第一种：匿名内部类作为事件监听器类 大部分时候，事件处理器都没有什么利用价值（可利用代码通常都被抽象成了业务逻辑方法），因此大部分事件监听器只是临时使用一次，所以使用匿名内部类形式的事件监听器更合适，实际上，这种形式是目前是最广泛的事件监听器形式。上面的程序代码就是匿名内部类来创建事件监听器的！！！ 对于使用匿名内部类作为监听器的形式来说，唯一的缺点就是匿名内部类的语法有点不易掌握，如果读者java基础扎实，匿名内部类的语法掌握较好，通常建议使用匿名内部类作为监听器。 第二种：内部类作为监听器 将事件监听器类定义成当前类的内部类。1、使用内部类可以在当前类中复用监听器类，因为监听器类是外部类的内部类，2、所以可以自由访问外部类的所有界面组件。这也是内部类的两个优势。上面代码就是内部类的形式！！ 第三种：Activity本身作为事件监听器
这种形式使用activity本身作为监听器类，可以直接在activity类中定义事件处理器方法，这种形式非常简洁。但这种做法有两个缺点：（1）这种形式可能造成程序结构混乱。Activity 的主要职责应该是完成界面初始化；但此时还需包含事件处理器方法，从而引起混乱。（2）如果activity界面类需要实现监听器接口，让人感觉比较怪异。 上面的程序让Activity类实现了OnClickListener事件监听接口，从而可以在该Activity类中直接定义事件处理器方法：onClick(view v)，当为某个组件添加该事件监听器对象时，直接使用this作为事件监听器对象即可。 第四种：外部类作为监听器 ButtonTest类 当用户单击button按钮时，程序将会触发MyButtonListener监听器 外部MyButtonListener类
大连海事大学 实验报告 《系统工程》 2014～2015学年第一学期 实验名称：基于解释模型在大学生睡眠质量问题的研究学号姓名：马洁茹姚有琳 指导教师：贾红雨 报告时间： 2014年9月24日
《系统工程》课程上机实验要求 实验一解释结构模型在大学生睡眠质量问题中的研究 实验名称：基于MATLAB软件或C/Java/其他语言ISM算法程序设计(一) 实验目的 系统工程课程介绍了系统结构建模与分析方法——解释结构模型法（Inter pretative Structural Modeling ·ISM）是现代系统工程中广泛应用的一种分析方法，能够利用系统要素之间已知的零乱关系，用于分析复杂系统要素间关联结构，揭示出系统内部结构。ISM方法具有在矩阵的基础上再进一步运算、推导来解释系统结构的特点，对于高维多阶矩阵的运算依靠手工运算速度慢、易错，甚至几乎不可能。 本次实验的目的是应用计算机应用软件或者是基于某种语言的程序设计快速实现解释结构模型(ISM)方法的算法，使学生对系统工程解决社会经济等复杂性、系统性问题需要计算机的支持获得深刻的理解。学会运用ISM分析实际问题。 (二) 实验要求与内容： 1.问题的选择 根据对解释结构模型ISM知识的掌握，以及参考所给的教学案例论文，决定选择与我们生活有关的——大学生睡眠质量问题。 2．问题背景 睡眠与我们的生活息息相关，当每天的身体机制在不断运行的过程中身体负荷不断变大，到了夜间就需要休息。但是同一寝室的同学大多休息时段不同，有些习惯早睡，有些会由于许多原因晚睡。有些睡眠较沉不会轻易被打扰，有些睡眠较轻容易被鼾声或者其他声响惊醒。学习得知，解释系统模型是通过对表面分离、凌乱关系的研究，揭示系统内部结构的方法。因此，我想尝试通过解释模型来对该问题进行研究分析。 3.用画框图的形式画出ISM的建模步骤。
《Android基础应用》 AndroidUI基本控件与事件处理 ?本章任务 ?使用Android开发本息计算器程序 ?使用Android开发华氏-摄氏温度转换器 ?本章目标 ?熟悉掌握本章基本控件的使用 ?熟练掌握Android常用事件 1.Android基本控件 Android应用开发的一项内容就是用户界面的开发,Android提供了大量功能丰富的UI组件，大部分放在android.widget包及其子包android.view包及其子包 在Android当中View类是最基本的一个UI类，基本上所有的高级UI组件都是继承View类而实现的。如Button(按钮)，list(列表)，EditText(编辑框)，RadioButton(多选按钮)，Checkbox(选择框)等都是View类 在Android中，我们可以在Xml文件中使用UI组件也可以在java文件中创建UI组件官方建议采用xml方式，这样的话能够实现界面和代码分离 1.1TextView和EditText TextView是一种用于显示字符串的控件 EditText则是用来输入和编辑字符串的控件,EditText是一个具有编辑功能的TextView
