R语言实现时间序列分析
r语言时间序列cv系数
r语言时间序列cv系数
R语言中时间序列的CV（Coefficient of Variation，变异系数）可以通过计算标准差除以均值得到。
在时间序列分析中，CV常用于衡量数据的变异程度，其计算公式如下：
CV = (标准差 / 均值) 100%。
在R语言中，我们可以使用以下代码来计算时间序列数据的CV 系数：
R.
# 假设我们有一个时间序列数据存储在变量ts_data中。
cv <function(x) {。
sd(x) / mean(x) 100。
}。
cv_coefficient <cv(ts_data)。
上述代码中，我们定义了一个名为cv的函数来计算CV系数，
然后将时间序列数据ts_data传递给该函数，得到CV系数存储在
cv_coefficient变量中。
需要注意的是，CV系数越大表示数据的变异程度越高，反之则
越低。
当CV系数为0时，表示数据没有变异，即所有值都相等；当CV系数为正无穷大时，表示数据的变异程度非常大。
除了使用自定义函数计算CV系数外，R语言中还有一些包（如fBasics、DescTools等）提供了现成的函数来计算CV系数，你也
可以根据自己的需求选择合适的方法来计算时间序列数据的CV系数。
希望这个回答能够帮助到你。
R语言在时间序列分析中的应用4.19
R语言在时间序列中的应用2013.04.19 未完成written by MiltonDeng,from department of Statistics, XMU一、数据的读入与时间序列化时间序列数据是R语言中一种特定形式的数据类型。
R语言中有许多专门针对时间序列数据编制的函数。
但在运用这些函数前，首先需要对序列进行时间序列化，即运用将一组数据转化为时间序列数据这种数据形式。
ts(data = NA, start = 1, end = numeric(), frequency = 1 )-data ：要进行时间序列化的向量。
如果是矩阵，会按列分别处理。
-start ：起始时点。
-end ：结束时点。
-frequency ：频度。
取12时自动识别为月，4时自动识别为季度。
首先，应该注意，与多元统计等统计分析不同，单变量时间序列根本上是一个向量，而不是一个矩阵，或者一个表。
因此，在读入时间序列数据时，常常会有一些不必要的麻烦。
由于数据整理时，数据编排往往不一致，所以应该注意以何种方式读入时间序列数据。
以txt文件为例，假设这组时间序列为“5,4,2,3,6,1”，在文件中以如下方式出现（人大出版社，王燕老师的《应用时间序列分析》中的数据均以这种形式出现）：5 4 23 6 1如果以read.table() 读入，读入的是一个2*3的矩阵，如果直接以ts() 时间序列化，R会认为这是3列数据，将对它们分别生成3组时间序列数据。
下面提供两种方法：（1）以scan()直接读入为向量。
（2）以read.table()读入这个矩阵为D，然后D=t(D) #因为是以行录入，所以要先转置D=as.vector(D) #将矩阵线性化为向量D二、描述时间序列对于单组时间序列：（1）ts.plot(D) #可以直接对未ts的向量绘图（2）ts(D); plot(D)如果D是一个矩阵或frame，可以对多个序列画在同一张图里。
dfa时间序列 r语言
dfa时间序列 r语言DFA（Detrended Fluctuation Analysis）是一种用于分析时间序列的方法，它可以用来研究时间序列的长期相关性。
在R语言中，可以使用一些包来进行DFA分析，比如pracma和fractal包。
下面我将从不同角度来介绍在R语言中如何进行DFA时间序列分析。
首先，要进行DFA分析，你需要安装R语言的pracma和fractal包。
你可以使用以下命令来安装这两个包：R.install.packages("pracma")。
install.packages("fractal")。
安装完成后，你需要加载这两个包：R.library(pracma)。
library(fractal)。
接下来，假设你有一个时间序列数据集data，你可以使用以下步骤来进行DFA分析：R.# 假设data是你的时间序列数据。
# 首先，对数据进行DFA分析。
dfa_result <dfa(data)。
# 输出结果。
print(dfa_result)。
这样就可以得到DFA分析的结果。
除了使用pracma和fractal 包之外，还有一些其他的R包也提供了DFA分析的功能，你可以根据自己的喜好选择合适的包进行分析。
另外，你还可以从理论角度来解释DFA时间序列分析的原理，比如介绍DFA是如何计算时间序列的长期相关性的，以及它在时间序列分析中的应用等方面。
总的来说，在R语言中进行DFA时间序列分析，你需要安装相应的包，加载包，对数据进行分析并输出结果，同时也可以从理论角度进行解释。
希望这些信息能够帮助到你。
时间序列分析R语言程序
#例2.1绘制196 ------- 1999年中国年纱产量序列时序图(数据见附录1.2)Data1.2=read.csv("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\ 附录1.2.csv",header=T)#如果有标题，用T；没有标题用Fplot(Data1.2,type='o')#例2.1续tdat1.2=Data1.2[,2]a1.2=acf(tdat1.2)#例2.2绘制1962年1月至1975年12月平均每头奶牛产奶量序列时序图(数据见附录1.3)Data1.3=read.csv("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\ 附录 1.3.csv”,header=F)tdat1.3=as.vector(t(as.matrix(Data1.3)))[1:168]# 矩阵转置转向量plot(tdat1.3,type=T)#例2.2续acf(tdat1.3) #把字去掉pacf(tdat1.3)#例2.3绘制1949——1998年北京市每年最高气温序列时序图Data1.4=read.csv("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\ 