TOEFL and Trend of Studying Abroad

本文分享了作者首次参加托福考试的经历与感受,并探讨了中国学生留学热潮背后的原因及对教育本质的一些反思。

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Hey.guys, this is Jack from Shanghai, how's everything going?

Today, this was my first time to take the popular TOEFL(test of English as foreign language) test. Excitement and passion was in my mind, but enthusiathm for trying a new thing brought me a lot of fun.

 

TOEFL is hot in China for years, with the rapidly increasing number of Chinese exchange students year by year. I cannot imagine there are some other tests like TOEFL that could catch that much attention of people. Since the reform and opening-up in 1978, there've been more and more cultural and economical exchange between China and other countries. Rich families wish to send their children to study abroad, not only to expand their horizons, but to make their future life better.

 

However, the irretional trend of TOEFL also let me worry about the reality of the education itself. But it relects one of the current situation, that most of people equal studying abroad as the best way to get the achievements.  In my idea, education is not where we learn or what we learn. Education is all about how we learn. Life-long learning and initiatives to learn is what matters.   After all, education is not simply made up of money. If we think so, we will really lose more than what we will get from that.

Hope all of us who have the enthusiasm to learn would get what they just need.

Thanks,and best wishes,

Jack

From Shanghai

 

转载于:https://www.cnblogs.com/tianya-lemon/p/5468610.html

<think>好的,我现在需要帮助用户了解如何使用Loess方法进行时间序列的季节性和趋势分解,即STL分解。首先,我需要回忆一下STL分解的基本概念和步骤。STL是“Seasonal and Trend decomposition using Loess”的缩写,主要用于将时间序列分解为趋势、季节性和残差三个部分。Loess是一种局部回归方法,适用于平滑数据并捕捉其中的非线性关系。 用户提到了参考的引用内容,其中引用[1]到[4]可能与时间序列分析中的周期分析、残差处理、预测方法以及小波变换有关。虽然用户的问题是关于STL和Loess的,但可能需要结合这些引用中的相关内容来补充说明。例如,引用[1]中的周期分析可能和季节性分解有关,而残差部分在分解后如何处理也是需要注意的。 接下来,我需要明确STL分解的具体步骤。根据记忆,STL分解包括内循环和外循环。内循环负责逐步细化趋势和季节性成分,而外循环通过鲁棒性权重减少异常值的影响。每一步都需要使用Loess平滑,这可能涉及到参数的设置,如季节周期长度、平滑窗口的大小等。 然后,我需要考虑如何在Python或R中实现STL分解。用户提供的示例中有Python代码,但STL分解在R中可能更常见,例如使用stl()函数。不过,Python的statsmodels库也提供了STL的实现。需要确保示例代码正确,并解释关键参数的作用,比如period、seasonal、trend等。 另外,用户提供的引用中有提到小波变换(引用[4]),这可能与STL分解形成对比,说明不同分解方法的适用场景。例如,小波变换适合处理全局和局部模式,而STL更适用于季节性和趋势的分解,尤其是当季节性变化随时间变化时。 还需要注意STL分解的优点和局限性。优点包括处理复杂季节性、鲁棒性等;局限性可能涉及计算量大、参数选择的影响等。这部分内容需要结合引用中的信息,例如引用[3]中的naive预测可能与残差处理有关,而引用[2]中的循环组件提取可能对应STL分解后的结果。 最后,生成相关问题时,需要涵盖STL的应用、参数调整、与其他方法的比较、结果解释以及实际应用场景,确保问题能够帮助用户进一步深入学习。</think>### STL分解(使用Loess的季节性与趋势分解) STL(Seasonal-Trend decomposition using Loess)是一种基于局部加权回归(Loess)的时间序列分解方法,能够将时间序列分解为**季节性**、**趋势性**和**残差**三个部分[^1]。以下是具体实现步骤和原理: --- #### **步骤1:STL分解的框架** STL通过迭代循环逐步优化各成分: 1. **内循环**:交替修正趋势和季节性分量。 2. **外循环**:通过鲁棒性权重(Robustness Weights)降低异常值的影响。 --- #### **步骤2:Loess平滑的核心作用** - **趋势分量提取**:对去季节化后的序列(原始序列减去季节性分量)应用Loess平滑,得到趋势分量。 - **季节性分量提取**:将原始序列减去趋势分量后,对每个季节周期内的子序列分别进行Loess平滑,得到季节性分量。 - 公式示例(趋势平滑): $$T_t = \text{Loess}(Y_t - S_t^{(k)})$$ 其中$Y_t$为原始序列,$S_t^{(k)}$为第$k$次迭代的季节性分量。 --- #### **步骤3:参数设置** - **季节周期**(`period`):例如月度数据周期为12,季度数据为4。 - **平滑窗口**: - `seasonal`:控制季节性分量的平滑强度(建议为奇数)。 - `trend`:控制趋势分量的平滑窗口大小。 - **鲁棒性迭代**:通过外循环减少异常值影响。 --- #### **代码示例(Python)** ```python from statsmodels.tsa.seasonal import STL import matplotlib.pyplot as plt # 生成示例数据(需替换为实际数据) data = ... # 时间序列数据 # 执行STL分解 stl = STL(data, period=12, seasonal=7, trend=13) result = stl.fit() # 可视化分解结果 result.plot() plt.show() ``` --- #### **STL的优点** 1. 可处理**复杂季节性**(如非固定幅度的季节性波动)[^4]。 2. 对异常值具有**鲁棒性**(通过外循环调整权重)[^2]。 3. 无需预先定义模型形式(与ARIMA等参数方法不同)。 --- #### **局限性** 1. 计算复杂度较高,尤其对长序列。 2. 参数选择(如平滑窗口)需经验调整。 --- #### **与其他方法的对比** - **经典分解法**(如移动平均):假设季节性和趋势是固定的,而STL允许季节性随时间变化[^1]。 - **小波变换**:更适合分析全局和局部模式,但解释性较弱。 ---
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