ios small opworld 2 怎么改语言

Posted 2023-04-08

参考技术A iPhone5S可以流畅运行ios8.2，不过目前该系统的验证已经关闭，只能升级ios9.0.1及以上系统了。刷机方法如下：iOS设备可通过itunes或者爱思助手等第三方助手软件刷入系统升级，下面以借助爱思助手升级iPhone系统为例进行操作说明：第一步，电脑下载安装“爱思助手”，打开爱思助手会提示要求安装itunes，根据提示安装，安装完成后将iphone连接至电脑，连接成功后爱思助手显示机器信息；第二步，点击主界面的【固件下载】，爱思助手会自动选择可用刷入的系统固件，根据自己的需要进行选择下载；第三步，备份自己的电话薄、照片、文档等，一旦刷机无法挽回！确定关闭了”查找我的iphone“，即无AppleID锁；第四步，点击【爱思工具箱】—【专业刷机】—选固件，选择下载的系统固件；第五步，点击”立即刷机“，根据弹出的说明一进入DFU模式，然后就等待刷机完成。

不知道怎么改的尴尬R语言的ARIMA模型预测

数据还有很多没弄好，程序还没弄完全好。

 

> read.xlsx("H:/ProjectPaper/论文/1.xlsx","Sheet1")

 

> item<- read.xlsx("H:/ProjectPaper/论文/1.xlsx","Sheet1")

 

> item<- ts(item,start=c(2014))

> plot.ts(item)

 

 

> itemdiff<- diff(item,differences=1)
> plot.ts(itemdiff)
> itemdiff2<- diff(item,differences=2)
> plot.ts(itemdiff2)
> itemdiff3<- diff(item,differences=3)
> plot.ts(itemdiff3)
> acf(itemdiff2,lag.max=20)
> acf(itemdiff2,lag.max=20,plot=FALSE)

Autocorrelations of series ‘itemdiff2’, by lag

0 1 2 3 4 5 6 7
1.000 -0.668 0.177 0.004 -0.111 0.255 -0.289 0.275
8 9 10 11 12 13 14
-0.282 0.204 -0.016 -0.191 0.281 -0.197 0.058

> pacf(itemdiff2,lag.max=20)
> pacf(itemdiff2,lag.max=20,plot=FALSE)

Partial autocorrelations of series ‘itemdiff2’, by lag

1 2 3 4 5 6 7 8 9
-0.668 -0.484 -0.339 -0.499 -0.208 -0.297 0.061 -0.068 0.011
10 11 12 13 14
0.140 -0.142 -0.169 -0.033 -0.148

> itemarima<-arima(item,order=c(1,2,1))
> itemarima

 

Call:
arima(x = item, order = c(1, 2, 1))

Coefficients:
ar1 ma1
-0.4631 -1.0000
s.e. 0.2145 0.2463

sigma^2 estimated as 602016: log likelihood = -122.96, aic = 251.92

 

> library(forecast)
> itemarimaforecast<-forecast(itemarima,h=5,level=c(99.5))
> itemarimaforecast

Point Forecast Lo 99.5 Hi 99.5
2031 5777.286 3529.572 8025.001
2032 5780.032 3164.663 8395.400
2033 5818.222 2592.498 9043.945
2034 5839.998 2169.228 9510.768
2035 5869.375 1721.669 10017.081
> plot.forecast(itemarimaforecast$residuals)
Error in plot.forecast(itemarimaforecast$residuals) :
没有"plot.forecast"这个函数
> acf(itemarimaforecast$residuals,lag.max=20)
> Box.test(itemarimaforecast$residuals, lag=20, type="Ljung-Box")

Box-Ljung test

data: itemarimaforecast$residuals
X-squared = NA, df = 20, p-value = NA

> plot.ts(itemarimaforecast$residuals)