主要内容

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去趋势

多項式のトレンドを削除

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構文

y =去趋势(x)
y =去趋势(x, n)
y =去趋势(x, n, bp)
y =去趋势(＿＿_nanflag)
y =去趋势(＿＿_、名称、值)

説明

例

y =去趋势(x）は,xのデータから最良近似直線を除去します。

  • xがベクトルの場合,去趋势はxの要素からトレンドを減算。

  • xが行列の場合,去趋势は各列を個別に処理し,対応する列から各トレンドを減算。

例

y =去趋势(x，n）は,n次多項式トレンドを除去します。たとえば,n = 0の場合,去趋势はxから平均値を除去します。n = 1の場合,去趋势は線形トレンドを除去し,これは前述の構文と等価です。n = 2の場合,去趋势はニ次トレンドを除去します。

例

y =去趋势(x，n，英国石油公司）は,ブレークポイント英国石油公司で定義されたセグメントでの連続の区分的トレンドを除去します。

y =去趋势(＿＿_，nanflag）は,前述のいずれかの構文での南値の処理方法を指定します。たとえば,去趋势(x, omitnan)は,トレンドを計算する前に南値を削除しますが,去趋势(x, includenan)にはそれらが含まれます(既定)。

例

y =去趋势(＿＿_，名称,值）は1つ以上の名前と値のペアを使用して追加のパラメーターを指定します。たとえば,去趋势(x, 1,英国石油公司“连续”,假)は近似トレンドに不連続点があってもよいことを示します。

例

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データのベクトルを作成し,連続の線形トレンドを除去します。元のデータ,トレンド除去後のデータ,および線形トレンドをプロットします。

t = 0:20;X = 3*sin(t) + t;y =去趋势(x);情节(t t t, x,, y,, x - y,”:k”)传说(输入数据的，“去趋势数据”，“趋势”，“位置”，“西北”）

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データのベクトルを作成し,連続の二次トレンドを除去します。元のデータ,トレンド除去後のデータ,およびトレンドをプロットします。

t = 0:20;X = 20*sin(t) + t.²;y =去趋势(x, 2);情节(t t t, x,, y,, x - y,”:k”)传说(输入数据的，“去趋势数据”，“趋势”，“位置”，“西北”）

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データのベクトルを作成し,ブレークポイント0を使用して区分的線形トレンドを除去します。結果の出力が不連続であってもよいことを指定します。元のデータ,トレンド除去後のデータ,およびトレンドをプロットします。

t = 10:10;X = t ^3 + 6*t。^2 + 4*t + 3;英国石油(bp) = 0;y =去趋势(x, 1,英国石油(bp)“SamplePoints”t“连续”、假);情节(t t t, x,, y,, x - y,”:k”)传说(输入数据的，“去趋势数据”，“趋势”，“位置”，“西北”）

入力引数

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入力配列。ベクトル、行列または多次元配列として指定します。xが多次元配列の場合,去趋势はすべての次元にわたって列方向に動作します。

データ型:双|单
複素数のサポート:あり

多項式の次数。非負の整数スカラーとして,あるいは“不变”（0と等価)または“线性”（1と等価)として指定します。

データの区分的セグメントを定義するブレークポイント。次のいずれかを含むベクトルとして指定します。

  • ブレークポイントの位置を示すサンプル点の値。サンプル点の値は,既定のサンプル点ベクトル[1 2 3…],または“SamplePoints”パラメーターで指定されるベクトルに格納されます。

  • 逻辑値。ここで、逻辑1 (真正的)は入力データの対応する要素にブレークポイントがあることを示します。英国石油公司が逻辑値を含む場合,サンプル点と同じ長さでなければなりません。

ブレークポイントは,データのセグメントごとに別々のトレンドを計算する場合に便利です。

データ型:双|单|datetime|持续时间|逻辑

南の条件。次の値のいずれかとして指定します。

  • “includenan”——トレンドを計算するときに,入力データに南値を含めます。

  • “omitnan”——トレンドを計算するときに,入力のすべての南値を無視します。

名前と値のペアの引数

オプションの名称,值の引数ペアをコンマ区切りで指定します。的名字は引数名で,价值は対応する値です。的名字は引用符で囲まなければなりません。Name1, Value1,…,的家のように,複数の名前と値のペアの引数を任意の順序で指定できます。

例:y =去趋势(x, SamplePoints, 1:10:1000)

連続性の制約。“连续”と,次のいずれかで構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。

  • 真正的——近似トレンドはすべての位置で連続でなければなりません。

  • 假——近似トレンドは不連続点を含むことができます。

サンプル点。“SamplePoints”とベクトルで構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。サンプル点は入力データの x 軸上の位置を表し、一意かつ順に並べ替えられていなければなりません。

データ型:双|单|datetime|持续时间

拡張機能

参考

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