時(shí)間序列arima期末論文-arima模型在總?cè)丝陬A(yù)測(cè)中的應(yīng)用-資料下載頁(yè)
2025-06-06 02:02本頁(yè)面
【正文】 增長(zhǎng)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用》， [J],華北水利水電學(xué)院學(xué)報(bào)， 2021 年 6 月，第 29 卷第 3 期： 9598 [4]王保學(xué)，蔡果蘭，《 Logistic 模型的 參數(shù)估計(jì)及人口預(yù)測(cè)》 [J]，北京工商大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）， 2021 年 11 月，第 27 卷第 6 期： 7579 [5] Rosen F,《 The principle of population as political theory: Godwin39。s Of population and the Malthusian controversy》 ,[J],Journal Of The History Of Ideas [J Hist Ideas] 1970 JanMar。 Vol. 31 (1), pp. 3348. [6]潘紅宇等譯，《時(shí)間序列分析及應(yīng)用》 [M]，機(jī)械工業(yè)出版社， 2021年 1 月 [7]薛毅，陳麗萍，《統(tǒng)計(jì)建模與 R 軟件（下冊(cè)）》 [M]，清華大學(xué)出版社 16 附錄 做時(shí)間序列的序列圖 plot(x) 做序列的 一階 差分時(shí)間按序列圖及處理后的 ACF 圖 ,PACF 圖程序： mydata(C:/Users/Administrator/Desktop/,header=T) xts(mydata,frequency =1, start =1962) par(mfrow=c(3,1)) plot(x) plot(diff(x,difference=1)) 做差分后的時(shí)間序列圖 acf(diff(x,difference=1),=39。ma39。) 做差分后的自相關(guān)圖 pacf(diff(x,difference=1)) 做差分后的偏自相關(guān)圖 做序列的 二階 差分時(shí)間按序列圖及處理后的 ACF 圖 ,PACF 圖程序： mydata(C:/Users/Administrator/Desktop/,header=T) xts(mydata,frequency =1, start =1962) par(mfrow=c(3,1)) plot(diff(x,difference=2))做差分后的時(shí)間序列圖 acf(diff(x,difference=2),=39。ma39。) 做差分后的自相關(guān)圖 pacf(diff(x,difference=2)) 做差分后的偏自相關(guān)圖 估計(jì)模型中的參數(shù)程序： mydata(C:/Users/Administrator/Desktop/,header=T) xts(mydata,frequency =1, start =1962) arima(x,order=c(1,2,1),method=CSS)CSS 代表?xiàng)l件最小二乘估計(jì) arima(x,order=c(1,2,2),method=CSS)CSS 代表?xiàng)l件最小二乘估計(jì) arima(x,order=c(1,2,3),method=CSS)CSS 代表?xiàng)l件最小二乘估計(jì) 17 對(duì)模型的殘差進(jìn)行檢驗(yàn)程序： library(TSA) mydata(C:/Users/Administrator/Desktop/,header=T) xts(mydata,frequency =1, start =1962) mmatrix(c(1:3,2),2,2) layout(m)。(3)。 model=arima(x,order=c(1,2,1)) 當(dāng)需要改診斷其他模型時(shí) 就改變此處的 p,d,q 值即可 plot(rstandard(model,infl = iflSR),ylab =39。Standardized Residuals39。, type=39。o39。)。abline(h=0)。畫(huà)殘差圖 qqnorm(residuals(model))畫(huà)殘差的 圖 qqline(residuals(model))畫(huà)殘差圖 圖 (residuals(model))對(duì)殘差做正態(tài)性檢驗(yàn) acf(residuals(model))對(duì)殘差做自相關(guān)圖 (model,lag=25)求殘差 LjungBox 統(tǒng)計(jì)量 對(duì) 未來(lái) 5 年年末人口數(shù)的預(yù)測(cè) 程序： library(TSA) mydata(C:/Users/Administrator/Desktop/,header=T) xts(mydata,frequency =1, start =1962) model=arima(x,order=c(1,2,2))確定模型 predict(model,c(5))對(duì)未來(lái)五年在 model 模型下的預(yù)測(cè)
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