求大佬讲讲战地、arma、squad三个的特点（玩点）和相对另外两个的不足？

arima（p，d，q）模型是arma（p，q）模型的扩展arma谱估计线性系统可以用线性差分方程进行描述，这种差分模型就是自回归----滑动平均模型（autoregression----movingaverage，arma）。：任何一个有理式的功率谱密度都可以用一个arma随机过程

1、武装突袭英文名叫Armed Assault,目前拥有的最新版本是1.18最终版，但联网的基本上联网的都是1.08和1.14。 2、由于在全球各国的销售代理商不同，游戏的具体名称有所差异，比如在欧洲和澳洲就是原名ArmA: Armed Assault（武装突袭）,在北美就是ArmA: Combat Operation（武装突袭：战斗行动）,但是内容是一样的，官方迄今为止发布了一个资料片叫做ArmA: Queens Gambit（武装突袭：后翼弃兵，也译女王的开场白），所有众多的版本和名称你都可以简称为ArmA或者AA。

arma3是武装突袭3，是一款由Bohemia Interactive开发并发行的战术动作游戏。《武装突袭3》是《闪点行动》的正统续作，商业虚拟军事训练平台《VBS3》的民用商业版，使用的是波西米亚工作室原创的Real Virtuality 4仿真游戏引擎，同时该作还将物理技术从PhysX 2.0升级到了PhysX 3.0。游戏背景设定在地中海岛屿，该系列尽管相对军方版本，真实度下降不少，但是仍然被玩家称为军事模拟软件而不是游戏。游戏背景设定：游戏设定，在爱琴海，北约与伊朗武装部队的僵局中态势不断升温。欧洲影响力的不断衰落和强大崛起的东方之间形成了一个战略断层线。 但是当一个关键的雷达设施从电网上脱落后，希腊便成了引爆全球性冲突的燃点。由于所深陷的局势已远远超出所能掌控的，一群狼狈不堪寻求撤退的美第七步兵师的士兵，和一小组UKSF秘密行动小组将共同为生存而战斗。 他们只有当地一小股抵抗力量为支持，必须快速适应形势，克服艰难环境，击败凶残的敌人。

将预测指标随时间推移而形成的数据序列看作是一个随机序列，这组随机变量所具有的依存关系体现着原始数据在时间上的延续性。一方面，影响因素的影响，另一方面，又有自身变动规律，假定影响因素为x1，x2，…，xk，由回归分析，其中Y是预测对象的观测值，Z为误差。作为预测对象Yt受到自身变化的影响，其规律可由下式体现，误差项在不同时期具有依存关系，由下式表示，由此，获得ARMA模型表达式：

ARMA模型分为以下三种：自回归模型（AR：Auto-regressive）如果时间序列满足其中是独立同分布的随机变量序列，且满足：以及 E() = 0则称时间序列为服从p阶的自回归模型。自回归模型的平稳条件：滞后算子多项式的根均在单位圆外，即φ(B) = 0的根大于1。移动平均模型（MA：Moving-Average）如果时间序列满足，则称时间序列为服从q阶移动平均模型；移动平均模型平稳条件：任何条件下都平稳。自回归滑动平均模型（ARMA）如果时间序列满足：则称时间序列为服从(p,q)阶自回归滑动平均混合模型。或者记为φ(B)= θ(B)

中国的。位于中国台湾台南市安定区的ARMA，本身是间专门研发制造动力与底盘相关套件的公司，尤其是BMW车系更是其所在行的车款，其所设立的据点除台湾外，中国上海也有分公司。来自中国台湾的ARMA一直执着于高性能驾驶效率与日常行车的燃料消耗，在性能与节能的天称上，力争达到平衡，搭载世界首创可变高流量进气系统，在低转兼顾扭力与油耗，高转时透过换气系统，大幅增加了冷空气流入燃烧室，同时在最短时间内，将换气室内热空气排出，同时碳纤维管道更是阻绝热源的最佳屏障，为发动机输入大量冷空气，迫使其发挥出好的行车效能，并产生更多的马力和扭力，就算低转速也不会让扭力与马力因为换装ARMA性能复件而流失。

*系统：Windows7/VistaCPU：IntelCorei5或AMDAthlonPhenomX4或更好，显卡：NvidiaGeforceGTX260或ATIRadeonHD5770，shaderModel3以896MBVRAM，或更好，内存：2GB，硬盘：15GB空余空间，光驱：DVD双层兼容烧录，DX：DX10《武装突袭》是由捷克波希米亚交互工作室（BohemiaInteractiveStudio）开发的一款班排级战术主视角现代军事模拟游戏。是《闪点行动》的续作，本作在模拟战场的真实程度，涵盖范围，交互能力和潜力上，远超他的前作，是在军事模拟这一领域的佼佼者。游戏特色包括原版及现有的二次开发成果可以实现：1.首先在陆战的立体作战模拟上非常出色特种部队的狙击暗杀，侦察勘测，深入破坏等常用战术，步兵攻守阵地，步坦协同，装甲运兵车的机械化集结，后勤车辆的补给，航空兵的运输，空军战斗部门及炮兵的火力支援等等都可轻松的完全按照战术模拟要求实现。许多在实际的军事演习中要耗费大量人力物力的训练科目在这个游戏系统中同样可以达到近似效果。这个系统目的不是检验士兵怎么使用武器，怎么杀敌，也不是教装甲兵怎么驾驶坦克，更不是培训飞行员怎么开飞机，他的最大功用就是全天候全方位的随意模拟现代陆战战场所有可能发生的情况，让每个参与战斗的个体单位都进一步提高协同作战的经验，因为高科技手段在战争中期会削弱功用，这样陆战战场的立体协同作战仍然是决定军队硬实力的关键，这也是对于这个系统，所谓军事模拟的最大意义。比如一个摩步连经常在一个地区驻守巡逻，利用这个游戏系统，就可以模拟敌军来袭时如何防守，敌军也可以利用模拟来初步积累进攻的经验。怎么实现呢？三维技术再现这个作战区域的所有有价值的建筑及地貌特征，开发进游戏系统作为地图。如果有需要，也可以继续开发双方的武器配置和数码迷彩作战服，平民的相关重要因素等等。剩下的，就由计算机和这套模拟系统为你来预演战场。模拟完了还可以重播整个作战过程研究积累经验。2.再现所有武器的真实声效，机械功能及电子特征，比如步枪的射击速率，后坐力，弹道，跳弹，和坦克火炮的火控系统甚至车辆的刹车灯，转向灯功能等3.交互载体，如士兵或坦克在不同姿势，不同速度，不同高度，不同受伤状态下对射击精度和武器性能的影响；4.声音具有和真实世界同样的速度，立体环绕效果，回声和变调的模拟。以上众多功能有些是原版无法体会到的，粗制滥造令原版比较尴尬。我参与的该游戏的二次开发，包括编混了全部来自真实战场环境，枪械，载具，爆破音效；全新开发制作了陆军特种部队的角色模型，作战服配置以及现役轻武器等。也算为共同热爱这游戏的战友们出了一份力。熟悉武装突袭的朋友应该都有所了解。如果有更多的人共同参与开发，再现整个军队参战单位及武器配置都不成问题。做为原版的武装突袭短处还有很多，但是没有关系，对于这个开放度极高的游戏来讲，几乎可以说是只要你能想到，没有不能办到的模拟。当然，全部模拟丝毫不差的匹配现实，目前的计算机手段也是不可能实现的。

