Die Dokumentation ist das unbedingte Mittel des Prozesses, und x03C8 (L) ist ein rationales Unendlich-Grad-Verzögerungsoperatorpolynom (1 x03C8 1 L x03C8 2 L 2 x2026). Anmerkung: Die Constant-Eigenschaft eines arima-Modellobjekts entspricht c. Und nicht das unbedingte Mittel 956. Durch Wolds-Zerlegung 1. Gleichung 5-12 entspricht einem stationären stochastischen Prozeß, vorausgesetzt, daß die Koeffizienten x03C8i absolut summierbar sind. Dies ist der Fall, wenn das AR-Polynom, x03D5 (L). Stabil ist. Dh alle Wurzeln liegen außerhalb des Einheitskreises. Zusätzlich ist das Verfahren kausal, vorausgesetzt das MA-Polynom ist invertierbar. Dh alle Wurzeln liegen außerhalb des Einheitskreises. Econometrics Toolbox forciert Stabilität und Invertierbarkeit von ARMA Prozessen. Wenn Sie ein ARMA-Modell mit Arima angeben. Erhalten Sie einen Fehler, wenn Sie Koeffizienten eingeben, die nicht einem stabilen AR-Polynom oder einem invertierbaren MA-Polynom entsprechen. Ähnlich erfordert die Schätzung während der Schätzung Stationaritäts - und Invertibilitätsbeschränkungen. Literatur 1 Wold, H. Eine Studie in der Analyse stationärer Zeitreihen. Uppsala, Schweden: Almqvist amp Wiksell, 1938. Wählen Sie Ihr LandDokumentation ist das unbedingte Mittel des Prozesses, und x03C8 (L) ist ein rationales, unendlich langsames Verzögerungsoperatorpolynom (1 x03C8 1 L x03C8 2 L 2 x2026). Anmerkung: Die Constant-Eigenschaft eines arima-Modellobjekts entspricht c. Und nicht das unbedingte Mittel 956. Durch Wolds-Zerlegung 1. Gleichung 5-12 entspricht einem stationären stochastischen Prozeß, vorausgesetzt, daß die Koeffizienten x03C8i absolut summierbar sind. Dies ist der Fall, wenn das AR-Polynom, x03D5 (L). Stabil ist. Dh alle Wurzeln liegen außerhalb des Einheitskreises. Zusätzlich ist das Verfahren kausal, vorausgesetzt das MA-Polynom ist invertierbar. Dh alle Wurzeln liegen außerhalb des Einheitskreises. Econometrics Toolbox forciert Stabilität und Invertierbarkeit von ARMA Prozessen. Wenn Sie ein ARMA-Modell mit Arima angeben. Erhalten Sie einen Fehler, wenn Sie Koeffizienten eingeben, die nicht einem stabilen AR-Polynom oder einem invertierbaren MA-Polynom entsprechen. Ähnlich erfordert die Schätzung während der Schätzung Stationaritäts - und Invertibilitätsbeschränkungen. Literatur 1 Wold, H. Eine Studie in der Analyse stationärer Zeitreihen. Uppsala, Schweden: Almqvist amp Wiksell, 1938. Wählen Sie Ihr LandMATLAB Code für die Anpassung ARMA / ARIMA Modelle gtgt Hilfe Statistik Statistik Toolbox. Version 3.0 (R12) 1-Sep-2000-Verteilungen. Parameterschätzung. Betafit - Beta-Parameterschätzung. Binofit - Binomiale Parameterschätzung. Expfit - Exponentielle Parameterschätzung. Gamfit - Gamma-Parameterschätzung. Mle - Maximum Likelihood Schätzung (MLE). Normfit - Normale Parameterschätzung. Poissfit - Poisson-Parameterschätzung. Raylfit - Rayleigh - Parameterschätzung. Unifit - Einheitliche Parameterschätzung. Weibfit - Weibull - Parameterschätzung. Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen (pdf). Betapdf - Beta-Dichte. Binopdf - Binomiale Dichte. Chi2pdf - Chi-Quadrat-Dichte. Exppdf - Exponentialdichte. Fpdf - F-Dichte. Gampdf - Gamma-Dichte. Geopdf - Geometrische Dichte. Hygepdf - Hypergeometrische Dichte. Lognpdf - Lognormale Dichte. Nbinpdf - Negative binomische Dichte. Ncfpdf - Nicht-zentrale F-Dichte. Nctpdf - Nicht-zentrale t-Dichte. Ncx2pdf - Nicht-zentrale Chi-Quadrat-Dichte. Normpdf - Normale (Gaußsche) Dichte. Pdf - Dichtefunktion für eine bestimmte Verteilung. Poisspdf - Poisson-Dichte. Raylpdf - Rayleigh-Dichte. Tpdf - T-Dichte. Unidpdf - Diskrete einheitliche Dichte. Unifpdf - Einheitliche Dichte. Weibpdf - Weibulldichte. Kumulative Verteilungsfunktionen (cdf). Betacdf - Beta cdf. Binocdf - Binomiale cdf. Cdf - Angegebene kumulative Verteilungsfunktion. Chi2cdf - Chi Platz cdf. Expcdf - Exponentielle cdf. Fcdf - F cdf. Gamcdf - Gamma cdf. Geocdf - Geometrisches cdf. Hygecdf - Hypergeometrisches cdf. Logncdf - Lognormalen cdf. Nbincdf - Negative binomische cdf. Ncfcdf - Nichtzentrale F cdf. Nctcdf - Nichtzentrale t cdf. Ncx2cdf - Nicht-zentrales Chi-Quadrat cdf. Normcdf - Normal (Gaussian) cdf. Deutsch - Poisson cdf. Deutsch - Englisch - Übersetzung für:. Tcdf - T cdf. Unidcdf - Diskrete einheitliche cdf. Unifcdf - Uniform cdf. Weibcdf - Weibull cdf. Kritische Werte der Verteilungsfunktionen. Betainv - Beta - inverse kumulative Verteilungsfunktion. Binoinv - Binomiale inverse kumulative Verteilungsfunktion. Chi2inv - Chi Quadrat inverse kumulative Verteilung Funktion. Expinv - Exponentielle inverse kumulative Verteilungsfunktion. Finv - F invers kumulative Verteilungsfunktion. Gaminv - Gamma inverse kumulative Verteilungsfunktion. Geoinv - Geometrische inverse kumulative Verteilungsfunktion. Hygeinv - Hypergeometrische inverse kumulative Verteilungsfunktion. Icdf - Spezifizierte inverse cdf. Logninv - Logarithmische inverse kumulative Verteilungsfunktion. Nbininv - Negative binomische inverse Verteilungsfunktion. Ncfinv - Nicht-zentrale f inverse kumulative Verteilungsfunktion. Nctinv - Nichtzentrale t inverse kumulative Verteilungsfunktion. Ncx2inv - Nicht-zentrale Chi-Quadrat-inverse Verteilungsfunktion. Norminv - Normal (Gaußsche) inverse kumulative Verteilungsfunktion. Poissinv - Poisson inverse kumulative Verteilungsfunktion. Raylinv - Rayleigh inverse kumulative Verteilungsfunktion. Tinv - T inverse kumulative Verteilungsfunktion. Unidinv - Diskrete einheitliche inverse kumulative Verteilungsfunktion. Unifinv - Einheitliche inverse kumulative Verteilungsfunktion. Weibinv - Weibull inverse kumulative Verteilungsfunktion. Zufallszahlengeneratoren. Betarnd - Beta Zufallszahlen. Binornd - Binomiale Zufallszahlen. Chi2rnd - Chi Quadrat Zufallszahlen. Exprnd - Exponentielle Zufallszahlen. Frnd - F Zufallszahlen. Gamrnd - Gamma-Zufallszahlen. Geornd - Geometrische Zufallszahlen. Hygernd - Hypergeometrische Zufallszahlen. Lognrnd - Lognormal zufällige Zahlen. Mvnrnd - Multivariate normale Zufallszahlen. Mvtrnd - Multivariate t Zufallszahlen. Nbinrnd - Negative binomische Zufallszahlen. Ncfrnd - Nicht-zentrale F-Zufallszahlen. Nctrnd - Nichtzentrale t Zufallszahlen. Ncx2rnd - Nicht-zentrale Chi-Quadrat-Zufallszahlen. Normrnd - Normal (Gaußsche) Zufallszahlen. Poissrnd - Poisson Zufallszahlen. Random - Zufallszahlen aus der angegebenen Verteilung. Raylrnd - Rayleigh-Zufallszahlen. Trnd - T Zufallszahlen. Unidrnd - Diskrete einheitliche Zufallszahlen. Unifrnd - Uniforme Zufallszahlen. Weibrnd - Weibull - Zufallszahlen. Statistiken. Betastat - Beta Mittelwert und Varianz. Binostat - Binomialmittel und Varianz. Chi2stat - Chi-Quadrat-Mittelwert und Varianz. Expstat - Exponentialmittel und Varianz. F - F Mittelwert