.
Computing Composite Secondary Variation Series (CSVS) and its partitioning.
Determining secondary to main factor variation mapping.
Figures $2.1,2.2,2.3,2.4,2.5,2.6$ and $2.7$ together explains the steps involved in the training phase. The details of individual steps are given below point-wise.
时间序列和预测代写
统计代写|时间序列和预测代写Time Series \& Prediction代考|Proposed Approach
给定一个时间序列 $c(t)$ 对于股指的收盘价, 我们观察上述时间序列连续10个月的日数据, 为时间序列的预测 提取一定的知识。为了提取这些知识, 我们伐分了整个范围 $c(t)$ 分成相等大小的间隔 $P_i, i=1$ 至 $p$, 并确定 可能的变化列表 $c(t)$ 从那天 $t=t_i$ 至 $t=t_{i+d}$ 对于任何有效整数 $i$ 和固定延迟 $d$. 可以执行基于经典产生式规 则的推理 [52] 来预测 $c\left(t_{i+d}\right)$ 从已知区间 $c\left(t_i\right)$ 使用先前获得的呗则。然而, 由于时间序列的不确定性, 严 格的生产呗则可能无法返回正确的预测。模糊集的逻辑已被证明是处理不确定性的成功工具, 因此在 这里被用来预测 $c\left(t_{i+d}\right)$ 在给定的分区 $P_{i+d}$ 从测量成员 $c\left(t_i\right)$ 在分区 $P_i$.
在本章中, 数据点的每个连续邻域 $c(t)$ 在给定的分区 $P_i$ 由一个代表 $\mathrm{T} 1$ 模糊集, 以及所有这些的联合 $\mathrm{T} 1$ 划分 下的模糊集由一个 IT2FS 描述。为每个单独的分区提出的 IT2FS 模型可以捕获分区内不相交的数据点集的 不确定性。此外, 过渡: $c(t)$ 至 $c(t+d)$ 从分区 $P_i$ 分区 $P_j$ 被编码为 IT2 模糊预测呗则, 而不是典型的二进 制生产规则。IT2 预测呗则表明出现在规则的前件和后件部分的语言变量具有 IT2 MF。的预测 $c\left(t^{\prime}+d\right)$ 从给定的测量点 $c\left(t^{\prime}\right)$, 分两步完成。在第一步中, 我们使用模糊推理来确定 $c\left(t^{\prime}+d\right)$ 在分区 $P_j^{\prime}$ 从已知的成 员 $c\left(t^{\prime}\right)$ 在 $P_i^{\prime}$. 获得推理后, 我们根据使用的推理类型使用 T1/IT2 去模糊化。推理的模态选择 (即 T1/IT2) 是根据给定分区中数据点的分布来执行的。这在为从时间序列中数据点的转换历史中进行规则识 别而开发的算法中进行了详细说明。
统计代写|时间序列和预测代写Time Series \& Prediction代考|Training Phase
给定收盘价的 MFTS 和 SFTS $c(t)$ 对于 10 个月, 我们需要确定 (i) 组 2 类模糊逻辑含义 (预测规则) 对主 要因素变化的个别区间, 以及 (ii) 次要因素到主要因素变化的映射。这是通过以下六个步骤完成的。
将主要因子收盘价 (MFCP) 划分为 $\mathrm{r}$ 等长的间隔（分区)。
为每个收盘价区间构建 IT2 或 T1 模糊集。
每个区间的 IT2 或 T1 模糊呗则库选择。
个体主因子变异时间序列的IT $2 /$ T 1 模糊蕴涵分组 $V_M^d(t)$.
计算复合二次变异系列 (CSVS) 及其分区。
确定次要因素到主要因素的变异映射。
数字 $2.1,2.2,2.3,2.4,2.5,2.6$ 和 $2.7$ 一起解释训练阶段涉及的步骤。下面逐点给出各个步骤的细节。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
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。