matlab平稳性检验
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SAS学习系列37. 时间序列分析—平稳性及纯随机性检验
37. 时间序列分析Ⅰ—平稳性及纯随机性检验
(一)基本概念
一、什么是时间序列?
为了研究某一事件的规律,依据时间发生的顺序将事件在多个时刻的数值记录下来,就构成了一个时间序列。对时间序列进行观察、研究,找寻它变化发展的规律,预测它将来的发展趋势就是时间序列分析。
例如,国家或地区的年度财政收入,股票市场的每日波动,气象变化,工厂按小时观测的产量等等。
注:随温度、高度等变化而变化的离散序列,也可以看作时间序列。
二、时间序列的特点
(1)顺序性; (2)随机性;
(3)前后时刻(不一定相邻)的依存性; (4)整体呈趋势性和周期性。 三、时间序列的分类
按研究对象的数目:一元时间序列、多元时间序列; 按序列统计特性:平稳时间序列、非平稳时间序列; 按分布规律:高斯时间序列、非高斯时间序列。 四、研究方法
1. 平稳时间序列分析;
2. 非平稳时间序列分析(确定性分析、随机性分析)。
五、其它
任何时间序列经过合理的函数变换后都可以被认为是由下列三部分叠加而成:
(1)趋势项部分; (2)周期项部分;
(3)随机项部分(随机信号、随机噪声)
图1. 四种趋势:线性、二次、指数增长、S型
例如,手机销售的月记录按年增长(趋势项);按季节周期波动
轮对、轮轨、加速度加权、不平顺功率谱、平稳性评价的Matlab程序
fastsim轮轨蠕滑力计算程序,适用于机车辆动力学计算.-
function F=Get_Fastsim(C,Cp,ab,N) úSTSIM求解蠕滑力程序 f=0.25; %许用粘着系数 a=ab(1);b=ab(2);%接触斑半径
fx=Cp(1);fy=Cp(2);fin=Cp(3); %蠕滑力 C11=C(1);C22=C(2);C23=C(3);%kalker系数 if N<=0
Fx=0;Fy=0;Mz=0;MU=0;
else %法向力小于0,蠕滑力也为0 Nx=10;Ny=10;%接触斑被分割的数目 v=0.25; E=2.0*10^11; G=E/2/(1+v); Tz=pi/2;
L1=8*a/3/C11/G;L2a=8*a/3/C22/G;L2b=pi*a*sqrt(a/b)/4/C23/G; z0=2*N/pi/a/b; dy=2/Ny; Tx=0;Ty=0;Mz=0; n1=a*fx/f/z0/L1; n2=a*fy/f/z0/L2a; fin1=a*b*fin/f/z0/L2b; fin2=a*a*fin/f/z0/L2b; for i=1:Ny
基于Matlab的非平稳谐波检测方法仿真研究
此资料介绍了matlab在非平稳谐波信号中的检测情况,通过编写仿真程序,得到仿真的波形
检测与仪表
化工自动化及仪表,2011,38(1):69—71
ControlandInstrumentsinChemicalIndustry
基于Matlab的非平稳谐波检测方法仿真研究
刘争艳,郑恩让,马令坤
(陕西科技大学电气与信息工程学院,西安710021)
摘要:针对传统的傅里叶变换对于检测非平稳谐波存在的缺陷,分析了两种非平稳谐波检测方法:短时傅
里叶变换和小波变换。首先介绍了短时傅里叶变换和小波变换谐波检测方法的基本原理,然后通过Matlab使用上述两种方法对非平稳谐波模型进行了仿真。理论分析和仿真结果表明,两种方法均可以达到检测非平稳谐波的目的,但又各有优缺点。
关键词:傅里叶变换;非平稳谐波检测;短时傅里叶变换;小波变换中图分类号:TM744文献标识码:A
1
文章编号:1000-3932(2011)014)069423
引言提出了短时傅里叶变换旧1。短时傅里叶变换是研究非平稳信号使用广泛的一种方法。它的基本思想是用一个随时间滑动的分析窗对非平稳信号进行加窗截断,将非平稳信号分解成一系列近似平稳的短时信号,然后用傅里叶变换分析各短时平稳信号的频谱。
设分析窗为埘(
Chapter14 非平稳序列与单位根检验
20 非平稳随机过程
从本章起介绍计量经济学近20年来最新研究成果。从1974年开始计量经济学工作者渐渐意识到当用含有单位根的时间序列建立经典计量经济模型时会出现一些问题,这就是虚假回归。
