R语言常用上机命令分功能整理——时间序列分析为主-13页word资料

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时间序列分析R语言代码

时间序列分析R语言代码时间序列分析是统计学中的一个重要分支，主要用于研究随时间变化的数据。

它可以帮助我们了解数据的趋势、周期性和季节性等特征，从而为预测和决策提供依据。

R语言是一种功能强大的统计分析工具，提供了丰富的时间序列分析函数和包，以下是一个简单的时间序列分析R语言代码示例。

首先，我们需要加载需要用到的包，如`ggplot2`和`forecast`。

```Rlibrary(ggplot2)library(forecast)```接下来，我们可以导入时间序列数据，并将其转换为时间序列对象。

假设我们有一个名为`data.csv`的数据文件，其中包含每个月份的销售额数据。

```Rdata <- read.csv("data.csv")ts_data <- ts(data$Sales, start = c(2000, 1), frequency = 12) ```通过绘制时间序列图，我们可以直观地观察数据的趋势和季节性。

```Rggplot(data, aes(x = Month, y = Sales)) +geom_line( +xlab("Month") +ylab("Sales") +theme_minimal``````R```接下来，我们可以通过绘制分解后的趋势、季节性和随机成分图来进一步研究数据的特征。

```Rtheme_minimal```我们还可以使用自回归移动平均模型（ARIMA）对时间序列数据进行建模和预测。

首先，我们需要估计ARIMA模型的参数。

```Rarima_model <- auto.arima(ts_data)```通过`auto.arima(`函数，R会自动选择最佳的ARIMA模型。

然后，我们可以使用这个模型来进行预测。

假设我们希望对未来12个月的销售额进行预测。

```Rforecast_data <- forecast(arima_model, h = 12)```最后，我们可以绘制预测结果和置信区间的图表。

R语言常见命令

R语⾔常见命令1. 获取帮助> help.start() 开启帮助⽂档>help(solve) 显⽰某命令的帮助信息，或者>?solve对于由特殊字符指定的功能，这些参数必须⽤单引号或双引号括起来，使之成为⼀个“字符串”,如> help("[[")与某个主题相关的例⼦通常可以⽤下⾯的命令得到> example(topic)2. 命令简介R对⼤⼩写是敏感的；名称不能以数字开始；基本的命令由表达式或者赋值语句组成。

如果⼀个表达式被作为⼀条命令给出，它将被求值、打印⽽表达式的值并不被保存。

⼀个赋值语句同样对表达式求值之后把表达式的值传给⼀个变量，不过并不会⾃动的被打印出来；命令由分号(;)来分隔，或者另起新⾏；基本命令可以由花括号(f和g)合并为⼀组复合表达式；注释⼏乎可以被放在任何地⽅，只要是以井号( # )开始，到⾏末结束；如果⼀个命令在⾏莫仍没有结束，R将会给出⼀个不同的提⽰符，默认的是‘+’。

3. 命令⽂件的执⾏和输出转向到⽂件如果命令存储于⼀个外部⽂件中，⽐如⼯作⽬录work中的commands.R，他们可以随时在R的任务中被执⾏> source("commands.R")在Windows中Source也可以由File菜单执⾏。

函数sink，> sink("record.lis")将把所有后续的输出由终端转向⼀个外部⽂件，record.lis。

命令> sink() 将把信息重新恢复到终端上。

4. 数据的保持与对象的清除R所创建、操作的实体是对象。

对象可以是变量、数组、字符串、函数以及由这些元素组成的其它结构；> objects() ⽤来显⽰⽬前存储在R中的对象的名字。

⽽当前存储的所有对象的组合被称为workspace；清除对象可以使⽤rm命令：> rm(x, y, z, ink, junk, temp, foo, bar)所有在⼀个R任务中被创建的对象都可以在⽂件中被永久保存，并在其它的R任务中被使⽤。

