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## 统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|An ARMA Process for the NAO

The monthly observations of the North Atlantic Oscillation (NAO) index from 1950 to 2017 plotted in Fig. $1.1$ are clearly stationary around a mean estimated to be $\bar{x}=-0.015$ with standard deviation 1.012. They are also approximately normally distributed, with moment measures of skewness and kurtosis being $-0.10$ and 2.67, respectively. These moment measures, which should be zero and 3 under normality, may be jointly tested for departures from this distribution by computing the Jarque and Bera (1980) test. This yields a test statistic of $5.13$, which is asymptotically distributed as $\chi^2(2)$ (note that $T=816$ here) and, hence, has a marginal probability (or p-value) of $0.08 .^{12}$

Fig. $3.6$ reproduces the NAO series in its bottom panel along with a simulatiun of a $\operatorname{NID}(0,1)$, that is, standard numal, white noise of the same length (given that the mean and standard deviation of the NAO series are so close to zero and one respectively). A visual comparison of the two suggests that the NAO may not be completely random but may exhibit low order, albeit weak, autocorrelation.

Is this perceived autocorrelation merely in the “eye of the beholder” or does it, in fact, really exist? Table $3.1$ reports the SACF and SPACF up to $k=12$, along with accompanying standard errors. The lag-one sample autocorrelation $r_1$, and hence $\hat{\phi}{11}$, are estimated to be $0.19$ and are significant as their accompanying standard error is $0.035$. All other $r_k$ and $\hat{\phi}{k k}$ are insignificant so that both the SACF and SPACF may be regarded as “cutting-off” at lag one, thus identifying either an AR(1) or MA(1) process as likely to be generating the series.

## 统计代写|时间序列分析代写Time-Series Analysis代考|Modeling the Sunspot Number

1700年至2017年的年太阳黑子数如图1所示。1.2揭示了一个具有大约 11 年周期周期的平稳序列。图 3.7 以图形形式描绘了数字的 SACF 和 SPACFķ高达 50 ，反映了序列中的周期性赋予自相关以周期性模式的事实，该模式仅缓慢衰减。SPACF，虽然由大的价值主导φ^11和φ^22，还有其他几个与零显着不同的高阶偏自相关，因此使用 Box-Jenkins 方法识别 ARMA 过程相当困难。

## 有限元方法代写

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## 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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