应该知道通过经济数据了解经济变量的变化规律有时是存在相当大的局限性的,所以在建立模型时,必须依靠经济理论,同时对参数进行假设检验。实际上,只有经济理论是不够的。比如处于调整中的经济变量,哪些是它的外生变量,哪些是它的无关变量,单凭经济理论就很难判别清楚。所以当研究经济变量参数变化规律时,常常采用另外一种方法,即依靠统计理论的方法,通过设计具有某种特征的能生成数据的随机过程或数据生成系统研究经济问题。下面常常用到数据生成系统这个概念。 20.1 趋势平稳与差分平稳
20.1.1 趋势平稳:均值非平稳
如果yt不是围绕着某个常数波动,而是围绕某一趋势波动,即
yt = ?0 + ?1 t + ut, (4.8)
? (L)ut = ? (L) vt
ut为平稳可逆的ARMA过程。显然,E(yt) = ?0 + ?1 t。因此,{ yt }是非平稳的。将?0 +
matlab与单样本t检验
第三章习题
安庆师范学院 胡云峰
3.1对某地区的6名2周岁男婴的身高、胸围、上半臂进行测量。得样本数据如表3.1所示。
假设男婴的测量数据X(a)(a=1,…,6)来自正态总体N3( ,∑) 的随机样本。根据以往的资料,该地区城市2周岁男婴的这三项的均值向量 0=(90,58,16)’,试检验该地区农村男婴与城市男婴是否有相同的均值向量。
解
1.预备知识 ∑未知时均值向量的检验: H0: = 0 H1: ≠ 0
) NP(0, ) (n 1)S WP(n 1, )
(n )'((n 1)S) ) H0成立时
n( )'S 1( ) T2(p,n 1)(n 1) p 12 T F(P,n p)
(n 1)p
当
n p2
T F (p,n p)或者T2 T 2拒绝H0
p(n 1)
n p2
T F (p,n p)或者T2 T 2接受H0
p(n 1)
2
当
这里T
p(n 1)
F (p, n p)
n p
2.根据预备知识用matlab实现本例题 算样本协方差和均值
程序x=[78 60.6 16.5;76 58.1 12.5;92 63.2 14.5;81 59.0 14.0;81 60.8 15.5;84 59.5 14.0]; [n
平稳的近义词
篇一:近义词
近义词
打量(端详) 标致(美丽) 破绽(马脚) 欺负(欺侮) 趁势(趁机) 吩咐(嘱咐) 规矩(规则)
威严(威武) 到底(究竟) 扎眼(刺眼) 能耐(本事) 衔接(连接) 难堪(尴尬) 刻薄(薄情)
操心(操劳) 考究(讲究) 道歉(赔礼) 耽误(延误) 凝结(凝固) 胆怯(胆小) 恰恰(恰好)
凝视(凝望) 憧憬(向往) 着急(焦急) 商议(商讨) 允诺(承诺) 隆重(庄重) 抵御(抵挡)
削弱(减弱) 推却(推辞) 紧急(紧迫) 惩罚(处罚) 吩咐(叮嘱) 吓唬(恐吓) 诡计(阴谋)
盼望(渴望) 沉思(深思) 巍峨(高大) 狰狞(凶恶) 热闹(喧闹) 响亮(洪亮) 天涯(天际)
舒服(舒坦) 洒脱(潇洒) 矗立(耸立) 欢腾(欢跃) 繁华(繁荣) 清晰(清楚) 分辨(争辩)
表白(表明) 迅速(敏捷) 实验(试验) 威胁(要挟) 高傲(骄傲) 勾勒(勾画) 乐趣(情趣)
痴迷(着迷) 驱逐(驱除) 安静(清静) 充满(布满) 幸亏(幸好) 喧闹(喧嚣) 闪烁(闪耀)
戏耍(玩耍) 瞎闹(乱闹) 存心(故意) 惩罚(处罚) 轻盈(轻巧) 天赋(禀赋) 营养(养分)
强盛(强大) 侮辱(欺侮) 吩咐(嘱咐) 欺骗(哄骗) 规矩(规则) 招待(款待
matlab建立多元线性回归模型并进行显著性检验及预测问题
matlab建立多元线性回归模型并进行显著性检验及预测问题
例子;
x=[143 145 146 147 149 150 153 154 155 156 157 158 159 160 162 164]'; X=[ones(16,1) x]; 增加一个常数项 Y=[88 85 88 91 92 93 93 95 96 98 97 96 98 99 100 102]'; [b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X) 得结果:b = bint = -16.0730 -33.7071 1.5612 0.7194 0.6047 0.8340 stats = 0.9282 180.9531 0.0000 即对应于b的置信区间分别为[-33.7017,1.5612]、[0.6047,0.834]; r2=0.9282, F=180.9531, p=0.0000 p<0.05, 可知回归模型 y=-16.073+0.7194x 成立. 这个是一元的,如果是多元就增加X的行数!
