我能否回顾一下我用来适应以下 SDE 的方法：

 dX = f(t) dt + s X dW

装配方法：

1. 从我们的数据中计算出的 sdW 样本为：$sdW_t = (dX_t - f_t) / X_t.$

2. 从样本方差计算 s，假设均值为零。

   $s = \sqrt{\text{sample variance}} = 0.007$.

3. 对样本均值进行 t 检验：与零显着不同。

   样本平均值$= -0.003.$

   另外：夏皮罗零假设没有被拒绝，qqplot 给出了合理的拟合，因此样本是合理的正态分布。

4. 然后我为样本声明：$sdW = A1\sim N(-0.003,0) + A2\sim N(0,s^²d_t)$.

5. 由于在计算样本期间 dt=1，我得出结论 SDE 变为：

    dX = [f(t) - 0.003 X] dt + 0.007 X dW$
   

提前感谢您的完整性检查。

注意：我知道 fitde()，但是我们没有 f(t) 的函数，只有数据点。上述方法似乎比尝试用一些拟合的 f(t) 函数进行拟合更准确和直接。