TextView和EditText基本属性 ●android:id设置ID，通过编码可以找到这个组件 ●android:layout_width设置在屏幕上的宽度 ●android:layout_height设置在屏幕上的高度 fill_parent强制性地使构件扩展，以填充布局单元内尽可能多的空间 wrap_content强制性地使视图扩展以显示全部内容 ●android:text设置显示的文本信息 ●android:textColor设置文本颜色 ●android:textSize设置文本尺寸
实验1 典型时间序列模型分析 1、实验目的 熟悉三种典型的时间序列模型：AR 模型，MA 模型与ARMA 模型，学会运用Matlab 工具对对上述三种模型进行统计特性分析,通过对2 阶模型的仿真分析，探讨几种模型的适用范围，并且通过实验分析理论分析与实验结果之间的差异。 2、实验原理 AR 模型分析： 设有 AR(2)模型， X(n)=-0.3X(n-1)-0.5X(n-2)+W(n) 其中：W(n)是零均值正态白噪声，方差为4。 （1）用MA TLAB 模拟产生X(n)的500 观测点的样本函数，并绘出波形 （2）用产生的500 个观测点估计X(n)的均值和方差 （3）画出理论的功率谱 （4）估计X(n)的相关函数和功率谱 【分析】给定二阶的AR 过程，可以用递推公式得出最终的输出序列。或者按照一个白噪声 通过线性系统的方式得到，这个系统的传递函数为： 1 2 1 ()10.30.5H z z z --= ++ 这是一个全极点的滤波器，具有无限长的冲激响应。 对于功率谱，可以这样得到， ()() 2 2 12 12exp 11x w z jw P w a z a z σ--==++ 可以看出， () x P w 完全由两个极点位置决定。 对于 AR 模型的自相关函数，有下面的公式： 这称为 Yule-Walker 方程，当相关长度大于p 时，由递推式求出： 这样，就可以求出理论的 AR 模型的自相关序列。
1.产生样本函数，并画出波形 2.题目中的AR 过程相当于一个零均值正态白噪声通过线性系统后的输出，可以按照上面的方法进行描述。 clear all; b=[1]; a=[1 0.3 0.5]; % 由描述的差分方程，得到系统传递函数 h=impz(b,a,20); % 得到系统的单位冲激函数，在20 点处已经可以认为值是0 randn('state',0); w=normrnd(0,2,1,500); % 产生题设的白噪声随机序列，标准差为2 x=filter(b,a,w); % 通过线形系统，得到输出就是题目中要求的2 阶AR 过程 plot(x,'r'); ylabel('x(n)'); title('邹先雄——产生的AR 随机序列'); grid on; 得到的输出序列波形为： 2.估计均值和方差 可以首先计算出理论输出的均值和方差，得到 x m ，对于方差可以先求出理论自相 关输出，然后取零点的值。
时间序列模型归纳总结复习随机时间序列分析的几个基本概念 一、随机过程(Stochastic Process) 定义 设（Ω,F,P ）是概率空间，T 是给定的参数集，如果对于任意t ∈T ，都有一定义在（Ω,F ,P ）上的随机变量X(t,ω)与之对应，则称随机变量族{X(t,ω),t ∈T}为随机过程。简记为{X(t,),t ∈T}或{X t ,t ∈T }或X T 离散参数的随机过程也称为随机序列或（随机）时间序列。 上述定义可简单理解成： 随机过程是一簇随机变量{X t ,t ∈T}，其中T 表示时间t 的变动范围，对每个固定的时刻t 而言，X t 是一普通的随机变量，这些随机变量的全体就构成一个随机过程。 当t={0,±1,±2,…}时，即时刻t 只取整数时，随机过程{X t ,t ∈T}可写成如下形式，{X t ,t=0,±1,±2,…}。此类随机过程X t 是离散时间t 的随机函数，称它为随机序列或时间序列。 对于一个连续时间的随机过程的等间隔采样序列，即{X t ,t=0,±1,±2,…}就是一个离散随机序列。 二、时间序列的概率分布和数值特征 1、时间序列的概率分布 一个时间序列便是一个无限维的随机向量。一个无限维随机向量X=(…,X-1,X0,X1,…)/的概率分布应当用一个无限维概率分布描述。根据柯尔莫哥夫定理，一个时间序列的概率分布可以用它有限维分布簇来描述。 时间序列所有的一维分布是：…，F-1(·)，F0(·)，F1(·),… 所有二维分布是：Fij(·，·)， i ，j=0,±1,±2,…,(i ≠j) 一个时间序列的所有有限维分布簇的全体，称为该序列的有限维分布簇。 2、时间序列的均值函数 一个时间序列的均值函数是指： () t t t EX XdF X μ∞ -∞ ==? 其中EXt 表示在t 固定时对随机变量Xt 的求均值，它只一维分布簇中的分布函数Ft(·)有关。 3、时间序列的协方差函数与自相关函数 与随机变量之间的协方差相似，时间序列的协方差函数定义为：
