Анализ Временных Рядов
Функции
ar | Оцените параметры модели AR или модели ARI для скалярных временных рядов |
armax | Оцените параметры модели ARMAX с помощью данных временного интервала |
arx | Оцените параметры ARX, ARIX, AR или модели ARI |
etfe | Оцените эмпирические передаточные функции и периодограммы |
spa | Оцените частотную характеристику с разрешением фиксированной частоты с помощью спектрального анализа |
spafdr | Оцените частотную характеристику и спектр с помощью спектрального анализа с зависимым частотой разрешением |
ivar | Оценка модели AR с помощью инструментального переменного метода |
n4sid | Оцените модель в пространстве состояний с помощью метода подпространства |
ssest | Оцените модель в пространстве состояний с помощью данных частотного диапазона или временного интервала |
pem | Ошибка прогноза оценивает для линейной и нелинейной модели |
nlarx | Оцените параметры нелинейной модели ARX |
idpoly | Полиномиальная модель идентифицируемыми параметрами |
idss | Модель в пространстве состояний идентифицируемыми параметрами |
idnlarx | Нелинейная модель ARX |
getpvec | Параметры модели и сопоставленные данные о неопределенности |
setpvec | Измените значение параметров модели |
init | Установите или рандомизируйте начальные значения параметров |
noise2meas | Шумовой компонент модели |
spectrum | Спектр выходной мощности моделей временных рядов |
forecast | Предскажите идентифицированный выход модели |
sim | Симулируйте ответ идентифицированной модели |
arOptions | Опция установлена для площади |
forecastOptions | Опция установлена для прогноза |
simOptions | Набор опций для sim |
Примеры и руководства
Оцените спектры мощности timeseries
Как оценить спектры мощности для данных временных рядов в приложении и в командной строке.
Как оценить полиномиальные модели AR и ARMA для данных временных рядов в приложении и в командной строке.
В этом примере показано, как оценить модели Autoregressive Integrated Moving Average или ARIMA.
Оцените модели временных рядов пространства состояний
Как оценить модели в пространстве состояний для данных временных рядов в приложении и в командной строке.
Идентифицируйте модели timeseries в командной строке
В этом примере показано, как симулировать временные ряды и использовать параметрические и непараметрические методы, чтобы оценить и сравнить модели timeseries.
Анализируйте модели timeseries
В этом примере показано, как анализировать модели timeseries.
Оценка спектра Используя комплексные данные - тест Марпла
В этом примере показано, как выполнить спектральную оценку на данных временных рядов.
Предскажите Выход динамической системы
Рабочий процесс для прогнозирования данных временных рядов и данных ввода - вывода с помощью линейных и нелинейных моделей.
Предскажите многомерные временные ряды
В этом примере показано, как выполнить многомерное прогнозирование временных рядов данных, измеренных от хищника и популяций добычи в сценарии давки добычи.
Прогноз временных рядов и предсказывающий для прогноза
В этом примере показано, как создать модель временных рядов и использовать модель в прогнозе, прогнозировании и оценке состояния.
Концепции
Что такое модели временных рядов?
Определение моделей временных рядов.
Где можно узнать больше об импорте и подготовке данных временных рядов для моделирования.
Введение в прогнозирование ответа динамической системы
Изучите концепцию прогнозирования данных с помощью линейных и нелинейных моделей.