und Varianz. Gamstat - Gamma-Mittelwert und Varianz. Geostat - Geometrisches Mittel und Varianz. Hygestat - Hypergeometrisches Mittel und Varianz. Lognstat - Logarithmisches Mittel und Varianz. Nbinstat - Negative binomische Mittelwerte und Varianz. Ncfstat - Noncentral F-Mittelwert und Varianz. Nctstat - Noncentral t Mittelwert und Varianz. Ncx2stat - Nicht-zentraler Chi-Quadrat-Mittelwert und Varianz. Normstat - Normal (Gaußscher) Mittelwert und Varianz. Poisstat - Poissonmittel und Varianz. Raylstat - Rayleigh-Mittelwert und Varianz. Tstat - T Mittelwert und Varianz. Unidstat - Diskrete einheitliche Mittelwerte und Varianz. Unifstat - Einheitliches Mittel und Varianz. Weibstat - Weibull Mittelwert und Varianz. Beschreibende Statistik. Bootstrp - Bootstrap-Statistik für jede Funktion. Corrcoef - Korrelationskoeffizient. Cov - Kovarianz Kreuztabelle - Kreuztabelle. Geomean - Geometrisches Mittel. Grpstats - Zusammenfassende Statistiken nach Gruppen. Harmmean - Harmonisches Mittel. Iqr - Interquartile Bereich. Kurtosis - kurtosis Verrückt - Median Absolute Deviation. Mean - Beispiel-Durchschnitt (in Matlab-Toolbox). Median - 50. Perzentil einer Probe. Moment - Momente einer Probe. Nanmax - Maximale ignorierende NaNs. Nanmean - Mittleres ignorieren NaNs. Nanmedian - Median ignoriert NaNs. Nanmin - Minimal ignorierende NaNs. Nanstd - Standardabweichung ignoriert NaNs. Nansum - Summe, die NaNs ignoriert. Prctile - Perzentile. Bereich - Bereich. Schiefe - Schiefe. Std - Standardabweichung (in der Matlab-Toolbox) tabulate - Frequenztabelle trimmean - getrimmtes Mittel var - Varianz (in der Matlab-Toolbox) lineare Modelle anova1 - Einweganalyse der Varianz anova2 - Zweiweganalyse der Varianz Friedman - Friedmans-Test (nichtparametrische Zwei-Wege-Anova) glmfit - Verallgemeinerte Linearmodell-Anpassung kruskalwallis - Kruskal-Wallis - Anovan-n-Weg-Analyse der Varianz aoctool - Interaktives Werkzeug zur Kovarianzanalyse (Nichtparametrische Einweg-Anova) Hebelwirkung - Regressionsdiagnostik lscov - Least-Quadrate-Schätzungen mit bekannter Kovarianzmatrix manova1 - Multivariate Variantenanalyse manovacluster - Manuskripte von Gruppemitteln für manova1 - Multivariable - Mehrfachvergleiche von Mittelwerte und andere Schätzungen Polykonjunktion - Polynomielle Auswertung und Konfidenzintervallschätzung Polyfit - Polynomarmatur mit kleinsten Quadraten Polyval - Vorhersagewerte für Polynomfunktionen rcoplot - Residualfälle Fallreihenfolge Regress - Multivariate lineare Regression. Regstats - Regressionsdiagnostik. Kante - Ridge-Regression. Robustfit - Robustes Regressionsmodell. Rstool - Mehrdimensionale Ansprechoberflächenvisualisierung (RSM). Schrittweise - Interaktives Werkzeug zur schrittweisen Regression. X2fx - Faktoreinstellungsmatrix (x) zur Bemessung der Matrix (fx). Nichtlineare Modelle nlinfit - Nichtlineare Kleinste-Quadrate-Datenanpassung (Newton-Methode). Nlintool - Interaktives grafisches Werkzeug zur Vorhersage in nichtlinearen Modellen. Nlpredci - Konfidenzintervalle für die Vorhersage. Nlparci - Konfidenzintervalle für Parameter. Nnls - Nichtnegative Kleinstquadrate. Clusteranalyse pdist - Abstand zwischen den Beobachtungen paarweise. Squareform - Quadratur-formatierter Abstand. Linkage - Hierarchische Clusterinformationen. Dendrogram - Dendrogramm erzeugen. Inkonsistente - inkonsistente Werte eines