时间序列的自回归模型—从线性代数的角度来看
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Fibonacci 序列
在开始讲解时间序列的自回归模型(AutoRegression Model)之前,我们需要先介绍一下线性代数的基础知识。为了介绍线性代数的基础知识,我们可以先看一个简单的例子。考虑整数序列 Fibonacci 序列,它的通项公式是一个递归函数,每项的取值是由前两项所生成的,其具体的公式就是
F(n) = F(n-1) + F(n-2),
其初始值是 F(0) = 0, F(1) = 1。
按照其递归公式来计算,我们可以详细写出前面的几项,那就是:
0,1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89,144,...
但是,计算 Fibonacci 的通项公式则比计算等差数列和等比数列的通项公式复杂的多,因为这里需要使用线性代数的技巧才能解决这个问题。
总结
在本篇文章中,笔者从线性代数出发,介绍了矩阵求幂的一些方法,推导了 Fibonacci 数列的通项公式。然后从自回归模型的定义出发,介绍了它们的基本性质和它们与线性代数的联系。在未来的 Blog 中,笔者将会介绍时间序列的更多相关内容。
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