Android OnTouchListener触屏事件接口 OnTouchListener接口是用来处理手机屏幕事件的监听接口，当为View的范围内触摸按下、抬起或滑动等动作时都会触发该事件。该接口中的监听方法签名如下。 Java代码： public boolean onT ouch(View v, MotionEvent event) 参数v：参数v同样为事件源对象。 参数event：参数event为事件封装类的对象，其中封装了触发事件的详细信息，同样包括事件的类型、触发时间等信息。 节中介绍了一个在屏幕中拖动矩形移动的案例，本节将继续采用该案例的思路，通过监听接口的方式实现在屏幕上拖动按钮移动的案例。开发步骤如下。 创建一个名为Sample的Android项目。 准备字符串资源，打开strings.xml文件，用下列代码替换原有代码。 Java代码：
Java代码：
广播事件处理 一．Broadcast Receiver 比如打电话等等； 广播接收器，它和事件处理机制类似，只不过事件处理机制是程序组件级别，而广播事件处理机制是系统级别。 二．使用Broadcast Receiver 1.编写类继承BroadcaseReceiver，复写onReceiver()方法 2.在AndroidManifest.xml文件中注册BroadcaseReceiver 3.构建Intent对象 4.调用sendBroadcase()方法发送广播 三．BroadcaseReceiver生命周期 BroadcastReceiver对象仅在调用onReceive()方法时有效，当该方法执行完毕后，系统认为销毁该对象。 四．标准广播Action 五．注册Broadcast Receiver的方法 1.在AndroidManifest.xml文件中进行注册//有缺陷，不会因为Activity被销毁而销毁，一般不用
海事大学 实验报告 《系统工程》 2014～2015学年第一学期 实验名称：基于解释模型在大学生睡眠质量问题的研究学号：马洁茹有琳 指导教师：贾红雨 报告时间： 2014年9月24日
《系统工程》课程上机实验要求 实验一解释结构模型在大学生睡眠质量问题中的研究 实验名称：基于MATLAB软件或C/Java/其他语言ISM算法程序设计(一) 实验目的 系统工程课程介绍了系统结构建模与分析方法——解释结构模型法（Inter pretative Structural Modeling ·ISM）是现代系统工程中广泛应用的一种分析方法，能够利用系统要素之间已知的零乱关系，用于分析复杂系统要素间关联结构，揭示出系统部结构。ISM方法具有在矩阵的基础上再进一步运算、推导来解释系统结构的特点，对于高维多阶矩阵的运算依靠手工运算速度慢、易错，甚至几乎不可能。 本次实验的目的是应用计算机应用软件或者是基于某种语言的程序设计快速实现解释结构模型(ISM)方法的算法，使学生对系统工程解决社会经济等复杂性、系统性问题需要计算机的支持获得深刻的理解。学会运用ISM分析实际问题。 (二) 实验要求与容： 1.问题的选择 根据对解释结构模型ISM知识的掌握，以及参考所给的教学案例论文，决定选择与我们生活有关的——大学生睡眠质量问题。 2．问题背景
睡眠与我们的生活息息相关，当每天的身体机制在不断运行的过程中身体负荷不断变大，到了夜间就需要休息。但是同一寝室的同学大多休息时段不同，有些习惯早睡，有些会由于许多原因晚睡。有些睡眠较沉不会轻易被打扰，有些睡眠较轻容易被鼾声或者其他声响惊醒。学习得知，解释系统模型是通过对表面分离、凌乱关系的研究，揭示系统部结构的方法。 因此，我想尝试通过解释模型来对该问题进行研究分析。 3.用画框图的形式画出ISM的建模步骤。
Android进阶——Android事件分发机制之dispatchTouchEvent、onInterceptTouchEvent、onTouchEvent 前言 Android事件分发机制可以说是我们Android工程师面试题中的必考题，弄懂它的原理是我们避不开的任务，所以长痛不如短痛，花点时间干掉他，废话不多说，开车啦 Android事件分发机制的简介 Android事件分发机制的发生在View与View之间或者ViewGroup与View之间具有镶嵌的视图上，而且视图上必须为点击可用。当一个点击事件产生后，它的传递过程遵循如下顺序：Activity->Window->View，即事件先传递给Activity，再到Window，再到顶级View，才开始我们的事件分发 Android事件分发机制的相关概念 Android事件分发机制主要由三个重要的方法共同完成的 dispatchTouchEvent：用于进行点击事件的分发 onInterceptTouchEvent：用于进行点击事件的拦截 onTouchEvent：用于处理点击事件 这里需要注意的是View中是没有onInterceptTouchEvent()方法的 Android事件分发机制的分发例子 这里以两个ViewGroup嵌套View来演示，下面是演示图 一、MyView 继承View并覆写其三个构造方法，覆写dispatchTouchEvent和onTouchEvent，前面已经说