附录 1.4.csv”,header=T)plot(Data1.4,type='o')##不会定义坐标轴#例2.3续tdat1.4=Data1.4[,2]a1.4=acf(tdat1.4)#例2.3续Box.test(tdat1.4,type="Ljung-Box”,lag=6)Box.test(tdat1.4,type="Ljung-Box”,lag=12)#例2.4随机产生1000个服从标准正态分布的白噪声序列观察值，并绘制时序图Data2.4=rnorm(1000,0,1)Data2.4plot(Data2.4,type=T)#例2.4续a2.4=acf(Data2.4)#例2.4续Box.test(Data2.4,type="Ljung-Box”,lag=6)Box.test(Data2.4,type="Ljung-Box”,lag=12)#例2.5对195 ——1998年北京市城乡居民定期储蓄所占比例序列的平稳性与纯随机性进行检验Data1.5=read.csv("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\ 附录 1.5.csv”,header=T)plot(Data1.5,type='o',xlim=c(1950,2010),ylim=c(60,100) )tdat1.5=Data1.5[,2]a1.5=acf(tdat1.5)#白噪声检验Box.test(tdat1.5,type="Ljung-Box”,lag=6)Box.test(tdat1.5,type="Ljung-Box”,lag=12)#例2.5续选择合适的ARMA模型拟合序列acf(tdat1.5)pacf(tdat1.5)#根据自相关系数图和偏自相关系数图可以判断为AR(1)模型#例2.5续P81 口径的求法在文档上#P83arima(tdat1.5,order=c(1,0,0),method="ML")# 极大似然估计ar1=arima(tdat1.5,order=c(1,0,0),method="ML") summary(ar1)ev=ar1$residualsacf(ev)pacf(ev)#参数的显著性检验t1=0.6914/0.0989p1=pt(t1,df=48,lower.tail=F)*2#ar1的显著性检验t2=81.5509/ 1.7453p2=pt(t2,df=48,lower.tail=F)*2#残差白噪声检验Box.test(ev,type="Ljung-Box”,lag=6,fitdf=1)Box.test(ev,type="Ljung-Box”,lag=12,fitdf=1)#例2.5续P94预测及置信区间predict(arima(tdat1.5,order=c(1,0,0)),n.ahead=5)tdat1.5.fore=predict(arima(tdat1.5,order=c(1,0,0)),n.ahea d=5)U=tdat1.5.fore$pred+1.96*tdat1.5.fore$seL=tdat1.5.fore$pred-1.96*tdat1.5.fore$seplot(c(tdat1.5,tdat1.5.fore$pred),type="l”,col=1:2)lines(U,co l=”blue”,lty=”dashed”)lines(L,col=”blue”,lty=”dashed”)#例3.1.1例3.5 例3.5续#方法一plot.ts(arima.sim(n=100,list(ar=0.8)))#方法二x0=runif(1)x=rep(0,1500)x[1]=0.8*x0+rnorm(1) for(i in 2:length(x)) {x[i]=0.8*x[i-1]+rnorm(1)} plot(x[1:100],type=T) acf(x)pacf(x)##拟合图没有画出来x[1]=x1x[2 ]=-x1-0.5*x0+rnorm(1)for(i in 3:length(x)){x[i]=-x[i-1]-0.5*x[i-2]+rnorm(1)} plot(x[1:100],type=T)acf(x)pacf(x)#例3.1.2x0=runif(1)x=rep(0,1500)x[1]=-1.1*x0+rnorm(1) for(i in 2:length(x)) #均值和方差smu=mean(x) svar=var(x){x[i]=-1.1*x[i-1]+rnorm(1)} plot(x[1:100],type=T) acf(x) pacf(x) #例3.2求平稳AR (1)模型的方差例3.3 mu=0 mvar=1/(1-0.8A2) #书上51 页#总体均值方差#例3.1.3方法一plot.ts(arima.sim(n=100,list(ar=c(1,-0.5)))) #方法二x0=runif(1)x1=runif(1)x=rep(0,1500)x[1]=x1x[2]=x1-0.5*x0+rnorm(1)for(i in 3:length(x)){x[i]=x[i-1]-0.5*x[i-2]+rnorm(1)}plot(x[1:100],type=T)acf(x)pacf(x) cat("population mean and var are”,c(mu,mvar),"\n")#样本均值方差cat("sample mean and var are”,c(mu,mvar),"\n")#例题3.4svar=(1+0.5)/((1-0.5)*(1-1-0.5)*(1+1-0.5))#例题3.6 MA模型自相关系数图截尾和偏自相关系数图拖尾#3.6.1法：x=arima.sim(n=1000,list(ma=-2))plot.ts(x,type='l')acf(x)#例3.1.4x0=runif(1)x1=runif(1)x=rep(0,1500)x[1]=x1x[2]=x1+0.5*x0+rnorm(1)for(i in 3:length(x)){x[i]=x[i-1]+0.5*x[i-2]+rnorm(1)} plot(x[1:100],type=T)acf(x)pacf(x) pacf(x)法二x=rep(0:1000)for(i