猿来这样-谢厂节的博客

方法是计算水位数据的局部标准差，如果局部标准差过小，说明数据可能是常值或变化不大，从而跳过自相关计算。例如，若我们怀疑数据有周期性波动（如正弦波），我们会尝试多个滞后期，看看在哪个滞后期的自相关值最大，进而推测数据的周期。如果水位是周期性变化的，那么当前时刻的水位值与前几个时刻的水位值会有某种关联，这种关联就可以通过自相关来捕捉。在常见的分析中，滞后期可能从 1 开始增加，直到找到显著的自相关值或达到数据长度的一半。在计算自相关时，通常需要减去数据的均值，来去除掉整体趋势的影响，关注数据的波动。

本文学习资源来自《概率论基本（李贤平）》随机现象 在基本条件不变的情况下，一系列试验或观察会得到不同的结果。换句话说，就个别的试验或观察而言，它会时而出现这种结果，时而出现那种结果，呈现出一种偶然性。这种现象称为随机现象。对于随机现象通常关心的是试验或观察中某个结果是否出现，这些结果称为随机事件，简称事件（event）。 频率稳定性 人们经过长期的实践发现，虽然个别随机事件在某次试验或观...

本文学习资源来自《概率论基本（李贤平）》一、样本空间为了研究随机试验，首先需要知道这个试验可能出现的结果。这些结果称为样本点，一般用ωω\omega表示。样本点全体构成样本空间（sample space），用ΩΩ\Omega表示。在概率论的研究中，一般都假定样本空间是给定的，这是必要的抽象，这种抽象使我们能更好地把握住随机现象的本质，而且得到的结果能广泛地应用。事实上，一个样本空间点的...

本文学习资源来自《概率论基本（李贤平）》一、 模型与计算公式在讨论一般随机现象之前，我们先讨论一类最简单的随机现象： 1. 在试验中它的全部可能结果只有有限个，譬如为nnn个，记为E1,E2,...,EnE1,E2,...,EnE_1,E_2,...,E_n，而且这些事件是两两互不相容的； 2. 事件E1,E2,...,EnE1,E2,...,EnE_1,E_2,...,E_n的发...

本文学习资源来自《概率论基本（李贤平）》条件概率定义 设(Ω，f)，P(Ω，f)，P(\Omega ，f ) ， P 是一个概率空间，B∈fB∈fB \in f ，而且P(B)>0P(B)>0P(B)>0，则对任意A∈fA∈fA \in f，记： P(A|B)=P(AB)P(B)P(A|B)=P(AB)P(B)P(A|B)=\frac {P(AB)} {P(B)} 并...

本文学习资源来自《概率论基本（李贤平）》一、伯努利概型在许多问题中，我们对试验感兴趣的是试验中某事件AAA是否发生。例如在产品抽样检查中注意的是抽到废品，还是抽到好品。在掷硬币时注意的是出正面还是出反面。在这类问题中，我们可以把事件域取为f={∅,A,A¯¯¯¯,Ω}f={∅,A,A¯,Ω}f=\{\varnothing,A, \overline A, \Omega \}，并称出现AAA为...