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Wolfram 语言与系统参考资料中心

模拟时间序列数据

Wolfram 语言中的任何时间序列过程可用于模拟随机时间序列数据. 使用 ARProcess、MAProcess 或 ARMAProcess 模拟弱平稳时间序列.

    
Wolfram Language code: RandomFunction[ARMAProcess[{.1, .2}, {.3, -.2}, 1], {0, 250}]; ListPlot[%, Filling -> Axis]
使用 ARIMAProcess 模拟带有趋势的时间序列：
Wolfram Language code: RandomFunction[ARIMAProcess[{-.7}, 2, {.2}, 1], {0, 250}]; ListPlot[%, Filling -> Axis]
使用 SARMAProcess 或 SARIMAProcess 模拟季节性时间序列：
Wolfram Language code: RandomFunction[SARIMAProcess[{.4}, 1, {-1.3}, {12, {.7, .3}, 2, {.7, -.3}}, 1], {0, 250}]; ListPlot[%, Filling -> Axis]
使用 FARIMAProcess 模拟长记忆时间序列：
Wolfram Language code: RandomFunction[FARIMAProcess[{.1}, .45, {.2}, 1], {0, 250}]; ListPlot[%, Filling -> Axis]