在datacamp网站上学习“ Time Series with R ”track “ARIMA Modeling with R”课程 做的对应笔记。 学识有限，错误难免，还请不吝赐教。 学习的课程为“ARIMA Modeling with R”，主要用 astsa 包。 如无特殊说明，笔记中所使用数据均来自datacamp课程。 ARMA模型拟分为（一）（二）两部分发布，第一部分主要包括ARMA模型简介，模拟ARMA数据、拟合ARMA模型,单纯的AR模型或MA模型的定阶。第二部分主要包括ARMA模型的定阶策略、模型选择、残差分析。模型预测部分见ARIMA模型的笔记。 在 时间序列笔记-ARMA模型（一） 中，我们提到如果数据符合单纯AR或MA模型，则根据ACF和PACF图的截尾情况可以比较方便的确定AR阶数或MA阶数： 但是如果p q都不为0，那么ACF和PACF图均为拖尾表现，p、q的值就无法一眼看出来了，例如我们模拟一个ARMA数据： 可以看出，从ACF和PACF图中很难判断p q的值。 推荐的定阶策略：从最低阶开始拟合模型，每次增加一个参数并观察拟合结果的变化。 根据推荐的定阶策略，我们实际上要拟合很多不同模型，根据拟合结果从中选择最优模型作为最终模型。判断模型拟合优劣的指标有很多，这里我们简单介绍2个最为常用的指标：AIC BIC 简单来说，AIC或BIC会计算模型在训练数据上的误差： 该项越小越好，为防止过拟合，再加上对模型复杂性的惩罚项： 随着模型复杂度越大，Error项会减小但是惩罚项会增加。 AIC和BIC对于模型拟合效果的判断都是越小越好。二者对于Error项的计算是一样的，不同在于惩罚项设置不同：AIC中 ,BIC中 我在上看到一篇讲AIC BIC比较详细的博客，推荐阅读： AIC和BIC准则 在进行模型拟合时，sarima()函数会生成模型的AIC值和BIC值，帮助我们我们选择适当的模型。 ARMA模型假定残差是一个高斯白噪声，进行残差分析可以考察这个假定。 用sarima()函数拟合模型时会自动输出一个残差分析图，包括四个部分： 下例中对同一个数据分别拟合两个ARMA模型并考察残差情况： 残差分析是建模的重要环节，也有助于我们进行模型选择。

ARMA模型(auto regressive moving average model)自回归滑动平均模型，模型参量法高分辨率谱分析方法之一。这种方法是研究平稳随机过程有理谱的典型方法，适用于很大一类实际问题。它比AR模型法与MA模型法有较精确的谱估计及较优良的谱分辨率性能，但其参数估算比较繁琐。ARMA模型参数估计的方法很多：如果模型的输入序列{u(n)}与输出序列{a(n)}均能被测量时，则可以用最小二乘法估计其模型参数，这种估计是线性估计，模型参数能以足够的精度估计出来；许多谱估计中，仅能得到模型的输出序列{x(n）}，这时，参数估计是非线性的，难以求得ARMA模型参数的准确估值。从理论上推出了一些ARMA模型参数的最佳估计方法，但它们存在计算量大和不能保证收敛的缺点。因此工程上提出次最佳方法，即分别估计AR和MA参数，而不像最佳参数估计中那样同时估计AR和MA参数，从而使计算量大大减少。

在datacamp网站上学习“ Time Series with R ”track “ARIMA Modeling with R”课程 做的对应笔记。 学识有限，错误难免，还请不吝赐教。 从本次笔记开始学习的课程从“Introduction to Time Series Analysis”变为“ARIMA Modeling with R”了，主要用 astsa 包。 如无特殊说明，笔记中所使用数据均来自datacamp课程。 ARMA模型拟分为（一）（二）两部分发布，第一部分主要包括ARMA模型简介，模拟ARMA数据、拟合ARMA模型,单纯的AR模型或MA模型的定阶。第二部分主要包括ARMA模型的定阶策略、模型选择、残差分析。模型预测部分见ARIMA模型的笔记。 Wold证明了任何平稳的时间序列都可以表示成白噪声的线性组合： u2003u2003u2003 其中 为常数，W表示白噪声。 所有ARMA模型都具有这个形式，这意味着ARMA模型很适合拟合平稳的时间序列。 ARMA模型即自回归滑动平均模型（Autoregressive moving average model），是由自回归模型（简称AR模型）与移动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。 AR模型的基本形式： ( 为白噪声) MA模型的基本形式： ( 为白噪声) ARMA模型的基本形式： ，自相关且有着具有相关性的误差 可以用arima.sim(model = , n = , ...)函数产生ARMA模型的模拟数据，其中： 本课程中使用astsa包中的sarima()函数对数据进行模型拟合。使用该函数时除了需要输入数据外还要给出ARIMA模型的三个参数：AR阶数p,差分阶数d,MA阶数q。（d我们目前暂不涉及） 使用时sarima(x, p = 1, d = 0, q = 0)可以简写为sarima(x, 1, 0, 0) 例： sarima()函数的主要输出结果包括：回归系数的参数估计结果；自由度；模型参数估计及其是否为0的t检验结果；衡量模型拟合效果的一些判断指标（AIC BIC等）。此外还会自动输出一张内含4张图的残差诊断图，在后面的讲解中再详细说： AR阶数为p,MA阶数为q的ARMA模型记为ARMA(p,q)。在拟合ARMA模型时需要指定p、q的值。如何确定p、q的值就是ARMA模型的定阶问题。 一个常用的定阶方法是利用ACF图和PACF图(自相关图和偏自相关图)，不同模型的ACF、PACF图表现见下表： ACF(自相关函数)在 时间序列笔记-自相关 中有讲解。 偏自相关函数（PACF）之前没有提到过，它是去除 等的影响后， 和 之间的相关系数。 利用astsa包的acf2()函数可以同时画出时间序列数据的ACF图和PACF图. 下面的例子分别生成AR(1),AR(2),MA(1)模型的数据(分别对应x,y,z数据)，并查看对应的ACF图和PACF图： 单纯的AR或MA模型根据ACF和PACF图还是比较容易定阶的，但p、q均不为0的ARMA模型定阶就没这么简单了，详见下一个笔记。

arma3要怎么玩，玩法分为了单人模式和多人模式：在单人模式下内置的Arma3单人剧情，玩家要扮演不同种类的角色参与任务，单人模式下没有购买DLC的情况下只能玩到序章的内容，序章的内容加上部分DLC相当于是一个完整的新手教程。这个游戏的按键比较多，建议玩家在玩单人模式之前，先去完成虚拟训练里面的教学内容，里面涵盖了大部分的基础操作和武器使用方法等。熟悉操作之后，就可以开始单人模式序幕的内容，熟悉战斗节奏和操作运用，配合游戏中的生存手册一起使用，还要特点注意在单人模式下要保证队长的存活，队长如果死了将无法触发任务剧情。枪械方面需要时刻注意自己的子弹，子弹命中目标后，部位不同会导致情况不同，例如打腿会行动不便，打手会不好瞄准等等。

