一一
ＡＢＳＴＲＡＣＴ些兰里坠璺
Ｔｅｍｐｏｒａｌａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｒｕｌｅｓｏｆｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓａｌｅｔｈｅｔｅｍｐｏｒａｌｃｏｎｓｔｒａｉｎｉｎｇａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎａｍｏｎｇｐａｒｔｌｙｃｈａｎｇｅｓｏｆｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ．Ｐａｒｔｌｙｃｈａｎｇｅｓｏｆｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｔｈｅｍｓｅｌｖｅｓｈａｖｅｔｉｍｅｓｅｑｕｅｎｃｅ，ＳＯｔｉｍｅｏｒｄｅｒｉＳａｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｏｆｔｈｅａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ．Ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｈａｖｅｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｄａｔａｄｅｎｓｅｎｅｓｓａｎｄｓｔｏｃｈａｓｔｉｃｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎ，ａｎｄｔｅｍｐｏｒａｌａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｒｕｌｅｓｏｆｐａｒｔｌｙ
ＳＯｃｈａｎｇｅｓａｒｅｉｍｐｌｉｅｄｉｎｔｈｅｌａｒｇｅｄａｔａｓｅｔ，ｔｈｅｒｕｌｅｓｃａｌｌｂｅｏｂｔａｉｎｅｄｏｎｌｙｔｈｒｏｕｇｈｄａｔａｍｉｎｉｎｇ．
ｉｓａＴｈｅｍｉｎｉｎｇｏｆｔｅｍｐｏｒａｌａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｒｕｌｅｓｏｆｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓ
ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ｗｈｉｃｈ
ｄａｔａｓｙｓｔｅｍａｔｉｃＣａｎｂｅｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｄａｔａｐｒｅ－ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｓｅｒｉｅｓｄａｔａｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｍｅａｓｕｒｅ，ｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｏｆｔｅｍｐｏｒａｌｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ，ｔｉｍｅ
ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｒｕｌｅｓａｎｄｔｈｅｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｔｉｏｎａｎｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｔｅｍｐｏｒａｌａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ
ａｒｕｌｅｓ．Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈ
ｌｏｔ，ｂｕｔｉｓｆａｒｆｒｏｍｏｎｍｉｎｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓｏｆｔｅｍｐｏｒａｌａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｒｕｌｅｓｈａｓｇａｉｎｅｄｍａｉｎｐｏｉｎｔｓａｒｅａｓｐｅｆｆｅｃｔｉｏｎ．Ｔｈｅｆｏｌｌｏｗｓ．
ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｉｓｈａｒｄｔＯｇａｉｎｔｈｅ
ｏｎ（１）Ｉｎｒｅｃｏｇｎｉｚｉｎｇｏｕｔｌｉｅｒ，ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｓａｍｐｌｅ’Ｓｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｐａｒａｍｅｔｅｒ，ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄ
ｃｈａｎｇｅｔｈｅａｕｔｈｅｎｔｉｃｉｔｙｏｆｏｒｉｇｉｎａｌｔｉｍｅ
ｒａｔｉｏｈａｓａｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍｗｉｌｌｏｎｓｅｒｉｅｓ，ａｎｄｔｈｅｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄｌａｒｇｅａｍｏｕｎｔｏｆｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ．
ｇｉｖｅｎ
ｅｎｄｕｐｌｅｎｇｔｈｗｉｔｈ（２）Ｉｎａｎｄｍｉｎｉｎｇｔｈｅｃｌａｓｓｉｃａｌｔｅｍｐｏｒａｌａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｒｕｌｅｓ，ｔｈｅｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓａｒｅｄｉｓｃｒｅｄｉｔｅｄｉｎｔｏｓｅｑｕｅｎｔｉａｌｐａｔｔｅｒｎｓｂｙｔｈｅｓｌｉｄｉｎｇｗｉｎｄｏｗｗｉｔｈｔｈｅｓｔｅｐｓ．Ｔｈｅｆｒｅｑｕｅｎｔｐａｔｔｅｒｎｗｉｌｌｂｅａｃｑｕｉｒｅｄａｎｄｉｔｗｉｌｌ
ｓｔｒｅｎｇｔｈｅｎｅｄｔｅｍｐｏｒａｌａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｒｕｌｅｓ．Ｂｅｃａｕｓｅｔｈｅｌｅｎｇｔｈａｎｄｓｔｅｐｆｏｒｔｈｅｓｌｉｄｉｎｇｗｉｎｄｏｗａｒｅａｒｂｉｔｒａｒｙ，ｔｈｅｒｅｉＳａｌｏｔｏｆｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙｉｎｔｈｅｒｅｓｕｌｔｆｒｏｍｔｈｅｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ．
（３）Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ
ｐａｔｔｅｒｎｉｎｍｅａｓｕｒｅｏｆｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｉｓｔｈｅｂａｓｅｆｏｒａｃｑｕｉｒｉｎｇｔｈｅｆｒｅｑｕｅｎｔｓｅｑｕｅｎｔｉａｌｐａｔｔｅｒｎｓ，ａｎｄａｌｓｏｄｅｃｉｄｅｓｔｈｅｏｂｔａｉｎｍｅｎｔｏｆｔｅｍｐｏｒａｌａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｒｕｌｅｓ．Ｔｈｅｍｅｔａ－ｐａｔｔｅｒｎｍｏｎｏｔｏｎｙ
ｄｉｓｔａｎｃｅｂｏｔｈｈａｖｅｓｏｍｅｆｌａｗｓｉｎ
ｍｅａｓｕｒｅｏｆｍｅｔａ—ｐａｔｔｅｒｎｈａｓｄｉｓｔａｎｃｅａｎｄｔｈｅｍｅｔａ．ｐａｔｔｅｒｎｖｅｃｔｏｒｄｅｆｉｎｉｎｇｔｈｅｍｅｔａ－ｐａｔｔｅｒｎ，ＳＯｐｒｏｂｌｅｍｓ．Ａｎｄｔｈｅｔｈｅｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｍｅｔｈｏｄｓｏｆｓｏｍｅｅｘｉｓｔｉｎｇ
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