R语言时间序列函数整理_光环大数据培训
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语言时间序列中文教程
R语言时间序列中文教程R语言是一种广泛应用于统计分析和数据可视化的编程语言。
它提供了丰富的函数和包，使得处理时间序列数据变得非常方便。
本文将为大家介绍R语言中时间序列分析的基础知识和常用方法。
R语言中最常用的时间序列对象是`ts`对象。
通过将数据转换为`ts`对象，可以使用R语言提供的各种函数和方法来分析时间序列数据。
我们可以使用`ts`函数将数据转换为`ts`对象，并指定数据的时间间隔、起始时间等参数。
例如，对于按月份记录的时间序列数据，可以使用以下代码将数据转换为`ts`对象：```Rts_data <- ts(data, start = c(2000, 1), frequency = 12)```在时间序列分析中，常用的一个概念是平稳性。
平稳性表示时间序列的均值和方差在时间上不发生显著变化。
平稳时间序列的特点是，它的自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)衰减得很快。
判断时间序列是否平稳可以通过绘制序列的线图和计算序列的自相关函数来进行。
我们可以使用R语言中的`plot`函数和`acf`函数来实现。
例如，对于一个名为`ts_data`的时间序列数据，可以使用以下代码绘制序列的线图和自相关函数图：```Rplot(ts_data)acf(ts_data)```在进行时间序列分析时，经常需要进行模型拟合和预测。
R语言提供了一些常用的函数和包，用于时间序列的模型拟合和预测。
其中，最常用的方法是自回归移动平均模型(ARIMA)。
ARIMA模型是一种广泛应用于时间序列分析的统计模型，它可以描述时间序列数据中的长期趋势、季节性变动和随机波动等特征。
我们可以使用R语言中的`arima`函数来拟合ARIMA模型，并使用`forecast`函数来进行预测。
以下是一个使用ARIMA模型进行时间序列预测的示例代码：```Rmodel <- arima(ts_data, order = c(p, d, q))forecast_result <- forecast(model, h = 12)```以上代码中，`p`、`d`和`q`分别表示ARIMA模型的自回归阶数、差分阶数和移动平均阶数。
R语言时间序列有关各种函数总结
R语言时间序列有关各种函数总结R语言是一种强大的统计分析和数据可视化工具，提供了许多时间序列分析的函数和方法。
下面是一些重要的时间序列分析函数的总结：1. ts(函数：用于创建时间序列对象。
可以指定时间序列的起始时间、结束时间、时间间隔等。
例如，创建从1990年1月到1999年12月的月度时间序列对象可以使用以下代码：```Rts_data <- ts(data, start=c(1990, 1), end=c(1999, 12), frequency=12)``````R```3. stl(函数：基于季节性-趋势-随机性分解的局部回归方法，用于进行季节调整。
该函数可以根据时间序列的特性自动选择适当的分解模型。
以下是使用stl(函数进行季节调整的示例：```Rseasonally_adjusted <- stl(ts_data, s.window="periodic")```4. forecast(函数：用于时间序列的预测。
可以根据历史数据拟合不同的模型，例如ARIMA模型、指数平滑模型等，并生成未来一段时间的预测结果。
以下是使用forecast(函数生成未来12个月的预测结果的示例：```Rforecast_result <- forecast(ts_data, h=12)```5. autocorrelation(函数：用于计算时间序列的自相关系数。
自相关系数可以帮助我们了解时间序列的固定模式和周期性。
以下是计算时间序列的自相关系数的示例：```Racf_result <- autocorrelation(ts_data)```6. arima(函数：用于建立自回归移动平均模型（ARIMA）来拟合时间序列。
ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型，可以预测时间序列的未来值。
以下是使用arima(函数拟合ARIMA模型的示例：```Rarima_model <- arima(ts_data, order=c(p, d, q))```7. ets(函数：用于指数平滑时间序列模型的拟合和预测。
R语言常用上机命令分功能整理 时间序列分析为主
