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代写时间序列分析作业代写Time Series Analysis
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。
时间序列分析包含几个不同的主题，列举如下：
参数统计Parametric statistics代写
参数统计学是统计学的一个分支，它假定样本数据来自一个群体，该群体可以被一个具有固定参数集的概率分布所充分模拟。相反，非参数模型在为数据建模时不假定分布的明确（有限-参数）数学形式。然而，它可能会对该分布做出一些假设，如连续性或对称性。
探索性分析 Exploratory analysis代写
检查一个有规律的时间序列的一个直接方法是用线图来手动检查。右图是用电子表格程序制作的美国结核病发病率的示例图。病例的数量被标准化为每10万人的比率，并计算出该比率每年的变化百分比。
其他相关科目课程代写：
- Function approximation函数近似
- Prediction and forecasting预测和预报
- Signal estimation信号估计
经济学中的统计方法的相关
时间序列分析是研究作为自变量的响应变量相对于时间的特性的方法。以预测或预报的名义来估计目标变量，使用时间变量作为参考点。在这篇文章中，我们将详细讨论TSA的目标、假设、组成部分（稳态和非稳态）。以及Python中的TSA算法和具体用例。
Time Series Analysis is the way of studying the characteristics of the response variable with respect to time, as the independent variable. To estimate the target variable in the name of predicting or forecasting, use the time variable as the point of reference. In this article we will discuss in detail TSA Objectives, Assumptions, Components (stationary, and Non- stationary). Along with the TSA algorithm and specific use cases in Python.
时间序列分析相关课后作业代写
$$
\begin{gathered}
x_{1, t} \simeq-(1-\theta B)^{-1} a_{t-1}=-\sum_{j=0}^{\infty} \theta^{j} B^{j} a_{t-1} \
x_{2, t} \simeq-\left(1-\Theta B^{12}\right)^{-1} a_{t-12}=-\sum_{i=0}^{\infty} \Theta^{i} B^{12 i} a_{t-12}
\end{gathered}
$$
Therefore, for large samples, the information matrix is
$$
\mathbf{I}(\theta, \Theta)=n\left[\begin{array}{ll}
\left(1-\theta^{2}\right)^{-1} & \theta^{11}\left(1-\theta^{12} \Theta\right)^{-1} \
\theta^{11}\left(1-\theta^{12} \Theta\right)^{-1} & \left(1-\Theta^{2}\right)^{-1}
\end{array}\right]
$$