使用estimate函数来拟合模型到时间序列数据上: matlab model = estimate(model, ts); % 拟合模型到时间序列数据 获取残差: 在模型拟合后,可以使用infer函数来获取残差: matlab residuals = infer(model, ts); % 获取模型残差 对残差进行检验: 绘制残差图: 残差图可以帮助你直观地了解残差的分布
res = infer(fit_mdl, data); % 预测残差 forecast_mdl = forecast(fit_mdl, 10); % 预测新数据 ```2️⃣ 机器学习 MATLAB的机器学习工具箱提供了分类、回归、聚类和深度学习等任务的函数,如支持向量机、随机森林和神经网络。例如,使用fitcecoc函数进行多类支持向量机模型拟合: ```matlab svm_mdl = fi...
使用赤池信息准则(AIC)和贝叶斯信息准则(BIC)比较两种模型拟合 。首先,获得第二拟合的对数似然目标函数值。 [resT,vT,logLT] = infer(EstMdlT,r); [aic,bic] = aicbic([logL,logLT],[5,6],T) aic = 1×2 103 × 9.4929 9.3807 bic = 1×2 103 × 9.5230 9.4168 第二个模型有六个参数,而第一...
图2 显示收益率中没有序列相关性的依据。 [sdd,slodgdL,infaso] = estimaadte(Mddsdl,rtasd);[aEass,Vad,lsagLd] = infer(EstMsssddl,rtsdn);[hsd,pValasdue,dstat,ascValue] = lbqtest(reas,'lags',12)[hs,pdValsue,sdtatsd,cVsalue] = lbqtest(resss.^2,'lags',12) 图2. 收益率相关性检验。
% […] = IMREAD(FILENAME) attempts to infer the format of the file % from its content. % % […] = IMREAD(URL,…) reads the image from an Internet URL. % % Remarks % % Bitdepth is the number of bits used to represent each image pixel. ...
[sdd,slodgdL,infaso] = estimaadte(Mddsdl,rtasd);[aEass,Vad,lsagLd] = infer(EstMsssddl,rtsdn);[hsd,pValasdue,dstat,ascValue] = lbqtest(reas,'lags',12)[hs,pdValsue,sdtatsd,cVsalue] = lbqtest(resss.^2,'lags',12) 图2. 收益率相关性检验。Ljung-Box Q 检验(左下)没有显示显着...
[sdd,slodgdL,infaso] = estimaadte(Mddsdl,rtasd);[aEass,Vad,lsagLd] = infer(EstMsssddl,rtsdn);[hsd,pValasdue,dstat,ascValue] = lbqtest(reas,'lags',12)[hs,pdValsue,sdtatsd,cVsalue] = lbqtest(resss.^2,'lags',12) 图2. 收益率相关性检验。Ljung-Box Q 检验(左下)没有显示显着...
```matlab%假设你有一个时间序列数据data=randn(100,1);%创建一个模糊逻辑系统FLS=fuzzy(data);```3.设置模糊规则:根据你的应用，你需要定义模糊规则。例如，你可以定义“低”、“中”和“高”的规则。4.推理:使用`infer`函数执行模糊推理。这将对每个输入数据点应用模糊规则并产生输出。5.后处理:将推理结果...
通过导入时间序列分析工具箱,使用arima函数创建ARIMA模型对象,使用estimate函数估计模型参数,使用forecast函数进行预测,使用infer函数进行统计推断,以及使用其他函数和工具进行模型诊断和比较,我们可以方便地实现ARIMA模型的编程。这些功能使得MATLAB成为一个强大的时间序列分析和预测工具。
% 在这个示例中,arima(p,d,q)创建一个ARIMA模型。在ARIMA模型中,d代表差分阶数,用于使非平稳序列变为平稳序列。estimate(Mdl,data)函数用于估计模型参数。infer(EstMdl,data)函数生成模型的预测。 % 请注意,你需要根据你的数据和特定需求来选择合适的模型阶数,并可能需要对此代码进行一些修改。