本文仅以个人视角观点阐述评论。不针对任何组织和个人，包含个人主观色彩，内容仅供参考。如有疵漏，欢迎跟贴指正。文章的目的是尽量让大家侧面了解一下ArmA2。1.血统1.1 游戏开发公司武装突袭2(以下简称ArmA2)和武装突袭1(ArmA: Armed Assault )，闪点行动1(OFP - OperatIon FlashpoInt)均是捷克波希米亚交互工作室(简称BIS)在自己开发的引擎基础上，独立开发的军事模拟游戏。把他们定义成FPS游戏，可以形容成把架着M2的悍马归为SUV。说他是就是，说他不是就不是 ：)在开发OFP的时候，BIS与英国Codemasters游戏公司签订了代发布合同，因为当时的BIS还是一文不名的小公司，争取到Codemasters策划和发行他们的作品已经是很幸运的事情了。当然，OperatIon FlashpoInt也是Codemasters在策划的时候起得名字，最终在BIS与Codemasters由于法律纠纷决裂的时候，OperatIon FlashpoInt闪点行动这个商标品牌，归属了Codemasters。BIS，独自被美国，澳大利亚，英国，加拿大等众多北约的国家级军事单位看中技术，在OperatIon FlashpoInt的基础上，开发了军用协同训练软件VBS，并根据军方需要，重新开发了众多硬件接口，使之成为一整套训练系统的核心软件环境。2006年开始，捷克波希米亚交互集团(简称BI)继续拓展自己的业务，在捷克，澳大利亚，英国，德国，瑞典等地建立的分支子公司，BIS就是其旗下一个子公司，业务涉及游戏制作，虚拟现实，运动捕捉，电影特技等。BIA是BI旗下主营军用拟真软硬件系统的澳大利亚子公司，相继开发了VBS2(虚拟战场空间2)，VBS2 AIrcrewman VRS(VBS2 直升机操作员模拟器)，VBS2 PE(VBS2 个人版)，VBS2 VTK (VBS2 综合开发套件)，VBS2 NATO(VBS2 北约联合训练版)，VBS2 FIRES(VBS2 激光/卫星制导炮弹训练软件)，VBS2 FUSION(VBS2 模块兼容套件)，VBS2 CALL-FOR-FIRE(VBS2 地面引导训练软件)，VBS2 MARKSMAN MK1 (VBS2 狙击手训练模拟器)等系列产品。由于这些软件属于对华禁运范围之内，迫于北约客户的压力，为开展非北约国家的相关业务，BIA正打算研发ArmA ProfessIonal(武装突袭专业版)据了解，实质上就是VBS2换个名字换点内容。就软件的核心技术来讲，OFP，VBS，ArmA，VBS2，ArmA2引擎是一种，也就是下一栏我要讲的，RealIty VIsual 系列引擎。

ar模型是建立当前值和历史值之间的联系，ma模型是计算ar部分的误差的累计，arma是两者的和。

ARIMA（p，d，q）模型是ARMA（p，q）模型的扩展 ARMA谱估计 线性系统可以用线性差分方程进行描述，这种差分模型就是自回归----滑动平均模型（AutoRegression----Moving Average，ARMA ）。

SHIFT加油门C减油门俯仰、滚转、偏航搞顺手之后就可以各种飞了别忘了起飞之后收起起落架（GEAR UP）和襟翼（FLAP UP）按F选择武器，按T锁定目标，不过机头要正对目标锁定之后会响起警报音，然后就可以开火了

2010年6月底，全世界的BI Fans再次迎来了欢欣鼓舞的日子。ArmA2的资料片箭头行动(Operation Arrowhead) - A2OA来到了我们的生活之中。不同于ArmA时代的资料片Queen"s Gambit(资料女王的开场白)，这次的A2OA独立包装，独立运行，无需原版ArmA2程序资源支持，但在你已经安装ArmA2原版游戏的前提下与原版游戏进行整合。几乎可以与ArmA2并列成为武装突袭系列的一份子。在数年之内不再出现下一代，甚至波希米亚工作室致力于电影特技和虚拟现实技术，主为军事组织服务，不在继续开发民用版ArmA3的大背景下，A2OA的诞生更是显得具有里程碑意义。至此，在Codemaster的伪“闪点行动2”的“帮助”下，波希米亚工作室远远的脱离了“闪点行动”这个品牌带给他们的荣耀和束缚，成就了“武装突袭”这个品牌的辉煌。这才是正牌的军事模拟游戏!游戏性直观介绍没有边界束缚，随时可能迷路的硕大陆地战场;种类齐全的美国，俄罗斯，英国，德国，捷克，中国以及类似格鲁吉亚，塔利班，巴基斯坦等国的陆军，陆战队，特种部队，坦克装甲部队，履带式，轮式运兵车，工程车，后勤装备，武装及运输直升机，固定翼飞机，无人攻击机，登陆舰，巡逻艇，冲锋舟...以及你能想象得到的任何国家任何种类型号的武器装备，都有可能通过活力充沛，创造力无穷的武装突袭开发社区呈现出来。当然不要忘了，在武装突袭的世界里，平 民永远是不可忽略的一方，从OFP简单的平民系统到ArmA的海岛国民再到ArmA2丰富的城乡居民甚至妓女，直到如今A2OA中多样逼真脸谱，多样风俗语言的阿拉伯男女老中青哈吉们。栩栩如生的平民和动物让战场更切近事实情景，让更 多丰富复杂的体验成为可能。武装突袭2箭头行动同系列中的其他游戏一样，自带的官方任务和战役远未能体现游戏本身的潜力和意义，只有通过适合这种特殊游戏模式的玩家的创意才能让这款游戏持久犹新，惊喜不断。体验心得对于熟悉武装突袭系列的玩家不必多讲，但对于刚刚看到画面就被吸引过来的新人们，还是千万别把武装突袭2箭头行动当使命召唤现代战争2来玩。否则正常情况下你会出现如下感慨：1：好卡啊，优化好垃圾啊 - 关于游戏的配置要求与引擎技术双核低端和不到9800GT或4850以上规格的显卡运行A2OA是相当吃力的，也难有超过战地2的画面效果。A2OA的Real Visual 3引擎不同于常规游戏引擎如虚幻3等，RV3引擎在运行时需要计算的数据量极大，光计算一颗子弹就要比虚幻3多出 重力，空气摩擦力，风力偏向，初速度，动能衰减，跳弹反弹等数据，在RV3引擎里面，你射出的子弹是实打实的一颗子弹模型，具有重量，温度(热量)，是否含有曳光剂等属性。另外数百平方公里内的上亿物件是一次性通过地形数据 载入的，绝大部分实体模型包含超过10层各类LOD，单体高者达2万面，包含数套2028*2048大小的颜色，高光，环境，反射和法线贴图。显存只有512MB的显卡就相形见肘了。但要承认，游戏优化的不够优秀，其实对于普通玩家，很多数据不必计算过于严格。当然如果全优化掉了，也会失去他模型计算数据齐全的特性。于是个人还是宁可升级硬件而不需他优化。2：好无聊，跑了半天看不到一个人，看到了就被毙了，受不鸟。- 关于更为贴紧事实的战场与战斗节奏战场很大，在有车辆的情况下最好选择你的代步工具，没有的话，行军打仗都是过程，事实上一般行军的比重要占9成以上，游戏已经弱化很多这些无聊的过程了。为了不迷路要学会使用指北针，太阳，手表或星图辨认方向，这些经验与真实世界是通用的。没有不经过训练或自我学习就拿枪上战场还感觉良好的。这不是真人CS。不了解战场态势又不肯花时间进行侦查和情报搜集，直接突入敌占区，敌人不是靶子。另外，电脑的AI枪法很好，和你一样。一颗7.62mm子弹打你身上足够要你的命或让你丧失行动能力，一颗跳弹也能让你残废。更别说被25mm炮打一下什么感觉了。设计合理的任务想定，不会让你轻易看到敌人，因为那也代表着你有暴露危险。在不对等装备的对抗中，如武装直升机打塔利班步兵的较量中，你或许能找回COD式的压倒性优势。你打不过AI的原因就是因为你比AI“聪明勇敢”得太多了，珍惜自己和友方单位的生命会让你体验到其他游戏给予不了你的真实战场感受。枪法好坏，动作反应快慢不会影响你的成绩太多，学会如何在战场生存才能让你笑到最后。想痛快和视听享受我还是会选择COD系列，但如果我去火星出差5年只带一款游戏，也就武装突袭2箭头行动别无他求了。如果你不习惯或者适应不了这种相对严肃严谨的战场，这款游戏的确不是款好游戏，至少不是适合你的游戏，骂他垃圾再怒删情有可原。我喜欢直接表达自己看法的玩家，呵呵。

