在海信现有产品系列中，除了最新推出的海信蓝媒系列液晶电视之外，其旗下还拥有一大批非常经典的产品。在此，我们不妨一起来回顾一下海信推出的各系列经典产品。
海信真+E29系列
海信真+E29系列产品拥有新亮彩魔镜、X86架构的双核芯片等显示技术，通过遥控开启“新亮彩魔镜”， 无论模拟还是数字信号下，都可以自动感应输入的信号强弱。其中X86架构的双核芯片会对亮度、色度、对比度、清晰度、色温等进行分析，并计算出最佳的数值，融入运动补偿、DCDI斜线补偿及CSS防串扰技术，组成最佳的数字信号画质提升方案。
海信真+天翼系列
海信真+天翼系列液晶电视是较早推出的系列产品，包括TLM46V69P和40V69P这两个型号。这两款液晶电视都采用了1920×1080高清液晶屏幕，具有800nit的亮度，10000:1的对比度，4ms的急速响应时间。配备了海信边缘优化等多项领先的视音频优化技术，从而能够获得较好的场景和景深表现，色彩和运动画面也有不错的表现。
海信真冠系列
海信真冠系列是去年推出的一款主流系列产品，其产品涵盖了众多尖端技术特色，FULL-HD、622.08万的TFT专业液晶屏，分辨率高达1920*1080，运用1080P鼎级显示技术，点对点表现1080P的高清画质，创造出身临其境、触手可及的真实视界。
与此同时，海信真冠系列还运用了光感变频背光系统，特有的光感变频背光系统，不仅可以自动感应外界光线，改变背光源工作频率，提高收看舒适度，还可自动检测信号强弱，根据画面场景亮暗变化进行数字分析，进行精确背光调节，采用立体变频模式，使背光调节更精确，收视更舒适，使用更节能。
海信V68系列
海信V68系列只涉及了一款32英寸产品，而且此款电视是一款内置机顶盒的数字一体机产品，这款产品是真正符合中国地面数字电视传输标准DTMB的液晶电视，无需机顶盒，通过外接天线方式，便可收看免费的地面数字电视信号，真正实现随心所欲收看高清晰电视节目的梦想，同时，在未开通地面数字电视信号的地区，可以正常收看有线电视。
海信LED系列
海信超薄LED液晶电视是去年年末国内率先上市的首款LED产品，此款产品采用了自适应动态背光控制方式，将液晶屏幕虚拟划分为192个区域，对每个区域所输入的信号场景亮暗进行主动调节，在显著提高画面对比度的同时，使液晶电视功耗锐降30%，最低可至50瓦，大大增强其使用寿命，最高可达10万小时，即使每天使用10个小时，也可使用20年以上。
海信蓝光V67PK系列
海信蓝光V67PK系列也是国内第一款内置蓝光播放功能的主流产品，拥有1080P播放引擎、T.USB全能流媒体等独有技术，打造从文件编码、视频解码、高清显示为一体的全程高清影视效果，由始至终，极致清晰。
据了解，海信运用的T.USB属于最新一代高速流媒体，实现了对H.264、MPEG2 等高清格式文件的播放，同时还可浏览图片、聆听音乐、文件管理，让您的影音生活变得轻松惬意，极具趣味性，真正进入数码时代，尽情享受娱乐生活
[参考价格] 5990元
http://hi.baidu.com/307488897/blog/item/0a1a6afb86ed1a6c034f567a.html
该序列具有明显的趋势性，所以不是通常的平稳序列
比较奇怪的是，和书上的怎么不一样，而且acf绝对值不应该小于1？哪里算错了？我知道了，原来算法都是用：
算的，而不是:
结论就是，自相关图显示出明显的三角对称性， 这时具有单调趋势的非平稳序列的一种典型的自相关图形式.
跳过了
AR模型的自相关系数有俩个显著的性质: 1.拖尾性；2.指数衰减
滞后 阶的自相关系数的通解为:
其中 为差分方程的特征根, 为常数,且不全为0
通过这个通解形式，容易推出 始终有非零取值，不会在 大于某个常数之后就恒等于零，这个性质就是拖尾性.
