r语言标准化（normalization）问题：怎样使向量标准化令其平均值和方差分别为0 和1 呢 observations=c(2，4.6，1，3.7，5.9，4.0，6.7，2.8)observations_standard=(observations-mean(observations))/(sd(observations))验证下是否靠谱mean(observations_standard)var(observations_standard)
R语言的arima函数 这是我之前的回答http：//zhidao.baidu.com/question/203110770举一个例子吧，比如月度的数据，就是周期为12，它有季节影响。先对其62616964757a686964616fe59b9ee7ad94313333376165631阶12步差分，通过看acf pac f看是简单加法模型，还是乘法季节模型如果是乘法模型那就要对季节部分模拟arima模型季节部分的arima是以周期位置的acf pacf 确定其模型参数 ar maseasonal=list(order=c(_，1，_)，period=_)周期是默认的教你一个简单的方法：forecast包，auto.arima()直接拟合，就会给出系统认为的arima模型的各个参数。然后 forecast（h=预测期数）行了。这是对外行人来说的，但是如果你真的想学好的话，还需要对模型进行着各种检验，特别是残差。http：//zhidao.baidu.com/question/1924581396969935307
请问GAUSS语言中CDFN函数具体是什么意思，在R中有对应的函数么 个人建议具体的求法还是看下面的核心代码吧，更好理解，反正就我个人而言，烦躁的公式，还不如一段代码来的实际。本来想用java的一个叫jblas的矩阵包，但是想了想，还是自己动手写一下吧。加深一下自己理解。实现的语言用的是java孪生兄弟scala。我想应该不难懂。矩阵变换用二位数组将就。