in 1:1000){x[i]=rnorm[i]-2*rnorm[i-1]} plot(x,type=T)acf(x)pacf(x)#3.6.2法一：又一个式子x0=runif(1)x1=runif(1)x=rep(0,1500) x=arima.sim(n=1000,list(ma=-0.5)) plot.ts(x,type='l')acf(x)pacf(x)法二x=rep(0:1000)for(i in 1:1000){x[i]=rnorm[i]-0.5*rnorm[i-1]}plot(x,type='l')acf(x)pacf(x)##错误于rnorm[i]:类别为'closure'的对象不可以取子集#3.6.3法^:x=arima.sim(n=1000,list(ma=c(-4/5,16/25)))plot.ts(x,type=T)acf(x)pacf(x)法二:x=rep(0:1000)for(i in 1:1000) {x[i]=rnorm[i]-4/5*rnorm[i-1]+16/25*rnorm[i-2]} plot(x,type='l')acf(x)pacf(x)##错误于x[i] = rnorm[i] - 4/5 * rnorm[i - 1] + 16/25 * rnorm[i - 2] :##更换参数长度为零#例3.6续根据书上64页来判断#例3.7拟合ARMA ( 1，1)模型，x(t)-0.5x(t-1)=u(t)-0.8*(u-1)，并直观观察该模型自相关系数和偏自相关系数的拖尾性。
用R语言做时间序列分析
用R语言做时间序列分析时间序列（time series ）是一系列有序的数据。
通常是等时间间隔的采样数据。
如果不是等间隔，则一般会标注每个数据点的时间刻度。
下面以time series 普遍使用的数据airline passenger 为例。
这是^一年的每月乘客数量，单位是千人次。
Time如果想尝试其他的数据集，可以访问这里：https:///data/list/?q=provider:tsdl可以很明显的看出，airli ne passe nger 的数据是很有规律的。
time series data mining 主要包括decompose （分析数据的各个成分，例如趋势，周期性），prediction （预测未来的值），classificatio n （对有序数据序列的feature 提取与分类），clusteri ng （相似数列聚类）等。
这篇文章主要讨论prediction （forecast，预测）问题。
即已知历史的数据，如何准确预测未来的数据。
先从简单的方法说起。
给定一个时间序列，要预测下一个的值是多少，最简单的思路是什么呢？（1）m ean （平均值）：未来值是历史值的平均。
（2）exponential smoothing （指数衰减）：当去平均值得时候，每个历史点的权值可以不一样。
最自然的就是越近的点赋予越大的权重。
= aX± + ct^X2 + a3X3+ …或者，更方便的写法，用变量头上加个尖角表示估计值X t+1 = aX t+ （1 - a）X t（3） sn aive :假设已知数据的周期，那么就用前一个周期对应的时刻作为下一个周期对应时刻的预测值（4）d rift :飘移，即用最后一个点的值加上数据的平均趋势tX t+h|t =禺+占2心-斗-丄= x t +占（罠-如Tt = •介绍完最简单的算法，下面开始介绍两个time series 里面最火的两个强大的算法：Holt-Winters 和ARIMA 。
R语言中时间序列分析浅析
R语⾔中时间序列分析浅析时间序列是将统⼀统计值按照时间发⽣的先后顺序来进⾏排列，时间序列分析的主要⽬的是根据已有数据对未来进⾏预测。
⼀个稳定的时间序列中常常包含两个部分，那么就是：有规律的时间序列+噪声。
所以，在以下的⽅法中，主要的⽬的就是去过滤噪声值，让我们的时间序列更加的有分析意义。
语法时间序列分析中ts()函数的基本语法是 <- ts(data, start, end, frequency)以下是所使⽤的参数的描述data是包含在时间序列中使⽤的值的向量或矩阵。
start以时间序列指定第⼀次观察的开始时间。
end指定时间序列中最后⼀次观测的结束时间。
frequency指定每单位时间的观测数。
除了参数“data”，所有其他参数是可选的。
时间序列的预处理：1. 平稳性检验：拿到⼀个时间序列之后，我们⾸先要对其稳定性进⾏判断，只有⾮⽩噪声的稳定性时间序列才有分析的意义以及预测未来数据的价值。
所谓平稳，是指统计值在⼀个常数上下波动并且波动范围是有界限的。
如果有明显的趋势或者周期性，那么就是不稳定的。
⼀般判断有三种⽅法：画出时间序列的趋势图，看趋势判断画⾃相关图和偏相关图，平稳时间序列的⾃相关图和偏相关图，要么拖尾，要么截尾。
检验序列中是否存在单位根，如果存在单位根，就是⾮平稳时间序列。
在R语⾔中，DF检测是⼀种检测稳定性的⽅法，如果得出的P值⼩于临界值，则认为是序列是稳定的。
2. ⽩噪声检验⽩噪声序列，⼜称为纯随机性序列，序列的各个值之间没有任何的相关关系，序列在进⾏⽆序的随机波动，可以终⽌对该序列的分析，因为从⽩噪声序列中是提取不到任何有价值的信息的。
3. 平稳时间序列的参数特点均值和⽅差为常数，并且具有与时间⽆关的⾃协⽅差。
时间序列建模步骤:拿到被分析的时间序列数据集。
对数据绘图，观测其平稳性。
若为⾮平稳时间序列要先进⾏ d 阶差分运算后化为平稳时间序列，此处的 d 即为ARIMA(p,d,q) 模型中的 d ；若为平稳序列，则⽤ ARMA(p,q) 模型。
R语言之数据分析高级方法「时间序列」
R语言之数据分析高级方法「时间序列」作者简介Introduction姚某某本节主要总结「数据分析」的「时间序列」相关模型的思路。
「时间序列」是一个变量在连续时点或连续时期上测量的观测值的序列，它与我们以前见过的数据有本质上的区别，这个区别在于之前的数据都在一个时间的横截面上去测量、计算数据，而「时间序列」给出了一种时间轴线上纵向的视角，将时间作为自变量，测量出一系列纵向数据。