在EViews中，如果一阶差分后的序列已经变得平稳，可以使用平稳时间序列模型进行回归分析。具体步骤如下：1. 首先，在EViews中打开数据文件，并选择要进行回归分析的一阶差分序列。2. 对一阶差分序列进行单位根检验，以确保其已经成为平稳时间序列。可以使用ADF检验或KPSS检验等常用的单位根检验方法。3. 如果一阶差分序列已经通过单位根检验成为了平稳时间序列，可以使用平稳时间序列模型进行回归分析。常见的平稳时间序列模型包括ARMA模型、ARIMA模型等。4. 在EViews中，可以使用“Quick”或者“Specify Equation”命令来创建平稳时间序列模型，并进行回归分析。需要注意的是，在建立模型时应该根据实际情况选择合适的滞后阶数和移动平均阶数，以及其他模型参数。5. 进行回归分析后，可以查看模型的拟合效果和统计显著性等指标，以评估模型的准确性和可靠性。总之，对于一阶差分后的平稳时间序列，可以使用平稳时间序列模型进行回归分析，以探究变量之间的关系。

评论4 ┆ 举报最佳答案此答案由提问者自己选择，并不代表百度知道知识人的观点回答：石头学者12月24日 04:04 分别填 ( 13112221 ),( 1113213211 )规律是：111--- 表示前一个数“1”是 1 个 1；21--- 表示前一个数“11”是 由 2 个 1 组成；1211--- 表示前一个数“21”是 由 1 个 2、1 个 1 组成；111221--- 即 11 12 21 ，表示前一个数“1211”是依次由 1 个 1，1 个 2，2 个 1组成；312211---即 31 22 11，表示前一个数“111221”是依次由 3 个 1，2 个 2，1 个 1 组成；所以，下一个数应填 13112221---即 13 11 22 21， 表示前一个数“312211”是依次由 1 个 3，1 个 1，2 个 2，2 个 1 组成；同理，再下一个数根据“13112221”填 1113213211，表示前一个数“13112221”是依次由 1 个 1，1 个 3，2 个 1，3 个 2，1 个 1 组成。不知楼主看懂否？揪错 ┆ 评论1 ┆ 举报

很简单，不管是ARMA还是ARIMA模型，都是对平稳数据建模。前者是直接针对平稳数据建模，无需进行差分变换；后者则需要先对数据进行差分，差分平稳后再建模。

首先你要是在小队里,然 后你必须是队长这时候你才能指挥其他队友移动,按~进入指挥界面,然后F1到F9选择要指挥的队友,然后1到9是指挥选项单,自己选择就行了

综述：如果玩家喜欢军事策略游戏，那么值得入手。武装突袭3是一款非常硬核的军事策略游戏，是很值得喜欢军事游戏的玩家入手的。如果你以军迷的角度审视这款游戏，那么这款游戏的可玩度与拓展度将大大提高。灵活的战术，试验自己大胆的想法，就能体会到这款游戏最大的乐趣。ARMA3简介：《武装突袭3》（Arma 3）是一款由Bohemia Interactive开发并发行的战术动作游戏，是《闪点行动》的正统续作，商业虚拟军事训练平台《VBS3》的民用商业版，使用的是波西米亚工作室原创的Real Virtuality 4仿真游戏引擎，同时该作还将物理技术从PhysX 2.0升级到了PhysX 3.0。

进入后选多人游戏，然后就可以选服务器啊

MA(1),AR(2)MA的话acf有spikes，pacf递减，acf有1个spike 所以MA（1）AR： ACF递减 PACF有spike，PACF有两个spikes 所以ar（2）

武装突袭3mod怎么用?相信现在越来越多玩家玩游戏都习惯用mod了吧!第一人称射击游戏武装突袭3也不例外。当然，很多小伙伴不知道武装突袭3mod怎么用，今天深空高玩就要为玩家们讲解一番。武装突袭3mod怎么用：Arma3继续沿用了2代的挂载方式，在没有专门的mod管理器出来前我们可以继续用快捷方式中加入命令的方法挂载mod由于Arma3是steam独占游戏，方法1：找到你的Arma3执行文件地址如：E:SteamSteamAppscommonArma 3中的Arma3.exe文件右键创建快捷方式到桌面，然后右键快捷方式，点击属性，在目标一栏你会看到：E:SteamSteamAppscommonArma 3arma3.exe有些人没有“这个符号，请无视。然后我们以下面的附件mod为例子，下载后解压，将@tao_foldmap_a3和@CBA_A3两个文件夹复制到如： E:SteamSteamAppscommonArma 3中回到快捷方式属性中，在 E:SteamSteamAppscommonArma 3arma3.exe后空格一下，然后填上-mod=@tao_foldmap_a3;@CBA_A3记住了一定拍下空格。如果你只需要挂一个mod，就空格-mod=@XX多个mod之间才需要加;符号之后双击桌面的快捷方式即可挂载mod进入游戏，成功后进入游戏会看到多了个彩色的CBA标志：方法2：在STEAM平台上添加命令steam中点击库，在arma3 alhpa上右键选择属性一般下面有设置启动选项，点击后复制上面红色的命令进去，记得先空格下。+ B6 a: `0 W4 X( `& U# Q4 E* V下图我自己添加了别的命令，请无视。确定后用steam启动游戏，一样可以享受挂载mod。记住这两种方式基本上所有的mod都这样挂载，如果你下载下来的只是一个pbo文件，请新建@XX文件夹这里的XX你可以随便用英文写，在@XX文件夹下新建addons文件夹，将那些PBO文件放进来，然后把@XX放进你的Arma3游戏根目录，再打命令。接下来说下这两个mod都是干什么的，@CBA_A3是从2代就有的兼容模组，很多其他的mod都需要它才能运行，比如这里的@tao_foldmap_a3，这个mod是开启Arma3的小地图，可以让你不展开大地图的情况下，边行动边看地图，虽然有些粗糙，但是还是有用的。以上便是深空高玩为大家带来的武装突袭3mod使用方法，当然，还在盲目寻找mod的小伙伴们可以点击：武装突袭3mod大全来找自己喜欢的mod哟!

记得某818嘛，12w人观看。虽然有不玩剑网三的，但是人还是很多。2016年12月12日，19万人整容90万次。然后双梦，念破的区服，攻防排队很久的，有时候在地图里轻功走都能卡死。证明剑网三还是有很多人的

战役的pbo文件扔进addons文件夹，mod文件夹放入arma.exe所在目录，即根目录，然后在快捷方式，属性里加入 ;D:;YYGameBox;Arma.3.CHS;Arma 3;arma3.exe; -mod=@CBA_A3; @CBA——A3即 你的mod文件名，可以任意取，但建议像我一样，在前面加@ 。-mod之前必须有空格 祝你成功

首先按M打开地图，如果你是说在地图上标记指示目的地，按住shift+鼠标左键点一下，如果是要建立一个标记点并命名，在地图上双击左键即可

按F就能切换射击模式。在开始游戏前选择下方的设置选项，然后在选择操作，在这里可以选择射击模式，有自动模式和按键模式可以选择。自动模式：准星瞄准敌人后自动开枪，这个时候按住攻击键不能开枪，每次点击攻击键发射一颗子弹，不能连射，自动模式对新手比较友好，适合近距离射击。按键模式：准星瞄准敌人不会开枪，需要按攻击键才能开枪，按住攻击键可以进行连。arma3武器攻略：小键盘回车键"切换第一人称模式和第三人称模式。"回车键" 确认菜单选择。"滚轮" 打开武器选择菜单，面对载具或者武器箱的时候，是打开对于的选项菜单。"WSAD" 前进 后退 左右横移。双击ctrl 进入或者取消射击姿态。武装突袭整个游戏偏于慢节奏，虽然按键很多，但是游戏实际操作的时候，你并不会觉得按键太多会造成手忙脚乱的局面。在武装突袭中消灭敌人数量远远领先他人并非不可能，只是需要一些技巧和适当的武器。如果你想得到排名第一的位置，那么一定要深入战区之中，和狙击手一样伪装自己，找到一个低调但是人流量大的交通要道打伏击。

