matlab绘制1880-1985年全球气表平均温度改变值差分序列时序图

可以使用Matlab的plot函数绘制1880-1985年全球气表平均温度改变值差分序列的时序图。首先，将1880-1985年的全球气表平均温度改变值差分序列载入到Matlab中，并将其存储为一个向量，假设为Y。然后，创建一个相应的时间向量X，其中X的第一个元素为1880，最后一个元素为1984。最后，使用如下代码进行绘图：

plot(X, Y)
xlabel('Year')
ylabel('Temperature change')
title('Global Temperature Change 1880-1985')

这将绘制出1880-1985年全球气表平均温度改变值差分序列的时序图。如果需要添加更多的细节，可以使用Matlab的其他绘图函数，如legend、grid等，来进一步美化图像。

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matlab拟合1880-1985年全球气表平均温度改变值差分序列

可以使用matlab中的polyfit函数进行拟合。首先，将1880-1985年全球气表平均温度改变值差分序列载入到matlab中，并将其存储为一个向量，假设为Y。然后，创建一个相应的时间向量X，其中X的第一个元素为1880，最后一个元素为1984。最后，使用如下代码进行拟合：

n = length(X);
p = polyfit(X, Y, n-1);

这将返回一个多项式系数向量p，其中p(1)为最高次幂的系数，p(n)为最低次幂的系数。可以使用polyval函数来计算拟合曲线的值，例如：

x_fit = 1880:1:1984;
y_fit = polyval(p, x_fit);

这将生成一个x_fit向量，其中包含1880年到1984年每一年的值，以及一个y_fit向量，其中包含对应的拟合曲线值。最后，可以使用plot函数将原始数据和拟合曲线绘制在同一图像中，例如：

plot(X, Y, 'o', x_fit, y_fit, '-')
legend('data', 'fit')
xlabel('year')
ylabel('temperature change')

这将绘制出原始数据和拟合曲线的图像。

ARIMA时间序列预测模型差分序列图matlab

在MATLAB中，可以使用以下代码绘制ARIMA模型的差分序列图：

% 导入时间序列数据
data = xlsread('data.xlsx', 'Sheet1');
ts = timeseries(data);

% 绘制原始序列图
subplot(2,1,1);
plot(ts.Time, ts.Data);
title('原始时间序列');
xlabel('时间');
ylabel('数据');

% 计算一阶差分序列
diff_ts = diff(ts.Data);

% 绘制差分序列图
subplot(2,1,2);
plot(ts.Time(2:end), diff_ts);
title('差分序列');
xlabel('时间');
ylabel('差分数据');

请将上述代码保存为一个.m文件，并将您的时间序列数据保存为一个名为"data.xlsx"的Excel文件中的"Sheet1"工作表中。然后，运行该.m文件，就可以得到原始序列图和差分序列图。请根据您的实际数据进行相应修改。