数学代写|随机过程Stochastic Porcesses代考|STAT507 Stationary vector stochastic process

如果你也在 怎样代写随机过程Stochastic Porcesses STAT507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。随机过程Stochastic Porcesses在概率论和相关领域,是一个数学对象,通常被定义为一个随机变量系列。随机过程被广泛用作系统和现象的数学模型,这些系统和现象似乎以随机的方式变化。这方面的例子包括细菌种群的生长,由于热噪声而波动的电流,或气体分子的运动。随机过程在许多学科中都有应用,如生物学、化学、生态学、 神经科学、 物理学、图像处理、信号处理、控制理论、信息理论、计算机科学、密码学和电信。 此外,金融市场中看似随机的变化也促使人们在金融领域广泛使用随机过程。

随机过程Stochastic Porcesses应用和对现象的研究反过来又激发了新的随机过程的提出。这类随机过程的例子包括维纳过程或布朗运动过程,路易-巴舍利耶用来研究巴黎证券交易所的价格变化,以及A.K.埃朗用来研究一定时期内发生的电话数量的泊松过程。 这两个随机过程被认为是随机过程理论中最重要和最核心的,并且在巴切莱特和埃朗之前和之后,在不同的环境和国家中被反复和独立地发现了。

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数学代写|随机过程Stochastic Porcesses代考|STAT507 Stationary vector stochastic process

数学代写|随机过程Stochastic Porcesses代考|Stationary vector stochastic process

In many areas of statistical application such as economics, business, engineering, earth sciences, environmentals sciences, data are collected over time, typically quarterly, daily, hourly, in second etc. Often such data is available on several related variables. An example is the daily measurement of dissolved oxygen concentration and biochemical oxygen demand in a river or ocean coast as indicators of water quality. Another example may concern the study of the relation between immigration and emigration from a region of a country as they relate to economic variables such as capital growth.

There are two basic reasons for analyzing the data jointly as opposed to singly:

To understand the dynamic relations among the series, the effect of change in our series may show in another series simultaneously or over a period of times and with varying amplitude effect. Some series may lead others and there may be feedback connections between them.

To provide more accurate forecasts, the joint modelling allows the use of joint information; intuitively this enables forecast errors to be reduced.

We assume the availability of observations on a set of variables, say $\underset{\sim}{X}=$ $\left(X_{t t}, \ldots, X_{k t}\right)$. In order to model the data generation process, we associate the random vector ${\underset{\sim}{X}}_t$ with each integer $t=0, \pm 1, \pm 2, \ldots$ This section is mainly concerned with the first two moments of the random vector ${\underset{\sim}{Z}}_t$ We call them stationary (second order) if these moments are finite and constant through time t. Formally $\left{\underset{\sim}{X_t}\right}$ is stationary if:

$E\left(\underset{\sim}{X_t}\right)=\mu<\infty$ for all $t$

$E\left[\left(\underset{\sim}{X_t}-\underset{\sim}{\mu}\right)\left(\underset{\sim}{X_t}-\underset{\sim}{\mu}\right)^{\prime}\right]=\sum<\infty$ for all $t$

$E\left[\left(X_t-\tilde{\mu}\right)\left(X_{t+h}-\tilde{\mu}\right)^{\prime}\right]=\Gamma(h)$ for all $t$ and $h$.

数学代写|随机过程Stochastic Porcesses代考|Some important results for a Weakly stationary time series involving autocovariance (autocorrelation) function

A function $f(x), x \in S$ is said to be positive semidefinite (p.s.d.) if for any set of real number $\left(a_1, \ldots, a_n\right)$
$$
\sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^n a_i a_j f\left(t_i-t_j\right) \geq 0 \text { for }\left(t_i-t_j\right) \in S .
$$
Result (1) Autocovariance function is p.s.d.
Proof Let $\left{X_t, t \in T\right}$ be a time series. Consider a finite number of points $\left(t_1, \ldots, t_n\right) \in T$ and real numbers $\left(a_1, \ldots, a_n\right)$ i.e. observe $X_{t_1}, \ldots, X_{t_n}$. Then to show $\gamma(h)$ is p.s.d., it is enough to show that $\sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^n a_i a_j \gamma\left(t_i-t_j\right) \geq 0$

Now $0 \leq V\left[\sum_{i=1}^n a_i X_{t_i}\right]=\sum_i \sum_j a_i a_j \operatorname{cov}\left(X_{t_i}, X_{t_j}\right)=\sum_i \sum_j a_i a_j \gamma\left(t_i-t_j\right)$.
Hence the result.
Result (2) Autocovariance function is uniformly continuous if it is continuous at $h=0$, i.e.
$$
|\gamma(\delta)-\gamma(0)|<\eta \Rightarrow|\gamma(h+\delta)-\gamma(h)|<\varepsilon \text { if } \delta<\delta_0 .
$$
Proof Let $\gamma(h)=\operatorname{Cov}\left(X_{t+h}, X_t\right)$. Since this is a weakly stationary time series, without loss of generality assume $E\left(X_t\right)=0$.
Then $\gamma(h)=E\left(X_{t+h} X_t\right)$ and $\gamma(h+\delta)=E\left(X_{t+h+\delta} X_t\right)$.
$$
\begin{aligned}
{\gamma(h+\delta)-\gamma(h)}^2 & =\left[E\left{X_t\left(X_{t+h+\delta}-X_{t+h}\right)\right}\right]^2 \
& \leq E\left(X_t^2\right) E\left(X_{t+h+\delta}-X_{t+h}\right)^2
\end{aligned}
$$
(by Cauchy-Schwartz inequality).