关于「时间序列」的预测模型，我所了解的常用模型有三种：1. 移动平均 2. 指数预测模型 3. ARIMA 预测模型0. 时序的分解要研究时序如何预测，首先需要将复杂的时序数据进行分解，将复杂的时序数据分解为单一的分解成分，这样能利用统计方法进行拟合，然后个个击破，最后再合成为我们需要预测的未来时序数据。
前人在这一问题上已经得到很好的结论，通过对时序数据现实意义的理解，一般将时序数据分解为四个成分：1. 水平项2. 趋势项3. 季节效应（衍生出去为周期项）4. 随机波动•水平项，即剔除时序数据的趋势影响和季节影响后，时序数据所剩的成分，它代表着时序数据在时间轴上相对稳定的一个基础值。
就像一个原点一样，在这个原点上去考虑时间所带来的趋势影响和季节影响。
•趋势项，它用于捕捉时序数据的长期变化，是逐步增长还是逐步下降。
就像在二元空间中的一个单调函数。
•季节效应，衍生出去就是周期型，在一定时间内，时序数据所包含的周期型变化。
就像在二元空间中的三角函数，如y=sinx，其数值是周而复始的。
通常在分解以上各个成分时，有两种模式，一个是乘法模型，一个是加法模型。
其中，加法模型的季节效应被认为不依赖于时间序列，二乘法模型认为季节影响随着时间会发生改变。
不过两种模型在计算时可以相通，对乘法模型作对数处理即可。
1. 移动平均这一方法很简单，只做简单讲解•所谓移动平均，就是使用时间序列中最接近的 k 期数据值的平均值作为下一个时期的预测值。
即：较小的 k 值将更快速追踪时间序列的移动，而较大的 k 值将随着时间的推移更有效地消除随机波动。
r语言arima函数用法
r语言arima函数用法一、概述Arima函数是R语言中用于时间序列分析的一个功能强大的函数。
它可以用来估计和预测时间序列数据，包括季节性和趋势性成分。
本文主要介绍Arima函数的用法，包括参数设置、模型识别、模型估计、模型检验和预测等方面。
二、参数设置Arima函数的参数包括x、order、seasonal和include.mean。
其中，x表示输入的时间序列数据，通常为一个向量或矩阵；order指定AR、差分和MA的阶数，格式为c(p, d, q)，其中p代表AR阶数，d代表差分阶数，q代表MA阶数；seasonal指定季节性的阶数，格式为c(P, D, Q, m)，其中P代表季节AR阶数，D 代表季节差分阶数，Q代表季节MA阶数，m代表季节周期；include.mean指定是否包括常数项，默认为TRUE。
三、模型识别在使用Arima函数之前，首先需要对时间序列数据进行模型识别。
模型识别主要包括确定AR和MA的阶数以及季节性的阶数。
常用的方法包括自相关函数ACF和偏自相关函数PACF的观察，以及模型选择准则AIC和BIC的比较。
•自相关函数ACF：用来检测时间序列数据的自相关性。
如果ACF在k阶后截尾，则说明可以考虑AR(k)模型。
•偏自相关函数PACF：用来检测时间序列数据的偏自相关性。
如果PACF在k 阶后截尾，则说明可以考虑MA(k)模型。
•模型选择准则AIC和BIC：用来比较不同模型的拟合程度。
AIC和BIC值越小，模型的拟合程度越好。
四、模型估计模型估计是指根据已有的时间序列数据，估计ARIMA模型的参数。
在估计过程中，需要设置初始值，然后通过迭代方法求解模型的参数估计值。
在R语言中，使用Arima函数可以很方便地进行模型估计。
五、模型检验模型检验是指对估计得到的模型参数进行检验，判断模型是否合理。
常用的检验方法包括残差自相关图、残差正态性检验、白噪声检验等。
•残差自相关图：用来检测模型残差序列的自相关性。
R语言在时间序列分析中的应用4.19
R语言在时间序列中的应用2013.04.19 未完成written by MiltonDeng,from department of Statistics, XMU一、数据的读入与时间序列化时间序列数据是R语言中一种特定形式的数据类型。
R语言中有许多专门针对时间序列数据编制的函数。
但在运用这些函数前，首先需要对序列进行时间序列化，即运用将一组数据转化为时间序列数据这种数据形式。
ts(data = NA, start = 1, end = numeric(), frequency = 1 )-data ：要进行时间序列化的向量。
如果是矩阵，会按列分别处理。
-start ：起始时点。
-end ：结束时点。
-frequency ：频度。
取12时自动识别为月，4时自动识别为季度。
首先，应该注意，与多元统计等统计分析不同，单变量时间序列根本上是一个向量，而不是一个矩阵，或者一个表。
因此，在读入时间序列数据时，常常会有一些不必要的麻烦。
由于数据整理时，数据编排往往不一致，所以应该注意以何种方式读入时间序列数据。
以txt文件为例，假设这组时间序列为“5,4,2,3,6,1”，在文件中以如下方式出现（人大出版社，王燕老师的《应用时间序列分析》中的数据均以这种形式出现）：5 4 23 6 1如果以read.table() 读入，读入的是一个2*3的矩阵，如果直接以ts() 时间序列化，R会认为这是3列数据，将对它们分别生成3组时间序列数据。
下面提供两种方法：（1）以scan()直接读入为向量。
（2）以read.table()读入这个矩阵为D，然后D=t(D) #因为是以行录入，所以要先转置D=as.vector(D) #将矩阵线性化为向量D二、描述时间序列对于单组时间序列：（1）ts.plot(D) #可以直接对未ts的向量绘图（2）ts(D); plot(D)如果D是一个矩阵或frame，可以对多个序列画在同一张图里。
r语言 时间序列数据 极值点
r语言时间序列数据极值点时间序列数据是一种按时间顺序排列的数据，常见于各种领域，如经济学、气象学、金融学等。
在时间序列数据中，极值点是指在一定时间范围内出现的最大值或最小值。
通过分析极值点，我们可以了解到时间序列中的重要变化和异常情况。
本文将使用R语言对时间序列数据中的极值点进行分析。
我们需要导入R语言的相关包，如“xts”和“ggplot2”。
接下来，我们可以从数据源中获取时间序列数据，这里我们以某股票的收盘价作为示例。
假设我们已经获取了每日收盘价的数据，并将其存储在一个名为“data”的变量中。
我们首先可以对收盘价进行可视化，以便更好地理解数据的走势。
使用ggplot2包的“ggplot”函数和“geom_line”函数，我们可以绘制出收盘价随时间变化的折线图。
