時(shí)間序列分析r語(yǔ)言程序(編輯修改稿)
2024-07-22 07:51 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 =(C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\,header=F)=(t(()))[1:70]plot(,type=39。o39。)（2）（3）（3）模型的預(yù)測(cè)如果考得話就先。=(C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\,header=T)=[,2]plot(,type=39。o39。)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。o39。) 畫時(shí)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。l39。)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(méi)有意義做不出來(lái)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。o39。) 畫時(shí)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。mean39。)/md 求季節(jié)因子seaindplot(seaind,type=39。b39。) 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。p39。)lines(that,type=39。l39。) 擬合圖和原來(lái)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。b39。)abline(v=96) 差分運(yùn)算=(C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\,header=T)如果有標(biāo)題，用T；沒(méi)有標(biāo)題用Fx=plot(x,type=39。o39。)dx=diff(x[,2])plot(dx,type=39。o39。) 北京市民車輛擁有量序列=(C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\,header=T)x=plot(x,type=39。o39。)dx=diff(x[,2]) 一屆差分plot(dx,type=39。b39。)ddx=diff(x[,2],lag=1,difference=2) 二階差分plot(ddx,type=39。l39。) 又=(C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\,header=T)plot([,2],type=39。l39。)axis(1,at=c(1950,19999))x=ts([,2])dx=diff(x,lag=1,differences=1) 一階差分plot([1,1],dx,type=39
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