而以指数衰减的性质就是利用自相关图判断平稳序列时所说的"短期相关"性质.
AR(p)模型的偏自相关系数具有 阶截尾性，利用线性方程组的理论可以证明.事实上，这也是一种确定阶数的方法.另外偏自相关系数可以通过求解Yule-Walker方程获得:
是不是又哪里搞错了，和库里的又不一样了.
MA(q)模型自相关系数 阶截尾，即 阶以后自相关系数为0
MA(q)模型偏自相关系数拖尾
ARMA(p, q)模型自相关系数不截尾，而且偏自相关系数也不截尾
<div>
<style scoped>
.dataframe tbody tr th:only-of-type {
vertical-align: middle
}
</style>
<table border="1" class="dataframe">
<thead>
<tr style="text-align: right">
<th></th>
<th>output</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<th>1964-12-31</th>
<td>97.0</td>
</tr>
<tr>
<th>1965-12-31</th>
<td>130.0</td>
</tr>
<tr>
<th>1966-12-31</th>
<td>156.5</td>
</tr>
<tr>
<th>1967-12-31</th>
<td>135.2</td>
</tr>
<tr>
<th>1968-12-31</th>
<td>137.7</td>
</tr>
<tr>
<th>1969-12-31</th>
<td>180.5</td>
</tr>
<tr>
<th>1970-12-31</th>
<td>205.2</td>
</tr>
<tr>
<th>1971-12-31</th>
<td>190.0</td>
</tr>
<tr>
<th>1972-12-31</th>
<td>188.6</td>
</tr>
<tr>
<th>1973-12-31</th>
<td>196.7</td>
</tr>
<tr>
<th>1974-12-31</th>
<td>180.3</td>
</tr>
<tr>
<th>1975-12-31</th>
<td>210.8</td>
</tr>
<tr>
<th>1976-12-31</th>
<td>196.0</td>
</tr>
<tr>
<th>1977-12-31</th>
<td>223.0</td>
</tr>
<tr>
<th>1978-12-31</th>
<td>238.2</td>
</tr>
<tr>
<th>1979-12-31</th>
<td>263.5</td>
</tr>
<tr>
<th>1980-12-31</th>
<td>292.6</td>
</tr>
<tr>
<th>1981-12-31</th>
<td>317.0</td>
</tr>
<tr>
<th>1982-12-31</th>
<td>335.4</td>
</tr>
<tr>
<th>1983-12-31</th>
<td>327.0</td>
</tr>
<tr>
<th>1984-12-31</th>
<td>321.9</td>
</tr>
<tr>
<th>1985-12-31</th>
<td>353.5</td>
</tr>
<tr>
<th>1986-12-31</th>
<td>397.8</td>
</tr>
<tr>
<th>1987-12-31</th>
<td>436.8</td>
</tr>
<tr>
<th>1988-12-31</th>
<td>465.7</td>
</tr>
<tr>
<th>1989-12-31</th>
<td>476.7</td>
</tr>
<tr>
<th>1990-12-31</th>
<td>462.6</td>
</tr>
<tr>
<th>1991-12-31</th>
<td>460.8</td>
</tr>
<tr>
<th>1992-12-31</th>
<td>501.8</td>
</tr>
<tr>
<th>1993-12-31</th>
<td>501.5</td>
</tr>
<tr>
<th>1994-12-31</th>
<td>489.5</td>
</tr>
<tr>
<th>1995-12-31</th>
<td>542.3</td>
</tr>
<tr>
<th>1996-12-31</th>
<td>512.2</td>
</tr>
<tr>
<th>1997-12-31</th>
<td>559.8</td>
</tr>
<tr>
<th>1998-12-31</th>
<td>542.0</td>
</tr>
<tr>
<th>1999-12-31</th>
<td>567.0</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
差分运算
就用个ARMA(1, 1, 4)吧
利用summary查看
<table class="simpletable">
<caption>ARIMA Model Results</caption>
<tr>