Cluster-Baums. Cophenet - Cophenetischer Koeffizient. Cluster - Erstellt Cluster aus der LINKAGE-Ausgabe. Clusterdata - Konstruiert Cluster aus Daten. Design von Experimenten (DOE) cordexch - D-optimales Design (Koordinatenaustauschalgorithmus). Erweiterung - Augment D-optimales Design. Dcovary - D-optimales Design mit festen Kovariaten. Ff2n - Zweistufiges, vollfaktorielles Design. Fracfact - Zweistufiges Fraktionsfaktor-Design. Fullfact - Mixed-Level-Vollfaktor-Design. Hadamard - Hadamard - Matrizen (orthogonale Arrays). Rowexch - D-optimales Design (Reihenaustauschalgorithmus). Statistische Prozesssteuerung (SPC) fähig - Fähigkeitsindizes. Capaplot - Fähigkeitsdiagramm. Ewmaplot - Exponentiell gewichteter gleitender Durchschnitt. Histfit - Histogramm mit überlagerter Normaldichte. Normspec - Plot normale Dichte zwischen Spezifikationsgrenzen. Schart - S - Diagramm zur Überwachung der Variabilität. Xbarplot - Xbar Diagramm zur Überwachung der Mittelwert. Principal Components Analyse barttest - Bartletts Test für Dimensionalität. Pcacov - Hauptkomponenten aus Kovarianzmatrix. Pcares - Residuen aus den Hauptkomponenten. Prinzip - Hauptkomponentenanalyse aus Rohdaten. Multivariate Statistiken. Klassifizieren - Lineare Diskriminanzanalyse. Mahal - Mahalanobis Entfernung. Manova1 - Einweg-Multivariate Analyse der Varianz. Hypothesentests. Ranksum - Wilcoxon - Rang - Summentest (unabhängige Stichproben). Zeichen - Wilcoxon - Zeichen - Rangprüfung (gepaarte Stichproben). Signtest - Signentest (gepaarte Stichproben). Ztest - Z-Test. Ttest - Eine Probe t-Test. Ttest2 - Zwei Stichproben t-Test. Verteilung Testing jbtest - Jarque-Bera-Test der Normalität kstest - Kolmogorov-Smirnov-Test für eine Probe kstest2 - Kolmogorov-Smirnov-Test für zwei Proben lillietest - Lilliefors Test der Normalität Nichtparametrische Tests friedman - Friedman-Test (nichtparametrischer Zwei-Wege-ANOVA). Kruskalwallis - Kruskal-Wallis-Test (nichtparametrische Einweg-Anova). Ranksum - Wilcoxon - Rang - Summentest (unabhängige Stichproben). Zeichen - Wilcoxon - Zeichen - Rangprüfung (gepaarte Stichproben). Signtest - Signentest (gepaarte Stichproben). Statistisches Plotten. Boxplot - Boxplots einer Datenmatrix (eine pro Spalte). Cdfplot - Darstellung der empirischen kumulativen Verteilungsfunktion. Fsurfht - Interaktives Konturdiagramm einer Funktion. Gline - Punkt, ziehen und klicken Sie auf Linienzeichnung auf Zahlen. Gname - Interaktive Punktbeschriftung in x-y-Diagrammen. Gplotmatrix - Matrix von Streudiagrammen, gruppiert nach einer gemeinsamen Variablen. Gscatter - Streudiagramm von zwei Variablen, gruppiert durch einen dritten. Lsline - Mindeste-passende Linie zur Streuung hinzufügen. Normplot - Normalwahrscheinlichkeit. Qqplot - Quantil-Quantil-Diagramm. Refcurve - Referenzpolynomkurve. Refline - Referenzlinie. Surfht - Interaktives Konturdiagramm eines Datenrasterfeldes. Weibliche Wahrscheinlichkeit. Statistiken Demos. Aoctool - Interaktives Werkzeug zur Kovarianzanalyse. Disttool - GUI-Tool zur Erforschung von Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktionen. Glmdemo - Allgemeines Linearmodell Diashow. Polytool - Interaktives Diagramm zur Vorhersage von eingebauten Polynomen. Randtool - GUI-Tool zur Erzeugung von Zufallszahlen. Rsmdemo - Reaktionssimulation (DOE, RSM, nichtlineare Kurvenanpassung). Robustdemo - Interaktives