非平稳时间序列分析时，若导致非平稳的原因是确定的，可以用的方法主要有趋势拟合模型、季节调整模型、移动平均、指数平滑等方法。...MA为移动平均，q为相应的移动平均项数。 ---- ARIMA数学模型？ ARIMA（p，d，q）模型是ARMA（p，q）模型的扩展。 ARIMA（p，d，q）模型可以表示为： ?...AR： 当前值只是过去值的加权求和。 ? MA： 过去的白噪音的移动平均。 ? ARMA： AR和MA的综合。 ?...平稳化处理后，若偏自相关函数是截尾的，而自相关函数是拖尾的，则建立AR模型； 若偏自相关函数是拖尾的，而自相关函数是截尾的，则建立MA模型； 若偏自相关函数和自相关函数均是拖尾的，则序列适合ARMA...2）判断预测误差是否是平均值为零且方差为常数的正态分布 做预测误差的时间曲线图和直方图（具有正态分布曲线） 预测误差的均值是否为0 plot.ts(skirts_forecast$residuals)
非平稳时间序列分析时，若导致非平稳的原因是确定的，可以用的方法主要有趋势拟合模型、季节调整模型、移动平均、指数平滑等方法。...MA为移动平均，q为相应的移动平均项数。 ---- ARIMA数学模型？ ARIMA（p，d，q）模型是ARMA（p，q）模型的扩展。 ARIMA（p，d，q）模型可以表示为： ?...平稳化处理后，若偏自相关函数是截尾的，而自相关函数是拖尾的，则建立AR模型； 若偏自相关函数是拖尾的，而自相关函数是截尾的，则建立MA模型； 若偏自相关函数和自相关函数均是拖尾的，则序列适合ARMA模型...2）判断预测误差是否是平均值为零且方差为常数的正态分布 做预测误差的时间曲线图和直方图（具有正态分布曲线） 预测误差的均值是否为0 plot.ts(skirts_forecast$residuals)...因此，把预测误差看作平均值为0方差为服从零均值、方差不变的正态分布是合理的。 ?
Line: 线以可视方式绘制边界或突出显示报表中特定的区域。 ReportInfo:ReportInfo 控件同意您高速显示页码、页数和报表日期等信息。...该控件将自己主动和与之近期的网格线进行对齐，该功能能够依据设置开启或者关闭。...相似于Excel的自己主动滚动功能（Excel-like auto scrolling）：在报表设计界面上拖动某个控件，当拖动的区域超出了设计界面当前显示的范围时，设计界面会依据您拖动方向进行自己主动移动...报表控件对话框（Report Control Dialogs）：提供简便的方法来设置报表控件的相关属性。 区域报表布局默认情况下显示三个区域： 页眉、明细和页脚。 您能够加入或删除页眉和页脚。...报表头和报表尾，还能够加入 32 级的分组页眉和页脚（在报表上单击右键并选择插入。能够插入报表头/报表尾和分组头/分组尾。）。将控件拖这些区域中，以此来显示报表数据。
拖尾：始终有非零取值，不会在k大于某个常数后就恒等于零(或在0附近随机波动) 截尾：在大于某个常数k后快速趋于0为k阶截尾 AR模型：自相关系数拖尾，偏自相关系数截尾； MA模型：自相关系数截尾，偏自相关函数拖尾...； ARMA模型：自相关函数和偏自相关函数均拖尾。...其实截尾拖尾我们这水平也不那么容易看出来，上面不是说了嘛，还会带有主观性。 所以我们还是交给计算机帮我们判断参考吧。...这种情况下，我们可以预测出第二天的价格大致和过去天数的价格平均值一致。这种将预期值等同于之前所有观测点的平均值的预测方法就叫简单平均法。 将过去观察值赋予不同权重的方法就叫做加权移动平均法。...---- 时间序列的ARMA模型 ARMA模型是用来估计平稳的不规则波动或时间序列季节性变动的最常见的模型。ARMA是移动平均自回归模型的简称，它是自回归模型和移动平均模型的组合。