数学代写|随机过程Stochastic Porcesses代考|STAT507 Stationary vector stochastic process

随机过程代写

数学代写|随机过程Stochastic Porcesses代考|Stationary vector stochastic process


在许多统计应用领域, 例如经济学、商业、工程、地球科学、环境科学, 数据是随时间收集的, 通常是每季 度、每天、每小时、每秒等。此类数据通常可用于多个相关变酉。一个例子是每天测黑河流或海洋沿岸的溶 解氧㳖度和生化需氧荲作为水质指标。另一个例子可能涉及研究一个国家某个地区的移民和移民之间的关 系, 因为它们与经济变量 (如资本增长) 有关。
联合分析数据而不是单独分析数据有两个基本原因:
要理解系列之间的动态关系, 我们系列的变化的影响可能会同时或在一段时间内以不同的幅度影响另一个系 列。一些系列可能领先于其他系列, 它们之间可能存在反馈联系。
为了提供更准确的预测, 联合建模允许使用联合信息; 直觉上, 这可以减少预测错误。
我们假设一组变量的观察结果的可用性, 比如说 $X=\left(X_{t t}, \ldots, X_{k t}\right)$. 为了对数据生成过程进行建模, 我 们将随机向量关联起来 $X \sim t$ 每个整数 $t=0, \pm 1, \pm 2, \ldots$ 本节主要关注随机向量的前两个矩 $Z \sim t$ 如果这些力矩 在时间 $t$ 内是有限且恒定的,我们称它们为平稳 (二阶)。正式地 $\backslash$ left ${\backslash$ underset ${\backslash \operatorname{sim}}{X$ t} $} \backslash$ right $}$ 在以 下情况下是静止的: $$ \begin{aligned} & E\left(X{\sim}\right)=\mu<\infty \text { 对所有人 } t \
& E\left[\left(X_{\sim}-\mu\right)\left(X_{\sim}-\mu{ }{\sim}\right)^{\prime}\right]=\sum<\infty \text { 对所有人 } t \ & E\left[\left(X_t-\tilde{\mu}\right)\left(X{t+h}-\tilde{\mu}\right)^{\prime}\right]=\Gamma(h) \text { 对所有人 } t \text { 和 } h .
\end{aligned}
$$


数学代写|随机过程Stochastic Porcesses代考|Some important results for a Weakly stationary time series involving autocovariance (autocorrelation) function


一个功能 $f(x), x \in S$ 如果对于任何实数集, 则被称为半正定 $(\mathrm{psd})\left(a_1, \ldots, a_n\right)$
$$
\sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^n a_i a_j f\left(t_i-t_j\right) \geq 0 \text { for }\left(t_i-t_j\right) \in S .
$$
结果 (1) 自协方差函数为 $\mathrm{ps}$ d $\left(a_1, \ldots, a_n\right)$ 即观察 $X_{t_1}, \ldots, X_{t_n}$. 然后显示 $\gamma(h)$ 是psd, 足以说明 $\sum_{i=1}^n \sum_{j=1}^n a_i a_j \gamma\left(t_i-t_j\right) \geq 0$
现在 $0 \leq V\left[\sum_{i=1}^n a_i X_{t_i}\right]=\sum_i \sum_j a_i a_j \operatorname{cov}\left(X_{t_i}, X_{t_j}\right)=\sum_i \sum_j a_i a_j \gamma\left(t_i-t_j\right)$.
因此结果。
结果 (2) 自协方差函数一致连续如果它在 $h=0$, IE
$$
|\gamma(\delta)-\gamma(0)|<\eta \Rightarrow|\gamma(h+\delta)-\gamma(h)|<\varepsilon \text { if } \delta<\delta_0 .
$$
证明让 $\gamma(h)=\operatorname{Cov}\left(X_{t+h}, X_t\right)$. 由于这是一个弱平稳的时间序列, 不失一般性假设 $E\left(X_t\right)=0$.
然后 $\gamma(h)=E\left(X_{t+h} X_t\right)$ 和 $\gamma(h+\delta)=E\left(X_{t+h+\delta} X_t\right)$.
$\backslash$ begin ${$ aligned $}{\backslash \text { gamma }(h+\backslash \text { delta })-\backslash g a m m a(h)}^{\wedge} 2 \&=\backslash$ \& \&tt $\left[E \backslash l\right.$ eft $\left{X_{-}+\backslash \operatorname{left}\left(X_{-}{t+h+\backslash\right.\right.$ delta $}-X_{-}{t+h} \backslash$ right $\backslash \backslash$ right $}$
(通过 Cauchy-Schwartz 不等式)。

数学代写|随机过程Stochastic Porcesses代考

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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。

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