了View是没有onInterceptTouchEvent方法的 public class MyView extends View { public MyView(Context context) { super(context); } public MyView(Context context, AttributeSet attrs, int defStyleAttr) { super(context, attrs, defStyleAttr); } public MyView(Context context, AttributeSet attrs) { super(context, attrs); } @Override public boolean dispatchTouchEvent(MotionEvent event) { System.out.println("MyView dispatchTouchEvent"); return super.dispatchTouchEvent(event); } @Override public boolean onTouchEvent(MotionEvent event) { System.out.println("MyView onTouchEvent"); return super.onTouchEvent(event); } } 二、MyViewGroup01和MyViewGroup02 MyViewGroup01和MyViewGroup02是一样的代码，这里以01为例，继承ViewGroup并覆写其三个构造方法，覆写dispatchTouchEvent和onTouchEvent和onInterceptTouchEvent方法 public class MyViewGroup01 extends LinearLayout { public MyViewGroup01(Context context) { super(context); } public MyViewGroup01(Context context, AttributeSet attrs, int defStyleAttr) { super(context, attrs, defStyleAttr); } public MyViewGroup01(Context context, AttributeSet attrs) {
Android广播事件处理闹钟实例 对应AlarmManage有一个AlarmManagerServie服务程序，该服务程序才是正真提供闹铃服务的，它主要维护应用程序注册下来的各类闹铃并适时的设置即将触发的闹铃给闹铃设备(在系 统中，linux实现的设备名为”/dev/alarm”)，并且一直监听闹铃设备，一旦有闹铃触发或 者是闹铃事件发生，AlarmManagerServie服务程序就会遍历闹铃列表找到相应的注册闹铃并 发出广播。该服务程序在系统启动时被系统服务程序system_service启动并初始化闹铃设备(/dev/alarm)。当然，在JAVA层的AlarmManagerService与Linux Alarm驱动程序接口之间 还有一层封装，那就是JNI。 AlarmManager将应用与服务分割开来后，使得应用程序开发者不用关心具体的服务，而 是直接通过AlarmManager来使用这种服务。这也许就是客户/服务模式的好处吧。AlarmManager与 AlarmManagerServie之间是通过Binder来通信的，他们之间是多对一的关系。 在android系统中，AlarmManage提供了3个接口5种类型的闹铃服务。 3个接口： 1. // 取消已经注册的与参数匹配的闹铃 2. void cancel(PendingIntent operation) 1. 2. //注册一个新的闹铃 3. void set(int type, long triggerAtTime, PendingIntent operation) 4. //注册一个重复类型的闹铃 5. void setRepeating(int type, long triggerAtTime, long interval, PendingIntent operation) 6. //设置时区 7. void setTimeZone(String timeZone) 5个闹铃类型 public static final int ELAPSED_REALTIME 1. //当系统进入睡眠状态时，这种类型的闹铃不会唤醒系统。直到系统下次被唤醒才传 递它，该闹铃所用的时间是相对时间，是从系统启动后开始计时的,包括睡眠 2. 时间，可以通过调用SystemClock.elapsedRealtime()获得。系统值是 3