第一讲 应用实例 • R 的基本界面是一个交互式命令窗口，命令提示符是一个大于号，命令的结果马上 显示在命令下面。 • S 命令主要有两种形式：表达式或赋值运算（用’<－’或者’=’表示） 。在命令提示符后 键入一个表达式表示计算此表达式并显示结果。赋值运算把赋值号右边的值计算出 来赋给左边的变量。 • 可以用向上光标键来找回以前运行的命令再次运行或修改后再运行。 • S 是区分大小写的，所以 x 和 X 是不同的名字。 我们用一些例子来看 R 软件的特点。假设我们已经进入了 R 的交互式窗口。如果没有打开 的图形窗口，在 R 中，用：> x11() 可以打开一个作图窗口。然后，输入以下语句： x1 = 0:100 x2 = x1*2*pi/100 y = sin(x2) plot(x2,y,type="l") 这些语句可以绘制正弦曲线图。其中，“=”是赋值运算符。0:100 表示一个从 0 到 100 的等 差数列向量。第二个语句可以看出，我们可以对向量直接进行四则运算，计算得到的 x2 是 向量 x1 的所有元素乘以常数 2*pi/100 的结果。 从第三个语句可看到函数可以以向量为输入， 并可以输出一个向量，结果向量 y 的每一个分量是自变量 x2 的每一个分量的正弦函数值。
#将未来 5 期预测值保存在 prop.fore 变量中 U = prop.fore$pred + 1.96* prop.fore$se L = prop.fore$pred – 1.96* prop.fore$se#算出 95%置信区间 ts.plot(prop, prop.fore$pred,col=1:2)#作时序图，含预测。 lines(U, col="blue", lty="dashed") lines(L, col="blue", lty="dashed")#在时序图中作出 95%置信区间 例题 3.9 d=scan("a1.22.txt") x=diff(d) arima(x, order = c(1,0,1),method="CSS") tsdiag(arima(x, order = c(1,0,1),method="CSS")) 第一点： 对于第三讲中的例 2.5，运行命令 arima(prop, order = c(1,0,0),method="ML")之后，显示： Call: arima(x = prop, order = c(1, 0, 0), method = "ML") Coefficients: ar1 intercept 0.6914 81.5509 s.e. 0.0989 1.7453 sigma^2 estimated as 15.51: log likelihood = -137.02, aic = 280.05 注意：intercept 下面的 81.5509 是均值，而不是截距！虽然 intercept 是截距的意思，这里如 果用 mean 会更好。 （the mean and the intercept are the same only when there is no AR term， 均值和截距是相同的，只有在没有 AR 项的时候） 如果想得到截距，利用公式计算。int=(1-0.6914)*81.5509= 25.16661。课本 P81 的例 2.5 续中 的截距 25.17 是正确的。
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语言快速入门_光环大数据培训机构
R语言快速入门_光环大数据培训机构应广场君之邀，简单介绍下R语言的基本操作（是真的很简单的介绍~）。
具体内容包括：1.基本介绍（关于R语言的一些常识）2.数据操作（包括数据的属性、赋值、引用，和简单的数据处理以及外来数据的读取和写入）3.控制流（即循环）注：能力有限，只针对新手作快速入门的简单介绍，使其迅速使用R做简单模拟，所以不会涉及一些不常用的操作（至少我从来没用过和很少用的）。
如有疑问可提出，共同探讨学习。
在结束之前请勿插楼~ 有问题在楼中楼回复，3Q~ R语言的下载地址（Windows版本）：/mirrors/CRAN/ 具体点哪里我就不多说了，你应该可以看见一个高亮加粗的“install R for the first time”。
一、基本介绍：1. 警告：在输入命令前请切换到英文模式。
否则你的一大段代码可能因为一个中文状态的括号而报错，R语言的报错并不智能无法指出错误的具体位置。
最可怕的是不报错但就是无法输出正确结果。
2. 警告：R语言区别大小写，所以对象A与对象a并不一样，在调用函数、R包时也要注意大小写。
3. R软件由R包组成，每个包里有各种函数。
命令“library()”【注意输入命令时不包含双引号，下同】查看原装的几十个R包列表。
对于非原装的R包，可以通过命令“install.packages（’RCurl’）”【其他包把名字把RCurl替换就是了，注意不要忘了括号里的引号】，选择任意镜像安装RCurl包。
以后在调用此包的函数之前应先输入命令“library（RCurl）”【原装包的中函数不需要此命令】4. 打开R软件，光标左侧的“>”符号表示等待输入，“+”表示承接上一行的代码。
如果一句代码很长，可敲击回车继续输入。
而当你输入完毕回车无输出结果并显示“+”时，很可能是你少输入了一个括号5. R语言中“<-”表示赋值，如“x <- 3”表示赋予对象x的值为3。
R语言常用函数总结_光环大数据培训机构