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语言实现时间序列分析

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语言命令

R语言命令基本一、数据管理vector：向量numeric：数值型向量logical：逻辑型向量character；字符型向量list：列表data.frame：数据框c：连接为向量或列表 length：求长度 subset：求子集seq，from:to，sequence：等差序列rep：重复NA：缺失值NULL：空对象sort，order，unique，rev：排序unlist：展平列表attr，attributes：对象属性mode，typeof：对象存储模式与类型names：对象的名属性二、字符串处理character：字符型向量nchar：字符数substr：取子串format，formatC：把对象用格式转换为字符串paste，strsplit：连接或拆分charmatch，pmatch：字符串匹配grep，sub，gsub：模式匹配与替换三、复数complex，Re，Im，Mod，Arg，Conj：复数函数四、因子factor：因子codes：因子的编码levels：因子的各水平的名字nlevels：因子的水平个数 cut：把数值型对象分区间转换为因子table：交叉频数表split：按因子分组aggregate：计算各数据子集的概括统计量tapply：对“不规则”数组应用函数数学一、计算+, -, *, /, ^, %%, %/%：四则运算ceiling，floor，round，signif，trunc，zapsmall：舍入max，min，pmax，pmin：最大最小值range：最大值和最小值sum，prod：向量元素和，积cumsum，cumprod，cummax，cummin：累加、累乘sort：排序approx和approx fun：插值diff：差分sign：符号函数二、数学函数abs，sqrt：绝对值，平方根log, exp, log10, log2：对数与指数函数sin，cos，tan，asin，acos，atan，atan2：三角函数sinh，cosh，tanh，asinh，acosh，atanh：双曲函数beta，lbeta，gamma，lgamma，digamma，trigamma，tetragamma，pentagamma，choose ，lchoose：与贝塔函数、伽玛函数、组合数有关的特殊函数fft，mvfft，convolve：富利叶变换及卷积polyroot：多项式求根poly：正交多项式spline，splinefun：样条差值besselI，besselK，besselJ，besselY，gammaCody：Bessel函数deriv：简单表达式的符号微分或算法微分三、数组array：建立数组matrix：生成矩阵data.matrix：把数据框转换为数值型矩阵lower.tri：矩阵的下三角部分mat.or.vec：生成矩阵或向量t：矩阵转置cbind：把列合并为矩阵rbind：把行合并为矩阵diag：矩阵对角元素向量或生成对角矩阵aperm：数组转置nrow, ncol：计算数组的行数和列数dim：对象的维向量dimnames：对象的维名row/colnames：行名或列名%*%：矩阵乘法crossprod：矩阵交叉乘积（内积） outer：数组外积kronecker：数组的Kronecker 积apply：对数组的某些维应用函数tapply：对“不规则”数组应用函数sweep：计算数组的概括统计量aggregate：计算数据子集的概括统计量scale：矩阵标准化matplot：对矩阵各列绘图cor：相关阵或协差阵Contrast：对照矩阵row：矩阵的行下标集col：求列下标集四、线性代数solve：解线性方程组或求逆eigen：矩阵的特征值分解svd：矩阵的奇异值分解backsolve：解上三角或下三角方程组chol：Choleski分解qr：矩阵的QR分解chol2inv：由Choleski分解求逆五、逻辑运算，=，==，!=：比较运算符!，&，&&，|，||，xor()：逻辑运算符logical：生成逻辑向量 all，any：逻辑向量都为真或存在真ifelse()：二者择一 match，%in%：查找unique：找出互不相同的元素 which：找到真值下标集合duplicated：找到重复元素六、优化及求根optimize，uniroot，polyroot：一维优化与求根程序设计一、控制结构if，else，ifelse，switch：分支for，while，repeat，break，next：循环apply，lapply，sapply，tapply，sweep：替代循环的函数。

R语言常见命令

1。

获取帮助ﻫ＞heｌp、stａrt() 开启帮助文档>help(sｏlve) 显示某命令得帮助信息,或者ﻫ＞？solve对于由特殊字符指定得功能,这些参数必须用单引号或双引号括起来,使之成为一个“字符串”,如＞heｌp(”[[”)与某个主题相关得例子通常可以用下面得命令得到ﻫ〉ｅxaｍple(tｏpic)2. 命令简介ﻫＲ对大小写就是敏感得;名称不能以数字开始;基本得命令由表达式或者赋值语句组成。