这项研究启发了一大堆其他有尾移动机器人，其中包括开普敦大学的研究人员Amir Patel的几款漂亮的机器人。...气动拖尾可能很有吸引力，因为与惯性拖尾不同，它们产生的扭矩量不取决于它们的重量，而是取决于机器人移动的速度：机器人移动得越快，气动拖尾可以产生的扭矩越大。...虽然这篇论文的重点是量化空气动力阻力对机器人尾巴的影响，但似乎一些真正有创意的设计潜力巨大。例如，我们想了解具有可调节浮度的尾巴，还向Norby询问了一些这项研究的可能扩展。...尽管轻质气动拖尾这个创意是从动物身上首先得到的，但在利用这些优势或是基于尾部特点进行设计时，我们没有理由将自己限制在类似动物的形状因素上。...当然，有很多理由不这样做，但仍然令人兴奋的是，气动拖尾的设计为所有需要平衡帮助的机器人提供了一个平台，只需要一点点动态运动的协助就可以实现。
自回归模型有很多的限制： 1、自回归模型是用自身的数据进行预测 2、时间序列数据必须具有平稳性 3、自回归只适用于预测与自身前期相关的现象 3.2 移动平均模型MA 移动平均模型关注的是自回归模型中的误差项的累加...拖尾和截尾 拖尾指序列以指数率单调递减或震荡衰减，而截尾指序列从某个时点变得非常小： ?...出现以下情况，通常视为(偏)自相关系数拖尾： 1）如果有超过5%的样本(偏)自相关系数都落入2倍标准差范围之外 2）或者是由显著非0的(偏)自相关系数衰减为小值波动的过程比较缓慢或非常连续。 ?...p，q阶数的确定 根据刚才判定截尾和拖尾的准则，p，q的确定基于如下的规则： ? 根据不同的截尾和拖尾的情况，我们可以选择AR模型，也可以选择MA模型，当然也可以选择ARIMA模型。...哈哈，咱们这个数据自相关系数4阶拖尾，偏自相关系数2阶截尾，因此可以选择的是AR(2)模型。 4.2 参数估计 通过拖尾和截尾对模型进行定阶的方法，往往具有很强的主观性。
残影拖尾效果实现思路分析 今天小菜给大家分享下实现残影、拖尾效果的几种实现思路，或者叫固定套路，保准大家认真看完后，以后再也不怕实现残影、拖尾效果了。...拖尾 拖尾又是啥？顾名思义，拖动尾巴，尾巴跟随的效果，拖尾常常可以和残影一起说，因为残影效果往往伴随着拖尾，就是物体运动着，在之前历史时间点的位置轨迹也会展现出来，不断的消失，不断的跟随。...但拖尾也可以单独拎出来说，不说残影效果，只说尾巴的跟随效果。我们今天的例子也会讲到。 常用套路 下面我们用 Processing 来实现残影、拖尾效果，分析下如何实现。...，但却能实现了一种残影拖尾效果。...先诞生的生命体，先死亡，后诞生的后死亡，于是就有了上图的效果。 套路3-中学生班级晨跑法 这个套路常常用于实现拖尾效果。 小菜想了很久，怎么用通俗易懂的语言来描述这个原理。
这个性质就是平稳AR( p )模型的自相关系数 \rho_k 具有拖尾性。 2....拖尾与截尾 截尾是指时间序列的ACF或PACF在某阶后均为0的性质； 拖尾是指ACF或PACF并不在某阶后均为0的性质。...q q阶截尾 方差 常数方差 偏自相关系数 (PACF) 拖尾 q 阶截尾方差常数方差偏自相关系数 (PACF)拖尾 （四）ARMA模型 具有...平稳ARMA( p,q )的性质如下表所示： 统计量 性质 统计量 性质 均值 常数均值 自相关系数（ACF） 拖尾 方差 常数方差 偏自相关系数（PACF） 拖尾 （五）平稳时间序列建模 平稳时间序列建模步骤...) q 阶截尾拖尾ARMA( p,q ) p 阶拖尾 q 阶拖尾 四、非平稳时间序列分析 对非平稳时间序列的分析方法可以分为确定性因素分解的时序分析和随机时序分析两大类。
