在本文中，我将介绍两个能够对时间序列进行建模的模型：随机游走和移动平均过程。换句话说，当前时刻t的位置是前一时刻(t-1)的位置与噪声之和。这里我们假设噪声是正态分布的。然后，我们生成一个包含1000个数据点的数据集。起点是0，我们将随机噪声添加到上一个点
随机游走也称随机漫步，随机行走等，是以随机的方式采取连续步骤的过程。然后，可以将其他条件应用于此描述，以为您的特定用例创建一个随机遍历。粒子的布朗运动，股票代码运动，基质中的活细胞运动只是在现实世界中看到的一些更为人所知的随机游走。
本文实例讲述了Python模拟随机游走图形效果。分享给大家供大家参考，具体如下：。在python中，可以利用数组操作来模拟随机游走。下面是一个单一的200步随机游走的例子，从0开始，步长为1和-1，且以相等的概率出现。纯Python方式实现，使用了内建的
40、selected挑选41、confirm确认42、superior优秀的43、potential潜在的44、indication适应症
安科网(Ancii)，中国第一极客网
Copyright © 2013 - 2019 Ancii.com
京ICP备18063983号-5 京公网安备11010802014868号