الانحدار الحركة المتوسط - 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 النموذج 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 يرجى 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 عامل تصفية وصفها ناقلات 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 يقول 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 14 الساعة 17: 45 أوتورجريسيف المتوسط ​​المتحرك إم وركين ز على النمذجة أر ثنائية الأبعاد واستخدام من ماتلاب. في ماتلاب هناك ثناء ليك التي يمكن حساب المعاملات لب. كيف يمكنني الاندماج في بعدين للصورة رمز ماتلاب لإشارة البعد واحد هو ألك (إشارة، ترتيب) إستسينال تصفية (0 - a (2: نهاية)، 1، إشارة) خطأ إشارة-إستسينال هناك تنفيذ في ماتلاب إكسهانج التي تقدمها سيمونا ماغيو 2D أر و 2D أرما المعلمات تقدير من المرجع: النمذجة أرما ثنائي الأبعاد للكشف عن سرطان الثدي وتصنيف بواسطة N. بوينايا، J. زيلينسكي و D. شونفيلد في إيي المؤتمر الدولي حول معالجة الإشارات والاتصالات، بنغالور، الهند، يوليو 2010 النظر في هذا الوضع. 60 موقعا للعلاج من تعاطي المخدرات. المتغير التابع للحاضرين في كل موقع للعلاج من تعاطي المخدرات على المخدرات A. الميل المتطابقة (للفرد ومستوى الموقع الخصائص) مجموعة التحكم التي تم إنشاؤها باستخدام البيانات. المتغير التابع جمع كل ربع سنة لمدة 2 سنوات قبل التدخل قدم في 60 موقعا و 4 سنوات بعد التدخل. تريد أن تعرف ما إذا كان التدخل له تأثير على تناول المخدرات A. هو أريما الطريق للذهاب هنا نعم، وأعتقد أيضا أساليب التنبؤ، على سبيل المثال. أريما ليست مناسبة في هذه الحالة الأساليب الإحصائية، على سبيل المثال. الاختبارات الإحصائية لمقارنة المجموعة، سيكون أكثر ملاءمة. لقد نمذجة البيانات اليومية باستخدام نموذج أرماكس مع مكونات أرما الموسمية. المتغير التابع هو مقدار زيارات الويب لموقع ويب بسبب البث التجاري التلفزيوني اليومي. متغيرات بلدي هي مستقرة والسيطرة على الموسمية بحيث بقايا بلدي هي أونتو أوتوكوريلاتد والضجيج الأبيض ضئيلة. أنا بسهولة قادرا على رؤية يؤثر على بلدي المتغيرات الخارجية (الإعلان) على حركة المرور على شبكة الإنترنت على الفور، ولكن أود أن دمج عامل النمو. أي أن متغيرات الإعلان ينبغي أن يكون لها تأثير فوري يستمر لبعض الوقت إلى أجل غير مسمى قبل أن يموت. والهدف من ذلك هو أن تكون قادرا على العودة وننظر في كيفية حركة المرور على شبكة الإنترنت سوف تبدو إذا كان الإعلان لوقف لمدة x كمية من الوقت. عندما أتوقع بشكل متكرر باستخدام معلمات النماذج الخاصة بي، في منتصف مجموعة البيانات، فإنه يتبع القيم الملحوظة لفترة من الوقت ولكن ينهار في نهاية المطاف ويبدأ في عزل حول قيمة متوسطة أقل بكثير من البيانات التي لوحظت. وأعتقد أنه لأن هذا النموذج لا يضاعف بشكل صحيح التأثيرات المستمرة من النشاط الإعلاني وبالتالي، الإعلان الماضي لا يؤثر على حركة المرور على شبكة الإنترنت في المستقبل. سوف أسئلتي، كيف يمكنني نموذج البيانات الخاصة بي عن طريق مضاعفة آثار الإعلان إلى آثار طويلة الأجل كيف يمكنني أساسا استخدام توقعات للتنبؤ ما هي زيارات الويب سيكون إذا تم إيقاف الإعلانات في أي فترة داخل مجموعة البيانات الخاصة بي تقسيم البيانات إلى جزأين ثم تحقق. هذا هو قبل كسر وبعد الكسر كيف يمكنني محاكاة عملية أرما في ماتلابتسبان إدمسيماركر داتا-مس-تايبوكماركتلتسبانغتلتسبان إدكارتغتلتسبانغت كيف يمكنني محاكاة عملية أرما في ماتلابتسبان إدمسيماركر البيانات-مسي-تايبوكبوكماركتلتسبانغت كيف يمكنني محاكاة عملية أرما في ماتلاب أرما الانحدار الذاتي المتوسط ​​المتحرك نموذج) ماتلاب أمب سيمولينك أنا ننصحك أن ترى هذه الوثائق. سوف تجد ما تحتاجه. آمل أن أكون قد ساعدتكم، واسمحوا لنا أن نعرف إذا كان لديك أسئلة أخرى أو كنت بحاجة إلى مزيد من التفاصيل. مع أفضل التحياتأوتورجريسيف متحرك متوسط ​​محاكاة (النظام الأول) يتم تعيين مظاهرة بحيث يتم استخدام نفس سلسلة عشوائية من النقاط بغض النظر عن كيفية الثوابت وتنوعت. ومع ذلك، عندما يتم الضغط على زر كواراندوميزكوت، سيتم إنشاء سلسلة عشوائية جديدة واستخدامها. حفظ سلسلة عشوائية متطابقة يسمح للمستخدم لمعرفة بالضبط الآثار على سلسلة أرما من التغييرات في الثوابتين. ثابت يقتصر على (-1،1) لأن الاختلاف من سلسلة أرما النتائج عندما. المظاهرة هي لعملية الدرجة الأولى فقط. شروط أر إضافية تمكن سلسلة أكثر تعقيدا لتوليدها، في حين أن شروط ما إضافية تزيد من تمهيد. للحصول على وصف مفصل لعمليات أرما، انظر، على سبيل المثال، G. بوكس، G. M. جينكينز، أند G. رينزل، تحليل السلاسل الزمنية: التنبؤ والتحكم. الطبعة الثالثة. إنجليوود كليفس، نج: برنتيس-هول، 1994. روابط ذات صلة