double Ma1[3][3] = {0.996848,-0.004125,0.003748,-0.005426,-0.996616,0.003438,-0.003245,0.000979,0.996956}; double Ba1[3][1] = {-0.072504,-0.131930,0.045959};
时间: 2023-10-01 14:05:49 浏览: 31
这是一个 $3\times3$ 的旋转矩阵 $Ma1$ 和一个 $3\times1$ 的平移向量 $Ba1$,它们可以用来表示一个三维空间中的刚体变换。具体来说,对于一个三维向量 $p=[x,y,z]^T$,它在经过该刚体变换后的坐标 $p'$ 可以用以下公式计算:
$$
p'=M_{a1}p+B_{a1}
$$
其中 $M_{a1}$ 是旋转矩阵,$B_{a1}$ 是平移向量,$p'$ 是变换后的向量。
相关问题
Coefficients: ar1=0.9725 ma1= -0.4418 sar1= -0.4969 怎么根据这个结果写拟合模型方程
这个结果是一个 ARMA(1,1) 模型。根据该结果,可以写出以下的拟合模型方程:
yt = 0.9725 * yt-1 - 0.4418 * et-1 - 0.4969 * yt-1
其中,yt 表示时间序列的当前观测值,yt-1 表示前一个观测值,et-1 表示前一个时刻的误差。注意,这里的 sar1 应该是 -0.4969 * yt-1,而不是 -0.4969 * et-2,因为这是一个 ARMA(1,1) 模型,只有一个自回归项和一个移动平均项。
ARIMA(1,0,1)×(1,1,0)4的拟合结果为:ar1=0.9725 ma1= -0.4418 sar1= -0.4969 ,方程是?
根据 ARIMA(1,0,1)×(1,1,0)4 模型的拟合结果,可以写出该模型的方程:
(1-0.9725B)(1-B)(yt-yt-4) = (1+0.4418B)et
其中,yt 表示时间序列的当前观测值,B 表示向后移动一期(Backshift)操作符,et 表示当前时刻的误差。yt-4 表示四期前的观测值。
注意,这里的 ar1 对应的是 (1-0.9725B) 部分,ma1 对应的是 (1+0.4418B) 部分,sar1 对应的是 (1-B) 部分。