本文介绍如何使用Matlab进行时间序列分析和预测，涵盖了数据加载、可视化、统计特征计算、平稳性检验、模型拟合及预测。通过实例代码展示了从加载工具包到模型预测的完整流程，适合初学者入门。
Matlab：时间序列分析与预测
时间序列分析是一种重要的统计方法，用于研究随时间变化的数据。它在许多领域中应用广泛，包括经济学、金融学、气象学等。在本文中，我们将讨论如何使用Matlab进行时间序列分析和预测。
首先，我们需要加载Matlab中用于时间序列分析的工具包。Matlab提供了许多内置函数和工具箱，用于处理时间序列数据。下面是加载工具包的代码：
% 加载时间序列分析工具包
pkg load statistics
pkg load econometrics
接下来，我们可以开始加载时间序列数据并进行分析。假设我们有一个包含每月销售数据的时间序列，我们将使用这个数据集作为示例。
% 加载时间序列数据
data = load('sales_data.csv');
一旦我们加载了数据，我们可以通过绘制时间序
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