时序预测:MATLAB实现时间序列回归的偏差仿真

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本文介绍了如何使用MATLAB进行时间序列回归模型的偏差仿真,通过构建ARIMA模型,分析预测值与实际值的偏差,评估模型性能。

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时序预测:MATLAB实现时间序列回归的偏差仿真

时间序列回归是一种重要的数据分析技术,可以用于预测未来的时间序列值。在实际应用中,评估时间序列回归模型的性能是至关重要的。偏差是一种常见的评估指标,用于衡量预测值与实际观测值之间的平均差异。本文将介绍如何使用MATLAB实现时间序列回归模型的偏差仿真,并提供相应的源代码。

首先,我们需要准备时间序列数据。在这个例子中,我们将使用一个简单的示例数据集,其中包含了过去几个月某个城市的每月气温数据。我们将基于这些数据建立一个时间序列回归模型,并进行偏差仿真。

% 导入时间序列数据
data = [23, 26, 28, 30
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