MATLAB的AR模型定阶的几种方法研究(2)
第一章较为详细地介绍了本文的研究背景,以及本文的结构.
第二章介绍了本文在写作的过程中所要牵涉到的一些预备知识,其中包括时间序列的确切定义及一些性质, 模型的定义及性质以及一些本文要用到的定理和本文在试验中用到的软件.
第三章具体的介绍了 模型定阶时所用到的最佳准则函数定阶法,这也是本文的重要内容,即 准则、 准则和 准则,以及编写 程序并用其对一组已知数据运用最佳函数定阶法进行拟合.
2.预备知识
本章主要介绍了在论文的写作过程所要运用的一些基础知识,以及要用于分析时间序列模型的软件.
2.1 时间序列
如果人们从从统计学的角度来看时间序列,时间序列讲的就是某一个指标在不同的时刻生成的不同数值,然后把这些不同数值按照一定的时间早晚顺序排列成的一组数列.但是我们可以料想到这样这样生成的数列会受到外界的各种影响,以至于这组数据总会表现出某种随机性.
如果人们从数学的角度来看时间序列,那就是当我们在观察某个过程中的某一个变量或者一组变量 时,在一系列不同的时刻 （ 为自变量,且 ）得到的一组集合 称为离散数字时间序列,即离散随机进程的情境再现.
如果人们从系统意义的角度来看时间序列,时间序列就是指把一个系统在一系列不同的时期上所作出的反应排列成的序列.这个定义从系统运行的观点出发,在不同的时期不仅仅只指按时间顺序作出回应,它可以是各种顺序,如时间顺序、递增顺序、递减顺序、温度高低顺序、速度快慢顺序等等,由此可见,时间序列注重强调顺序的重要性,而不必强调必须要时间的早晚顺序来进行排列.
从社会经济学的角度上来讲,所谓的时间序列就是对社会的经济现象、自然现象、文化现象等各种社会现象在不同历史时期反应的一组观测值.如我国的人口总值随年份的变化而变化,我国的国内生产总值随时间的变化而变化等等.
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