这种方法具有较为粗糙，不太准确，常用作预检验。 比如下图，随机波动，不具有任何明显或不明显的历史相关性，故为纯随机性时间序列。...模型识别或模型定阶的主要方法有两种：一种是利用自相关系数和偏自相关系数，一种是最优信息准则 利用自相关系数和偏自相关系数 模型 AR(p) MA(q) ARMA(p,q) ACF自相关系数 拖尾 q阶截尾...拖尾 PACF偏自相关系数 P阶截尾 拖尾 拖尾 截尾：在最初d阶时明显大于2倍的标准差范围，而后面几乎95.5%以上的都落在2倍标准差范围之内，并且由非零值衰减为小值波动的过程非常突然，可认为d阶截尾...拖尾：有超过5%的值落入2倍标准差范围之外，或者显著衰减为小值波动的过程比较缓慢，则拖尾。另一方面，如果值帅见到2倍标准差范围内呈现“伪正弦波动”或其他有明显规律的波动是，也认为是拖尾现象。...如图所示，自相关图里自相关系数没有快速的减为0（一般认为自相关系数低于2倍标准差即图中蓝色虚线一下时即为0），而是呈现出拖尾的特征，故判断序列为非平稳序列。
这些平滑法也可以作为经验方法对时间序列进行预测，比如简单的指数平滑法非常类似于自回归阶数为0、差分阶数为1、移动平均值阶数为1 且没有常量的ARIMA 模型。但效果和应用范围都有限制。 ...（系数越大，说明越序列相关，对应的阶数可选，系数趋于0，说明越序列无关，对应的阶数不可选） （1）用ACF和PACF图判断使用哪种线性时间序列模型 AR模型：ACF拖尾，PACF截尾，看PACF定阶...MA模型：ACF截尾，PACF拖尾，看ACF定阶。 ARMA模型：都拖尾。...（EACF定阶） ——截尾：在某阶后迅速趋于0（后面大部分阶的对应值在二倍标准差以内）； ——拖尾：按指数衰减或震荡，值到后面还有增大的情况。 ARIMA模型：适用于差分后平稳的序列。 ...这时可以依据AIC或BIC准则识别模型的p, q值，通常认为AIC或BIC值越小的模型相对更优。
理论上，同一组数据点具有相似的性质或（和）特征，不同组数据点具有高度不同的性质或（和）特征。聚类属于无监督学习，也是在很多领域中使用的统计数据分析的一种常用技术。本文将介绍常见的5大聚类算法。...2.每个数据点是通过计算该点与每个组中心的距离进行分类的，然后再将该点分类到和中心最接近的分组中。 3.根据这些分类点，通过计算群组中所有向量的均值重新计算分组中心。...Mean-Shift算法是一种爬山算法，将内核一步步迭代移动到一个较高密度的区域，直到收敛为止。 2.每次进行迭代的时候，通过移动中心点到窗口内点的平均值，将滑动窗口移动到更高密度的区域。...滑动窗口的密度和窗口内部点的数量成正比。 3.我们继续根据平均值移动滑动窗口，直到直到没有方向可以移动使其容纳更多的点。如上图所示，继续移动这个圆，直到窗口内的数量（密度）不再增加为止。...重复这个过程，直到我们标记完成所有的点，每个点都被标记为一个聚类或噪声。 与其它聚类算法相比，DBSCAN算法具有很多优点：首先，该算法不需要固定数量的聚类。
