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文摘:为了提取随机性成分 从非平稳时间序列的趋势,回归分析 通过Akaike AIC准则)信息尺码。段 和平均直径茧丝出发,介绍 随机性成分提取的大小系列 通过分析结果茧丝。实验, on9cocoon确定性成分进行分类 进行了分析,从理论和实验。 通过理论分析和实验,众所周知,选择 这个顺序系数的回归方程,通过AIC 有利于正确的描述之间的关系 部分价值和平均值。本研究也很有用 预处理的非平稳时间序列。 介绍 在分析系列(或尺寸大小的曲线) 纤维存在的一些有趣的统计问题, 专家研究可以吸收[1,2]。测试后, 调查的灯丝尺寸大小茧范畴 这类数据的茧系列可得到。这些 数据可以被看作是家庭的时间序列 不同的长度,非平稳的趋势 和autocovariance[3]。合并后的长度,我们系列产品 能得到家庭的非平稳时间序列的 [5]的长度相同。为了进一步研究这种类型的时间 系列时,有必要对提取确定性(或趋势)。 与随机组件。 对于数学描述,起初,大小系列 茧丝的回归方程,并检查- 订货参数的长度。因为学习 分析了随机组成的系列,the4th 不完全的顺序回归方程描述 有些蚕茧丝大小的范畴,不得使用 模拟系列。此后,时间序列的方法 分析研究了系列、确定和 随机部件的系列、提取 自回归模型的基础上,提出了梯子。这个 随机成分进行了分析,提出了时间 用有限的长度,系列相当不错的仿真结果 [6,7)实现。有两种方法提取 从这个系列的确定性成分,一是退步 这个系列的长度参数线性,另一个是 线性回归的系列段的观点
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摘要:为了提取确定性部分 从趋势非平稳时间序列,回归分析 由赤池信息准则(国际慈善协会)的市场规模 和平均粒径的蚕茧丝介绍和 确定性部分是从一系列的大小 蚕茧丝的分析结果。实验 模拟确定性成分on9cocoon类 进行,与实验结果进行了分析。 通过分析和试验,众所周知,选择 该命令和系数的回归方程的汽车工业是 有利于准确地描述之间的关系 部分价值和平均值。这项研究也是有益的 预处理的非平稳时间序列。 导言 在分析尺寸系列(或大小曲线)蚕茧 长丝,还存在着一些有趣的统计问题, 吸收专家研究[ 1,2 ] 。经过测量和 调查长丝规模一些茧类别,大小 这一系列数据茧类可以得到。这些 数据可以被视为家庭的时间序列与 不同长度,这是从非平稳趋势 和自协[ 3 ] 。统一后的一系列长度,我们 能获得家庭的非平稳时间序列的 同样长度[ 4,5 ] 。为了进一步研究这种类型的时间 系列,有必要提取确定性(或趋势) 和随机成分。 对于数学描述,在第一,大小系列 蚕茧丝介绍了回归方程in4 - 为了与论点的长度。因为这项研究并没有 分析了随机组成部分系列, the4th 为了回归方程不能完全说明 纤度的一些茧类和无法使用 模拟系列。此后,方法,时间序列 分析用来研究系列,确定性和 随机成分提取系列, 阶梯自回归模型已提议。那个 随机组成部分进行了分析和模拟的时间 一系列有限长度,相当不错仿真结果 实现[ 6,7 ] 。有两种方法提取 确定性部分的系列,一个是倒退 线性的系列长度参数,另一个是向 回归线性部分尺寸的一系列的论点
wangwei8689
摘要:在命令按照Akaike信息标准(AIC)为部分大小摘取决定论成分从倾向非固定时间序列,回归分析和意味着茧细丝的大小被提出,和决定论成分被摘取从大小串联的茧细丝在附近分析随之发生.试验模仿决定论构成的on9cocoon范畴被实行, 和实验结果被分析.通过分析和试验,选择回归方程在附近AIC的次序和协同因素是有益准确描绘部分价值和平均数间的关系是闻名的.这研究是也非固定时间序列串联的有用对于预处理.引入在分析方面按尺寸排列茧细丝的串联((金色大小弯曲),那里一些吸引专家的研究[12]有趣的统计的问题存在.在测量和调查一些茧范畴的细丝大小之后,这个茧范畴的大小串联数据能被得到.这些数据能被认为是随着不同长度按照倾向和 autocovariance[[3]是非固定的时间序列串联的家庭.在使串联长度统一之后,我们能随着同样的长度[[45]得到非固定时间序列串联的家庭.为了更远学习这类型的时间序列,是对摘取决定论(金色倾向)和有可能的成分必要的.为数学描绘,起初,大小系列的茧细丝被回归方程in4-次序有的争辩的长度描绘.因为那研究还没有分析串联的有可能的成分,the4th次序回归方程不能一些茧范畴的完全描绘细丝大小和不能被用来模仿串联.在那以后 ,时间序列分析的方法被用来学习串联,决定论和有可能的成分被从串联摘取,梯子汽车-返回的模范已经被建议.有可能的成分是分析和模拟的某样的人随着有限长度和很好仿真结果是时间序列取得[67].有从系列摘取决定论成分两方法,一是要线地使系列有的长度争辩回归,用争辩的和其他的是要线地使系列的部分大小回归对不起,我已经把我能翻译的都翻译了!大概是这个意思!sorry!
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