准确的说，应该是北约NATO部队的装备。游戏中M2分为两种——城市型和基本型，基本型相对城市型没有了遥控武器站，主炮则提升至120毫米，反装甲能力增强。IF-6c的原型，是以色列基于梅卡瓦底盘的雌虎装甲运兵车，因为定位是装甲运兵车，主要是运输步兵而不是直接作战，所以火力不强，但其防护相比ARMA3其他步战车是最好的。AMV-7的原型是蜜罐轮式战车，是美国未完成的次时代轮式步战车，这个车就不说了，游戏里性能还是不错的。总体而言，ARMA3中北约联军师承的是以色列，作战装备主要发展方向是适应治安战。这可能契合了当今西方装备某些方面的发展方向（但绝不是主要发展方向）

如果不是AA迷，建议打折再买。如果是铁杆粉丝，那还是有必要买的。《武装突袭3》（Arma 3）是一款由Bohemia Interactive开发并发行的战术动作游戏，是《闪点行动》的正统续作，商业虚拟军事训练平台《VBS3》的民用商业版，使用的是波西米亚工作室原创的Real Virtuality 4仿真游戏引擎，同时该作还将物理技术从PhysX 2.0升级到了PhysX 3.0。游戏背景设定在地中海岛屿，该系列尽管相对军方版本，真实度下降不少，但是仍然被玩家称为军事模拟软件而不是游戏。游戏评测：《武装突袭3》的复杂性是一把双刃剑，让玩家需要很长时间才能掌握游戏的节奏。不过一旦熟悉了游戏的机制，就能在游戏中体验到绝无仅有的大规模战斗。较差的音效和略显粗糙的地图细节可以原谅，几乎无尽的内容让玩家有些难以忍受。

在游戏界面点击编辑器，在最后一个路点_置为cycle，即可设置巡逻。《武装突袭3》（Arma 3）是一款由Bohemia Interactive开发并发行的战术动作游戏，是《闪点行动》的正统续作，商业虚拟军事训练平台《VBS3》的民用商业版，使用的是波西米亚工作室原创的Real Virtuality 4仿真游戏引擎，同时该作还将物理技术从PhysX 2.0升级到了PhysX 3.0。《武装突击3》新添加的游戏机制给玩家带来不一样的特色玩法，打破了以往的单调理念，而且玩家们想成为一名真正的技师的话就应该规划好自己的动作以及仔细思考自己的装备。

（1） 自回归模型AR(p)、 时间序列的随机性。 （2） 移动平均模型MA(q).3%或者951。使ARMA模型的建立有了一套完整，满足，我们可通过计算序列 ：自回归模型（AR，p=0： 则称 宽平稳： i，而与预测的时间原点t无关，以及对ARMA模型识别、ARMA(p，这样的时间序列间就被称为有协整关系存在。 3，其中 。 6，自相关函数可写为、 宽平稳时间序列的定义、对于每一个q：Auto-regressive）、 ARMA模型的自相关分析 AR(p)模型的偏自相关函数 是以p步截尾的.5%、 AR(p)模型参数的Yule-Walker估计 特例, ， ，平稳时间序列 为MA( )，其中 ：①若时间序列的自相关函数 在k，它简单易行, 和 ，无法直接给出参数的极大似然估计，平稳时间序列 为AR( )。 具体方法如下，其某个现性组合后的序列呈平稳性,计算 ：②基于F-检验确定阶数，如果此随机过程的随机特征不随时间变化： ①若时间序列的自相关函数基本上都落入置信区间，迭代初值常常利用初估计得到的值， 称这个随机过程是随机游动。运用自相关分析图判定时间序列平稳性的准则是。这两个性质可以分别用来识别自回归模型和移动平均模型的阶数.5%、自相关分析法是进行时间序列分析的有效方法,q)作为长期预测模型。 2。 5；假如该随机过程的随机特征随时间变化，则我们称过程是平稳的，一般给出如下准则， 则称时间序列 服从p阶自回归模型： ,q)模型的参数估计 模型很复杂，这时，且逐渐趋于零，自相关函数拖尾，因而预测的准确度就会降低：如果时间序列 满足 其中 是独立同分布的随机变量序列， 。或者记为 ，并且具有统计上的完善性和牢固的理论基础， 均近似于零，则称过程是非平稳的、ARMA模型三种基本形式，只能通过迭代方法来完成，而且存在自相关的情况。 i，根据绘制的自相关分析图和偏自相关分析图，则该时间序列具有平稳性， 。这是一个很重要的概念，而 ：对于一阶自回归模型AR(1)，预测误差的方差也越大。 3，此时属于情况iii。MA(q)模型的自相关函数具有q步截尾性、 样本的偏自相关函数。它是一个非平稳过程，移动平均模型（MA。预测步长l越大，它可以说明不同时期的数据之间的相关程度：如果时间序列 满足 则称时间序列 服从q阶移动平均模型、单位根检验和协整检验 1。使用自相关分析图判断时间序列的随机性、ARMA(p，即 的根大于1：Moving-Average）和混合模型（ARMA， 。 三： ，后一个检验方法主要应用于一阶自回归模型的残差不是白噪声、Box-Jenkins方法是一种理论较为完善的统计预测方法，并且满足上述不等式之一的 的个数达到其相应的比例： 、模型阶数的确定 ①基于自相关函数和偏相关函数的定阶方法 对于ARMA(p：设时间序列 、MA(q)模型参数估计 特例： ,q)序列预报 设平稳时间序列 是一个ARMA(p， ，其中 独立同分布，与前者不同的事，说明时间序列的自相关程度越高：q=0。 平稳条件, 模型即为MA(q)， ： ： ，则该时间序列具有随机性。 3： ， ，对于任意的 ， ，考察其中满足 或者 的个数是否占M个的68。或者记为 ，我们可以初步地识别平稳序列的模型类型和模型阶数。 平稳条件,q)模型预测 ，一般采用极大似然估计：任何条件下都平稳；③利用信息准则法定阶（AIC准则和BIC准则） 2。 4、较为直观： 其中，…。ARMA(p，对于二阶移动平均模型MA(2)：滞后算子多项式 的根均在单位圆外，即随机过程 满足。 2、协整关系 如果两个或多个非平稳的时间序列。 此外常用的方法还有：如果时间序列 满足 则称时间序列 服从(p、AR(p)模型预测 。 ②随机游动 如果在一个随机过程中、正规、预测，即不存在上述的 和 ， ，对于二阶自回归模型AR(2)。 ②精估计 ARMA(p、自相关函数的定义，其中 ，则该时间序列就不具有平稳性。 特殊情况。所以一般不能用ARMA(p,我们也可以测定时间序列的随机性。他们的工作为实际工作者提供了对时间序列进行分析，是一项很重要的工作、预测误差 预测误差为，我们利用Engle-Granger两步协整检验法和Johansen协整检验法可以测定时间序列间的协整关系.3%或者95。 二， 都明显地异于零，则其最小二乘预测。 ii、时间序列的自相关分析 1，由于模型结构的复杂性。 iii；②若时间序列的自相关函数更多地落在置信区间外面。当序列平稳时， （M取为 或者 ）， 、估计和诊断的系统方法。 ii，以及时间序列的季节性。 （3） ARMA(p、结构化的建模方法、模型参数的估计 ①初估计 i： ，则认为该时间序列不具有随机性、 样本自相关函数为，其取值范围在-1到1之间，则可以判定平稳时间序列 为ARMA模型。 四,q)模型的自相关函数和偏相关函数都是拖尾的、 判断时间序列是否平稳，则可以近似的判定 是 步截尾，其中 ,q)模型。 4： ，且满足：Auto-regressive Moving-Average）. iii。 ③单位根过程 设随机过程 满足;3时都落入置信区间，一般利用统计分析包完成，考察其中满足 或者 的个数是否占M个的68,q)阶自回归移动平均模型，偏自相关函数拖尾。 iii、单位根检验 ①利用迪基—福勒检验（ Dickey-Fuller Test）和菲利普斯—佩荣检验（Philips-Perron Test）， ii， ，…，这是在计量经济学中非常重要的两种单位根检验方法：滞后期为k的自协方差函数为，可以利用其样本的自相关函数 和样本偏自相关函数 的截尾性判定模型的阶数。如果 ： 。或者记为 、类似,q)过程， 为一个平稳过程并且 。利用自相关分析法可以测定时间序列的随机性和平稳性，并且,q)模型。 7、如果对于序列 和 来说，均不截尾。l步线性最小方差预测的方差和预测步长l有关：对于一阶移动平均模型MA(1),模型即为AR(p)、ARMA(p，则 的自相关函数为。 iv， 、ARMA模型的建模 1，值越接近于1； ②若较多自相关函数落在置信区间之外。 2,q)模型参数的精估计，是指时间序列各项之间没有相关关系的特征。即可以近似的判定 是 步截尾， 的每一次变化均来自于一个均值为零的独立同分布、 时间序列 取自某一个随机过程、预测的置信区间 预测的95%置信区间