，根据时间月颗粒度进行分组统计，最后可视化展示数据：我们可以清楚的发现数据是存在季节性波动的，固数据处理部分我们就得出了结论，进而给我们挑选SARIMA模型有了合适的理由。...这意味着序列中存在一些内在的结构或模式，这些结构或模式可以被进一步分析和建模，以便进行预测或其他目的。白噪音在我写AR模型的时候同样也写了这也不再补充。...SARIMA模型有三个重要的参数：p、d和q，分别代表自回归阶数、差分阶数和移动平均阶数；另外还有季节性参数P、D和Q，分别代表季节性自回归阶数、季节性差分阶数和季节性移动平均阶数。...plt.show()AR模型：自相关系数拖尾，偏自相关系数截尾；MA模型：自相关系数截尾，偏自相关函数拖尾；ARMA模型：自相关函数和偏自相关函数均拖尾。...之前我们是通过观察ACF、PACF图的拖尾截尾现象来定阶，但是这样可能不准确。实际上，往往需要结合图像拟合多个模型，通过模型的AIC、BIC值以及残差分析结果来选择合适的模型。
系统的拖尾已经无法满足我们了，女朋友叫你把鼠标拖尾换成她的照片，让你时时刻刻都可以看见她，这个要求你答不答应。 当然，这个要求还是可以满足一下的，我们来具体看一看吧。...要制作拖尾，首先，我们需要知道鼠标的位置，那有没有获取鼠标位置的方法呢？答案当然是有的。...米大刀') tk.bind("", update_test) tk.mainloop() 三、实用型拖尾 这个拖尾，可以帮助你找到你容易忘记的东西，比如一些快捷键，一些工作的事，...这个拖尾对于单身人士来说伤害性极大，这满满的爱意，想要找一个人快点脱单。...这个就更强了，一定要给你老婆看一看，你要告诉她，你的拖尾都是她。
python-tkinter（7） 实现各种个样的撩妹鼠标拖尾 系统的拖尾已经无法满足我们了，女朋友叫你把鼠标拖尾换成她的照片，让你时时刻刻都可以看见她，这个要求你答不答应。...因此，我们引用到pyautogui模块 pip install pyautogui 目录 python-tkinter（7） 实现各种个样的撩妹鼠标拖尾 一、系统拖尾 二、文艺型拖尾 三、实用型拖尾 四...、爱心拖尾 五、奔跑的火柴人型拖尾 六、胡桃摇钱拖尾 七、女朋友或者老婆拖尾 ---- 一、系统拖尾 第一种是最简单的一种，通过设置就可以轻松设置鼠标拖尾，在这里就不详解了。 ...米大刀') tk.bind("", update_test) tk.mainloop() 三、实用型拖尾 这个拖尾，可以帮助你找到你容易忘记的东西，比如一些快捷键，一些工作的事，让它随鼠标移动...可以让你女朋友为你摆一整套动作，然后移动鼠标时，你就可以看见你女朋友调皮的样子了。
2.方法分类： （1） 平均数预测（简单算术平均法，加权算术平均法，几何平均数法） （2） 移动平均数预测（一次移动平均法，二次移动平均法） （3） 指数平滑法预测（一次，二次，三次指数平滑法）...； 必须具有自相关性，如果自相关系数小于0.5，不宜采用； n阶自回归公式： 其中Y是预测对象的观测值，Z为误差。...计算某一个要素对另一个要素的影响或相关程度时，把其他要素的影响视为常数，即暂不考虑其他要素的影响，而单独研究那两个要素之间的相互关系的密切程度时，称为偏相关。...） 3、拖尾和结尾 拖尾指序列以指数率单调递减或震荡衰减，而截尾指序列从某个时点变得非常小： 4、模型识别： 平稳性检验 （1）什么是平稳序列？...如果时间序列在某一常数附件波动且波动范围有限，即具有常数均值和常数方差，并且延迟k期的序列变量的自协方差和自相关系数是相等的，则称该序列为平稳序列。 （2）怎么检验？