如果一个表达式被作为一条命令给出,它将被求值、打印而表达式得值并不被保存。

一个赋值语句同样对表达式求值之后把表达式得值传给一个变量,不过并不会自动得被打印出来;ﻫ命令由分号(;)来分隔,或者另起新行;ﻫ基本命令可以由花括号(f与g)合并为一组复合表达式;ﻫ注释几乎可以被放在任何地方,只要就是以井号(#)开始,到行末结束;如果一个命令在行莫仍没有结束,R将会给出一个不同得提示符,默认得就是‘＋’。

3。

命令文件得执行与输出转向到文件如果命令存储于一个外部文件中,比如工作目录wｏrk中得ｍaｎdｓ、R,她们可以随时在Ｒ得任务中被执行〉ｓoｕｒce("mands、R”)在Ｗinｄｏws中Ｓoｕrcｅ也可以由File菜单执行。

ﻫ函数ｓink,ﻫ〉ｓink(＂ｒｅcoｒd、liｓ”)ﻫ将把所有后续得输出由终端转向一个外部文件,rｅcord。

lｉs。

命令ﻫ> sｉnk() 将把信息重新恢复到终端上。

４、数据得保持与对象得清除R所创建、操作得实体就是对象。

对象可以就是变量、数组、字符串、函数以及由这些元素组成得其它结构;＞objects() 用来显示目前存储在Ｒ中得对象得名字、而当前存储得所有对象得组合被称为worｋspace;清除对象可以使用rm命令:ﻫ〉rｍ(x, y,z, inｋ, junk, temｐ,foｏ, ｂar)所有在一个R任务中被创建得对象都可以在文件中被永久保存,并在其它得R任务中被使用。

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语言在时间序列分析中的应用4.19

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。

下面提供两种方法：（1）以scan()直接读入为向量。

r语言的基础语法及常用命令

r语言的基础语法及常用命令R语言是一种用于数据分析和统计建模的编程语言，它具有丰富的基础语法和常用命令。

本文将介绍R语言的基础语法和常用命令，帮助读者快速入门和理解R语言的使用。

1. 变量和数据类型在R语言中，可以通过使用赋值符号“<-”或“=”来创建变量，并且不需要事先声明变量的类型。

R语言支持多种数据类型，包括数值型、字符型、逻辑型、因子型等。

例如，可以使用以下代码创建一个数值型变量x，并赋值为10：```Rx <- 10```2. 数据结构R语言中常用的数据结构包括向量、矩阵、数组、数据框和列表。

向量是最基本的数据结构，可以存储多个相同类型的元素。

矩阵是二维的数据结构，可以存储多个相同类型的元素。

数组是多维的数据结构，可以存储多个相同类型的元素。

数据框是类似于Excel表格的数据结构，可以存储多个不同类型的变量。

列表是一种包含不同类型元素的数据结构。

3. 控制结构R语言中常用的控制结构包括条件语句（if-else语句）和循环语句（for循环、while循环）。

条件语句用于根据条件执行不同的代码块。

例如，以下代码展示了一个简单的if-else语句：```Rx <- 10if (x > 5) {print("x大于5")} else {print("x小于等于5")}```循环语句用于重复执行一段代码块。

例如，以下代码展示了一个简单的for循环：```Rfor (i in 1:5) {print(i)}```4. 函数R语言中的函数是一段具有特定功能的代码块，可以重复使用。

R语言提供了许多内置函数，还可以自定义函数。

例如，以下代码展示了一个自定义函数，用于计算两个数的和：```Rsum <- function(a, b) {return(a + b)}result <- sum(3, 5)print(result) # 输出8```5. 数据读写R语言中可以通过各种方式读取和写入数据。

