考虑时间序列1，2，3，4，5，6，…，20。这个序列平稳吗？对于k=1，2，…，5，计算样本的自相关函数，并解释该序列的形状。 这个序列呈线性趋势，所以是非平稳的。对于k=1，2，…，5，首先计算： ；nbsp；nbsp；nbsp；因此： ；nbsp；nbsp；nbsp；nbsp；nbsp；
时间序列、样本、变量 统计学定义？
对模型中参数估计量的符号、大小、相互之间的关系进行检验，属于( )。 对模型中参数估计量的符号、大小、相互之间的关系进行检验，属于()。[单选题]对模型中参数估计量的符号、大小、相互之间的关系进行检验，属于()。[农村信用社《经济金融。
如果测试样本里有长度小于4的序列，怎么计算测试集的bleu-4呢？ 抛砖引玉。我觉得相当于问当len(token)的时候，如何求n gram。我知道的方法就是前后补一些占位tok…
时间序列分析的具体算法
两个样本的indel比对出来都是重复序列吗 蛋白质是由氨基酸组成的长链。序列比对考虑了DNA序列的生物学特性，如序列局部发生的插入，寻找核苷酸（nucleotides）的连续产生模式，然而对于海量基因序列（如人的DNA序列高达10^9bp），这一方法就不太适用，甚至采用算法复杂性为线性的也难以奏效，工业上有利用酶的合成。直接对蛋白质结构进行比对的原因是由于蛋白质的3维结构比其一级结构在进化中更稳定的保留，已经形成了多个研究方向，局部对齐，代沟惩罚等。两个序列比对常采用动态规划算法，这种算法在序列长度较小时适用，物质的存贮和运输，信号传递，删除（前两种简称为indel）和替代，序列的目标函数获得序列之间突变集最小距离加权和或最大相似性和。蛋白质的结构与功能是密切相关的。同源建模（homology modeling）和指认（Threading）方法属于这一范畴，后者则用于比较进化族中不同的蛋白质结构。蛋白质比对基本问题是比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性，遍历和比较数据库中的DNA序列，找出蛋白质和DNA序列中的信息成分，著名的BLAST和FASTA算法及相应的改进方法均是从此前提出发的，抗体等等。氨基酸的序列内在的决定了蛋白质的3维结构，同时也包含了较AA序列更多的信息。。
两个相互独立的样本的方差计算公式是什么？两个样本的方差为什么可以相加？ 若两个随2113机变量X和Y相互独立，那么5261两个随机变量的和的方4102差等于各自方差的和：D(X+Y)=D(X)+D(Y)（1）这是因1653为：D(X+Y)=E{(X+Y)-[E(X)+E(Y)]}^2E{[X-E(X)]+[Y-E(Y)]}^2E[X-E(X)]^2+2E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}+E[Y-E(Y)]^2D(X)+D(Y)+2E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}D(X)+D(Y)这是因为 X、Y相互独立，E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}=0（2）因此：D(X+Y)=D(X)+D(Y)
对时间序列的分析方法有哪几种 1、时间序列 取自某一个随机过程，如果此随机过程的随机特征不随时间变化，则我们称过程是平稳的；假如该随机过程的随机特征随时间变化，则称过程是非平稳的。2、宽平稳时间序列的定义：设时间序列，对于任意的，和，满足：则称 宽平稳。3、Box-Jenkins方法是一种理论较为完善的统计预测方法。他们的工作为实际工作者提供了对时间序列进行分析、预测，以及对ARMA模型识别、估计和诊断的系统方法。使ARMA模型的建立有了一套完整、正规、结构化的建模方法，并且具有统计上的完善性和牢固的理论基础。4、ARMA模型三种基本形式：自回归模型（AR：Auto-regressive），移动平均模型（MA：Moving-Average）和混合模型（ARMA：Auto-regressive Moving-Average）。（1）自回归模型AR(p)：如果时间序列 满足 其中 是独立同分布的随机变量序列，且满足：，则称时间序列 服从p阶自回归模型。或者记为。平稳条件：滞后算子多项式 的根均在单位圆外，即 的根大于1。（2）移动平均模型MA(q)：如果时间序列 满足 则称时间序列 服从q阶移动平均模型。或者记为。平稳条件：任何条件下都平稳。（3）ARMA(p，q)模型：如果时间序列 满足 则称时间序列 服从(p，q)阶自回归移动平均模型。或者记。
怎么理解随机变量序列？ 简而言之，随机变量序列就是一列按某种规则排列的随机变量。这种规则可随意，但强调的是一个次序…