<th>Dep. Variable:</th><td>D.output</td><th> No. Observations: </th> <td>35</td>
</tr>
<tr>
<th>Model:</th> <td>ARIMA(0, 1, 4)</td> <th> Log Likelihood </th><td>-156.722</td>
</tr>
<tr>
<th>Method:</th><td>css-mle</td><th> S.D. of innovations</th> <td>20.534</td>
</tr>
<tr>
<th>Date:</th> <td>Thu, 13 Jun 2019</td><th> AIC</th> <td>325.444</td>
</tr>
<tr>
<th>Time:</th> <td>18:06:52</td><th> BIC</th> <td>334.776</td>
</tr>
<tr>
<th>Sample:</th> <td>12-31-1965</td> <th> HQIC </th> <td>328.666</td>
</tr>
<tr>
<th></th><td>- 12-31-1999</td> <th></th><td></td>
</tr>
</table>
<table class="simpletable">
<tr>
<td></td> <th>coef</th><th>std err</th> <th>z</th> <th>P>|z|</th> <th>[0.025</th> <th>0.975]</th>
</tr>
<tr>
<th>const</th> <td> 13.9682</td><td> 0.726</td><td> 19.227</td><td>0.000</td><td> 12.544</td><td> 15.392</td>
</tr>
<tr>
<th>ma.L1.D.output</th><td> -0.3682</td><td> 0.200</td><td> -1.840</td><td>0.076</td><td> -0.761</td><td> 0.024</td>
</tr>
<tr>
<th>ma.L2.D.output</th><td> -0.1066</td><td> 0.182</td><td> -0.585</td><td>0.563</td><td> -0.463</td><td> 0.250</td>
</tr>
<tr>
<th>ma.L3.D.output</th><td> -0.3034</td><td> 0.196</td><td> -1.545</td><td>0.133</td><td> -0.688</td><td> 0.081</td>
</tr>
<tr>
<th>ma.L4.D.output</th><td> -0.2218</td><td> 0.176</td><td> -1.262</td><td>0.217</td><td> -0.566</td><td> 0.123</td>
</tr>
</table>
<table class="simpletable">
<caption>Roots</caption>
<tr>
<td></td> <th> Real</th> <th>Imaginary</th><th>Modulus</th> <th> Frequency</th>
</tr>
<tr>
<th>MA.1</th><td> 1.0000</td><td> -0.0000j</td><td> 1.0000</td><td> -0.0000</td>
</tr>
<tr>
<th>MA.2</th><td> -0.1585</td><td> -1.4742j</td><td> 1.4827</td><td> -0.2670</td>
</tr>
<tr>
<th>MA.3</th><td> -0.1585</td><td> +1.4742j</td><td> 1.4827</td><td> 0.2670</td>
</tr>
<tr>
<th>MA.4</th><td> -2.0510</td><td> -0.0000j</td><td> 2.0510</td><td> -0.5000</td>
</tr>
</table>
其中的ma.L1.D.output 表示模型的MA部分的第一个参数，因为我们的AR部分为0，如果存在的话也有ar.L1.D.output的
表示t检验，这里好像检验没通过，我也不知道咋怎.
大于0.05，所以模型是显著的
正统的CS分为三大类，第一类就是1.5以及之前的版本，第二类就是STEAM下的CS，相当于平常说的CZ和1.6，第三类就是CSS。另外，目前世界上流行的比赛版本是1.6。而1.6是没有上面说的什么版本问题的。就拿windows为例子，windows
98是一个版本，2000是一个版本，xp又是一个版本，就相当于1.5，1.6，cz的关系。但不同的windows在使用过程中又会发现不同的问题，于是微软又推出了各式各样的补丁，这就是所谓的“CS1.6里面这个‘版’的问题”，事实上同样是一个游戏，不过打了不同的补丁。
至于所谓的esai，dcoo等，统统都是违法的盗版游戏，就算不讨论他们的合法性问题，也不保证某些别有用心的人不会在这些免费午餐里面加入什么恶意程序代码。到底用不用，全在于你是否敢于冒这个