Testing和Instrumentation Android提供了一系列强大的测试工具，它针对Android的环境，扩展了业内标准的JUnit测试框架。尽管你可以使用JUnit 测试Android工程，但Android工具允许你为应用程序的各个方面进行更为复杂的测试，包括单元层面及框架层面。Android测试环境的主要特征有： ●可以访问Android系统对象。 ●Instrumentation框架可以控制和测试应用程序。 ●Android系统常用对象的模拟版本。 ●运行单个test或test suite的工具，带或不带Instrumentation。 ●支持以Eclipse的ADT插件和命令行方式管理Test和Test工程。 这篇文章是对Android测试环境和测试方法的简要介绍，并假设你已经拥有一定的Android应用程序编程及JUnit测试的经验。概要 Android测试环境的核心是一个Instrumentation框架，在这个框架下，你的测试应用程序可以精确控制应用程序。使用Instrumentation，你可以在主程序启动之前，创建模拟的系统对象，如Context；控制应用程序的多个生命周期；发送UI事件给应用程序；在执行期间检查程序状态。Instrumentation框架通过将主程序和测试程序运行在同一个进程来实现这些功能。 通过在测试工程的manifest文件中添加
Android开发－触屏事件的获取和触摸屏幕位置 在修改后的工厂测试程序中，用到了关于触摸事件的获取，顺便学习关于触摸事件和触摸位 Java代码 1.publicbooleanonTouchEvent(MotionEventevent){ 2. 3.//获得触摸的坐标 4.floatx=event.getX(); 5.floaty=event.getY();switch(event.getAction()) 6.{ 7.//触摸屏幕时刻 8.caseMotionEvent.ACTION_DOWN: 9. 10.break; 11.//触摸并移动时刻 12.caseMotionEvent.ACTION_MOVE: 13. 14.break; 15.//终止触摸时刻 16.caseMotionEvent.ACTION_UP: 17.break; 18.} 19.returntrue; 20.} 的知识，其方法如下： 关于publicbooleanonTouchEvent(MotionEventevent)方法： 参数event：参数event为手机屏幕触摸事件封装类的对象，其中封装了该事件的所有信息，例如触摸的位置、触摸的类型以及触摸的时间等。该对象会在用户触摸手机屏幕时被创建。 返回值：该方法的返回值机理与键盘响应事件的相同，同样是当已经完整地处理了该事件且不希望其他回调方法再次处理时返回true，否则返回false。 该方法并不像之前介绍过的方法只处理一种事件，一般情况下以下三种情况的事件全部由onTouchEvent方法处理，只是三种情况中的动作值不同。 屏幕被按下：当屏幕被按下时，会自动调用该方法来处理事件，此时MotionEvent.getAction()的值为MotionEvent.ACTION_DOWN，如果在应用程序中需要处理屏幕被按下的事件，只需重新该回调方法，然后在方法中进行动作的判断即可。 屏幕被抬起：当触控笔离开屏幕时触发的事件，该事件同样需要onTouchEvent方法来捕捉，然后在方法中进行动作判断。当MotionEvent.getAction()的值为MotionEvent.ACTION_UP时，表示是屏幕被抬起的事件。 在屏幕中拖动：该方法还负责处理触控笔在屏幕上滑动的事件，同样是调用MotionEvent.getAction()方法来判断动作值是否为MotionEvent.ACTION_MOVE再进行处理。
7 随机时间序列分析一. 随机时间序列随机过程与随机序列时间序列的性质(1) 随机过程与随机序列随机序列的现实对于一个随机序列，一般只能通过记录或统计得到一个它的样本序列x1,x2,??????, xn，称它为随机序列{ xt }的一个现实随机序列的现实是一族非随机的普通数列(2) 时间序列的统计性质(特征量) 均值函数：某个时刻t 的性质时间序列的统计性质自协方差函数：两个时刻t 和s 的统计性质时间序列的统计性质自相关函数二. 平稳时间序列模型所谓平稳时间序列是指时间序列{ xt, t=0,±1,±2,?????? } 对任意整数t，，且满足以下条件：对任意t，均值恒为常数对任意整数t 和k，r t,t+k 只和k 有关随机序列的特征量随时间而变化，称为非平稳序列平稳序列的特性方差自相关函数：自相关函数的估计平稳序列的判断一类特殊的平稳序列――白噪声序列随机序列{ xt }对任何xt 和xt 都不相关，且均值为零，方差为有限常数正态白噪声序列：白噪声序列，且服从正态分布2. 