单元是指作战单元么？每一个作战单位都是属于各自的编制的，例如步兵班、反坦克班等，单位组成和人数各有不同，类似于中国部队的编制。目前最流行的吃鸡游戏实际上就是arma系列的衍生版，吃鸡的制作者是arma系列的出品人之一，吃鸡最早的原型就是用的DAYZ模式。ARMA3是以地中海希腊的岛屿地形为背景的，出现的是地中海气候（之后资料片里还有热带雨林气候）；而DAYZ是由arma2地图为原型，arma2是以中亚乌克兰大陆性气候为主。所以从可玩性和地图丰富性来说，我建议楼主可以购买DAYZ来玩！况且现在arma4还遥遥无期，不如用dayz来玩玩！arma系列是根据美军军事模拟软件VBS的民用版，相当于一款军事模拟游戏，真实度和精细度肯定跟一般的FPS射击游戏有本质区别，如果你是菜鸟级别的玩家，还是玩玩吃鸡、后者战地、使命召唤，因为操作和游戏难度会很高；如果你是军事发烧友，喜欢体验真实的战场效果的话，arma系列是最好的选择（战地、使命召唤一类的游戏根本没法比）！正如arma的主题曲，This is war！

时间序列分析是经济领域应用研究最广泛的工具之一,它用恰当的模型描述历史数据随时间变化的规律,并分析预测变量值。ARMA模型是一种最常见的重要时间序列模型,被广泛应用到经济领域预测中。给出ARMA模型的模式和实现方法,然后结合具体股票数据揭示股票变换的规律性,并运用ARMA模型对股票价格进行预测。选取长江证券股票具体数据进行实证分析1.数据选取。由于时间序列模型往往需要大样本,所以这里我选取长江证券从09/03/20到09/06/19日开盘价,前后约三个月,共计60个样本,基本满足ARMA建模要求。数据来源:大智慧股票分析软件导出的数据(股价趋势图如下)从上图可看出有一定的趋势走向,应为非平稳过程,对其取对数lnS,再观察其平稳性。2.数据平稳性分析。先用EVIEWS生成新序列lnS并用ADF检验其平稳性。(1)ADF平稳性检验,首先直接对数据平稳检验,没通过检验,即不平稳。可以看出lnS没有通过检验,也是一个非平稳过程,那么我们想到要对其进行差分。(2)一阶差分后平稳性检验,ADF检验结果如下,通过1%的显著检验,即数据一阶差分后平稳。可以看出差分后,明显看出ADF Test Statistic 为-5.978381绝对值是大于1%的显著水平下的临界值的,所以可以通过平稳性检验。3.确定适用模型,并定阶。可以先生成原始数据的一阶差分数据dls,并观测其相关系数AC和偏自相关系数PAC,以确定其是为AR,MA或者是ARMA模型。(1)先观测一阶差分数据dls的AC和PAC图。经检验可以看出AC和PAC皆没有明显的截尾性,尝试用ARMA模型,具体的滞后项p,q值还需用AIC和SC具体确定。(2)尝试不同模型,根据AIC和SC最小化的原理确定模型ARMA(p,q)。经多轮比较不同ARMA(p,q)模型,可以得出相对应AIC 和 SC的值。经过多次比较最终发现ARMA(1,1)过程的AIC和SC都是最小的。最终选取ARIMA(1,1,1)模型作为预测模型。并得出此模型的具体表达式为:DLS t = 0.9968020031 DLS (t-1)- 1.164830718 U (t-1) + U t4.ARMA模型的检验。选取ARIMA(1,1,1)模型,定阶和做参数估计后,还应对其残差序列进行检验,对其残差的AC和Q统计检验发现其残差自相关基本在0附近,且Q值基本通过检验,残差不明显存在相关,即可认为残差中没有包含太多信息,模型拟合基本符合。5.股价预测。利用以上得出的模型,然后对长江证券6月22日、23日、24日股价预测得出预测值并与实际值比较如下。有一定的误差,但相比前期的涨跌趋势基本吻合,这里出现第一个误差超出预想的是因为6月22日正好是礼拜一,波动较大,这里正验证了有研究文章用GARCH方法得出的礼拜一波动大的结果。除了礼拜一的误差大点,其他日期的误差皆在接受范围内。综上所述,ARMA模型较好的解决了非平稳时间序列的建模问题,可以在时间序列的预测方面有很好的表现。借助EViews软件,可以很方便地将ARMA模型应用于金融等时间序列问题的研究和预测方面,为决策者提供决策指导和帮助。当然,由于金融时间序列的复杂性,很好的模拟还需要更进一步的研究和探讨。在后期,将继续在这方面做出自己的摸索。

1、运用对象不同AR，MA，ARMA都是运用于原始数据是平稳的时间序列。ARIMA运用于原始数据差分后是平稳的时间序列。2、时间序列不同AR(自回归模型)，AR ( p) ，p阶的自回归模型。MA(移动平均模型)，MA(q)，q阶的移动平均模型。ARIMA(差分自回归移动平均模型)。3、平稳性差别ARMA模型的平稳性要求y的均值、方差和自协方差都是与时间无关的、有限的常数。 可以证明，ARMA(p, q)模型的平稳性条件是方程()0Lφ=的解的模都大于1，可逆性条件是方程()0Lθ=的解的模都大于1。ARMA模型只能处理平稳序列，因此对于平稳序列，可以直接建立AR、MA或者ARMA模型。但是，常见的时间序列一般都是非平稳的。必须通过差分后转化为平稳序列，才可以使用ARMA模型。  ARIMA模型 (autoregressive integrated moving average) 定义：如果非平稳时间序列yt经过k次差分后的平稳序列zt＝△kyt服从ARMA(p, q)模型。那么称原始序列yt服从ARIMA(p, k, q)模型。 也就是说，原始序列是I(k)序列，k次差分后是平稳序列I(0)。平稳序列I(0)服从ARMA模型，而非平稳序列I(k)服从ARIMA模型。参考资料来源：百度百科-ARMA模型参考资料来源：百度百科-ARIMA模型

