MATLAB实现时间序列回归的时序预测与Bootstrapped测试

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本文介绍了如何使用MATLAB进行时间序列回归分析以进行时序预测,并详细阐述了Bootstrapped测试在评估模型性能中的应用。通过划分输入输出变量,使用线性回归模型进行拟合,然后进行时序预测和性能评估。

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MATLAB实现时间序列回归的时序预测与Bootstrapped测试

时序预测是一种重要的数据分析技术,它可以帮助我们根据历史数据来预测未来的趋势和模式。回归分析是时序预测的一种常用方法,它通过建立一个数学模型来描述时间序列数据的变化规律,并利用该模型进行预测。本文将介绍如何使用MATLAB实现时间序列回归的时序预测,并使用Bootstrapped测试来评估模型的性能。

首先,我们需要准备时间序列数据。假设我们有一个包含多个时间点的时间序列数据,其中每个时间点都有一个对应的观测值。我们可以将这些观测值存储在一个向量中,例如:

data = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 
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