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範例:線性預測 2
定期數據預測
使用 predict 函數求解定期數據集的未來值。
1. 使用 sincos 函數定義定期數據集。
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2. 繪製定期數據集。
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3. 計算函數的後 20 個點。
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4. 使用 predict 函數推斷後 20 個數據點。
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5. 將計算及推斷的數據點新增至原始繪圖,然後比較結果。
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如圖所示,predict 函數將定期數據處理得非常好。這是因為其取決於自相關性。
線性數據預測
使用 predict 函數求解線性數據集的未來值。
1. 定義線性數據集。
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2. 繪製線性數據集。
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3. 計算函數的後 50 個點。
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4. 使用 predict 函數推斷後 100 個數據點。
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5. 將計算及推斷的數據點新增至原始繪圖,然後比較結果。
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線性預測一開始相當良好。更進一步,predict 函數還會強迫進行週期性。一般不建議預測太遠。
預測優先值
predict 函數也可用於預測一組時間序列數據的優先值。
1. 定義並繪製時間序列。
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2. 設定優先值的數值。
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3. 使用函數 reverse 反轉原始數據點的順序,然後將 predict 套用至反轉的時間序列。
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4. 反轉結果的向量。
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5. 繪製外推值與原始時間序列。
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為協助使用者顯現一組完整的數據點,會在時間序列的最後一個外推點與第一個數據點之間繪製虛線。
這是否有幫助?