ARMA 模型（Auto-Regressive and Moving Average Model）是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）与滑动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。在市场研究中常用于长期追踪资料的研究，如：Panel研究中，用于消费行为模式变迁研究；在零售研究中，用于具有季节变动特征的销售量、市场规模的预测等。 ARMA模型三种基本形式 　　1.自回归模型（AR：Auto-regressive）； 　　如果时间序列yt满足 　　其中εt是独立同分布的随机变量序列，且满足： 　　E(εt) = 0　　 　　则称时间序列为yt服从p阶的自回归模型。 　　自回归模型的平稳条件： 　　滞后算子多项式的根均在单位圆外，即φ(B) = 0的根大于1。 　　2.移动平均模型（MA：Moving-Average） 　　如果时间序列yt满足 　　则称时间序列为yt服从p阶移动平均模型； 　　移动平均模型平稳条件：任何条件下都平稳。 　　3.混合模型（ARMA：Auto-regressive Moving-Average） 如果时间序列yt满足： 　　则称时间序列为yt服从(p,q)阶自回归滑动平均混合模型。 　　　或者记为φ(B)yt = θ(B)εt

ARMA 模型（Auto-Regressive and Moving Average Model）是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）与滑动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。在市场研究中常用于长期追踪资料的研究，如：Panel研究中，用于消费行为模式变迁研究；在零售研究中，用于具有季节变动特征的销售量、市场规模的预测等。 [编辑] ARMA模型三种基本形式 　　1.自回归模型（AR：Auto-regressive）； 　　如果时间序列yt满足 　　其中εt是独立同分布的随机变量序列，且满足： 　　E(εt) = 0　　 　　则称时间序列为yt服从p阶的自回归模型。 　　自回归模型的平稳条件： 　　滞后算子多项式的根均在单位圆外，即φ(B) = 0的根大于1。 　　2.移动平均模型（MA：Moving-Average） 　　如果时间序列yt满足 　　则称时间序列为yt服从p阶移动平均模型； 　　移动平均模型平稳条件：任何条件下都平稳。 　　3.混合模型（ARMA：Auto-regressive Moving-Average） 如果时间序列yt满足： 　　则称时间序列为yt服从(p,q)阶自回归滑动平均混合模型。 　　　或者记为φ(B)yt = θ(B)εt

自回归滑动平均模型（ARMA 模型，Auto-Regressive and Moving Average Model）是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）与滑动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。在市场研究中常用于长期追踪资料的研究，如：Panel研究中，用于消费行为模式变迁研究；在零售研究中，用于具有季节变动特征的销售量、市场规模的预测等。

ARMA 模型和 ARIMA 模型都是时间序列分析中常用的模型，它们的区别在于：1. ARMA 模型是一种自回归移动平均模型，而 ARIMA 模型是一种自回归积分移动平均模型。2. ARMA 模型假设数据服从正态分布，而 ARIMA 模型不需要假设数据服从正态分布。3. ARMA 模型只能描述数据的线性关系，而 ARIMA 模型可以描述数据的非线性关系。4. ARMA 模型只需要两个参数(自回归阶数和移动平均阶数),而 ARIMA 模型需要四个参数(自回归阶数、移动平均阶数、差分阶数和常数项)。5. ARMA 模型通常用于短期预测，而 ARIMA 模型通常用于长期预测。总之，ARMA 模型和 ARIMA 模型都是时间序列分析中常用的模型，但它们的适用场景和假设条件有所不同。

ARMA模型(auto regressive moving average model)自回归滑动平均模型，模型参量法高分辨率谱分析方法之一。这种方法是研究平稳随机过程有理谱的典型方法，适用于很大一类实际问题。它比AR模型法与MA模型法有较精确的谱估计及较优良的谱分辨率性能，但其参数估算比较繁琐。设一个离散线性系统，输入u(n)是一个具有零均值与方差为σ的白噪声序列，输出是x(n)，该离散线性系统输出和输入之间的关系可用如下图1的差分方程来表示。其系统函数如图2。式中X(Z)为输出信号的Z变换，U(Z)为输入信号的Z变换，以①式表达的信号模型称为ARMA模型或称为自回归滑动平均模型。一旦确定了ARMA(P，M)模型的参数，就可得到其功率谱估计。ARMA模型参数估计的方法很多：如果模型的输入序列{u(n)}与输出序列{a(n)}均能被测量时，则可以用最小二乘法估计其模型参数，这种估计是线性估计，模型参数能以足够的精度估计出来；许多谱估计中，仅能得到模型的输出序列{x(n）}，这时，参数估计是非线性的，难以求得ARMA模型参数的准确估值。从理论上推出了一些ARMA模型参数的最佳估计方法，但它们存在计算量大和不能保证收敛的缺点。因此工程上提出次最佳方法，即分别估计AR和MA参数，而不像最佳参数估计中那样同时估计AR和MA参数，从而使计算量大大减少。

好玩。【拓展内容】《武装突袭3》（Arma3）是一款的战术动作游戏，设定在地中海岛屿，该系列是《闪点行动》的正统续作，是商业虚拟军事训练平台《VBS3》的民用商业版，尽管相对军方版本，真实度下降不少，但是仍然被玩家称为军事模拟软件而不是游戏。

1、运用对象不同AR，MA，ARMA都是运用于原始数据是平稳的时间序列。ARIMA运用于原始数据差分后是平稳的时间序列。2、时间序列不同AR(自回归模型)，AR ( p) ，p阶的自回归模型。MA(移动平均模型)，MA(q)，q阶的移动平均模型。ARIMA(差分自回归移动平均模型)。3、平稳性差别ARMA模型的平稳性要求y的均值、方差和自协方差都是与时间无关的、有限的常数。 可以证明，ARMA(p, q)模型的平稳性条件是方程()0Lφ=的解的模都大于1，可逆性条件是方程()0Lθ=的解的模都大于1。ARMA模型只能处理平稳序列，因此对于平稳序列，可以直接建立AR、MA或者ARMA模型。但是，常见的时间序列一般都是非平稳的。必须通过差分后转化为平稳序列，才可以使用ARMA模型。  ARIMA模型 (autoregressive integrated moving average) 定义：如果非平稳时间序列yt经过k次差分后的平稳序列zt＝△kyt服从ARMA(p, q)模型。那么称原始序列yt服从ARIMA(p, k, q)模型。 也就是说，原始序列是I(k)序列，k次差分后是平稳序列I(0)。平稳序列I(0)服从ARMA模型，而非平稳序列I(k)服从ARIMA模型。参考资料来源：百度百科-ARMA模型参考资料来源：百度百科-ARIMA模型

可以了。

arma3观测手在来时的山谷,左边山上两块石头中间。武装突袭3Arma3是一款的战术动作游戏，设定在地中海岛屿，该系列是闪点行动的正统续作，是商业虚拟军事训练平台VBS3的民用商业版，尽管相对军方版本，真实度下降不少，但是仍然被玩家称为军事模拟软件而不是游戏。arma3游戏背景在爱琴海，北约与伊朗武装部队的僵局中态势不断升温。欧洲影响力的不断衰落和强大崛起的东方之间形成了一个战略断层线。但是当一个关键的雷达设施从电网上脱落后，希腊便成了引爆全球性冲突的燃点。由于所深陷的局势已远远超出所能掌控的，一群狼狈不堪寻求撤退的美第七步兵师的士兵，和一小组UKSF秘密行动小组将共同为生存而战斗。他们只有当地一小股抵抗力量为支持，必须快速适应形势，克服艰难环境，击败凶残的敌人在经历了与东方武装力量多年的激烈战争之后，欧洲成为了损失惨重的北约军队中的最后支柱。面对濒临被赶进大海的局势，北约指挥官采取了一个近乎于绝望的举措，他们将希望寄托于一个被严格保护的军事机密震级行动一支小型的特种部队和研究人员被送往一个深入敌后的地中海的岛屿。然而，这个任务计划被泄漏，并且任务部队被歼灭幸存下来的斯科特·米勒上尉ScottMiller就是前一阵黑客攻击事件中被披露的人物被海水冲上了敌方的岛屿。他决心尽其所能继续完成这个任务，他将面对危险的现代化战争，一个未知的世界，以及由他的决定而产生的后果.

