xiewenbo
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wangtuda：
git commit -amend是git commit -- ...
git 修改 已经提交了的注释 -
threenoodles：
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java enum -
songjiesdnu：
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xy2401：
前面还好，看到后面好乱
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ARMA模型的识别
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从不规则采样数据中基于EM的连续时间ARMA模型识别
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ARMA模型，全称为自回归整合滑动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model），是时间序列分析中的一种重要工具，常用于建模和预测非平稳时间序列数据。ARMA模型结合了自回归（AR）和移动平均（MA）...
5. **识别ARMA模型**：在实际应用中，我们通常需要通过观察自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）来识别ARMA模型的阶数p和q。ACF揭示了序列与其滞后值之间的关联，而PACF则显示了序列与其偏滞后值之间的关联。 6. **...
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自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）是分析时间序列的重要工具，用于识别ARMA模型的阶数。在代码中，通过计算序列\(Z\)的自相关系数\(p(k)\)，进而利用这些系数构建矩阵\(q\)，并通过求解矩阵方程来估计模型...
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模型识别是 ARMA 模型和 ARIMA 模型建模的第一步骤，其目标是确定模型的阶数和模型的类型。模型识别可以通过样本自相关系数和偏自相关系数来实现。样本自相关系数和偏自相关系数可以帮助我们确定模型的阶数和模型的...
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2. **模型识别**：通过观察自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF），可以初步确定AR和MA的阶数。MATLAB中的`autocorr`和`parcorr`函数可以帮助我们完成这一步。 3. **参数估计**：使用最大似然估计或最小二乘法...
ARMA模型短期预测的R语言实现，包括了模拟数据和实际数据的预测过程，如平稳非纯随机性检验，模型识别，模型定阶，短期预测
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