%%AR（1）模型的參考，順便也可以熟悉一下系統辨識工具箱
clear;clc;close?all;
%生成模擬數據
x=2;
for?k=1:199
x（k+1）=0.7*x（k）+3*randn（11）;
end
clear?k;
%定階，由于AR模型簡單所以定階容易
figure
autocorr（x）
figure
parcorr（x）
%ACF拖尾，PACF1階截尾，應該用AR（1）模型
y=iddata（[x00]‘）;?%轉化為系統辨識工具箱能識別的數據類型
%?預測的關鍵是要在原有數據上加0。加k個，可以預測T+1—T+K以后的數據
%?在這里曾經討論過，http://www.ilovematlab.cn/thread-23681-1-2.html
%不過當時好像沒有

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????文件?????????913??2014-01-09?15:11??AR_example.m