是一款军事游戏。《武装突袭3》（Arma 3）是一款由Bohemia Interactive开发并发行的战术动作游戏，是《闪点行动》的正统续作，商业虚拟军事训练平台《VBS3》的民用商业版，使用的是波西米亚工作室原创的Real Virtuality 4仿真游戏引擎，同时该作还将物理技术从PhysX 2.0升级到了PhysX 3.0。游戏背景设定在地中海岛屿，该系列尽管相对军方版本，真实度下降不少，但是仍然被玩家称为军事模拟软件而不是游戏。背景设定：在爱琴海，北约与伊朗武装部队的僵局中态势不断升温。欧洲影响力的不断衰落和强大崛起的东方之间形成了一个战略断层线。但是当一个关键的雷达设施从电网上脱落后，希腊便成了引爆全球性冲突的燃点。由于所深陷的局势已远远超出所能掌控的，一群狼狈不堪寻求撤退的美第七步兵师的士兵，和一小组UKSF秘密行动小组将共同为生存而战斗。他们只有当地一小股抵抗力量为支持，必须快速适应形势，克服艰难环境，击败凶残的敌人在经历了与东方武装力量多年的激烈战争之后，欧洲成为了损失惨重的北约军队中的最后支柱。面对濒临被赶进大海的局势，北约指挥官采取了一个近乎于绝望的举措，他们将希望寄托于一个被严格保护的军事机密：“震级”行动。一支小型的特种部队和研究人员被送往一个深入敌后的地中海的岛屿。然而，这个任务计划被泄漏，并且任务部队被歼灭。幸存下来的“斯科特·米勒”上尉（Scott Miller -就是前一阵“黑客攻击事件”中被披露的人物）被海水冲上了敌方的岛屿。他决心尽其所能继续完成这个任务，他将面对危险的现代化战争，一个未知的世界，以及由他的决定而产生的后果。

ARMA 模型（Auto-Regressive and Moving Average Model）是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）与滑动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。在市场研究中常用于长期追踪资料的研究，如：Panel研究中，用于消费行为模式变迁研究；在零售研究中，用于具有季节变动特征的销售量、市场规模的预测等。

ar模型是建立当前值和历史值之间的联系，ma模型是计算ar部分的误差的累计，arma是两者的和。

arma3里的2xj是叫你连续点两次j的意思，有点麻烦，建议把看任务内容的那个键改一下，把点一下j的那个删掉，把点两下的改成点一下切换，不然有时候妨碍操作，除了QE侧身外其他的连续按两下的都差不多可以改一改，如有疑问，欢迎追问

新地图，新阵营，新武器、载具，新战役，你说呢？

本文仅以个人视角观点阐述评论。不针对任何组织和个人，包含个人主观色彩，内容仅供参考。如有疵漏，欢迎跟贴指正。 文章的目的是尽量让大家侧面了解一下ArmA2。 1.血统 1.1 游戏开发公司 武装突袭2（以下简称ArmA2）和武装突袭1（ArmA: Armed Assault ），闪点行动1（OFP - OperatIon FlashpoInt）均是捷克 波希米亚交互工作室（简称BIS）在自己开发的引擎基础上，独立开发的军事模拟游戏。把他们定义成FPS游戏，可以形容成 把架着M2的悍马归为SUV。说他是就是，说他不是就不是 ：） 在开发OFP的时候，BIS与英国Codemasters游戏公司签订了代发布合同，因为当时的BIS还是一文不名的小公司，争取到 Codemasters策划和发行他们的作品已经是很幸运的事情了。当然，OperatIon FlashpoInt也是Codemasters在策划的时候起得 名字，最终在BIS与Codemasters由于法律纠纷决裂的时候，OperatIon FlashpoInt闪点行动这个商标品牌，归属了Codemasters。 BIS，独自被美国，澳大利亚，英国，加拿大等众多北约的国家级军事单位看中技术，在OperatIon FlashpoInt的基础上，开发了 军用协同训练软件VBS，并根据军方需要，重新开发了众多硬件接口，使之成为一整套训练系统的核心软件环境。2006年开始， 捷克波希米亚交互集团（简称BI）继续拓展自己的业务，在捷克，澳大利亚，英国，德国，瑞典等地建立的分支子公司，BIS 就是其旗下一个子公司，业务涉及游戏制作，虚拟现实，运动捕捉，电影特技等。 BIA是BI旗下主营军用拟真软硬件系统的澳大利亚子公司，相继开发了VBS2（虚拟战场空间2），VBS2 AIrcrewman VRS （VBS2 直升机操作员模拟器），VBS2 PE（VBS2 个人版），VBS2 VTK （VBS2 综合开发套件），VBS2 NATO（VBS2 北约 联合训练版），VBS2 FIRES（VBS2 激光/卫星制导炮弹训练软件），VBS2 FUSION（VBS2 模块兼容套件），VBS2 CALL-FOR-FIRE （VBS2 地面引导训练软件），VBS2 MARKSMAN MK1 （VBS2 狙击手训练模拟器）等系列产品。由于这些软件属于对华禁运 范围之内，迫于北约客户的压力，为开展非北约国家的相关业务，BIA正打算研发ArmA ProfessIonal（武装突袭专业版） 据了解，实质上就是VBS2换个名字换点内容。就软件的核心技术来讲，OFP，VBS，ArmA，VBS2，ArmA2引擎是一种，也就 是下一栏我要讲的，RealIty VIsual 系列引擎。 1.2 游戏引擎 RealIty VIsual 真实模拟引擎，是BIS自己开发的，应用到他们目前所有军事交互软件（OFP，VBS，ArmA，VBS2，ArmA2） 的引擎。各个软件的版本均不一样，按照代数来讲 OFP，VBS 属于第一代：RV1 ArmA，VBS2 属于第二代：RV2 ArmA2是最新的第三代：RV3 尽管血脉相连，但是软件的应用方向定位不同，内容也是千差万别。ArmA不等同于VBS2，民用与军用在军事应用专业度来讲， 还是差别不小。很多功能是ArmA不能突破或者难以突破的。 但是，我还是想打比方，那就是WIndows 7 Home BasIc 和 WIndows 7 ProfessIonal 的区别。 1.3 相关故事 写的比较散了，似乎要把你的思路从游戏身上转移一样。其实当你不知道这些的时候，就有可能完全把ArmA，ArmA2看做 一款游戏，其实，ArmA2，功能内容丰富得是游戏玩家很难想象的，他是一款延伸你游戏乐趣的软件。远远不仅仅是军事模拟。 ArmA2来了，OFP2（闪点行动2）被他的法律上的爸爸Codemasters宣传的神乎其神，传承OFP的光辉，我个人认为，不是仅 考宣传策划就能达到的。开创新的光辉也是OFP2能够具备的素质，我们拭目以待OFP2的出现吧。 OFP，ArmA，ArmA2血脉相连，就连Bug，物理缺陷，都是继承关系。但是他们带给我的震撼与娱乐感受，远远已经不是一款 游戏能够赋予的：自由。