Tool zum Vergleichen von robusten und kleinsten Quadraten passt. File Based I / O tblread - Einlesen von Daten im tabellarischen Format. Tblwrite - Daten in tabellarischer Form in Datei schreiben. Tdfread - Text - und numerische Daten aus tabulatorgetrennter Datei einlesen. Caseread - Lesen Sie im Fall Namen. Casewrite - Schreibe Fallnamen in eine Datei. Michael Robbins, CFA Direktor, Schuldkapitalmärkte CIBC World Markets Corp. Kanadische Imperiale Bank of Commerce New York, NY USA michael. robbinsus. cibc. Robbinsbloomberg. net borchersrainbow. nmt. edu (Brian Borchers) schreibt in Nachricht lt9ai63s1n5a1newshost. nmt. edugt. gt Hat jemand da draußen eine MATLAB-Code haben für den Einbau ARMA-Modelle (mit gt angegeben autoregressive Ordnung p und gleitenden Durchschnitt q Reihenfolge) zu Zeit gt Reihendaten gt Hallo, ich bin auch auf ARIMA / ARMA arbeiten, können Sie an einem Beispiel haben, dass Sie haben mit arima, ich kenne eine kleine Theorie auf ARIMA, aber ich konnte diese Probleme nicht finden. Können Sie diese mindestens ein numerisches Beispiel / Flow-Diagramm Ich habe Ihre Mail-ID aus Mathe-zentralen Matten funktioniert (Forum) Ich sehnsüchtig auf Antwort warten. Borchersrainbow. nmt. edu (Brian Borchers) schreibt in Nachricht lt9ai63s1n5a1newshost. nmt. edugt. Gt Hat jemand da draußen einen MATLAB-Code für die Montage von ARMA-Modellen (mit gt spezifizierte autoregressive Ordnung p und gleitende durchschnittliche Bestellung q) zu Zeit gt Serie Daten gt Ich habe auch ein Problem wie dieses. Obwohl ich das ARIMA-Modell wie folgt habe, weiß ich nicht, wie man es passt. UIDDATA (Zeitreihen) m armax (u, pq) ARMA (p, q) Ergebnis: Discrete-time IDPOLY Modell: A (q) y (t) C (q) e (t) A (q) 1-1,216 q - 1 0,7781 q-2 C (q) 1-1,362 q-1 0,8845 q-2 0,09506 q-3 Geschätzte ARMAX von Datensatz z Verlustfunktion 0,000768896 und FPE 0,00084009 Sampling-Intervall: 1-gibt es jemanden, der Ahnung, wie Matlab verwenden Code, um ihn anzupassen ARIMA-Modell kann durch die Verwendung von differenzierten Daten mit ARMAX erstellt werden. Verwenden Sie z. B. diff (x) anstelle von x als Ausgangsdaten und verwenden Sie dann den Befehl ARMAX. Ein Pole bei 1 kann dem resultierenden Modell hinzugefügt werden, um ein echtes ARIMA-Modell zu erhalten. M Armax (diff (x), p, q) m. a conv (m. a, 1 -1) li Li ltsongzi91hotmailgt schrieb in Nachrichtennachrichten: gcvdhe1nq1fred. mathworks. Gt borchersrainbow. nmt. edu (Brian Borchers) schrieb in Nachricht gt lt9ai63s1n5a1newshost. nmt. edugt. Gtgt Hat jemand da draußen einen MATLAB-Code für die Montage von ARMA-Modellen (mit gtgt spezifizierte autoregressive Ordnung p und gleitende durchschnittliche Bestellung q) bis Zeit gtgt Serie Daten gtgt Ich habe auch ein Problem wie dieses. Obgleich ich das ARIMA-Modell als gtgt folgend habe, weiß ich nicht, wie man es passt. gt gt UIDDATA (Zeitreihen) gt m armax (u, pq) ARMA (p, q) gt gt Ergebnis: gt Discrete-time IDPOLY Modell: A (q) y (t) C (q) e (t) gt A ( q) 1-1,216 q-1 0,7781 q-2 gt gt C (q) 1-1,362 q-1 0,8845 q-2 0,09506 q-3 gt gt Geschätzte ARMAX von Datensatz z gt Verlustfunktion 0,000768896 und FPE 0,00084009 gt Sampling mit Intervall: 1 gt gt Gibt es jemand die Idee haben, wie man Matlab-Code verwenden, um es passen gt gt Danke. Gt gt gt Google armasa delft Universität und sehen, ob dieser Code von jeder Hilfe für Sie ist. Das ist