1. illustrator CS2 怎麼畫藤蔓 很彎曲很自然的那種線
選擇橢圓形狀工具，按住SHIFT鍵，單擊任意點拖動，到合適位置松開滑鼠，畫一個圓，到屬性欄設置尺寸為10mm，填充黑色。
選擇直接選擇工具，點選中圓右邊的節點向右拖動，使圖形寬度約為250mm，到屬性欄找到轉換：將所選錨點轉換為尖角，換選擇工具打開右側畫筆面板，將所畫圖案拖至面板內部，選擇新建藝術畫筆，點確定。
選擇螺旋線工具，在畫布內任意點單擊，段數改為6，樣式選第一種，按確定。描邊顏色設置為黑色。
選擇直接選擇工具，選中右側錨點，向右拖動，使圖形寬度約為150mm，選中最下邊錨點，選擇右側控制柄並向右拖動至合適位置，使線條更加流暢。換回選擇工具，單擊右側新建畫筆。移動滑鼠至屬性欄設置描邊寬度為0.5mm。
雙擊新建藝術畫筆，從選項中「方向」一欄選中左方向箭頭，單擊確定。這樣一條流暢優美的藤蔓就出來了！
2. R語言中的時間序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票價格
在R語言中，時間序列分析是金融數據探索的核心技術，特別是ARIMA和ARCH / GARCH模型，它們用於預測股票價格動態。本文將逐步講解如何在R環境中運用這些模型進行分析。
平穩時間序列與轉換
首先，理解非平穩序列的處理至關重要。通過差分法，如蘋果股票價格例子所示，可以將指數增長的序列轉換為線性或均值回復的平穩序列。對數轉換有助於平滑數據，而差分則是穩定方差的關鍵步驟。
ARIMA模型識別
ARIMA模型的識別依賴於ACF和PACF圖。例如，Log Apple股票數據可能需要ARIMA（1,0,0）模型，而差分序列的ACF和PACF提示可能為白雜訊模型ARIMA（0,1,0）。
模型參數估計與診斷
ARIMA模型參數的估計需要使用AICc，如ARIMA（2,1,2）在Apple股票數據中的應用。在R中，通過ACF和PACF圖檢查殘差的獨立性和自相關性，確保模型的適用性。
ARCH / GARCH模型引入
如果ARIMA模型的殘差顯示波動性，可能需要引入ARCH / GARCH模型。通過分析殘差的ACF和PACF以及Ljung-Box檢驗，確定波動性模型的階數，如ARCH 8。
混合模型比較
ARIMA-ARCH / GARCH模型的結合，如ARIMA（2,1,2）-ARCH（8），可以更准確地反映近期變化和波動，從而提供更短的預測區間。預測結果應結合實際市場事件，如Apple的收益報告，來評估模型的有效性。
結論
時間序列分析在金融領域至關重要，ARIMA和ARCH / GARCH模型提供了有效預測工具。但要注意，ARIMA模型的局限性在於它不考慮新信息，而GARCH模型則通過條件方差適應動態波動。理解這些模型的適用場景和局限性，對於有效預測股票價格具有重要意義。