時間序列分析r語言程序-展示頁
2025-07-04 07:51本頁面
【正文】 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。)acf()pacf() 把字去掉arima(,order=c(0,0,1),method=CSS)最小二乘估計ma1=arima(,order=c(0,0,1),method=CSS)summary(ma1)ev=ma1$residualsacf(ev)pacf(ev)錯誤于arima(, order = c(0, 0, 1), method = CSS) : 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=(C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\,header=F)=(t(()))[1:70]plot(,type=39。)（2）（3）（3）模型的預(yù)測如果考得話就先。=(C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\,header=T)=[,2]plot(,type=39。)t=1:40=lm(~t) 線性擬合summary() 返回擬合參數(shù)的統(tǒng)計量coef() 返回被估計的系數(shù)=fitted() 返回模擬值residuals() 返回殘差值plot(,type=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。)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]}錯誤于`[.`(x, i + 1) : undefined columns selected此外: 警告信息：In (left, right) : * 對因子沒有意義做不出來略略 中國社會消費品零售總額序列=(C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\,header=T) 第一行是標簽，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。) 畫時序圖，先是橫坐標，后是縱坐標md=mean()求總的均值mdseaind=apply(tdat1,1,39。)/md 求季節(jié)因子seaindplot(seaind,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。)lines(that,type=39。) 擬合圖和原來的圖畫在一起殘差檢驗ev=noseandatthat計算殘差evplot(ev) 殘差圖t=97:108that=+*tq=that*seainds=c(,q)plot(1:108,s,type=39。)abline(v=96) 差分運算=(C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\,header=T)如果有標題，用T；沒有標題用Fx=plot(x,type=39。)dx=diff(x[,2])plot(dx,type=39。) 北京市民車輛擁有量序列=(C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\,header=T
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