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回帰モデルに基づくモデリング手法を理解し始めたばかりで、MATLAB 曲線近似ツールボックスとSOを使用していました。私には根本的な疑問があり、それ以上先に進むことができません。AR モデル、MA モデル、ARMA モデルに適合させたい k=100 データ ポイントを持つ単一のベクトル セットがあり、どれがより適しているかを確認します。次の形式y(k+1)=a*y(k)+ b*y(k-1)の AR(p) モデルから始めます。 コマンド

coeff = polyfit(x,y,d)

モデルの次数を示す係数の数 (AR(p)) を使用して、たとえばd=1の次数の多項式に適合します。pしかし、私は角モーメントの記録である 1 セットのデータしか持っていません。したがって、関数シグネチャの最初のパラメーター (x) は何になるでしょうか。つまり、x、y は何になるのでしょうか?次に、線形モデルがそうでない場合はどうなりますか?十分に良いので、非線形モデルを選択する必要があるかもしれません.誰かがコードスニペットを使用して、フィッティングの手順、オーバーフィッティングのチェック、残差計算などをガイドしてください.

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xk(y のインデックス) である可能性があります。そしてコード全体：

c =polyfit(1:length(y), y, d).

Matlab にはcurve fitting toolbox. これを使用して、GUI でさまざまな非線形フィッティングをチェックし、直感を得ることができます。

手順が必要な場合は、優れた Coursera Machine Learningコースがあります。このコースの最初は線形回帰に関連しており、少なくともその最初に数時間費やすことをお勧めします.

于 2013-03-11T07:57:25.820 に答える