第四章-序列二次规划.ppt

第四章-序列比对与算法-1.ppt 第一节双序列比对第二节多序列比对 (Multiple Alignments) 我们为什么做多序列比对? 我们为什么做多序列比对? 多序列比对与进化研究例子一个多序列比对例子多序列比对方法在多序列比对前要考虑的问题一、全局序列比对动态规划算法 (Dynamic Programming Algorithm) 分而治之方法 (Divide and Conquer Methods) SP方法 (Sum of Pairs Methods) 累进方法 (Progressive Methods) 迭代方法 (Iterative Methods) 遗传算法 (

2017-05-10 约1.78万字 114页立即下载

第四章 时间序列分析预测法.ppt 第四章 时间序列分析预测法 第四章 目录 4.1 时间序列分解法 4.2 移动平均法 4.3 指数平滑法 4.4 自适应过滤预测法 4.5 三次指数平滑法预测案例时间序列：由同一现象在不同时间上的相继观察值排列而成的序列，也称时间数列、动态数列。例如：中国历年人均国内生产总值表 4.1时间序列分解法一.时间序列变动的影响因素分解（一）长期趋势因素（T) （二）季节变动因素（S) （三）循环变动因素（C) （四）不规则变动因素（I) 三.时间序列分解法（一）乘法模型（季节指数法）分解基本思路： Step1:采用移动平均法从Y中剔除S和I,得到TC; Step2

2017-05-20 约5.62千字 47页立即下载

非线性时间序列 第四章.doc 第四章 参数非线性时间序列模型对分析时间序列数据来说，ARMA模型长期持续地普及令人信服地证明了线性模型的有用性. 不过，鉴于任何统计模型都是对现实世界的近似，线性模型只是凭借数学公式来解释未知动态关系的第一步. 世界其实是非线性的！因此，存在大量的经验证据指出线性ARMA族的局限性并不令人吃惊. 为了给大量的非线笥现象建模，比如超越线性相关的相依性，我们需要非线性模型. 在本章中，我们给出一些参数非线性模型和它们的统计推断. §4.1对条件均值函数的门限建模提供了一个入门介绍. §4.2致力于说明非常条件方差函数ARCH建模——一种称之为条件异方差的现象.§4.3则简要叙述双线性

2018-01-08 约3.92万字 59页立即下载

第四章核酸序列-2讲课.ppt 主要内容 §4.1 引言 §4.2 序列的一般分析 §4.3 基因预测与鉴定 §4.4 非编码区分析与调控元件识别 3）如何进行EST重叠群的拼接和组装？ (1)人工拼接程序：CAP(contig assembly program) 该程序是中国人所编制的序列拼接工具，最早出于1992年。目前的版本是CAP4，已成为世界上许多测序中心首选的序列拼接工具。 http://pbil.univ-lyon1.fr/cap3.php (2)自动拼接程序： GeneNest系统， http://genenest.molgen.mpg.de/ CAP3拼接程序序列格式要求： 1）必须为Fast

2017-05-09 约4.58千字 56页立即下载

第四章核酸序列-1讲课.ppt 主要内容 §4.1 引言 §4.2 序列的一般分析 §4.3 基因预测与鉴定 §4.4 非编码区分析与调控元件识别许多程序对DNA序列一次进行全部6个阅读框的翻译。程序之一：EBI著名软件包EMBOSS中的Transeq http://www.ebi.ac.uk/emboss/transeq/ 特点： 1）输入序列可以是原始序列，也可以是GCG，Fasta，EMBL，GenBank，PIR等格式。 2）可一次翻译成1条，同向3条，双向6条蛋白质序列。 3）翻译时可选择标准密码子或其他类型的密码子 Transeq主页翻译结果（6框架）程序之二： ExPASy的Tra