richtig. Beachten Sie auch, dass Sie eine differenzierende Reihenfolge mit DIFF (X, ORDER) auf der Grundlage der in Ihren Daten beobachteten Trend (Stationarität) angeben können. Und denken Sie auch daran, wenn Sie dies so vorhersagen, dass Sie die resultierenden vorhergesagten Zeitreihen durch rekursives Summieren der vorhergesagten Werte mit dem letzten Beobachtungswert als Anfangsbedingung integrieren müssen. Rajiv Singh ltrajivsinghmsngt schrieb in Nachricht ltgh756j4dk1fred. mathworksgt. Gt ARIMA-Modell kann mit Hilfe von differenzierten Daten mit ARMAX erstellt werden. Für gt Beispiel verwenden Sie diff (x) anstatt x als Ausgangsdaten und dann mit ARMAX gt Befehl. Ein Pole bei 1 kann dem resultierenden Modell hinzugefügt werden, um ein echtes ARIMA-gt-Modell zu erhalten. gt gt m armax (diff (x), p, q) gt m. a konv (m. a, 1 -1) gt gt Rajiv gt gt li Li ltsongzi91hotmailgt schrieb in Nachricht gt news: gcvdhe1nq1fred. mathworks. Gt gt borchersrainbow. nmt. edu (Brian Borchers) schrieb in Nachricht gt gt lt9ai63s1n5a1newshost. nmt. edugt. Gt gtgt Hat jemand da draußen einen MATLAB-Code für die Montage von ARMA-Modellen (mit gtgt angegebenen autoregressive Reihenfolge p und gleitende durchschnittliche Bestellung q) bis Zeit gt gtgt Serie Daten gt gtgt Ich habe auch ein Problem wie dieses. Obgleich ich das ARIMA-Modell als gt gtgt folgend habe, weiß ich nicht, wie man es passt. gt gt gt gt UIDDATA (Zeitreihen) gt gt m armax (u, pq) ARMA (p, q) gt gt gt gt Ergebnis: gt gt Discrete-time IDPOLY Modell: A (q) y (t) C (q) e (t) gt gt A (q) 1-1,216 q-1 0,7781 q-2 gt gt gt gt C (q) 1-1,362 q-1 0,8845 q-2 0,09506 q-3 gt gt gt gt Geschätzte ARMAX von Daten unter Verwendung von set z gt gt Verlustfunktion 0,000768896 und FPE 0,00084009 gt gt Sampling-Intervall: 1 gt gt gt gt gibt es jemand auf die Idee, wie MATLAB-Code zu verwenden, um es passend gt gt gt gt Dank. Gt gt gt gt gt gt gt Was ist eine Watchlist Sie können sich Ihre Watchlist als Threads vorstellen, die Sie mit Lesezeichen versehen haben. Sie können Tags, Autoren, Threads und sogar Suchergebnisse zu Ihrer Beobachtungsliste hinzufügen. Auf diese Weise können Sie leicht verfolgen Themen, die Sie interessiert sind in. Um Ihre Watch-Liste, klicken Sie auf die quotMy Newsreaderquot Link. Um Artikel zu Ihrer Watchlist hinzuzufügen, klicken Sie auf den Link "quotadd to watch listquot" am unteren Rand einer Seite. Wie füge ich ein Element zu meiner Watchlist hinzu Um Suchkriterien zu Ihrer Watchlist hinzuzufügen, suchen Sie den gewünschten Begriff im Suchfeld. Klicken Sie auf den quotAddd diese Suche zu meinem watch listquot Link auf der Suchergebnisseite. Sie können auch einen Tag zu Ihrer Überwachungsliste hinzufügen, indem Sie nach dem Tag mit der Anweisung quottag suchen: tagnamequot wobei tagname der Name des Tags ist, das Sie ansehen möchten. Um einen Autor zu Ihrer Beobachtungsliste hinzuzufügen, gehen Sie zur Autorenprofilseite und klicken Sie auf den quotAdd this author zu meinem watch listquot Link am oberen Rand der Seite. Sie können auch einen Autor zu Ihrer Watch-Liste hinzufügen, indem Sie zu einem Thread, dass der Autor gebucht hat, und klicken Sie auf den quotAdd diesen Autor zu meinem watch listquot Link. Sie werden benachrichtigt, wenn der Autor eine Post macht. Um einen Thread zu Ihrer Watch-Liste hinzuzufügen, gehen Sie auf die Thread-Seite und