如何使用R语言进行时间序列分析与预测

如何使用R语言进行时间序列分析与预测标题：使用R语言进行时间序列分析与预测导言：时间序列分析是一种用于研究随时间变化的数据模式和趋势的方法。

它在许多领域中都有广泛的应用，包括经济学、金融学、气象学等。

R语言是一种功能强大的统计分析软件，它提供了许多用于时间序列分析和预测的函数和包。

本文将介绍如何使用R语言进行时间序列分析和预测的步骤和方法。

一、准备数据1. 收集时间序列数据：首先需要收集相关的时间序列数据，例如每天的销售量、股票价格等。

这些数据可以通过调查、采样或从公开数据源中获取。

2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗，包括去除异常值、缺失值和重复值等。

确保数据的完整性和准确性。

3. 建立时间索引：将数据转换为时间序列对象，并建立时间索引。

R语言中常用的时间序列对象包括ts、xts和zoo等。

二、时间序列分析1. 可视化分析：使用R语言中的绘图函数，如plot()和ggplot2包，将时间序列数据可视化。

可以观察数据的趋势、季节性和周期性。

2. 平稳性检验：检验时间序列数据是否平稳，即均值、方差和自协方差不随时间变化。

常用的平稳性检验方法有ADF检验和KPSS检验。

3. 建立模型：根据时间序列数据的特点选择合适的模型。

常用的时间序列模型包括ARIMA模型、指数平滑模型和ARCH/GARCH模型等。

4. 模型识别：对建立的模型进行参数估计，并进行模型识别。

使用R语言中的函数，如auto.arima()和ets()，自动选择最佳的模型。

5. 模型诊断：对建立的模型进行诊断，检验模型的拟合优度。

常用的模型诊断方法有残差分析、Ljung-Box检验和AIC准则等。

三、时间序列预测1. 预测模型：基于建立的时间序列模型，使用R语言中的forecast包，预测未来一段时间内的数值。

可以使用函数，如forecast()和predict()，进行预测。

2. 模型评估：对时间序列预测结果进行评估。

使用预测准确度指标，如均方根误差（RMSE）和平均绝对百分误差（MAPE），评估预测模型的准确性。

R语言时间序列分析

2397.53 7600.60 5198.24 12600.08 5702.63 15151.84 5814.58 17914.66 6470.23 0.71 19756.21 7225.14 28541.72 9957.58 34061.01 12421.25 30114.41 9638.77 45060.69
同样的，这个文件（/tsdldata/data/fancy.dat ）包含着一家位于昆士兰海滨度假圣地的纪念品商店从 1987 年 1 月到 1987 年 12 月的每月销售数据（原始数据源于 Wheelwright and Hyndman， 1998）。我们将数据读入 R 使用以下代码：
1987 5021.82 1988 5496.43 1989 8573.17 1990 8093.06 1991 11637.39 1992 23933.38 1993 30505.41
1664.81 6423.48 2499.81 5835.10 4717.02 9690.50 5921.10 8476.70 4826.64 13606.89 7615.03 25391.35 10243.24 30821.33

使用 R 进行实现序列分析
o o o o
时间序列分析读取时间序列数据绘制时间曲线图分解时间序列

分解非季节性数据分解季节性数据季节性的修正
o
使用指数平滑法进行预测

简单指数平滑法 Holt 指数平滑法 Holt-Winters 指数平滑法
o
ARIMA 模型

时间序列的差分选择一个合适的 ARIMA 模型
o
使用 ARIMA 模型进行预测
链接与拓展阅读
时间序列分析

时间序列完整教程R

时间序列完整教程(R)简介在商业应用中，时间是最重要的因素，能够提升成功率。

然而绝大多数公司很难跟上时间的脚步。

但是随着技术的发展，出现了很多有效的方法，能够让我们预测未来。

不要担心，本文并不会讨论时间机器，讨论的都是很实用的东西。

?本文将要讨论关于预测的方法。

有一种预测是跟时间相关的，而这种处理与时间相关数据的方法叫做时间序列模型。

这个模型能够在与时间相关的数据中，找到一些隐藏的信息来辅助决策。

?当我们处理时间序列数据的时候，时间序列模型是非常有用的模型。

大多数公司都是基于时间序列数据来分析第二年的销售量，网站流量，竞争地位和更多的东西。

然而很多人并不了解时间序列分析这个领域。

?所以，如果你不了解时间序列模型。

这篇文章将会向你介绍时间序列模型的处理步骤以及它的相关技术。

?本文包含的内容如下所示：?目录?* 1、时间序列模型介绍?* 2、使用R语言来探索时间序列数据?* 3、介绍ARMA时间序列模型?* 4、ARIMA时间序列模型的框架与应用1、时间序列模型介绍本节包括平稳序列，随机游走,Rho系数,Dickey Fuller检验平稳性。