随机时间序列模型自回归模型（AR）移动平均模型（MA）自回归―移动平均模型（ARMA）(1) 自回归模型及其性质定义平稳条件自相关函数偏自相关函数滞后算子形式①自回归模型的定义描述序列{ xt }某一时刻t 和前p 个时刻序列值之间的相互关系随机序列{ εt }是白噪声且和前时刻序列xk （k 完全理解Android TouchEvent事件分发 机制（二） 可以看出来,事件一旦被某一层消费掉，其它层就不会再消费了 到这里其实对事件分发的机制就有个大概了解,知道里面的原理是怎么回事。 下面就让我们来去梳理一下这个事件分发所走的逻辑。 我们仔细思考一下，为什么有的事件有UP有的没有？ 为什么Up和Down的顺序不同呢？ 为什么要按照这个顺序执行呢？ 这个例子主要是为了说明分发、拦截、消费的流程 以例一为例，在每个View 都不拦截down 事件的情况下，down 事件是这样传递的 super.dispatchTouchEvent方法，上面我们介绍过， 这个方法内部实际上是调用的onTouchEvent方法 所以最后的输出日志顺序就是从父到子依次调用分发和拦截，然后从子到父依次调用消费。 例二也是同理，区别在于 当Father拿到事件的时候，选择了拦截下来不再询问其他, 但是Father也没消费，直接又还回给了Grandpa， Grandpa同样也没有消费这个事件。 所以最终的顺序就是，从Grandpa到Father再返回Grandpa就结束了，没有经过LogImageView。 例三的情况就不太一样了 当Grandpa->Father->LogImageView 传递到LogImageView时，LogImageView不消费又返回给了Father，Father在onTouchEvent消费掉了事件。 然后反馈给Father说事件已经消费。，就等于parent.dispatchTouchEvent返回true给上一级的Grandpa， Grandpa不会再调用grandpa.onTouchEvent方法。 从这里我们可以总结出来： **dispatchTouchEvent返回值的作用是用于标志这个事件是否“消费了”， 无论是自己或者下面的子一级用掉了都算是消费掉。** 再如这个例子中，如果我们让LogImageView消费掉事件， 那么Father收到LogImageView的消息后，也会调用parent.dispatchTouchEvent返回true给Grandpa， 所以这个方法返回值的true是只要用掉就行，无论自己还是下面某一级， 而非我把事件传递下去就是true了，下面没人消费最终其实还是返回false的。 至此，我们来总结一下这三个方法的大致作用： dispatchTouchEvent方法内容里处理的是分发过程。可以理解为从Grandpa->Father->LogImageView一层层分发的动作 dispatchTouchEvent的返回值则代表是否将事件分发出去用掉了，自己用或者给某一层子级用都算分发成功。比如Father消费了事件，或者他发出去给的LogImageView消费了事件， 基于ARMA模型的社会融资规模增长分析 ————ARMA模型实验 第一部分实验分析目的及方法 一般说来,若时间序列满足平稳随机过程的性质,则可用经典的ARMA模型进行建模和预则。但是, 由于金融时间序列随机波动较大,很少满足ARMA模型的适用条件,无法直接采用该模型进行处理。通过对数化及差分处理后,将原本非平稳的序列处理为近似平稳的序列,可以采用ARMA模型进行建模和分析。 第二部分实验数据 2.1数据来源 数据来源于中经网统计数据库。具体数据见附录表5.1 。 2.2所选数据变量 社会融资规模指一定时期内（每月、每季或每年）实体经济从金融体系获得的全部资金总额，为一增量概念，即期末余额减去期初余额的差额，或当期发行或发生额扣除当期兑付或偿还额的差额。社会融资规模作为重要的宏观监测指标，由实体经济需求所决定，反映金融体系对实体经济的资金量支持。 本实验拟选取2005年11月到2014年9月我国以月为单位的社会融资规模的数据来构建ARMA模型，并利用该模型进行分析预测。 第三部分 ARMA模型构建 3.1判断序列的平稳性 首先绘制出M的折线图，结果如下图： 图3.1 社会融资规模M曲线图 从图中可以看出，社会融资规模M序列具有一定的趋势性，由此可以初步判断该序列是非平稳的。此外，m在每年同时期出现相同的变动趋势，表明m还存在季节特征。下面对m的平稳性和季节性·进行进一步检验。 为了减少m的变动趋势以及异方差性，先对m进行对数化处理，记为lm，其时序图如下： 图3.2 lm曲线图 对数化后的趋势性减弱，但仍存在一定的趋势性，下面观察lm的自相关图 表3.1 lm的自相关图 上表可以看出，该lm序列的PACF只在滞后一期、二期和三期是显着的，ACF随着滞后结束的增加慢慢衰减至0，由此可以看出该序列表现出一定的平稳性。