Bestimmen Sie ein geeignetes Zufall

Bestimmen Sie ein geeignetes Zufallsmodell und führen Sie eine Kurvenanpassung durch, dh verwenden Sie ein allgemeines Zufallsmodell, um die Zeitreihenbeobachtungen anzupassen. Für kurze oder einfache Zeitreihen können Trendmodelle und Saisonmodelle sowie Fehler zur Anpassung verwendet werden. Für stationäre Zeitreihen können das allgemeine ARIMA-Modell (Autoregressive Moving Average) und sein spezielles autoregressives Modell, das Moving Average-Modell oder das kombinierte ARIMA-Modell zur Anpassung verwendet werden. Bei mehr als 50 Beobachtungen wird normalerweise das ARIMA-Modell verwendet. Bei instationären Zeitreihen müssen die beobachteten Zeitreihen zunächst in stationäre Zeitreihen differenziert werden und anschließend ein geeignetes Modell zur Anpassung an die Differenzreihen verwendet werden.

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确定适当的随机模型并进行曲线拟合，即使用通用随机模型拟合时间序列观测值。对于短时间序列或简单时间序列，可以使用趋势模型和季节模型以及调整误差。对于固定时间序列，可以使用常规ARIMA模型（自回归移动平均值）及其特殊的自回归模型，移动平均模型或组合ARIMA模型进行调整。如果观测值超过50个，则通常使用ARIMA模型。在不稳定时间序列的情况下，必须首先将观测到的时间序列微分为平稳时间序列，然后必须使用合适的模型来适应差异序列。

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确定适当的随机模型并执行曲线调整，这意味着您使用常见的随机模型来调整时间系列观测。对于短时间或简单的时间系列，趋势模型和季节性模型以及错误可用于自定义。对于静止时间系列，一般 ARIMA（自动反向移动平均线）模型及其特殊的自动反向模型、移动平均模型或合并的 ARIMA 模型可用于定制。超过 50 个观测结果通常使用 ARIMA 模型。在非静止时间系列的情况下，观察到的时间串必须首先区分为静止时间系列，然后必须使用合适的模型来适应差异系列。

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确定合适的随机模型并进行曲线调整，即使用一般随机模型来调整时间序列观测。趋势模型、季节模型以及定制误差可用于短时间序列或简单时间序列。对于平稳时间序列，一般的ARIMA模型（自回归移动平均）及其特殊的自回归模型、移动平均模型或联合ARIMA模型都可以用于自适应。ARIMA模型通常用于50多个观测。在平稳时间序列的情况下，必须首先将观测到的时间序列区分为平稳时间序列和d，然后使用适当的模型来调整差分序列。<br>

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