創造を続け、成長を加速させましょう！「ナゲッツデイリーニュープラン・6月アップデートチャレンジ」に参加した初日です。クリックしてイベントの詳細をご覧ください。
【実験目的と要件】
1.1。ARモデルの認識をマスターする
2。ARモデル
3のモデリング手順をマスターします。ARモデルのモデリングアプリケーションをマスターする
[実験プロセス]（実験ステップ、描画、記録、データ、分析）
操作コマンド：
xc ar（1）ar（2）…ar§結果はモデルに対応します：
xcx（-1）x（-2）…x（-p）の結果はモデルに対応します。
上記の2つの形式が同等であることが確認できます。
1.実験的な質問
1900年から1998年までのマグニチュード7以上の全球地震頻度系列、データA1_7に適合する適切なモデルを選択してください。
2.実験結果と分析
2.1。タイミング図を描く
図1.時系列グラフ
の定常性検定（単位根検定）
図2単位根検定
の結果有意水準が0.05、p <0.05の場合、系列は定常系列です。
2.2。純粋なランダム性検定
0.05の有意水準で、p <0.05、非純粋なランダムシーケンス
2.3。認識モデル（自己相関マップと偏自己相関マップの機能）
AR（1）モデルを選択
2.4。パラメータ推定
AR（1）モデル：
2.5。パラメータテスト
0.05の有意水準で、p <0.05であるため、パラメーターはテストに合格しました。
2.6。モデル検査：残留診断
0.05の有意水準では、p> 0.05は純粋にランダムなシーケンスであり、モデルはテストに合格します。