如果你也在 怎样代写时间序列和预测Time Series & Prediction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|Scope of Machine Learning in Time-Series Prediction
Neural nets play a vital role in learning the dynamic behavior of a time-series. The learning process in a neural network is accomplished by suitably selecting a set of cascaded non-linearity to represent the complex functional relations between the input and the output training instances supplied to the network. Neural network based learning is advantageous to Traditional Least Min Square (LMS) approach used in curve fitting [16] because of the pre-assumption of a fixed functional form of the latter rather than a variable functional form as used in the former. The variable functional architecture of the neural network offers the freedom to autonomously adapt its parameters in the required direction to appropriately tune the functional form of the network to produce the desired output for known inputs.
Several well-known approaches to supervised neural learning algorithms are prevalent in the literature. The most popular among these techniques are Back-propagation (BP) Learning algorithm [17], that adjusts the connectivity weights of neurons (single unit, comprising a weighted summer followed by a non-linearity) in the network layer-wise, starting from the last layer with an aim to minimize the error signals generated at the output layer for each input vector of the network. The error signal here is defined by taking the component-wise difference between the desired and the computed output vectors. The learning algorithm used in Back-propagation algorithm is designed following the well-known steepest descent learning policy that searches the direction of the shallowest gradient at a given point on the error surface of weights.
Among the other well-known algorithms used for supervised learning is Linear Support Vector Machine (LSVM) classifier that optimally segregates the input data space into two regions by straight line boundaries with sufficient spacing between the boundaries. Several variant of the basic LSVM are found in the literature [18]. The popular approaches used are kernelized SVM, where kernel functions are used to project the data points in new dimensions, thereby segregating the linearly inseparable data point by LSVM after kernel transformation. Besides BP and SVM there exist a lot many supervised neural classifiers, such as Radial Basis function Neural Net (RBF NN) [19], cascaded fuzzy-BP combinations and many others, the detailed listing is not given here for out of context. We next present a few well-known neural approaches to time-series prediction.
Frank et al. in [20] consider heuristics to select window size and sampling rate for efficient time-series prediction. One simple way to model time-series is to express the time-series $x(t)$ as a non-linear function of $x(t-1), x(t-2), \ldots$, $x(t-n)$; i.e., $x(t)=f(x(t-1), x(t-2), \ldots, x(t-n))$. Usually researches attempt to predict $\mathrm{f}$ by considering fixed non-linearity.
统计代写|时间序列和预测代写Time Series & Prediction代考|Sources of Uncertainty in a Time-Series
A time-series apparently looks like a sequence of random valued data in a finite range, ordered over time. Because of this randomness, prediction of a time-series at the next time point from its current or preceding time-point values is difficult. Thus, for two equal time-series values: $\mathrm{x}\left(\mathrm{t}_1\right)$ and $\mathrm{x}\left(\mathrm{t}_2\right)$ occurring at time-point $\mathrm{t}_1$ and $\mathrm{t}_2$, it is not guaranteed that the next time point values of the series $\mathrm{x}\left(\mathrm{t}_1+1\right)$ and $\mathrm{x}\left(\mathrm{t}_2+1\right)$ need not be equal. To handle the non-deterministic behavior of the time-series, researchers usually do not take the risk to predict absolute next point value of the series, rather they offer a small range of the predicted value. This is realized by dividing the dynamic range of the time-series into a fixed number of partitions, usually of equal length, which reduces the uncertainty in the prediction as the prediction refers to identifying a partition containing the next time-point value instead of an absolute value.
A close inspection of a partitioned time-series now reveals the dependence relationships between the partitions containing the time-point value before and after a feasible time-point t present in the series. These relationships are generally referred to as prediction rules. It is indeed important to note that there exist uncertainty in the prediction rules: $P_i \rightarrow P_j$ and $P_i \rightarrow P_k$ where $P_i, P_j$ and $P_k$ are three partitions, where the transition $P_i$ to $P_j$ takes place around time-point $t_1$, while the transition $P_i$ to $P_k$ takes place around a second time-point $t_2$. Now, suppose, we like to predict the time-point value of the series at time $t^{\prime}+1$, where $t^{\prime}$ falls in partition $P_i$. Now, in which partition should $\mathrm{x}\left(\mathrm{t}^{\prime}+1\right)$ lie? This is indeed difficult to say. Statisticians may favor the one with higher probability of occurrence. That is they would say $\mathrm{x}\left(\mathrm{t}^{\prime}+1\right)$ would lie in partition $\mathrm{P}{\mathrm{j}}$ if $\operatorname{prob}\left(\mathrm{P}{\mathrm{j}} / \mathrm{P}{\mathrm{i}}\right)>\operatorname{prob}\left(\mathrm{P}{\mathrm{k}} / \mathrm{P}{\mathrm{i}}\right)$, where $\operatorname{prob}\left(\mathrm{P}{\mathrm{j}} / \mathrm{P}_{\mathrm{i}}\right)$ indicates the conditional probability of $P_j$ assuming the prior occurrence of $P_i$ around a given time-point t’. The above example illustrates that there exists uncertainty in prediction of a time-series for possible non-determinism of the extracted rules.
Another important aspect that influences a time-series prediction is secondary factor, which usually is hard to ascertain as its clarity is not visible in most circumstances. For example, a large fall-off in the close price of the DOW JONES time-series on day t may cause a significant fall-off in the TAIEX time-series on day $\mathrm{t}+1$. If this phenomenon is known, we call the DOW JONES time-series as the secondary factor for the main-factored time-series TAIEX. In absence of any
knowledge of the secondary factors, the prediction of a main-factored time-series remains uncertain.
