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ARMA预测建模,自回归滑动平均模型(英语:Autoregressive moving average model,简称:ARMA模型)。是研究时间序列的重要方法,由自回归模型(简称AR模型)与移动平均模型(简称MA模型)为基础“混合”构成。在市场研究中常用于长期追踪资料的研究,如:Panel研究中,用于消费行为模式变迁研究;在零售研究中,用于具有季节变动特征的销售量、市场规模的预测等。
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Mathematical-Modeling.zip (35个子文件)
quantification.m 270B
Graph.txt 9KB
README.md 90B
BP.m 3KB
ARMA.py 2KB
ARMA.m 761B
Algorithm.txt 18KB
data_process.m 4KB
Cellular.m 6KB
ranking.m 6KB
.git
HEAD 23B
packed-refs 114B
index 818B
FETCH_HEAD 112B
objects
pack
pack-f698f14548a0d270d4c7b4069a641ea67988c2d9.pack 23KB
pack-f698f14548a0d270d4c7b4069a641ea67988c2d9.idx 2KB
info
description 73B
config 341B
info
exclude 240B
hooks
pre-applypatch.sample 424B
pre-commit.sample 2KB
applypatch-msg.sample 478B
pre-rebase.sample 5KB
commit-msg.sample 896B
prepare-commit-msg.sample 1KB
update.sample 4KB
pre-receive.sample 544B
fsmonitor-watchman.sample 3KB
post-update.sample 189B
pre-push.sample 1KB
logs
HEAD 224B
refs
heads
master 224B
remotes
origin
HEAD 224B
refs
tags
heads
master 41B
remotes
origin
HEAD 32B
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