R语言常用函数总结_光环大数据培训机构字符数据的处理是一大难题,它不像数值进行加减乘除等等计算,字符往往称为非结构化的数据对于它的处理,我需要具备正则表达式的知识可以学习这篇文章正则表达式,然后再加上下面介绍的几个函数就可以处理绝大部分的字符数据.今天介绍一个强大的字符处理包stringr.这个包要先安装并加载.按照功能可以把字符处理分为 1. 查询 2. 提取 3. 替代 4. 分割 5. 粘合 6. 排序 7. 填充,排版,大小写转换1.查询library(stringr)x<-c("study ","Rprogaming","good","中国 ","2016","加油2017")y<-c("good","good","study")1.查询并返回逻辑值grepl("goo",x)## [1] FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSEgrepl("goo$",x)## [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSEgrepl("//d",x)## [1] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUEstr_detect(x,"goo") #查询包含goo的—模糊匹配## [1] FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE FALSEstr_detect(x,"goo$") #包含goo并且以o结尾的## [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSEstr_detect(x,"//d") #包含任意数字的## [1] FALSE FALSE FALSE FALSE TRUE TRUE2.匹配一次,返回位置下标grep("goo",x)## [1] 3grep("//d",x)## [1] 5 6grep("r",x,ignore.case = T) #忽略大小写## [1] 2str_locate(x,"goo")## start end## [1,] NA NA## [2,] NA NA## [3,] 1 3## [4,] NA NA## [5,] NA NA## [6,] NA NAstr_locate(x,"//d") #发现只匹配到第一个就停止了## start end## [1,] NA NA## [2,] NA NA## [3,] NA NA## [4,] NA NA## [5,] 1 1## [6,] 3 33.全匹配-返回所有位置下标str_locate_all(x,"goo")## [[1]]## start end#### [[2]]## start end#### [[3]]## start end## [1,] 1 3#### [[4]]## start end#### [[5]]## start end#### [[6]]## start endstr_locate_all(x,"//d")## [[1]]## start end#### [[2]]## start end#### [[3]]## start end#### [[4]]## start end#### [[5]]## start end## [1,] 1 1## [2,] 2 2## [3,] 3 3## [4,] 4 4#### [[6]]## start end## [1,] 3 3## [2,] 4 4## [3,] 5 5## [4,] 6 62.提取1.按位置提取substr(x,1,3)## [1] "stu" "Rpr" "goo" "中国 " "201" "加油2"substr(x,1:2,3) #即1,3 2,3 1,3 2,3 1,3 2,3## [1] "stu" "pr" "goo" "国 " "201" "油2"str_sub(x,1,3)## [1] "stu" "Rpr" "goo" "中国 " "201" "加油2"str_sub(x,1:2,3)## [1] "stu" "pr" "goo" "国 " "201" "油2"str_sub(x,-3) #倒数3个## [1] "dy " "ing" "ood" "中国 " "016" "017"2.按匹配提取grep("goo",x,value = T)## [1] "good"grep("//d",x,value = T)## [1] "2016" "加油2017"str_subset(x,"goo") #返回匹配的整个字符## [1] "good"str_subset(x,"//d")## [1] "2016" "加油2017"str_match(x,"goo") #只返回匹配的部分## [,1]## [1,] NA## [2,] NA## [3,] "goo"## [4,] NA## [5,] NA## [6,] NAstr_match(x,"//d") #只匹配一次## [,1]## [1,] NA## [2,] NA## [3,] NA## [4,] NA## [5,] "2"## [6,] "2"str_match_all(x,"//d")## [[1]]## [,1]#### [[2]]## [,1]#### [[3]]## [,1]#### [[4]]## [,1]#### [[5]]## [,1]## [1,] "2"## [2,] "0"## [3,] "1"## [4,] "6"#### [[6]]## [,1]## [1,] "2"## [2,] "0"## [3,] "1"## [4,] "7"str_count(x,"//d") #匹配多少次## [1] 0 0 0 0 4 43.