時間序列分析r語言程序-wenkub
2023-07-10 07:51:48 本頁面
【正文】 39。)dx=diff(x[,2]) 一屆差分plot(dx,type=39。)dx=diff(x[,2])plot(dx,type=39。) 擬合圖和原來的圖畫在一起殘差檢驗(yàn)ev=noseandatthat計(jì)算殘差evplot(ev) 殘差圖t=97:108that=+*tq=that*seainds=c(,q)plot(1:108,s,type=39。) 季節(jié)指數(shù)圖noseandat=plot(1:length(),noseandat,p) 消除季節(jié)因子之后的散點(diǎn)圖lindat=(x=1:length(noseandat),y=noseandat) m1=lm(y~x,data=lindat) 一元線性回歸擬合summary(m1) t=1:96that=+*tplot(1:length(),noseandat,39。) 畫時序圖，先是橫坐標(biāo)，后是縱坐標(biāo)md=mean()求總的均值mdseaind=apply(tdat1,1,39。) 畫時序圖lines(,col=red) 畫擬合圖 曲線擬合 上海證劵交易所=(C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\,header=F)=(t(()))[1:130]矩陣轉(zhuǎn)置轉(zhuǎn)向量plot(,type=39。=(C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\,header=T)=[,2]plot(,type=39。必需為數(shù)值——1985年全球氣溫改變差值差分序列沒有數(shù)據(jù) 矩估計(jì)=(C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\,header=F)=(t(()))[1:70]plot(,type=39。)acf(x)pacf(x)圖和書上不一樣法二x=(n=1000,list(ar=,ma=))acf(x)pacf(x)圖和書上一樣 選擇合適的ARMA模型擬合加油站57天的OVERSHORT序列=(C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\,header=F)=(t(()))[1:57]plot(,type=39。l39。closure39。l39。l39。l39。l39。 繪制1964——1999年中國年紗產(chǎn)量序列時序圖（）=(C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\,header=T)如果有標(biāo)題，用T；沒有標(biāo)題用Fplot(,type=39。)acf() 把字去掉pacf()——1998年北京市每年最高氣溫序列時序圖=(C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\,header=T)plot(,type=39。)=acf()(,type=LjungBox,lag=6)(,type=LjungBox,lag=12)——1998年北京市城鄉(xiāng)居民定期儲蓄所占比例序列的平穩(wěn)性與純隨機(jī)性進(jìn)行檢驗(yàn)=(C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\,header=T)plot(,type=39。)acf(x)pacf(x)法二x=rep(0:1000)for(i in 1:1000){x[i]=rnorm[i]2*rnorm[i1]}plot(x,type=39。)acf(x)pacf(x)法二x=rep(0:1000)for(i in 1:1000){x[i]=rnorm[i]*rnorm[i1]}plot(x,type=39。的對象不可以取子集法一：x=(n=1000,list(ma=c(4/5,16/25)))(x,type=39。)acf(x)pacf(x)錯誤于x[i] = rnorm[i] 4/5 * rnorm[i 1] + 16/25 * rnorm[i 2] : 更換參數(shù)長度為零 根據(jù)書上64頁來判斷（1，1）模型，x(t)(t1)=u(t)*(u1)，并直觀觀察該模型自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)的拖尾性。o39。o39
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