进一步进行单位根检验，由于存在较弱的趋势性且均值不为零，选择存在趋势项的形式，并根据AIC自动选择之后结束，单位根检验结果如下： 表3.2 单位根输出结果 Null Hypothesis: LM has a unit root Exogenous: Constant, Linear Trend Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=12) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -8.674646 0.0000 Test critical values: 1% level -4.046925 5% level -3.452764 10% level -3.151911 *MacKinnon (1996) one-sided p-values. 单位根统计量ADF=-8.674646小于临界值，且P为0.0000，因此该序列不存在单位根，即该序列是平稳序列。 由于趋势性会掩盖季节性，从lm图中可以看出，该序列有一定的季节性，为了分析季节性，对lm进行差分处理，进一步观察季节性： 图3.3 dlm曲线图 观察dlm 的自相关表： 表3.3 dlm的自相关图 Date: 11/02/14 Time: 22:35 Sample: 2005M11 2014M09 Included observations: 106 Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob ****|. | ****|. | 1 -0.566 -0.566 34.934 0.000 .|* | **|. | 2 0.113 -0.305 36.341 0.000 .|. | *|. | 3 0.032 -0.093 36.455 0.000 *|. | *|. | 4 -0.084 -0.114 37.244 0.000 .|* | .|. | 5 0.105 0.015 38.494 0.000 *|. | *|. | 6 -0.182 -0.182 42.296 0.000 .|* | *|. | 7 0.105 -0.156 43.563 0.000 .|. | *|. | 8 -0.058 -0.171 43.954 0.000 .|. | *|. | 9 -0.019 -0.196 43.996 0.000 Android按键事件处理流程 -- KeyEvent 2014/6/24 13:18:58 xiaoweiz 程序员俱乐部我要评论(0) ?摘要：刚接触Android开发的时候，对touch、key事件的处理总是一知半解，一会是Activity 里的方法，一会是各种View中的，自己始终不清楚到底哪个在先哪个在后，总之对整个处理流程没能很好的把握。每次写这部分代码的时候都有些心虚，因为我不是很清楚什么时候、以什么样的顺序被调用，大都是打下log看看，没问题就算ok了。但随着时间流逝，这种感觉一直折磨着我。期间也在网上搜索了相关资料，但总感觉不是那么令人满意。自打开始研究Android源码起 ?标签：事件android KEY流程事件处理 ? 刚接触Android开发的时候，对touch、key事件的处理总是一知半解，一会是Activity里的方法，一会是各种View 中的，自己始终不清楚到底哪个在先哪个在后，总之对整个处理流程没能很好的把握。 每次写这部分代码的时候都有些心虚， 因为我不是很清楚什么时候、以什么样的顺序被调用，大都是打下log看看，没问题就算ok了。但随着时间流逝，这种感觉一直 折磨着我。期间也在网上搜索了相关资料，但总感觉不是那么令人满意。自打开始研究Android源码起，这部分内容的分析早就 被列在我的TODO list上了。因为弄懂这部分处理逻辑对明明白白地写android程序实在是太重要了，所以今天我就带领大家看看 这部分的处理逻辑。touch事件的处理我将放在另一篇博客中介绍（相比KeyEvent，大体都一样，只是稍微复杂些）。 为了突出本文的重点，我们直接从事件被派发到View层次结构的根节点DecorView 开始分析，这里我们先来看看DecorView# dispatchKeyEvent方法，代码如下： @Override publicboolean dispatchKeyEvent(KeyEvent event) { finalint keyCode = event.getKeyCode(); finalint action = event.getAction(); finalboolean isDown = action == KeyEvent.ACTION_DOWN; /// 1. 第一次down事件的时候，处理panel的快捷键 if (isDown && (event.getRepeatCount() == 0)) { 一、随机模拟实验 1.实验题目 ？）和（，是否适用于很大)2(AR 1AR ),1()( Y 2.