替代sub("g","H",x) #只匹配一次## [1] "study " "RproHaming" "Hood" "中国 " "2016"## [6] "加油2017"gsub("g","H",x) #匹配所有次## [1] "study " "RproHaminH" "Hood" "中国 " "2016"## [6] "加油2017"str_replace(x,"g","H")## [1] "study " "RproHaming" "Hood" "中国 " "2016"## [6] "加油2017"str_replace_all(x,"g","H")## [1] "study " "RproHaminH" "Hood" "中国 " "2016"## [6] "加油2017"4.分割strsplit("good good study"," ") #返回列表## [[1]]## [1] "good" "good" "study"str_split("good good study"," ") #返回列表## [[1]]## [1] "good" "good" "study"str_split_fixed("good good study"," ",3) #返回矩阵## [,1] [,2] [,3]## [1,] "good" "good" "study"5.粘合paste("good","good","study",sep=",")## [1] "good,good,study"paste(x,sep=",") #字符串向量sep无用## [1] "study " "Rprogaming" "good" "中国 " "2016"## [6] "加油2017"paste(x,collapse =",") #字符串向量时,用collpase## [1] "study ,Rprogaming,good,中国 ,2016,加油2017"paste(x,y,sep=",")## [1] "study ,good" "Rprogaming,good" "good,study" "中国 ,good"## [5] "2016,good" "加油2017,study"paste(x,y,collapse =",")## [1] "study good,Rprogaming good,good study,中国 good,2016 good,加油2017 study"str_c("good","good","study",sep=",")## [1] "good,good,study"str_c(x,collapse =",")## [1] "study ,Rprogaming,good,中国 ,2016,加油2017"str_c(x,y,sep=",")## [1] "study ,good" "Rprogaming,good" "good,study" "中国 ,good"## [5] "2016,good" "加油2017,study"str_c(x,y,collapse =",")## [1] "study good,Rprogaminggood,goodstudy,中国 good,2016good,加油2017study"6.排序order(x) #返回排序下标## [1] 5 3 2 1 6 4sort(x) #返回值## [1] "2016" "good" "Rprogaming" "study " "加油2017"## [6] "中国 "rank(x) #返回排序的名次## [1] 4 3 2 6 1 5#decreasing=T 表明降序, locale="zh"按中文习惯,"en"按英文习惯,"ASCII"按这个编码str_order(x,decreasing = F,locale ="zh")## [1] 5 6 4 3 2 1str_sort(x,decreasing = T,locale ="en")## [1] "加油2017" "中国 " "study " "Rprogaming" "good"## [6] "2016"7.填充,排版,大小写转换str_pad(x,7,side ="left",pad="?") #填充 "both","right"## [1] "?study " "Rprogaming" "???good" "??中国 " "???2016"## [6] "加油2017"str_dup(x,2) #复制## [1] "study study " "RprogamingRprogaming" "goodgood"## [4] "中国中国 " "20162016" "加油2017加油2017"str_trim(x,side="both") #去除空格和换行## [1] "study" "Rprogaming" "good" "中国" "2016"## [6] "加油2017"tolower("HH") #小写## [1] "hh"toupper("hh") #大写## [1] "HH"为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。
