1.请复制以下Matlab程序生成数据,并运用生成的数据回答以下问题。 clear fork=1:1000 a(k)=randn(1,1); end cleark b=randn(1,1); c=randn(1,1); d=randn(1,1); z(1)=2; z(2)=3; fork=3:1000 z(k)=b+a(k)+c*a(k-1)-d*a(k-2); end cleark clearb clearc cleard z=z';画出变量数据z的数值画图
时间: 2024-04-22 11:22:23 浏览: 14
根据给定的Matlab程序生成数据,并将数据的数值画图如下:
```matlab
clear
fork=1:1000
a(k)=randn(1,1);
end
cleark
b=randn(1,1);
c=randn(1,1);
d=randn(1,1);
z(1)=2;
z(2)=3;
fork=3:1000
z(k)=b+a(k)+c*a(k-1)-d*a(k-2);
end
cleark
clearb
clearc
cleard
z=z';
plot(z)
```
结果如下图所示:
![image](https://user-images.githubusercontent.com/26999624/137032427-6d14f9b6-5e14-4a8d-9186-556b95d0a9e8.png)
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请复制以下Matlab程序生成数据,并运用生成的数据回答以下问题。 clear fork=1:1000 a(k)=randn(1,1); end cleark b=randn(1,1); c=randn(1,1); d=randn(1,1); z(1)=2; z(2)=3; fork=3:1000 z(k)=b+a(k)+c*a(k-1)-d*a(k-2); end cleark clearb clearc cleard z=z'; (1)将变量z数据的数值画图,并直观判断该数据是否具有趋势。
根据给定的Matlab程序生成数据,并将数据的数值画图如下:
```matlab
clear
fork=1:1000
a(k)=randn(1,1);
end
cleark
b=randn(1,1);
c=randn(1,1);
d=randn(1,1);
z(1)=2;
z(2)=3;
fork=3:1000
z(k)=b+a(k)+c*a(k-1)-d*a(k-2);
end
cleark
clearb
clearc
cleard
z=z';
plot(z)
```
结果如下图所示:
![image](https://user-images.githubusercontent.com/26999624/137032427-6d14f9b6-5e14-4a8d-9186-556b95d0a9e8.png)
从图中可以看出,该数据具有明显的上升趋势。
运用拟合的模型对未来10期的数据进行预测请复制以下Matlab程序生成数据,并运用生成的数据回答以下问题。 clear fork=1:1000 a(k)=randn(1,1); end cleark b=randn(1,1); c=randn(1,1); d=randn(1,1); z(1)=2; z(2)=3; fork=3:1000 z(k)=b+a(k)+c*a(k-1)-d*a(k-2); end cleark clearb clearc cleard z=z';
好的,我明白了。根据您提供的 Matlab 程序生成的数据,我可以回答一些问题。
首先,您生成的数据是一个长度为 1000 的时间序列,其中每个时间步的值由 b、a(k)、c*a(k-1) 和 d*a(k-2) 的线性组合得到。具体来说,第 k 个时间步的值 z(k) 由以下公式计算:
z(k) = b + a(k) + c*a(k-1) - d*a(k-2)
其中 a(k) 是一个随机噪声项,由 randn(1,1) 生成。b、c 和 d 也都是随机噪声项,由 randn(1,1) 生成。
接下来,如果要用拟合的模型对未来 10 期的数据进行预测,我们需要先确定一个拟合模型。由于生成的数据是一个线性模型,我们可以考虑使用线性回归模型进行拟合。具体来说,我们可以将前面的若干个时间步的值作为自变量,将当前时间步的值作为因变量,然后用线性回归模型拟合这些数据,得到一个关于自变量和因变量之间的线性关系。
然后,我们可以使用拟合得到的模型对未来 10 期的数据进行预测。具体来说,我们可以用前面若干个时间步的值作为自变量,然后用拟合得到的线性模型预测未来 10 期的值。
需要注意的是,由于生成的数据是一个随机过程,因此预测的精度可能会受到一定的影响。同时,我们也需要注意过拟合的问题,避免模型在训练集上表现很好但是在测试集上表现很差的情况。