依照某AR模型生成一段数据（1000），同时用另一MA模型生成一段数据（200），合成一段1200长度的数据 1）依赖于这1200个数据的前800个数据，识别这段数据背后的AR模型。 2）在1）的基础上对新数据进行预测，并通过后续的400个数据进行判别（数据模型是否匹配）或者模型的修正（修正只需要提供思路和方法）。

马占新编*的《数据包络分析模型与方法》旨在 给出一种*具广泛含义的数据包络分析方法——广义 数据包络分析方法，并探讨其在自然科学与社会科学 领域中的应用。主要包括作者博士后出站报告(2001) 的部分内容以及作者2001～2010年的主要工作，是作 者近十年主要研究工作的总结。第1章综述了数据包 络分析方法近30年的主要研究进展。第2章从构成DEA 生产可能集的参照系出发，重新审视DEA理论。第3章 以C2R模型、BC2模型为基础，阐述了广义DEA方法的 构造思想和基本模型。第4章和第5章分别给出了带有 偏好锥的广义DEA模型和具有无穷多个决策单元的广 义DEA模型。第6章给出了综合的广义DEA模型。第7章 给出了只有输出的广义DEA模型。第8章给出了评价多 属性决策单元的广义DEA模型。第9章给出了基于模糊 综合评判的广义DEA模型。第10章和第11章应用广义 DEA方法给出了几种组合有效性评价和系统风险评估 的方法。第12章和第13章给出了基于面板数据的广义 DEA方法及应用。第14章探讨了广义DEA方法在生物信 息综合分析中的应用。

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对此数据的分析过程以文档形式展现，且附有答辩PPT 代码实现了移动设备数据集的三个数据分析任务：预测年龄和性别 、分析最受欢迎的APP以及分析最受欢迎的手机品牌。实现过程主要使用了sklearn、pandas、numpy、pyplot等库 由于数据量太大，没有展示数据