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应用时间序列预测构建模型，关于1900-1998年全球7级以上地震发生次数数据的案例分析 适合初学者，有详细的代码解释，对数据进行白噪声检验，自相关、偏相关图的查看方法及其中蕴含的意义，以及通过观察模型，构建ARMA模型，进行多次拟合，选取最合适的，进而进行时间序列预测，得到相关的置信区间，以及图例，可以明确方便的观察未来的趋势。

建设和维持我们的社区是当今最重大的挑战。 这意味着要看到并理解经济，技术，物理和自然系统的相互联系。 实现此目标的一种方法是使用大数据决策空间可视化我们的选择，在该决策空间中，独特的系统由动态的数据流代表创建模式，关系和上下文。 正如开创性的计算机科学家吉姆·格雷（Jim Gray）在2003年阐明的那样，“大数据一方面描述了非常大的数据集，这些数据集通过分析产生了模式和关联； 另一方面，可以理解为涵盖了由任何动态过程产生的所有潜在数据，在我们所知的地球上的短寿命中”。 这种生态学的“数据素养”使我们不仅能从现象世界的机械学观点出发，而已想象的宇宙是由基本构件组成的机器，又能从系统的观点出发，看到物质世界的主导模型是系统网络具有相互关联和相互依存的行为模式。 采用系统方法设计弹性建筑时面临的挑战是：1）培养能够使用多种多样的数据来创建多部分决策空间的建筑师和工程师，2）评估可视化数据对建筑设计，施工各个方面的影响3）向AEC专业人士和研究人员提供越来越大的数据集，以评估建筑性能及其对我们对可用建筑环境的设计，交付和维护的影响。

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