klicken Sie auf den Link diesen Thread zu meinem watch listquot Link am oberen Rand der Seite. Über Newsgroups, Newsreader und MATLAB Central Was sind Newsgroups Die Newsgroups sind ein weltweites Forum, das allen offen steht. Newsgroups werden verwendet, um eine breite Palette von Themen zu diskutieren, Ankündigungen machen und Handelsdateien. Diskussionen sind Threaded, oder gruppiert in einer Weise, die Sie eine gebuchte Nachricht und alle ihre Antworten in chronologischer Reihenfolge lesen können. Dies macht es einfach, den Faden des Gesprächs zu folgen, und zu sehen, whatrsquos bereits gesagt, bevor Sie Ihre eigene Antwort posten oder eine neue Buchung. Newsgroup-Inhalte werden von Servern verteilt, die von verschiedenen Organisationen im Internet gehostet werden. Nachrichten werden unter Verwendung von offenen Standardprotokollen ausgetauscht und verwaltet. Keine einzelne Entität ldquoownsrdquo die Newsgroups. Es gibt Tausende von Newsgroups, die jeweils ein einziges Thema oder ein bestimmtes Thema behandeln. Der MATLAB Central Newsreader platziert und zeigt Nachrichten in der comp. soft-sys. matlab-Newsgroup an. Wie lese oder poste ich in den Newsgroups Sie können den integrierten Newsreader auf der MATLAB Central-Website verwenden, um Nachrichten in dieser Newsgroup zu lesen und zu posten. MATLAB Central wird von MathWorks gehostet. Nachrichten, die über den MATLAB Central Newsreader veröffentlicht werden, werden von allen Benutzern der Newsgroups gesehen, unabhängig davon, wie sie auf die Newsgroups zugreifen. Es gibt mehrere Vorteile der Verwendung von MATLAB Central. Ein Konto Ihr MATLAB Central-Konto ist mit Ihrem MathWorks-Konto verknüpft. Verwenden Sie die E-Mail-Adresse Ihrer Wahl Mit dem MATLAB Central Newsreader können Sie eine alternative E-Mail-Adresse als Ihre Buchungsadresse definieren, um Unfälle in Ihrer primären Mailbox zu vermeiden und Spam zu reduzieren. Spam-Kontrolle Die meisten Newsgroup-Spam wird vom MATLAB Central Newsreader gefiltert. Tagging-Nachrichten können von jedem angemeldeten Benutzer mit einem entsprechenden Label versehen werden. Tags können als Schlüsselwörter verwendet werden, um bestimmte Dateien von Interesse zu finden, oder als eine Möglichkeit, Ihre Bookmarking-Einträge zu kategorisieren. Sie können wählen, andere zu erlauben, Ihre Umbauten anzusehen, und Sie können otherrsquo Umbauten als auch die der Gemeinschaft an sehen oder suchen. Tagging bietet eine Möglichkeit, sowohl die großen Trends und die kleineren, mehr obskuren Ideen und Anwendungen zu sehen. Beobachtungslisten Durch das Einrichten von Überwachungslisten können Sie über Updates informiert werden, die für Beiträge erstellt wurden, die von Autor, Thread oder Suchvariablen ausgewählt wurden. Ihre Benachrichtigungswünsche können per E-Mail (täglich digest oder sofort), im My Newsreader oder per RSS-Feed gesendet werden. Andere Möglichkeiten für den Zugriff auf die Newsgroups Verwenden Sie einen Newsreader über Ihre Schule, Arbeitgeber oder Internetdienstanbieter Pay for newsgroup Zugriff von einem kommerziellen Anbieter Verwenden Sie Google Groups Mathforum. org bietet einen Newsreader mit Zugriff auf die comp. soft sys. matlab newsgroup Führen Sie Ihre eigenen Server. Für typische Anweisungen siehe: slyck / ng. phppage2 Wählen Sie Ihr Land aus
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