موفينغ متوسط نموذج ماتلاب

من أجل توليد نموذج الانحدار الذاتي، لدينا أمر أريول () ويمكننا أيضا استخدام فلاترستيميناتينغ نموذج أر. ولكن كيف يمكنني توليد نموذج ما على سبيل المثال، يمكن للشخص يرجى إظهار كيفية توليد ما (20) نموذج لم أتمكن من العثور على أي تقنية مناسبة للقيام بذلك. يتم إنشاء الضوضاء من خريطة غير الخطية لذلك، فإن نموذج ما تراجعت على شروط إبسيلون. Q1: يجب أن تكون مفيدة للغاية إذا كان رمز وشكل وظيفي من نموذج ما هو الأفضل ويفضل ما (20) باستخدام نموذج الضوضاء أعلاه. Q2: هذه هي الطريقة التي ولدت أر (20) باستخدام الضوضاء العشوائية ولكن لا أعرف كيفية استخدام المعادلة أعلاه كما ضجيج بدلا من استخدام راند لكلا ما و أر طلب أغسطس 15 14 في 17:30 مشكلتي هي استخدام منقي. أنا لست على دراية مفهوم نقل وظيفة، ولكن ذكرتم أن البسط B39s هي معاملات ما لذلك يجب أن يكون B العناصر 20 وليس A39s. بعد ذلك، Let39s يقول نموذج لديه اعتراض من 0.5، يمكنك يرجى إظهار مع التعليمات البرمجية كيف يمكنني إنشاء نموذج ما مع 0.5 اعتراض (كيفية ذكر اعتراض في مرشح () واستخدام المدخلات المحددة في سؤالي الرجاء شكرا أنت في رابط تصفية، التي حقا مسح الشكوك حول كيفية استخدام فلتر نداش سكم 19 أغسطس 16 في 16:36 في مرشح قطرة (ب، أ، س) مرشحات البيانات في ناقلات X مع المرشح الموصوفة من قبل ناقل معامل البسط ب و معامل القاسم المتجه a. إذا لم يساوي (1) 1، يقوم عامل التصفية بتصفية معاملات الفلتر من خلال (1)، فإذا كان (1) يساوي 0، يقوم عامل التصفية بارجاع a error. quot (mathworkshelpmatlabreffilter. html) منطقة المشكلة كما أنا don39t فهم كيفية تحديد، ب (معاملات التصفية) عندما يكون هناك اعتراض من القول 0.5 أو اعتراض 1.Could لك يرجى عرض مثال على ما مع تصفية واعتراض غير الصفر باستخدام المدخلات التي ذكرت في السؤال نداش سكم 19 أغسطس 17 في 17: 45I لديها بيانات سلسلة الوقت مصفوفة لمدة 8 المتغيرات مع حوالي 2500 نقطة (10 سنوات من مون فري) وترغب في حساب المتوسط ​​والتباين والانحراف والتفرطح على أساس المتوسط ​​المتحرك. دعونا نقول إطارات 100 252 504 756 - أود حساب الوظائف الأربع أعلاه على كل من الإطارات (الوقت)، على أساس يومي - وبالتالي فإن العائد لمدة يوم 300 في حالة مع 100 يوم الإطار، سيكون يعني التباين الانحراف الانحراف من يوم يوم2012 يوم 300 (100 يوما في المجموع). وما إلى ذلك وهلم جرا. وأنا أعلم أن هذا يعني أنني سوف تحصل على المصفوفة الإخراج، ورقم الإطار الأول من الأيام سيكون نانز، ولكن لا أستطيع معرفة الفهرسة المطلوبة للحصول على هذا القيام به. طلب 24 مارس 14 في 0:07 هذا سؤال مثير للاهتمام لأنني أعتقد أن الحل الأمثل يختلف عن المتوسط ​​مما هو عليه بالنسبة للإحصاءات عينة أخرى. قدمت إيف مثال محاكاة أدناه التي يمكنك العمل من خلالها. أولا، اختيار بعض المعلمات