时间序列和预测代写
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神经网络在学习时间序列的动态行为方面起着至关重要的作用。神经网络中的学习过程是通过适当地选择一 组级联非线性来表示提供给网络的输入和输出训|练实例之间的筫杂函数关系来完成的。基于神经网络的学习 有利于曲线拟合中使用的传统最小二乘法 (LMS) 方法 [16], 因为预先假设了后者的固定函数形式, 而不是 前者使用的可变函数形式。神经网络的可变功能架构提供了在所需方向上自主调整其参数的自由, 以适当调 整网络的功能形式, 从而为已知输入产生所需的输出。
文献中普遍存在几种著名的监督神经学习算法方法。这些技术中最流行的是反向传播 (BP) 学习算法 [17], 它调整网络中神经元的连接权重 (单个单元, 包括加权加法器和非线性), 从最后一层的目的是最小化在输 出层为网络的每个输入向量生成的误差信号。这里的误差信号是通过获取所需输出向量和计算出的输出向量 之间的分量差异来定义的。反向传播算法中使用的学习算法是根据众所周知的最速下降学习策略设计的, 该 策略在权重误差面上的给定点处搜索最浅梯度的方向。
用于监督学习的其他著名算法是线性支持向荲机 (LSVM) 分类器, 它通过直线边界将输入数据空间最佳地分 成两个区域, 边界之间有足够的间距。在文献 [18] 中可以找到基本 LSVM 的几种变体。使用的流行方法是 内核化 SVM, 其中使用内核函数将数据点投影到新的维度, 从而在内核转换后通过 LSVM 分离线性不可分 的数据点。除了 BP 和 SVM 之外, 还有很多有监督的神经分类器, 例如径向基函数神经网络 (RBF NN) [19]、级联模糊 BP 组合等等, 这里不再详细列出。接下来, 我们将介绍一些著名的时间序列预测神经方 法。
弗兰克等人。在 [20] 中考虑启发式选择窗口大小和采样率以进行有效的时间序列预测。对时间序列建模的 一种简单方法是表达时间序列 $x(t)$ 作为非线性函数 $x(t-1), x(t-2), \ldots, x(t-n)$; IE。 $x(t)=f(x(t-1), x(t-2), \ldots, x(t-n))$. 通常研究试图预测通过考虑固定的非线性。
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时间序列显然看起来像有限范围内随时间排序的随机值数据序列。由于这种随机性, 很难根据当前或之前的 时间点值预测下一个时间点的时间序列。因此, 对于两个相等的时间序列值: $x\left(t_1\right)$ 和 $x\left(t_2\right)$ 发生在时间点 $\mathrm{t}1$ 和 $\mathrm{t}_2$, 不保证系列的下一个时间点值 $\mathrm{x}\left(\mathrm{t}_1+1\right)$ 和 $\mathrm{x}\left(\mathrm{t}_2+1\right)$ 不必相等。为了处理时间序列的非确定性行 为, 研究人员通常不会冒险预测序列的下一个点的绝对值, 而是提供一个小范围的预测值。这是通过将时间 序列的动态范围划分为固定数量的分区 (通常长度相等) 来实现的, 这减少了预测中的不确定性, 因为预测 是指识别包含下一个时间点值的分区而不是绝对值。 对分区时间序列的仔细检查现在揭示了包含时间点值的分区之间的依赖关系，该时间点值存在于序列中的可 行时间点 $+$ 之前和之后。这些关系通常被称为预测呗则。确实重要的是要注意预测呗则中存在不确定性: $P_i \rightarrow P_j$ 和 $P_i \rightarrow P_k$ 在哪里 $P_i, P_j$ 和 $P_k$ 是三个分区, 其中过喥 $P_i$ 至 $P_j$ 发生在时间点附近 $t_1$, 而过渡 $P_i$ 至 $P_k$ 发生在第二个时间点附近 $t_2$. 现在, 假设, 我们想预测时间序列的时间点值 $t^{\prime}+1$, 在哪里 $t^{\prime}$ 落在分区 $P_i$ .现在, 应该在哪个分区 $\mathrm{x}\left(\mathrm{t}^{\prime}+1\right)$ 说谎? 这确实很难说。统计学家可能会偏爱发生概率较高的那个。那就 是他们会说 $x\left(t^{\prime}+1\right)$ 将位于分区Pj如果 $p r o b(P j / P i)>\operatorname{prob}(\mathrm{Pk} / \mathrm{Pi})$, 在哪里 $\operatorname{prob}\left(\mathrm{Pj} / \mathrm{P}{\mathrm{i}}\right)$ 表示条 件概率 $P_j$ 假设先前发生 $P_i$ 在给定的时间点 $t^{\prime}$ 附近。上面的例子说明了时间序列的预测存在不确定性, 因为 提取的规则可能存在不确定性。
影响时间序列预测的另一个重要方面是次要因素, 通常很难确定, 因为在大多数情况下其清晰度不可见。例 如, DOW JONES 时间序列在 $+$ 日的收盘价大幅下跌可能会导致 TAIEX 时间序列在 †日的大幅下跌 $t+1$. 如果知道这种现象, 我们称道琼斯时间序列为主要因素时间序列 TAIEX 的次要因素。在 不了解次要因素的情况下, 主要因素时间序列的预测仍然不确定。
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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。