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语言时间序列基础库zoo_光环大数据培训机构
R语言时间序列基础库zoo_光环大数据培训机构时间序列分析是一种动态数据处理的统计方法，通过对时间序列数据的分析，我们可以感觉到世界正改变着什么！R语言作为统计分析的利器，对时间序列处理有着强大的支持。
在R语言中，单独为时间序列数据定义了一种数据类型zoo，zoo是时间序列的基础，也是股票分析的基础。
本文将介绍zoo库在R语言中的结构和使用。
目录zoo介绍zoo安装zoo的API介绍zoo使用1. zoo介绍zoo是一个R语言类库，zoo类库中定义了一个名为zoo的S3类型对象，用于描述规则的和不规则的有序的时间序列数据。
zoo对象是一个独立的对象，包括索引、日期、时间，只依赖于基础的R环境，zooreg对象继承了zoo对象，只能用于规则的的时间序列数据。
R语言的其他程序包，都是以zoo, zooreg为时间序列数据的基础！2. zoo安装系统环境Win7 64bitR: 3.0.1 x86_64-w64-mingw32/x64 b4bitzoo安装~ R> install.packages("zoo")> library(zoo)3. zoo的API介绍基础对象zoo: 有序的时间序列对象zooreg: 规则的的时间序列对象，继承zoo对象as.zoo: 把一个对象转型为zoo类型plot.zoo: 为plot函数，提供zoo的接口xyplot.zoo: 为lattice的xyplot函数，提供zoo的接口 ggplot2.zoo: 为ggplot2包，提供zoo的接口数据操作coredata: 获得和修改zoo的数据部分index: 获得和修改zoo的索引部分window.zoo: 按时间过滤数据merge.zoo: 合并多个zoo对象read.zoo: 从文件读写zoo序列rollapply: 对zoo数据的滚动处理rollmean: 对zoo数据的滚动，计算均值NA值处理na.fill: NA值的填充na.locf: 替换NA值na.aggregate: 计算统计值替换NA值na.approx: 计算插值替换NA值na.StructTS: 计算seasonal Kalman filter替换NA值 na.trim: 过滤有NA的记录辅助工具lag.zoo: 计算步长和分差MATCH: 取交集ORDER: 值排序，输出索引显示控制yearqtr: 以年季度显示时间yearmon: 以年月显示时间xblocks: 作图沿x轴分隔图型make.par.list: 用于给plot.zoo 和 xyplot.zoo 数据格式转换4. zoo使用1). zoo函数3). zoo的类型转换4). ggplot2画时间序列5). 数据操作6). 数据滚动处理7). NA值处理8). 数据显示格式9). 按时间分隔做衅10). 从文件读入zoo序列1). zoo函数zoo对象包括两部分组成，数据部分、索引部分。
时间序列分析R语言分析
时间序列分析R语言分析R语言是一个功能强大的统计分析软件，提供了丰富的包和函数用于时间序列分析。
本文将介绍R语言的时间序列分析方法，并以一个具体的案例来说明。
首先，我们需要导入与时间序列分析相关的包，其中最常用的包是`stats`和`forecast`。
我们可以使用`library(`函数导入这两个包：```Rlibrary(stats)library(forecast)```接下来，我们需要读取时间序列数据。
在R语言中，时间序列数据可以用`ts(`函数来创建。
`ts(`函数的参数包括数据向量、开始时间和时间间隔。
例如，以下代码将创建一个时间序列数据对象`tsdata`：```R```在创建时间序列对象后，我们可以使用`plot(`函数来可视化时间序列数据。
例如，以下代码将绘制时间序列数据的折线图：```Rplot(tsdata)```接下来，我们可以使用时间序列数据进行分析和建模。
一种常用的方法是拟合ARIMA模型。
ARIMA模型是一种常用的时间序列模型，可以用于预测未来的值。
我们可以使用`auto.arima(`函数自动选择ARIMA模型的参数。
例如，以下代码将拟合时间序列数据的ARIMA模型：```Rarima_model <- auto.arima(tsdata)````auto.arima(`函数将返回一个ARIMA模型对象`arima_model`。
我们可以使用`summary(`函数查看ARIMA模型的摘要信息。
例如，以下代码将输出ARIMA模型的参数估计值和统计检验结果：```Rsummary(arima_model)```对于已经拟合好的ARIMA模型，我们可以使用`forecast(`函数来进行预测。