function [beta_hat,Y_hat,stats]=regress(X,Y,alpha) % 多元线性回归(Y=Xβ+ε)MATLAB代码 %
% 参数说明
% X:自变量矩阵,列为自变量,行为观测值 % Y:应变量矩阵,同X
% alpha:置信度,[0
0时间序列初探—平稳性分析及R实现
1 基本概念
1.1 时间序列的平稳性
假定某个时间序列是由某一随机过程(stochastic process)生成的,即假定时间序列{Xt}(t=1, 2, …)的每一个数值都是从一个概率分布中随机得到,如果满足下列条件:
1)均值E(Xt)=?是与时间t 无关的常数; 2)方差Var(Xt)=?2是与时间t 无关的常数;
3)协方差Cov(Xt,Xt+k)=?k 是只与时期间隔k有关,与时间t 无关的常数;
则称该随机时间序列是平稳的(stationary),而该随机过程是一平稳随机过程(stationary stochastic process)。
1.2 时间序列的非平稳性
平稳时间序列的均值为常数,自协方差函数与起点无关,而非平稳时间序列则不满足这两条要求。常见的非平稳类型有趋势和突变
1.2.1 趋势
趋势是指变量随时间持续长期的运动,时间序列变量围绕其趋势波动。可以用线性趋势、二次趋势、季节性均值趋势和余弦趋势来估计一般的非常数均值趋势模型的参数。
1.2.2 突变
突变来自总体回归系数在某一特定日期上的离散变化或来自系数在长时期内的渐变。
1.3 平稳性判断 1.3.1 图示判断
? 给
非平稳随机序列
非平稳随机序列
习题3.1:某城市连续14年的月度婴儿出生率数据如下:(省略)
(1)选择适当的模型拟合该序列的发展
(2)使用该拟合模型预测下一年度该城市月度婴儿出生率
解:(1)首先分析一下该序列的平稳性,编写SAS程序如下:
data a;
input chusheng@@; month= _n_; cards; /*数据省略*/ ; run;
proc gplot;
plot chusheng*month;
symbol1 v=circle i=join c=red; proc arima data=a;
identify var=chusheng nlag=22; run;
得到原序列图如图:
1
从图中可以看到该序列有线性上升的趋势,不是平稳序列。通过一阶差分就可能实现趋势平稳。一阶差分要修改程序:
data a;
input chusheng@@; month= _n_;
dif1=dif(chusheng); dif1_12=dif12(dif1); cards; /*数据省略*/ ; run;
2
proc gplot;
plot chusheng*month; plot dif1_12*month;
symbol1 v
双侧显著性检验与单侧显著性检验
一、独立大样本平均数差异显著性检验
设有两个服从正态分布的相互独立的总体X和Y,它们的均值分别
为
和,方差分别
为
和,,,,…
、
和
,
,,…
、,是分别来自X和Y的两组独立的随机样本,因而,我们要通过对两个样本带来的信息,检验出两总体均
值
和差异是否显著的结论。
(一)独立大样本的概念(识记)
两个样本容
量
和都大于30的独立样本称为独立大样本。
(二)检验统计量(均用样本标准
差表示的检验统计量)(简单运用)
Z=
(三)检验步骤及方法(用双侧检验)(综合运用)
1、提出零假设和备择假设:
双侧检验:Ho
:
=
;
:
≠
单侧检验:Ho
:
≥
或
≤;H1
:
﹥,
或
﹤
2、根据样本信息和资料的性质,选择合适的检验统计量,并计算其值;
3、确定双侧检验还是单侧检验(单侧检验确定左侧还是右侧检验)
4、统计推断:选定显著性水平p,查相应的分布表来确定临界值,从而确定出零假设的拒绝区间或接受区间。同时对零假设作出判断和解释:即把统计量与临界值相比较,若统计量值落在Ho拒绝区间中,则拒绝Ho;若统计量值落在Ho 接受区间中,则接受Ho。[举例七]
二、独立小样本平均数差异显著性检验
(一)独立小样本的概念(识记)
1、定义:两个样本容
量
和都小于30,或其中一个小于30的两独立样本为独立小样本。
2、独立小样