时间数列造句

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这叫调和时间数列。
由于数据随季节而变化，所以必须对时间数列进行调整。
按照相等的时间间隔收集起来的一组统计数据叫时间数列。
时间数列相关
.以表彰他们在“分析经济时间数列”研究领域所作出的突出贡献
而在方法操作上，以多变量模糊时间数列引导式模式最为简易。
而在方法操作上，以多变量模糊时间数列引导式模式最?简易。
( 3 )比较三种多变量模糊时间数列模型在不同等份下。
并使用时间数列分析来看减资首次宣告、私募首次宣告及减资暨私募首次宣告，对股价波动的影响。
课程期间我们将检视数种学习技巧在一些领域上的应用如电脑视觉、电脑绘图、数据库搜索和时间数列分析与预测。
用时间数列造句挺难的，這是一个万能造句的方法
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本文的主要创新有下面几点: ( l )系统地总结与评介三种不同的多变量模糊时间数列模型的建构步骤与流程，比较其特性、优缺点及改进方法。
实证结果得知在有限资料笔数下，适应性类神经模糊推论系统（简称anfis ）预测结果较佳，多变量模糊时间数列模式次之，灰色预测模式第三。
本章介绍huarng ( 2001 )所提最适区间长度选取的两种方法及其缺点，本研究以不同等份的角度，重新考量最适区间的选取问题，并针对三种多变量模糊时间数列模型并提出最适情境。
本章介绍传统时间数列模型(向量arma模型、 arima转移函数模型、季节性arima模型以及arima模型)与多变量模糊时间数列三种模型?二因子模型( two - factormodels ) 、引导式模型( heuristicmodels ) 、马可夫模型( markovmodels ) ，模型建构步骤与流程，及传统时间数列模型转换为多变量模糊时间数列模型过程，并分别针对多变量模糊时间数列三种模型提出本研究不同于先前研究之处。
本文的研究重点在探究近期理论界提出的三种多变量模糊时间数列模型? ? chen和hwang ( 2000 )所提出的二因子模型、 huarng ( 2001 )所提出的引导式模型、 wu等( 2003 )所提的马可夫模型，分别针对各模型的建构步骤、适用场合，及上述文献未达到的部份，再做深入研究，并比较其结果。