如果这些知识你都不知道，不用担心-接下来这些概念本节都会进行详细的介绍，我敢打赌你很喜欢我的介绍的。

平稳序列判断一个序列是不是平稳序列有三个评判标准：?1. 均值，是与时间t 无关的常数。

下图（左）满足平稳序列的条件，下图（右）很明显具有时间依赖。

?1.方差，是与时间t 无关的常数。

这个特性叫做方差齐性。

下图显示了什么是方差对齐，什么不是方差对齐。

（注意右图的不同分布。

）?2.3.协方差，只与时期间隔k有关，与时间t 无关的常数。

如下图（右），可以注意到随着时间的增加，曲线变得越来越近。

因此红色序列的协方差并不是恒定的。

?4.我们为什么要关心平稳时间序列呢？除非你的时间序列是平稳的，否则不能建立一个时间序列模型。

在很多案例中时间平稳条件常常是不满足的，所以首先要做的就是让时间序列变得平稳，然后尝试使用随机模型预测这个时间序列。

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。

r语言读取时间序列

r语言读取时间序列1.引言1.1 概述概述时间序列分析是一种重要的数据分析方法，它在许多领域中都具有广泛的应用，例如经济学、金融学、气象学等。

时间序列数据是按照时间顺序排列的观测值序列，它们展现了随时间推移而变化的趋势和规律。

要进行时间序列分析，首先需要将时间序列数据导入分析工具中。

R语言是一种功能强大的统计分析工具，它提供了丰富的函数和包用于时间序列分析。

在R语言中，读取时间序列数据是进行分析的第一步。

本文将介绍R语言中读取时间序列的几种常用方法和技巧。

首先，我们可以使用R中的read.csv或read.table函数来读取以逗号或制表符分隔的时间序列数据。

这些函数可以将数据读入到一个数据框中，每一列对应一个时间点，每一行对应一个变量。

另一种常用的读取时间序列数据的方法是使用R中的read.zoo函数。

read.zoo函数可以直接读取以时间作为索引的数据文件，无需进行额外的处理。

它支持多种时间格式，如年-月、年-月-日、年-月-日时:分:秒等。

另外，R语言中还有许多专门用于读取特定类型时间序列数据的包，如xts和zoo包。

这些包提供了更加灵活和高效的方法来读取和处理时间序列数据。

例如，xts包提供了一个xts类，它可以存储和操作时间序列数据，包括快速的日期和时间索引，以及对时间序列数据的各种运算和统计分析。

总结起来，本文将介绍R语言中读取时间序列数据的几种常见方法，包括使用基本的读取函数如read.csv和read.table，以及使用专门的时间序列包如xts和zoo。

通过学习和掌握这些方法，读者将能够更加灵活和高效地读取和处理时间序列数据，并开展相关的时间序列分析。

接下来，在第2节中，我们将介绍R语言的基本概念，以及时间序列分析的重要性。

1.2 文章结构文章结构部分的内容应该包括一些介绍和解释，以说明整篇文章的组织方式和目的。

下面是一种可能的写法：在本篇文章中，我们将探讨如何使用R语言来读取时间序列数据。

R语言时间序列分析

R语言时间序列中文教程2012特别声明：R语言是免费语言，其代码不带任何质量保证，使用R语言所产生的后果由使用者负全责。

前言R语言是一种数据分析语言，它是科学的免费的数据分析语言，是凝聚了众多研究人员心血的成熟的使用范围广泛全面的语言，也是学习者能较快受益的语言。

在R语言出现之前，数据分析的编程语言是SAS。

当时SAS的功能比较有限。

在贝尔实验室里，有一群科学家讨论提到，他们研究过程中需要用到数据分析软件。

SAS的局限也限制了他们的研究。

于是他们想，我们贝尔实验室的研究历史要比SAS长好几倍，技术力量也比SAS强好几倍，且贝尔实验室里并不缺乏训练有素的专业编程人员，那么，我们贝尔实验室为什么不自己编写数据分析语言，来满足我们应用中所需要的特殊要求呢于是，贝尔实验室研究出了S-PLUS语言。