在图中，横轴表示时间，纵轴表示收盘价。
通过观察折线图，我们可以初步判断出数据中是否存在极值点。
接下来，我们可以使用R语言的“quantmod”包中的“runMax”和“runMin”函数来计算时间序列数据的滚动最大值和最小值。
滚动最大值表示在给定时间窗口内的最大值，滚动最小值表示在给定时间窗口内的最小值。
我们可以通过指定时间窗口的大小来调整计算的精度。
例如，我们可以使用一个30天的时间窗口来计算滚动最大值和最小值。
计算出滚动最大值和最小值后，我们可以标记出极值点在折线图中的位置。
使用ggplot2包的“geom_point”函数，我们可以在折线图上添加点标记。
在滚动最大值和最小值中，对于每一个极值点，我们可以将其对应的时间和数值标记在折线图上。
通过观察标记点，我们可以更清楚地看到极值点的分布情况。
除了可视化之外，我们还可以通过一些统计指标来分析极值点。
例如，我们可以计算出极值点的数量、极值点所占总数据的比例等。
通过这些指标，我们可以对时间序列数据中的极值点进行更深入的理解和分析。
我们还可以使用R语言的“tseries”包中的“trend.test”函数来对极值点进行趋势检验。
R语言实现时间序列分析
R语言-时间序列时间序列:可以用来预测未来的参数,1.生成时间序列对象1 sales <- c(18, 33, 41, 7, 34, 35, 24, 25, 24, 21, 25, 20,2 22, 31, 40, 29, 25, 21, 22, 54, 31, 25, 26, 35)3# 1.生成时序对象4 tsales <- ts(sales,start = c(2003,1),frequency = 12)5 plot(tsales)6# 2.获得对象信息7 start(tsales)8 end(tsales)9 frequency(tsales)10# 3.对相同取子集11 tsales.subset <- window(tsales,start=c(2003,5),end=c(2004,6))12 tsales.subset 结论:手动生成的时序图2.简单移动平均案例:尼罗河流量和年份的关系1 library(forecast)2 opar <- par(no.readonly = T)3 par(mfrow=c(2,2))4 ylim <- c(min(Nile),max(Nile))5 plot(Nile,main='Raw time series')6 plot(ma(Nile,3),main = 'Simple Moving Averages (k=3)',ylim = ylim)7 plot(ma(Nile,7),main = 'Simple Moving Averages (k=3)',ylim = ylim)8 plot(ma(Nile,15),main = 'Simple Moving Averages (k=3)',ylim = ylim)9 par(opar) 结论:随着K值的增大,图像越来越平滑我们需要找到最能反映规律的K值3.使用stl做季节性分解案例:Arirpassengers年份和乘客的关系1# 1.画出时间序列2 plot(AirPassengers)3 lAirpassengers <- log(AirPassengers)4 plot(lAirpassengers,ylab = 'log(Airpassengers)')5# 2.分解时间序列6 fit <- stl(lAirpassengers,s.window = 'period')7 plot(fit)8 fit$time.series9 par(mfrow=c(2,1))10# 3.月度图可视化11 monthplot(AirPassengers,xlab='',ylab='')12# 4.季度图可视化13 seasonplot(AirPassengers,bels = T,main = '') 原始图 对数变换 总体趋势图 月度季度图4.指数预测模型 4.1单指数平滑 案例:预测康涅狄格州的气温变化# 1.拟合模型fit2 <- ets(nhtemp,model = 'ANN')fit2# 2.向前预测forecast(fit2,1)plot(forecast(fit2,1),xlab = 'Year',ylab = expression(paste("Temperature (",degree*F,")",)),main="New Haven Annual Mean Temperature")# 3.得到准确的度量accuracy(fit2) 结论:浅灰色是80%的置信区间,深灰色是95%的置信区间 4.2有水平项,斜率和季节项的指数模型 案例:预测5个月的乘客流量1# 1.光滑参数2 fit3 <- ets(log(AirPassengers),model = 'AAA')3 accuracy(fit3)4# 2.未来值预测5 pred <- forecast(fit3,5)6 pred7 plot(pred,main='Forecast for air Travel',ylab = 'Log(Airpassengers)',xlab = 'Time') 8# 3.使用原始尺度预测9 pred$mean <- exp(pred$mean)10 pred$lower <- exp(pred$lower)11 pred$upper <- exp(pred$upper)12 p <- cbind(pred$mean,pred$lower,pred$upper)13 dimnames(p)[[2]] <- c('mean','Lo 80','Lo 95','Hi 80','Hi 95')14 p 结论:从表格中可知3月份的将会有509200乘客,95%的置信区间是[454900,570000] 4.3ets自动预测 案例:自动预测JohnsonJohnson股票的趋势1 fit4 <- ets(JohnsonJohnson)2 fit43 plot(forecast(fit4),main='Johnson and Johnson Forecasts',4 ylab="Quarterly Earnings (Dollars)", xlab="Time") 结论:预测值使用蓝色线表示,浅灰色表示80%置信空间,深灰色表示95%置信空间5.ARIMA预测步骤: 1.