【MATLAB工具】自回归模型拟合与分析系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了自回归模型的完整分析流程，包含参数估计、多种阶数选择准则、可视化分析和模型诊断功能，适用于时间序列数据建模与预测。

详 情 说 明

基于MATLAB的自回归模型拟合与分析系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的自回归模型(AR)建模与分析工具，主要应用于时间序列数据的统计分析与预测。系统实现了完整的AR模型建模流程，包括数据预处理、模型参数估计、模型诊断、预测评估等功能，为时间序列分析提供了一套完整的解决方案。

功能特性

1. 参数估计与建模：利用最大似然估计算法实现自回归模型的参数估计
2. 模型阶数选择：提供AIC、BIC等多种信息准则用于最优模型阶数选择
3. 数据可视化：包含时间序列数据的多维度可视化分析功能
4. 模型诊断：支持残差分析、Ljung-Box检验等统计检验方法
5. 预测功能：提供多步预测能力并可评估预测精度
6. 结果解读：生成包含完整计算过程和分析结论的详细报告

使用方法

数据输入

• 支持.csv和.xlsx格式的数据文件
• 指定时间序列数值列（单变量分析）
• 可设置最大模型阶数、置信水平、预测步长等参数
• 支持数据预处理选项：差分阶数、标准化处理

运行流程

1. 准备时间序列数据文件
2. 运行主程序文件
3. 按照提示选择数据文件和设置参数
4. 查看自动生成的各项分析结果

输出结果

• 模型参数估计结果表格
• 拟合效果对比图表
• 残差诊断图表（自相关函数图、偏自相关函数图、QQ图）
• 模型选择准则比较表
• 预测结果及置信区间
• 详细的模型分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计与机器学习工具箱
• 至少2GB可用内存
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件集成了系统的所有核心功能模块，包括数据读取与预处理、自回归模型参数估计、模型优化选择、统计诊断检验、预测分析计算以及结果可视化输出等功能实现，为用户提供一站式的AR模型分析解决方案。