初步预测代码matlab
生态工具
ECOTOOL包含用于识别，验证和预测动态模型的几种例程。
该工具箱包括各种具有可视化支持的探索性，描述性和诊断性统计工具，这些工具以易于使用的图形用户界面设计。
它还结合了复杂的自动程序来进行识别，精确的最大似然估计和离群值检测，可用于文献中提供的许多类型的模型（例如，多季节ARIMA模型，传递函数，指数平滑，不可观测的分量，VARX）。
例如，您可以通过自动识别异常值来估计指数平滑或未观察到的组件模型，这是我以前从未见过的。
您也可以运行具有两个季节（例如每日和每周）的ARIMA模型自动识别…
仅需几行代码，您就可以对时间序列进行全面的分析。
该工具箱提供了深入的文档系统和联机帮助，并且其中包含许多演示，这些演示将指导您完成时间序列建模的过程。
Matlab的ECOTOOL工具箱已发布在PLOS
ONE中，您可以在其中找到一些示例以及工具箱概述（）。
2021-10-30 14:23:28
1.72MB
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分解数据：
时间序列稳定化
测试方法：
测试序列稳定性：
看以看到整体的序列并没有到达稳定性要求，要将时间序列转为平稳序列，有如下几种方法：DeflationbyCPI
Logarithmic（取对数）
2021-10-28 20:13:10
1.05MB
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SARIMAX模型
具有外生回归模型的季节性自回归综合移动平均线
2021-10-27 14:34:13
325KB
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tcsi是Stata命令，用于根据GL Lo Magno，M。Ferrante和S. De Cantis的运输成本方法评估季节性。
2021-10-20 16:00:47
473KB
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