MATLAB ARMA时间序列分析引导——理解与应用
引言：
时间序列分析是一种重要的数据分析方法，广泛应用于金融、经济、自然科学等领域。ARMA模型是时间序列分析中常用的模型之一，它可以帮助我们预测未来的数值趋势和特征，以便做出相应的决策。本文将介绍MATLAB中的ARMA时间序列分析方法，并提供相应的源代码，帮助读者理解与应用该方法。
一、ARMA模型简介
ARMA模型是由自回归（AR）模型和滑动平均（MA）模型组合而成的。自回归模型使用过去时刻的观测值作为自变量，滑动平均模型使用随机误差项的线性组合作为自变量。ARMA模型的一般形式如下：
y(t) = c + φ1y(t-1) + φ2y(t-2) + … + φpy(t-p) + θ1e(t-1) + θ2e(t-2) + … + θqe(t-q) + e(t)
其中，y(t)表示时间序列在时刻t的观测值，c是一个常数，φ1, φ2, …, φp是自回归系数，θ1, θ2, …, θq是滑动平均系数，e(t)是误差项。
二、MATLAB实现ARMA时间序列分析
在MATLAB中，我们可以使用arma函数来实现ARMA时间序列分析。下面是一个示例代码：
% 构造ARMA时间序列模型
p = 2;