后来，新西兰奥克兰大学的两位教授非常青睐S-PLUS的广泛性能。

他们决定重新编写与S-PLUS相似的语言，并且使之免费，提供给全世界所有相关研究人员使用。

于是，在这两位教授努力下，一种叫做R的语言在奥克兰大学诞生了。

R基本上是S-PLUS的翻版，但R是免费的语言，所有编程研究人员都可以对R语言做出贡献，且他们已经将大量研究成果写成了R命令或脚本，因而R语言的功能比较强大，比较全面。

研究人员可免费使用R语言，可通过阅读R语言脚本源代码，学习其他人的研究成果。

笔者曾有幸在奥克兰大学受过几年熏陶，曾经向一位统计系的老师提请教过一个数据模拟方面的问题。

那位老师只用一行R语句就解答了。

R语言的强大功能非常令人惊讶。

为了进一步推广R语言，为了方便更多研究人员学习使用R语言，我们收集了R 语言时间序列分析实例，以供大家了解和学习使用。

当然，这是非常简单的模仿练习，具体操作是，用复制粘贴把本材料中R代码放入R的编程环境；材料中蓝色背景的内容是相关代码和相应输出结果。

经过反复模仿，学习者便能熟悉和学会。

需要提醒学习者的是：建议学习者安装了R语言编程，再继续阅读本材料；执行R 命令时，请删除命令的中文注解，没使用过在命令中加入中文；如果学习者是初次接触R或者Splus，建议先阅读<<R语言样品比较应用举例>>，如果学习者比较熟悉R语言，还可以阅读优秀时间序列读物Ecomometrics in R，也可以上QuickR 网站。

R语言时间序列中文教程

R语言时间序列中文教程2012特别声明：R语言是免费语言，其代码不带任何质量保证，使用R语言所产生的后果由使用者负全责。

在R语言出现之前，数据分析的编程语言是SAS。

当时SAS的功能比较有限。

在贝尔实验室里，有一群科学家讨论提到，他们研究过程中需要用到数据分析软件。

SAS的局限也限制了他们的研究。

于是他们想，我们贝尔实验室的研究历史要比SAS长好几倍，技术力量也比SAS强好几倍，且贝尔实验室里并不缺乏训练有素的专业编程人员，那么，我们贝尔实验室为什么不自己编写数据分析语言，来满足我们应用中所需要的特殊要求呢？于是，贝尔实验室研究出了S-PLUS语言。

后来，新西兰奥克兰大学的两位教授非常青睐S-PLUS的广泛性能。

他们决定重新编写与S-PLUS相似的语言，并且使之免费，提供给全世界所有相关研究人员使用。

于是，在这两位教授努力下，一种叫做R的语言在奥克兰大学诞生了。

研究人员可免费使用R语言，可通过阅读R语言脚本源代码，学习其他人的研究成果。

笔者曾有幸在奥克兰大学受过几年熏陶，曾经向一位统计系的老师提请教过一个数据模拟方面的问题。

那位老师只用一行R语句就解答了。

R语言的强大功能非常令人惊讶。

为了进一步推广R语言，为了方便更多研究人员学习使用R语言，我们收集了R语言时间序列分析实例，以供大家了解和学习使用。

当然，这是非常简单的模仿练习，具体操作是，用复制粘贴把本材料中R代码放入R的编程环境；材料中蓝色背景的内容是相关代码和相应输出结果。

经过反复模仿，学习者便能熟悉和学会。

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)。