确保时序是平稳的 2.找出合理的模型(选定可能的p值或者q值) 3.拟合模型 4.从统计假设和预测准确性等角度评估模型 5.预测library(tseries)plot(Nile)# 1.原始序列差分一次ndiffs(Nile)dNile <- diff(Nile)# 2.差分后的图形plot(dNile)adf.test(dNile)Acf(dNile)Pacf(dNile)# 3.拟合模型fit5 <- arima(Nile,order = c(0,1,1))fit5accuracy(fit5)# 4.评价模型qqnorm(fit5$residuals)qqline(fit5$residuals)Box.test(fit5$residuals,type = 'Ljung-Box')# 5.预测模型forecast(fit5,3)plot(forecast(fit5,3),xlab = 'Year',ylab = 'Annual Flow') 原始图 一次差分图形1 fit6 <- auto.arima(sunspots)2 fit63 forecast(fit6,3)4 accuracy(fit6)5 plot(forecast(fit6,3), xlab = "Year",6 ylab = "Monthly sunspot numbers")。
使用R语言进行时间序列（arima，指数平滑）分析
使用R语言进行时间序列（arima，指数平滑）分析读时间序列数据您要分析时间序列数据的第一件事就是将其读入R，并绘制时间序列。
您可以使用scan（）函数将数据读入R，该函数假定连续时间点的数据位于包含一列的简单文本文件中。
数据集如下所示：Age of Death of Successive Kings of England#starting with William the Conqueror#Source: McNeill, "Interactive Data Analysis"604367505642506568436534...仅显示了文件的前几行。
前三行包含对数据的一些注释，当我们将数据读入R时我们想要忽略它。
我们可以通过使用scan（）函数的“skip”参数来使用它，它指定了多少行。
要忽略的文件顶部。
要将文件读入R，忽略前三行，我们键入：> kings[1] 60 43 67 50 56 42 50 65 68 43 65 34 47 34 49 41 13 35 53 56 16 43 69 59 48[26] 59 86 55 68 51 33 49 67 77 81 67 71 81 68 70 77 56在这种情况下，英国42位连续国王的死亡年龄已被读入变量“国王”。
一旦将时间序列数据读入R，下一步就是将数据存储在R中的时间序列对象中，这样就可以使用R的许多函数来分析时间序列数据。
要将数据存储在时间序列对象中，我们使用R中的ts（）函数。
例如，要将数据存储在变量'kings'中作为R中的时间序列对象，我们键入：Time Series:Start = 1End = 42Frequency = 1[1] 60 43 67 50 56 42 50 65 68 43 65 34 47 34 49 41 13 35 53 56 16 43 69 59 48[26] 59 86 55 68 51 33 49 67 77 81 67 71 81 68 70 77 56有时，您所拥有的时间序列数据集可能是以不到一年的固定间隔收集的，例如，每月或每季度。
时间序列分析与应用R语言例子3.17
3.5 预测在预测的过程中,我们的目标是根据现有的数据x n……x1来预测未来的值xn+m，m=1，2,……在这一节中，我们假定这一时间序列xt是平稳的，并且其模型的参数是已知的。
有关未知参数模型的预测我们将在后面的部分加以讨论.Xn+m的最小均方误差预测为：因为条件期望最小化均方误差为（3。
51）其中g（x）是观测值x的函数。
首先，我们来看预测值是观测值的线性函数的情形,在这种情况下，预测值的表达形式为（3.52）其中α0,α1……αn都是真实确定的数。
使均方预测误差最小化的（3。
52）式形式的线性预测我们称之为最优线性预测（BLPs），我们可以看到，线性预测仅仅依赖于其过程的二阶矩。
而这个二阶矩我们可以很容易地从现有的数据中估计出来。
这一节中很多的内容被附录B 中的理论部分加强了。
例如，定理B。
3说明了如果这个过程是高斯过程的话,那么最小均方误差预测与最优线性预测将是一致的。
如下的性质是基于投影定理（定理B。
1）而得出的. 性质P3.3：平稳过程的最优线性预测给定数据x1，x2,……x n，最优线性预测，其中,m≥1，那么这个最优线性预测可以通过求解以下方程得到：（3。
53）其中x0=1。
式（3.53）定义的房产称为预测方程，可以用来求解系数.如果E（xt）=u，那么当k=0时，由(3。
53）的第一个方程即可以得到：将期望值代入（3.52）中可以得到于是，最优线性预测的形式可以表示为因此,当我们讨论这个估计值的时候，我们会考虑到μ=0的情况,这种情况也是不失一般性的，而在这种情况下，α0=0.接下来，首先我们考虑一步向前预测,也就是给定，我们希望预测到时间序列的下一个时点的值Xn+1，那么Xn+1这一预测值的最优线性预测BLP即为：（3。
54）其中,为了更简洁地表示，我们在（3.54）中将（3.52）中的αk写成，k=1,2……n.利用性质P3。
3，系数应满足(3.55）这个预测方程可以用矩阵的形式表示为：（3.56）其中是一个n＊n矩阵,和都是n*1维向量。
r语言时间序列模型
R语言时间序列模型介绍时间序列是指按照时间顺序排列的一组数据。
时间序列模型则用于分析和预测时间序列数据的统计模型。
R语言是一种流行的用于数据分析和统计建模的编程语言，具备丰富的时间序列分析函数和库。
在本文中，我们将深入探讨R语言中的时间序列模型。
时间序列模型的概念时间序列模型在时间维度上捕捉数据的相关性，并可用来预测未来的数据。