التعسفية ومحاكاة بعض البيانات: بالنسبة للمتوسط، استخدم المرشح للحصول على المتوسط ​​المتحرك: كنت قد فكرت أصلا في حل هذه المشكلة باستخدام كونف على النحو التالي: ولكن كما أشار فيلغودارد في التعليقات، نهج فلتر يتجنب تحتاج إلى حلقة. نلاحظ أيضا أن إيف اختيار لجعل التواريخ في المصفوفة الإخراج تتوافق مع التواريخ في X حتى في العمل في وقت لاحق يمكنك استخدام نفس سوبسكريبتس لكليهما. وهكذا، فإن أول ويندلنغث-1 الملاحظات في مانما يكون نان. للتباين، لا أستطيع أن أرى كيفية استخدام إما تصفية أو كونف أو حتى مجموع التوالي لجعل الأمور أكثر كفاءة، لذلك بدلا من ذلك أؤدي الحساب يدويا في كل التكرار: يمكننا تسريع الأمور قليلا من خلال استغلال حقيقة أن لدينا بالفعل حسب متوسط ​​المتوسط ​​المتحرك. ببساطة استبدال خط حلقة داخل في أعلاه مع: ومع ذلك، أشك في أن هذا سيحدث فرقا كبيرا. إذا كان أي شخص آخر يمكن أن يرى وسيلة ذكية لاستخدام فلتر أو كونف للحصول على تتحرك نافذة التباين معرف تكون مهتمة جدا لرؤيتها. أترك حالة الانحراف والتفرطح إلى أوب، لأنها هي في الأساس مجرد نفس المثال التباين، ولكن مع وظيفة مناسبة. وثمة نقطة أخيرة: إذا كنت تقوم بتحويل ما سبق إلى وظيفة عامة، فيمكنك أن تمر في وظيفة مجهولة كأحد الوسيطات، ثم سيكون لديك متوسط ​​روتين متحرك يعمل للاختيار التعسفي للتحولات. النهائية، النقطة النهائية: لتسلسل أطوال النافذة، ببساطة حلقة فوق كتلة التعليمات البرمجية بأكملها لكل طول النافذة. نعم، وظيفة مرشح هو في الواقع أفضل للمتوسط ​​- ولكن أردت أن تفعل هذا لعدة وظائف مختلفة، وليس فقط يعني. مجرد نشر إجابتي لأنها عملت بالنسبة لي، وأعتقد أنه قد يساعد شخص آخر أيضا. نداش ديكستر مورغان 15 15 14 في 12: 40 الوثائق هو المتوسط ​​غير المشروط للعملية، و x03C8 (L) هو عقلانية، لا حصر له درجة متخلفة عامل متعدد الحدود، (1 x03C8 1 L x03C8 2 L 2 x2026). ملاحظة: الخاصية الثابتة لعنصر نموذج أريما يتوافق مع c. وليس المتوسط ​​غير المشروط 956. بواسطة التحلل ولدز 1. المعادلة 5-12 يتوافق مع عملية عشوائية عشوائية قدمت معاملات x03C8 ط سومابل تماما. هذا هو الحال عندما يكون متعدد الحدود أر، x03D5 (L). غير مستقر . وهذا يعني كل جذورها تقع خارج دائرة الوحدة. بالإضافة إلى ذلك، فإن العملية السببية شريطة تعدد الحدود ما هو قابل للانعكاس. وهذا يعني كل جذورها تقع خارج دائرة الوحدة. الاقتصاد القياسي أدوات يفرض الاستقرار والقابلية للعمليات أرما. عند تحديد نموذج أرما باستخدام أريما. تحصل على خطأ إذا قمت بإدخال المعاملات التي لا تتوافق مع متعدد الحدود أر مستقرة أو متعدد الحدود لا عكسية. وبالمثل، فإن التقدير يفرض قيودا على الاستبانة وقابلية التقلب أثناء التقدير. المراجع 1 ولد، H. دراسة في تحليل السلاسل الزمنية الثابتة. أوبسالا، السويد: ألمكفيست أمب ويكسيل، 1938. اختر بلدك