概率统计笔记：高斯分布的联合概率密度

leon_lihang: 这种情况通常发生在时间序列的起始阶段或者结束阶段，因为在计算趋势时，需要考虑到较短的时间窗口。当时间序列的起始或结束的数据点不足以支撑趋势的计算时，就会导致趋势部分出现空值。 这种情况的处理方式可以是： 忽略空值：在分析时忽略这些空值，聚焦于非空值的数据点。 插值处理：通过插值方法填补这些空值，使得趋势部分更加平滑。常见的插值方法包括线性插值、多项式插值等。 调整参数：尝试调整seasonal_decompose函数的参数，比如调整趋势部分的窗口大小，以期减少空值的出现。 总的来说，出现空值的趋势部分并不罕见，可以通过上述方法进行处理，以便更好地分析和理解时间序列数据。 【以上回答来源chatgpt】

专家-百锦再: 这篇文章的亮点在于作者对复杂问题的深入剖析，特别是在第二节中提到的潜在解决方案。这些方案不仅涵盖了各个层面的考虑，而且给出了可行的实施建议。这种全面性和可操作性使得这篇文章非常有价值。

CuiSjing: 安装pytrack：conda install conda-forge::pytrack

xhc30: 求分享一下数据集，谢谢。wx已经私信您了

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