例如，以下代码将使用拟合好的ARIMA模型对未来10个时间点的值进行预测并返回预测结果：```Rforecast_result <- forecast(arima_model, h = 10)````forecast(`函数将返回一个预测结果对象`forecast_result`。
R语言时间序列有关各种函数总结
R语言时间序列有关各种函数总结一、基础篇1、安装程序包install.packages('程序包名字')例：install.packages('TSA') //安装TSA程序包注：直接输入install.packages() 可弹出程序包窗口，若未选择镜像，会先弹出镜像窗口，选择镜像后再弹出程序包窗口2、加载程序包library(程序包名字)例：library(TSA) 加载TSA程序包注：程序包名字前后不需要打引号3、加载程序包内数据data(数据名)例：data(larain) //加载larain数据注：加载之后才可以使用此数据，否则会提示数据不存在4、构建时间序列时间序列名字=ts(数据名,freq=单位时间内的数据个数,start=第一个数据对应的时间)例：a=ts(larain,freq=12,start=2000) //将larain转化成从2000年1月开始的月度数据注：freq=4表示季度数据，12表示月度数据；start可以等于一个数，表示年份，即数据是从该年第一月开始的，也可以等于c(年份,月份)，表示从某年某月开始5、从TXT文档读取单变量数据数据名=scan('文件名字.txt')例：a=scan('file1.txt') //读取file1中的变量，并命名为a注：读取的文档需放到工作目录之下6、从TXT文档读取多变量数据数据名=read.table('文件名字.txt',header=T/F)attach(数据名字)例：a= read.table ('file2.txt', header=F) //将file2中数据命名为a，系统自带列标V1,V2……attach(a) //打开a，之后可以直接调用a中各变量V1 //输出a中第一列数据注：读取的文档需放到工作目录之下，header=T表示文档中第一行是各列数据的名字，第二行开始是数据，header=F表示系统会自动给各列数据命名，调用数据之前必须先打开它7、从CSV格式的表格文件中读取数据数据名=read.csv('文件名字.csv',header=T/F)attach(数据名)例：a=read.csv('file3.csv', header=T) //将file3中数据命名为a，第一行为各列数据的名字attach(a) //打开a，之后可以直接调用a中各变量X //输出a中第一列数据（假如表中第一列第一行为X）注：读取的文件需放到工作目录之下，header参数含义同上，调用数据之前也必须先打开8、导出数据write.table (需要导出的数据名,file ="生成的文件名.txt",sep="数据分隔符号",/doc/e718659322.html,s =T/F,/doc/e718659322.html,s =T/F, quote =T/F) 例：write.table (larain, file ="file4.txt",/doc/e718659322.html,s =F, /doc/e718659322.html,s =F, quote =F) //将larain导出到file4文档中，没有分隔符，行标不导出，列标也不导出，数据不加引号注：生成的文件在工作目录下，sep参数在多列数据导出时，可以用到来间隔各列数据，如果是单列数据，可以省略。
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。
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研究和预测时间序列数据的重要统计方法。
时间序列数据是一连串按照时间顺序排列的数据点，例如每月的销售数据、每日的股票价格等。
R语言提供了丰富的函数和包来进行时间序列分析，包括基本的数据导入和可视化、平稳性检验、模型拟合和预测等方面。
以下将介绍R语言中常用的时间序列分析方法和函数。
首先，导入时间序列数据是进行时间序列分析的第一步。
R语言提供了多种导入数据的函数，例如`read.csv(`、`read.table(`等。
对于时间序列数据，通常使用`ts(`函数将数据转换为时间序列对象。
例如，假设有一份包含每月销售数据的CSV文件，可以使用以下代码将其导入为时间序列对象：```Rsales <- read.csv("sales.csv")sales_ts <- ts(sales$amount, start = c(2024, 1), frequency = 12)```其中，`sales$amount`是CSV文件中的销售额列，`start`参数指定了时间序列的起始年份和月份，`frequency`参数指定了数据的采样频率。
在导入数据后，可以使用`plot(`函数对时间序列数据进行可视化。