2017-05-09 约3.77千字 71页立即下载

本时间序列分析第四章小结.ppt 模型参数的相关矩估计模型参数估计的几种方法第三节模型参数估计常用的参数估计方法有：矩估计、极大似然估计、贝叶斯估计、最小二乘估计等模型参数的相关矩估计用样本矩去估计总体相应的矩。矩估计：是一种简单粗略的估计，但可提供迭代估计时的初值优点：简单易懂，便于计算缺点：有效性和精度不够可以得到：01又有02根据Yule-Walker方程AR模型参数的矩估计032.模型参数的矩估计(初估计)又有：01可得：例1：求AR(1)模型参数的矩估计02MA模型参数的矩估计01在第三章考察模型的自协方差时我们得到：02这是一个由m+1个方程构成的非线性方程组。03常用的求解方法有三种：直接法、线性迭代法和Newt

2025-02-19 约3.3千字 10页立即下载

第四章时间序列模型性质.ppt 第四章 时间序列模型的性质;第一节自回归过程的性质;一、一阶自回归过程AR(1)的性质;1、平稳性和可逆性;2.ar(1)过程的自相关函数;通过上述推导可看出，当过程平稳即时，AR(1)过程的自相关函数（ACF）呈指数衰减。;例1，下面两图表分别是模拟生成的249个数据如下AR(1)过程趋势图和自相关图;;例1：模拟生成的 AR(1)过程自相关图::;例2，下面两图表分别是模拟生成的249个数据如下AR(1)过程趋势图和自相关图;;例2：模拟生成的 AR(1)过程自相关图::;;B.AR(1)过程的偏自相关函数;;例1：模拟生成的 AR(1)过程自

2020-02-26 约2.67千字 115页立即下载

第四章 时间序列平滑预测法.ppt 第四章 时间序列平滑预测法第一节时间序列概述第二节移动平均法第三节指数平滑法第四节差分指数平滑法第五节自适应滤波法要求掌握以下内容：概念部分： 1. 时间序列 2. 时间序列预测法 3. 时间序列可分为哪些类型 4. 经济时间序列的变化受到哪些因素的影响计算部分： 5. 二次移动平均法、二次指数平滑法第一节时间序列概述回归分析预测方法主要研究不同变量之间的线性相关关系，必须找到影响预测目标变化的主要因素，才能建立预测模型。但是，经济现象是错综复杂的，有时要找到影响预测目标变化的主要因素相当困难；有时即使

2017-08-15 约1.34万字 79页立即下载

时间序列第四章分析报告.ppt X-11过程简介 X-11过程是美国国情调查局编制的时间序列季节调整过程。它的基本原理就是时间序列的确定性因素分解方法因素分解长期趋势起伏季节波动不规则波动交易日影响模型加法模型乘法模型方法特色普遍采用移动平均的方法用多次短期中心移动平均消除随机波动用周期移动平均消除趋势用交易周期移动平均消除交易日影响例4.7续对1993年——2000年中国社会消费品零售总额序列使用X-11过程进行季节调整选择模型（无交易日影响） X11过程获得的季节指数图季节调整后的序列图趋势拟合图随机波动序列图本章上机指导拟合线性趋势拟合非线性趋势 X-11过

2016-11-14 约4.11千字 71页立即下载

第四章核酸序列分析.ppt 一、双脱氧链末端终止法测序原理普通的PCR反应体系中，加入的核苷酸单体为 4种2’-脱氧核苷三磷酸（dATP，dCTP，dGTP，dTTP）一、双脱氧链末端终止法测序原理测序反应体系中，加入的核苷酸单体为 2’,3’-双脱氧核苷三磷酸（ddNTP）多色荧光标记法 -- 荧光标记引物法三、测序反应体系 1. DNA模板 2. 测序引物 3. DNA聚合酶 4. ddNTP 5. 荧光标记物三、测序反应体系 1. DNA模板单链DNA模板：如M13噬菌体，效果最佳双链DNA模板：如T-easy载体 PCR产物：需纯化特异产物三、测序反应体系 2. 测序引物一般为通用引