时间序列数据通常包含以下几个特征：趋势、季节性、周期性以及随机波动。
常见的时间序列模型在R语言中，有多种常见的时间序列模型可供选择，包括：自回归移动平均模型（ARMA）ARMA模型是一种广泛使用的线性时间序列模型，结合了自回归（AR）和移动平均（MA）过程。
AR过程将当前值与前一期的观测值相关联，而MA过程则是对随机波动进行建模。
自回归积分移动平均模型（ARIMA）ARIMA模型是ARMA模型的拓展，它加入了差分（即积分）的概念。
差分可以帮助我们消除数据的趋势和季节性，使得时间序列更稳定。
季节性自回归积分移动平均模型（SARIMA）SARIMA模型是ARIMA模型的季节性拓展，它考虑了季节因素对时间序列的影响。
SARIMA模型结合了季节性自回归（SAR）和季节性移动平均（SMA）过程。
指数平滑模型指数平滑模型是一种非常简单的时间序列模型，用于预测未来的数据。
它根据过去观测值的加权平均来推断未来值，其中较近期的观测值权重较高。
R语言中的时间序列分析函数R语言提供了一系列用于时间序列分析的函数和库，包括以下几个常用的函数：ts()ts()函数用于将数据转换为时间序列对象。
它可以接受向量、矩阵或数据框作为输入，并根据提供的时间间隔创建一个时间序列对象。
ts.plot()ts.plot()函数用于绘制时间序列的图表。
它可以绘制单个时间序列或多个时间序列的对比图，以便于我们观察数据的趋势和季节性。
acf()acf()函数用于计算时间序列数据的自相关函数（ACF）。
ACF是衡量时间序列数据与其自身滞后版本之间的相关性的指标。
时间序列分析R语言程序
时间序列分析R语言程序1、安装库 #安装forecast包 install.packages("forecast") #安装ggplot2包 install.packages("ggplot2") #安装xts包install.packages("xts") #安装Zoo包 install.packages("Zoo") #安装tseries包 install.packages("tseries") #安装TTR包install.packages("TTR") #安装tsDyn包 install.packages("tsDyn") #安装gridExtra包 install.packages("gridExtra") #安装survival包install.packages("survival")2、导入所需要的库 #导入forecast包 library(forecast) #导入ggplot2包 library(ggplot2) #导入xts包 library(xts) #导入Zoo包library(Zoo) #导入tseries包 library(tseries) #导入TTR包library(TTR) #导入tsDyn包 library(tsDyn) #导入gridExtra包library(gridExtra) #导入survival包 library(survival)3、读入数据#读取时间序列数据 datats <-read.table("data.csv",header=TRUE,sep=",")4、查看数据#查看数据 head(datats) #时间序列数据概览 str(datats)5、对数据应用时间序列模型#将数据转换成时间序列格式 ts.data<-ts(datats,frequency=4,start=c(1990,1),end=c(2000,4))6、检验序列的平稳性#利用Box.test检验平稳性 box.test(ts.data,lag=5, type= "Ljung-Box",fitdf=2)7、采用移动平均模型进行拟合#将数据转换为差分序列 dif.data <- diff(ts.data)#拟合移动平均模型 fit <- arima(dif.data,order=c(1,1,0))#估计参数 coef(fit)8、检验模型拟合效果 #利用Ljung-Box检验拟合效果box.test(residuals(fit), lag=2,type= "Ljung-Box")9、查看拟合曲线#将拟合出的数据应用到时间序列模型中 predict.fit<-predict(fit,n.ahead=20)#作出拟合曲线图 plot(ts.data, main="Time Series",ylab="Value", xlab="Year")lines(predict.fit$pred,col="red",lwd=2)10、建立ARIMA模型#建立ARIMA模型 arima_model<-arima(ts.data, order = c(1,1,1)) #检验模型效果 Box.test(residuals(arima_model), lag=2,type= "Ljung-Box")。
R语言时间序列分析
在这个案例中有 42 位英国国王的去世年龄数据被读入到变量”kings”中。
一旦你将时间序列数据读入到 R，下一步便是将数据存储到 R 中的一个时间序列对象里，以便你能使用 R 的很多 函数分析时间序列数据。我们在 R 中使用 ts()函数将数据存储到一个时间序列对象中去。例如存储“kings”这个 变量中的数据到时间序列对象中，我们输入以下代码：
3547.29
3752.96
3714.74
4349.6 1
3566.34
4806.03
5900.88
o
使用 ARIMA 模型进行预测
链接与拓展阅读
时间序列分析
这本小册子将告诉你如何使用 R 软件实现对常见时间序列数据进行简单分析。 这本小册子假定读者已经有一定时间序列分析的基础，并且本册的侧重点并不在于解释时间序列分析，而是在于 如何使用 R 软件实现这些分析。 如果你是一位学习时间序列的新手，并且很想学习更多关于本册中提及的概念，我强烈推荐英国公开大学的 《Time series》（产品编号 M249/02）,你可以从英国公开大学商店购买到。 在本册中，我使用的时间序列数据是由 Rob Hyndman 的时间序列数据库（/TSDL/） 提供的。 本册的 PDF 版本（英文）在：https:///pdf/a-little-book-of-r-for-timeseries/latest/a-little-book-of-r-for-time-series.pdf 如果你喜欢本册，也许你应该瞧瞧这本《R 语言与生物统计》（英文）（/）是否感兴趣， 还有我的另一本《R 语言与多元统计分析》（英文） （/）
