時(shí)間序列分析r語言程序-全文預(yù)覽
【正文】 {x[i]=x[i1]+*x[i2]+rnorm(1)}plot(x[1:100],type=l)acf(x)pacf(x)又一個(gè)式子x0=runif(1)x1=runif(1)x=rep(0,1500)x[1]=x1x[2]=*x0+rnorm(1)for(i in 3:length(x)){x[i]=x[i1]*x[i2]+rnorm(1)}plot(x[1:100],type=l)acf(x)pacf(x)均值和方差smu=mean(x)svar=var(x)（1）模型的方差 mu=0mvar=1/(^2) 書上51頁總體均值方差cat(population mean and var are,c(mu,mvar),\n)樣本均值方差cat(sample mean and var are,c(mu,mvar),\n)svar=(1+)/(()*()*(1+)) MA模型 自相關(guān)系數(shù)圖截尾和偏自相關(guān)系數(shù)圖拖尾法一：x=(n=1000,list(ma=2))(x,type=39。)不會(huì)定義坐標(biāo)軸=[,2]=acf()(,type=LjungBox,lag=6)(,type=LjungBox,lag=12)，并繪制時(shí)序圖=rnorm(1000,0,1)plot(,type=39。)=[,2]=acf()（）=(C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\,header=F)=(t(()))[1:168]矩陣轉(zhuǎn)置轉(zhuǎn)向量plot(,type=39。o39。o39。o39。l39。l39。l39。法一：x0=runif(1)x=rep(0,1000)x[1]=*x0+rnorm(1)*rnorm(1)for(i in 2:length(x)){x[i]=*x[i1]+rnorm(1)*rnorm(1)}plot(x,type=39。)acf()pacf() 把字去掉arima(,order=c(0,0,1),method=CSS)最小二乘估計(jì)ma1=arima(,order=c(0,0,1),method=CSS)summary(ma1)ev=ma1$residualsacf(ev)pacf(ev)錯(cuò)誤于arima(, order = c(0, 0, 1), method = CSS) : 39。)（2）（3）（3）模型的預(yù)測(cè)如果考得話就先。)t=1:40=lm(~t) 線性擬合summary() 返回?cái)M合參數(shù)的統(tǒng)計(jì)量coef() 返回被估計(jì)的系數(shù)=fitted() 返回模擬值residuals() 返回殘差值plot(,type=39。)t=1:130t2=t^2=lm(~t+t2) 一道矩陣就出毛病=c(5,)=filter(,rep(1/4,4),sides=1)for(i in 1:3) {x[1]=x[1] x[i+1]=*x[i+1]+*x[i]}錯(cuò)誤于`[.`(x, i + 1) : undefined columns selected此外: 警告信息：In (left, right) : * 對(duì)因子沒有意義做不出來略略 中國(guó)社會(huì)消費(fèi)品零售總額序列=(C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\,header=T) 第一行是標(biāo)簽，所以是Ttdat1=([,2:9]) 橫向全部讀取，縱向讀取2至9列=(tdat1)plot(1:length(),type=39。)/md 求季節(jié)因子seaindplot(seaind,type=39。)lines(that,type=39。)abline(v=96) 差分運(yùn)算=(C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\,header=T)如果有標(biāo)題，用T；沒有標(biāo)題用Fx=plot(x,type=39。) 北京市民車輛擁有量序列=(
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