2016-09-10 约5.77千字 39页立即下载

时间序列分析第四章.ppt 残差图本章结构时间序列的分解 1. 确定性因素分解 2. 趋势分析 3. 季节效应分析 4. 综合分析 5. X-11过程 6. X-11过程简介 X-11过程是美国国情调查局编制的时间序列季节调整过程。它的基本原理就是时间序列的确定性因素分解方法因素分解长期趋势起伏季节波动不规则波动交易日影响模型加法模型乘法模型方法特色普遍采用移动平均的方法用多次短期中心移动平均消除随机波动用周期移动平均消除趋势用交易周期移动平均消除交易日影响共用到11次移动平均例4.7续对1993年——2000年中国社会消费品零售总额序列使用X-11过程进行季节调整选择模型

2017-02-08 约5.18千字 107页立即下载

时间序列分析 第四章.ppt X-11过程简介 X-11过程是美国国情调查局编制的时间序列季节调整过程。它的基本原理就是时间序列的确定性因素分解方法因素分解长期趋势起伏季节波动不规则波动交易日影响模型加法模型乘法模型方法特色普遍采用移动平均的方法用多次短期中心移动平均消除随机波动用周期移动平均消除趋势用交易周期移动平均消除交易日影响例4.7续对1993年——2000年中国社会消费品零售总额序列使用X-11过程进行季节调整选择模型（无交易日影响） X11过程获得的季节指数图季节调整后的序列图趋势拟合图随机波动序列图本章上机指导拟合线性趋势拟合非线性趋势 X-11过

2017-02-05 约4.11千字 71页立即下载

第四章：序列模式4规范.pptx 数据挖掘 第四章：序列模式分析　本章内容 4.1 序列模式的基本概念 4.2 GSP算法 4.3 PrefixSpan算法基本要求：掌握序列模式的基本概念，掌握GSP、PrefixSpan两种典型序列模式挖掘算法 4.1 序列模式的基本概念序列模式(sequential pattern)的概念最早是由Agrawal和Srikant 提出的，序列模式分析旨在寻找事件间在顺序上的相关性。例子：凡是买了喷墨打印机的顾客中，80%的人在三个月之后又买了墨盒。两年前购买了Ford 牌轿车的顾客，很可能在今年采取贴旧换新的购车行动。购买了自行车的客户中，70%的客户会在两个月

2017-04-05 约1.39万字 58页立即下载

本时间序列分析第四章小结.ppt 时间序列分析;第四章 平稳时间序列模型的建立 ;第四章 平稳时间序列模型的建立共分六节： ※第一节模型识别 ※第二节模型定阶 ※第三节模型参数估计 ※第四节模型的适应性检验 ※第五节建模的其它方法 ※第六节实例;第一节模型识别;二、用自相关函数和偏自相关函数识别 ;2. 这种识别方法的优缺点： ;三、实际操作中的问题 ;若显著非零;（1）序列均值的方差为： ;（2）零均值的显著性判断： ;对AR(1)模型，有;2. 自相关和偏自相关函数估计值的截尾和拖尾性判断 ;截尾：从某一步q开始与零是否有显著性

2017-04-24 约1.01千字 51页立即下载

第四章时间序列模型性质.ppt 第四章 时间序列模型的性质 3.1 自回归过程的特征 第四章 时间序列模型的性质第一节自回归过程的性质第二节移动平均过程的性质第三节自回归移动平均过程的性质第一节自回归过程的性质一、一阶自回归过程AR(1)的性质二、二阶自回归过程AR(2)的性质三、p阶自回归过程AR(p)的性质一、一阶自回归过程AR(1)的性质一阶自回归模型的形式为： 1、平稳性和可逆性 2.ar(1)过程的自相关函数 3.AR(1)过程的偏自相关函数（PACF）二、二阶自回归AR(2)过程的性质 1、平稳性和可逆性 2.AR(2)过程的自相关函数 3.AR(2)过程的偏自

2017-05-23 约4.66千字 114页立即下载