1. illustrator CS2 怎么画藤蔓 很弯曲很自然的那种线
选择椭圆形状工具，按住SHIFT键，单击任意点拖动，到合适位置松开鼠标，画一个圆，到属性栏设置尺寸为10mm，填充黑色。
选择直接选择工具，点选中圆右边的节点向右拖动，使图形宽度约为250mm，到属性栏找到转换：将所选锚点转换为尖角，换选择工具打开右侧画笔面板，将所画图案拖至面板内部，选择新建艺术画笔，点确定。
选择螺旋线工具，在画布内任意点单击，段数改为6，样式选第一种，按确定。描边颜色设置为黑色。
选择直接选择工具，选中右侧锚点，向右拖动，使图形宽度约为150mm，选中最下边锚点，选择右侧控制柄并向右拖动至合适位置，使线条更加流畅。换回选择工具，单击右侧新建画笔。移动鼠标至属性栏设置描边宽度为0.5mm。
双击新建艺术画笔，从选项中“方向”一栏选中左方向箭头，单击确定。这样一条流畅优美的藤蔓就出来了！
2. R语言中的时间序列分析模型：ARIMA-ARCH / GARCH模型分析股票价格
在R语言中，时间序列分析是金融数据探索的核心技术，特别是ARIMA和ARCH / GARCH模型，它们用于预测股票价格动态。本文将逐步讲解如何在R环境中运用这些模型进行分析。
平稳时间序列与转换
首先，理解非平稳序列的处理至关重要。通过差分法，如苹果股票价格例子所示，可以将指数增长的序列转换为线性或均值回复的平稳序列。对数转换有助于平滑数据，而差分则是稳定方差的关键步骤。
ARIMA模型识别
ARIMA模型的识别依赖于ACF和PACF图。例如，Log Apple股票数据可能需要ARIMA（1,0,0）模型，而差分序列的ACF和PACF提示可能为白噪声模型ARIMA（0,1,0）。
模型参数估计与诊断
ARIMA模型参数的估计需要使用AICc，如ARIMA（2,1,2）在Apple股票数据中的应用。在R中，通过ACF和PACF图检查残差的独立性和自相关性，确保模型的适用性。
ARCH / GARCH模型引入
如果ARIMA模型的残差显示波动性，可能需要引入ARCH / GARCH模型。通过分析残差的ACF和PACF以及Ljung-Box检验，确定波动性模型的阶数，如ARCH 8。
混合模型比较
ARIMA-ARCH / GARCH模型的结合，如ARIMA（2,1,2）-ARCH（8），可以更准确地反映近期变化和波动，从而提供更短的预测区间。预测结果应结合实际市场事件，如Apple的收益报告，来评估模型的有效性。
结论
时间序列分析在金融领域至关重要，ARIMA和ARCH / GARCH模型提供了有效预测工具。但要注意，ARIMA模型的局限性在于它不考虑新信息，而GARCH模型则通过条件方差适应动态波动。理解这些模型的适用场景和局限性，对于有效预测股票价格具有重要意义。