实验目的和意义 （1）实验目的：检验公式是否适用于AR(1)和AR （2）的预测估计。 （2）实验意义：若题目成立，则对于所有的AR （1）和AR （2）模型，其预测会趋向于一条水平之直线， 3.简述实验方法和步骤 （1）首先模拟一个AR （1）序列，生成K 个数列，将n 个数搁置起来，预测搁置的n 个值， 参数估计，是否符合模型。最后在估计的序列均值上画一条水平线。 （2）首先模拟一个AR （2）序列，生成K 个数列，将n 个数搁置起来，预测搁置的n 个值， 参数估计，是否符合模型。最后在估计的序列均值上画一条水平线。 4.具体实施过程 （1）AR （1）过程 首先模拟一个过程的，)1(1008.0AR 。模拟48个值，将最后八个值搁置起来，与预测值比较。 （a ）验证 和 的极大似然估计： 图表4.1极大似然估计 从图表4.1可以看出，该模型符合AR （1）模型，所以我们继续下一步。 （b ）预测接下来的8个值，并画出带这8个预测值的序列，在估计的序列均值上画一条水平线。画出预测及其95%预测极限。 图表4.2预测及估计均值水平线 从图4.2中可以看出，预测值落在预测区间内，并且趋向于一条水平直线。此时仅仅是 很小的时候趋势已经很明显了，所以当 越大，)( Y 越趋向于一个均值 。 （2）AR （2）过程 首先模拟一个过程的，，)2(10075.0-5.121AR 。模拟52个值，将最后12个值搁置起来，与预测值比较。 （a ）验证 和 的极大似然估计： 图表4.3极大似然估计 从图表4.3可以看出，该模型符合AR （2）模型，所以我们继续下一步。 （b ）预测接下来的12个值，并画出带这12个预测值的序列，在估计的序列均值上画一条 3.2解释结构模型 系统是由许多具有一定功能的要素（如设备、事件、子系统等）所组成的， 各要素之间总是存在着相互支持或相互制约的逻辑关系。在这些关系中，又可以分为直接关系和间接关系等。为此，开发或改造一个系统时，首先要了解系统中 各要素间存在怎样的关系，是直接的还是间接的关系，只有这样才能更好地完成 开发或改造系统的任务。要了解系统中各要素之间的关系，也就是要了解和掌握系统的结构，建立系统的结构模型。 结构模型化技术目前已有许多种方法可供应用，其中尤以解释结构模型法（InterpretativeStructuralModeling,简称ISM）最为常用。 3.2.1结构模型概述 一、解释结构模型的概念 解释结构模型（ISM）是美国华费尔特教授于1973年作为分析复杂的社会 经济系统有关问题的一种方法而开发的。其特点是把复杂的系统分解为若干子系 统（要素），利用人们的实践经验和知识，以及电子计算机的帮助，最终将系统 构造成一个多级递阶的结构模型。 ISM属于概念模型，它可以把模糊不清的思想、看法转化为直观的具有良好 结构关系的模型，应用面十分广泛。从能源问题等国际性问题到地区经济开发、 企事业甚至个人范围的问题等，都可应用ISM来建立结构模型，并据此进行系 统分析。它特别适用于变量众多、关系复杂且结构不清晰的系统分析，也可用于方案的排序等。 所谓结构模型，就是应用有向连接图来描述系统各要素间的关系，以表示一个作为要素集合体的系统的模型，图3-1所示即为两种不同形式的结构模型。 图3-1两种不同形式的结构模型 结构模型一般具有以下基本性质： （1）结构模型是一种几何模型。结构模型是由节点和有向边构成的图或树 图来描述一个系统的结构。节点用来表示系统的要素，有向边则表示要素间所存 在的关系。这种关系随着系统的不同和所分析问题的不同，可理解为“影响”、“取决于”、“先于”、“需要”、“导致”或其他含义。 （2）结构模型是一种以定性分析为主的模型。通过结构模型，可以分析系统的要素 选择是否合理，还可以分析系统要素及其相互关系变化对系统总体的影响等问题。 （3）结构模型除了可以用有向连接图描述外，还可以用矩阵形式来描述。 矩阵可以通过逻辑演算用数学方法进行处理。因此，如果要进一步研究各要素之间关系，可以 通过矩阵形式的演算使定性分析和定量分析相结合。这样，结构模型的用途就更为广泛，从而 使系统的评价、决策、规划、目标确定等过去只能凭个人的经验、直觉或灵感进行的定性分析，能够依靠结构模型来进行定量分析。 （4）结构模型作为对系统进行描述的一种形式，正好处在自然科学领域所用的数学 模型形式和社会科学领域所用的以文章表现的逻辑分析形式之间。因此，它适合用来处理 处于以社会科学为对象的复杂系统中和比较简单的以自然科学为对象的系统中存在的问题， 结构模型都可以处理。 总之，由于结构模型具有上述这些基本性质，通过结构模型对复杂系统进行分析往往能够 抓住问题的本质，并找到解决问题的有效对策。同时，还能使由不同专业人员组成的系统开发 小组易于进行内部相互交流和沟通。完全理解AndroidTouchEvent事件分发机制(二)分析解析
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