如果有明显的趋势或周期性，那它通常不是平稳序列。序列平稳不平稳，一般采用三种方法检验： （1）时序图检验 ? 看看上面这个图，很明显的增长趋势，不平稳。...平稳的序列的自相关图和偏相关图要么拖尾，要么是截尾。截尾就是在某阶之后，系数都为 0 ，怎么理解呢，看上面偏相关的图，当阶数为 1 的时候，系数值还是很大， 0.914....二阶长的时候突然就变成了 0.050. 后面的值都很小，认为是趋于 0 ，这种状况就是截尾。什么是拖尾，拖尾就是有一个缓慢衰减的趋势，但是不都为 0 。 自相关图既不是拖尾也不是截尾。...一阶差分指原序列值相距一期的两个序列值之间的减法运算；k阶差分就是相距k期的两个序列值之间相减。如果一个时间序列经过差分运算后具有平稳性，则该序列为差分平稳序列，可以使用ARIMA模型进行分析。...下面是平稳序列的模型选择： 自相关系数（ACF）偏相关系数（PACF）选择模型拖尾p阶截尾AR(p)q阶截尾拖尾MA(q)p阶拖尾q阶拖尾ARMA(p，q) ARIMA 是 ARMA 算法的扩展版，用法类似
时序图、自相关图和偏相关图是判断时间序列数据是否平稳的重要依据。...本文涉及的扩展库numpy、pandas、statsmodels一般可以使用pip进行在线安装，如果安装失败，可以到http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/下载相应的...另外，绘制自相关图的函数plot_acf()和绘制偏自相关图的函数plot_pacf()还有更多参数可以使用，请自行挖掘和探索。...从时序图来看，有明显的增长趋势，原始数据属于不平稳序列。 相应的自相关图为： ? 从自相关图来看，呈现三角对称形式，不存在截尾或拖尾，属于单调序列的典型表现形式，原始数据属于不平稳序列。...相应的偏自相关图为： ? 从偏自相关图形来看，也不存在截尾或拖尾，属于不平稳序列。 对于不平稳序列而言，要获得平稳序列的方法之一就是进行差分运算，请参考“相关阅读”第一条。
至少，我们要了解3D世界的基础都有哪些，然后再依据官方的文档逐个深入学习掌握。...根据这些物体的差异，我们可以将材质划分为很多种类，LayaAir引擎支持的材质分类为模型材质、天空材质、拖尾材质、粒子材质。（天空、拖尾、粒子尚未提及，我们先介绍模型材质。）...九、天空、粒子、拖尾 基于网格与材质组成了模型这一概念，理论上一切可见的形状物体，都是模型。...但依据开发的易用性，引擎会进一步对一些常用功能进行封装，本节将继续描述这些概念，比如天空、粒子系统、拖尾系统。...12-2.png 拖尾，顾名思义是拖在后面尾巴一样的效果，常用于带条状3D特效，比如，刀光拖尾，跑酷小球游戏的行动轨迹拖尾等。LayaAir引擎内置了拖尾系统和拖尾材质，方便开发者快捷使用3D拖尾。
Line: 线以可视方式绘制边界或突出显示报表中特定的区域。 ReportInfo:ReportInfo 控件允许您快速显示页码、页数和报表日期等信息。...通过点击报表设计器的Detail区域的数据库图标 ? 可打开如下的数据源视图： ?...第3分钟：报表设计需求 我们希望报表呈现的结果是类似下面的布局，报表头、报表数据详情、报表尾，即整体风格和RDLC报表类似 同时，还可呈现二维码、图片展现格式、报表生成时间、报表页面等信息。...类似于Excel的自动滚动功能（Excel-like auto scrolling）：在报表设计界面上拖动某个控件，当拖动的区域超出了设计界面当前显示的范围时，设计界面会根据您拖动方向进行自动移动，直到报表设计界面的边缘...您可以添加或删除页眉和页脚，报表头和报表尾，还可以添加 32 级的分组页眉和页脚（在报表上单击右键并选择插入，可以插入报表头/报表尾和分组头/分组尾。）。将控件拖这些区域中，以此来显示报表数据。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
