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代写数学时间序列分析Time Series Analysis(math 334)
在数学中,时间序列是按时间顺序索引(或列出或绘制)的一系列数据点.最常见的是,时间序列是以连续的等间隔时间点为单位的序列.因此,它是一个离散时间数据序列.时间序列经常通过运行图(时间线图)绘制.时间序列用于统计,信号处理,模式识别,计量经济学,数学金融,天气预报,地震预报,脑电图,控制工程,天文学,通信工程,以及大部分涉及时间测量的应用科学和工程领域.
时间序列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.时间序列预测是利用一种模型,根据以前的观测值预测未来的值.虽然回归分析经常被用来测试一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",它特别指的是单个序列中不同时间点之间的关系.中断时间序列分析是用来检测时间序列在某些干预之前到之后的变化,这些变化可能会影响潜在变量.时间序列数据有一个自然的时间顺序.这使得时间序列分析不同于横断面研究,横断面研究没有观察到的自然顺序.
时间序列分析也不同于空间数据分析,在空间数据分析中,观察结果通常与地理位置有关(例如,根据位置以及房屋的内在特征来计算房价).时间序列的随机模型通常会反映这样一个事实,即在时间上靠近的观测结果比距离更远的观测结果更接近.此外,时间序列模型通常使用自然的单向时间排序,因此给定时间段的值将以某种方式表示为来自过去的值,而不是来自未来的值.