> souvenir <- scan("/tsdldata/data/fancy.dat") Read 84 items > souvenirtimeseries <- ts(souvenir, frequency=12, start=c(1987,1)) > souvenirtimeseries Jan Oct Feb Nov Mar Dec Apr May Jun Jul Aug Sep
时间序列分析R语言代码
时间序列分解分析的R语言操作如下：选取R语言自带的数据包UKgas，即1960-1986每月英国天然气消耗的数据，并将其赋值于n：n<-UKgassummary（）函数提供了最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值： summary(n)画出UKgas的时序图：plot(n)时间序列分解分析方法一：基础包stats的decompose函数调用基础包stats：library("stats")利用基础包stats的decompose函数对时间序列进行分解分析，命名为fit1。
该函数基于移动平均方法，multiplicative表示使用乘法模型：fit1=decompose(n, type = c("multiplicative"))展示decompose函数的分解结果：fit1绘制方法一，即利用decompose函数分解的分解图：plot(fit1)`时间序列分解分析方法二：基础包stats的stl函数stl函数stl(x,s.window,s.degree=0,t.window = NULL, t.degree = 1, robust = FALSE,na.action = na.fail)✧x----待分解的变量s.window----提取季节性时的loess算法时间窗口宽度，可设为periodic，或者设为奇数并不能低于7✧s.degree -----提取季节性时局部拟合多项式的阶数，须为0或1✧t.window----提取长期趋势性时的loess算法时间窗口宽度，缺省为NULL，或者奇数✧t.degree-----提取长期趋势性时的局部拟合多项式的阶数，须为0或1✧robust -----在loess过程中是否使用鲁棒拟合利用基础包stats的stl函数对时间序列进行分解分析，命名为fit2：fit2<-stl(n,s.window="periodic",s.degree = 0, t.window = NULL, t.degree = 1,robust= FALSE,na.action = na.fail)展示stl函数的分解结果：fit2绘制方法二的分解图： plot(fit2)。
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R语言实现时间序列分析
时间序列分析是一种用于分析时间序列数据的统计方法。
时间序列数据是一系列按照时间顺序排列的观测值，它们可以是连续的，例如每天的股票价格，也可以是间隔的，例如每个月的销售额。
R语言提供了丰富的时间序列分析功能，包括数据导入、可视化、模型建立和预测等。
下面将介绍在R语言中进行时间序列分析的常用步骤。
1.导入时间序列数据
在R语言中，可以使用`ts(`函数导入时间序列数据。
该函数需要指定数据向量和时间间隔，并可选地指定起始时间。
例如，以下代码导入了一个月份和销售额的时间序列数据：
```
sales <- c(100, 120, 150, 130, 160, 180, 200)
months <- c("Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun", "Jul") ts_data <- ts(sales, start = c(2024, 1), frequency = 12)
```
这里的`start`参数指定了起始时间为2024年1月，`frequency`参数指定了数据的时间间隔为每年12个数据点。
2.可视化时间序列数据
在进行时间序列分析之前，通常需要先可视化数据以了解其特征和模式。
R语言提供了多种绘图函数，例如`plot(`和`acf(`，用于绘制时间
序列图和自相关图。
例如，以下代码绘制了销售额的时间序列图和自相关图：
```
plot(ts_data, main = "Sales Time Series")
acf(ts_data)
```
时间序列图可以帮助我们观察数据的趋势、周期性和季节性。
自相关图可以用来检测数据是否存在自相关关系，即当前观测值与之前观测值之间的相关性。
3.模型建立和预测
在时间序列分析中，常用的模型包括移动平均模型（MA）、自回归模型（AR）和自回归移动平均模型（ARMA）。
R语言提供了多个函数，例如`arima(`,`forecast(`和`auto.arima(`，用于建立模型和进行预测。
以下是一个简单的例子：
```
model <- arima(ts_data, order = c(1, 0, 1))
forecast_data <- forecast(model, h = 3)
```
这里的`arima(`函数建立了一个ARIMA(1,0,1)模型，`forecast(`函数用于生成未来3个时间点的预测结果。
4.模型诊断和调整
建立模型后，需要对其进行诊断和调整。
R语言提供了多种诊断函数，例如`checkresiduals(`和`tsdiag(`，用于检查模型的残差和拟合性能。
以下是一个简单的例子：
```
checkresiduals(model)
tsdiag(model)
```
这些函数可以帮助我们检验模型是否符合假设、残差是否随机分布、
模型是否能够捕捉数据的特征等。
以上是R语言实现时间序列分析的基本步骤。
在实际应用中，时间序
列分析可以帮助我们理解数据的变化趋势、预测未来的走势，同时基于模
型的方法还可以进行异常检测、周期性分析、季节性调整等。
通过R语言
强大的时间序列分析功能，我们可以更好地理解和利用时间序列数据。