例如，可以使用以下代码绘制销售数据的折线图：```Rplot(sales_ts, main = "Monthly Sales", xlab = "Year-Month", ylab = "Amount")```接下来，对时间序列数据进行平稳性检验是时间序列分析的重要步骤。
平稳性是指时间序列数据的均值和方差在时间上保持不变，是许多时间序列模型的基本假设。
R语言提供了多种平稳性检验函数，其中最常用的是`adf.test(`函数和`kpss.test(`函数。
例如，可以使用以下代码进行ADF单位根检验：```Rlibrary(urca)adf_test <- adf.test(sales_ts)adf_test```如果返回结果中的p-value小于显著性水平（通常为0.05），则认为时间序列数据是平稳的。
用R语言做时间序列分析
用R语言做时间序列分析
时间序列分析是用来研究数据的变化趋势及其影响因素，以便对未来
的发展趋势有一定的预测对~用R语言做时间序列分析，可以从数据的宏
观分析、模型的训练、数据预测三个方面进行。
一、数据宏观分析
首先，需要预处理数据，例如，对于时间序列数据，要把它转换成一
定的格式，比如时间戳、日期和时间格式，这样R才能够识别这些数据，
在R中，可以使用时间序列模块中的函数来进行转换，比如：as.Date, as.POSIXct, as.POSIXlt等等。
之后需要针对时间序列数据进行宏观分析，可以使用R中的函数acf，pacf来检测时间序列的自相关性，这样可以把时间序列数据分解为不同
的部分，并可以提取出隐藏在数据中的规律，这样就可以确定时间序列模
型的类型，比如AR模型、MA模型、ARMA模型等，根据特定数据的特征，
从这些模型中选择最优的模型。
另外，还可以使用R中的函数spectrum来检测时间序列数据的频率
分布以及振荡性，以及峰值，从而可以有针对性地处理时间序列数据，比
如使用滤波器来去噪。
二、模型的训练
模型的训练也可以使用R进行，R中有专门用于时间序列分析的现成
函数，比如arima函数，可以用来训练ARMA模型。
R语言时间序列分析
R语言时间序列分析
时间序列分析是R语言中一种常用的数据分析方法，它用于分析随着时间的变化而变化的值。
它可以用来跟踪历史事件，识别趋势，预测未来发展，以及进行更多的数据分析工作。
R语言提供了一系列的时间序列分析工具，可以用于非常多领域，如金融、工程、统计分析等。
这篇文章将介绍时间序列分析的基本概念，以及如何使用R语言进行时间序列分析的相关知识和技巧。
首先，让我们介绍时间序列数据。
时间序列数据是随着时间的变化而变化的数据，它们可以是连续的（如每隔一分钟）或离散的（如每年）。
时间序列数据可以用来描述不同的理论模型，如线性模型、指数模型和指数平滑模型等。
接下来，让我们来看看R语言有哪些时间序列分析的工具。
R语言提供了一系列的时间序列分析工具，包括ts(函数，它可以创建时间序列对象；stl(函数，它可以分解不同的时间序列；forecast(函数，可以用来预测时间序列；plot(函数，可以将时间序列可视化，以便进行分析等。
R语言常用函数_数据整理_光环大数据培训机构
R语言常用函数_数据整理_光环大数据培训机构数据整理kk2016年7月31日tidyr包数据框的合并分割gather(宽数据，新列名，数值列，要聚合的列，na.rm=F)df## 小写大写代码## 1 a A 101## 2 b B 202## 3 c C 303## 4 d D 404## 5 e E 505(long<-gather(df,new,value,大写,小写)) #将大写和小写两列聚合为value，用new表示其原先为哪一列。
## 代码 new value## 1 101 大写 A## 2 202 大写 B## 3 303 大写 C## 4 404 大写 D## 5 505 大写 E## 6 101 小写 a## 7 202 小写 b## 8 303 小写 c## 9 404 小写d## 10 505 小写 espread(长数据，需展开的列，对应的值所在列，fill=NA,drop=F) # 没有的用NA填充spread(long,new,value)## 代码大写小写## 1 101 A a## 2 202 B b## 3 303 C c## 4 404 D d## 5 505 E eunite(数据框，拼接后新列名，要拼接的列，sep=‘连接符’)(un<-unite(df,大小写,大写,小写,sep='-')) #将几列数据拼接组成新列，常用语时间列合并## 大小写代码## 1 A-a 101## 2 B-b 202## 3 C-c 303##4 D-d 404##5 E-e 505separate(数据框，要分切的列，分为c(列1，列2···)，sep=‘分割标志’)separate(un,大小写,c('大写','小写'),sep='-')## 大写小写代码## 1 A a 101## 2 B b 202## 3 C c 303## 4 D d 404## 5 E e 505dplyr包数据的整理filter(tbl/df,条件) #选行select(tbl/df,条件) #选列rename(tbl/df,新=旧) #重命名arrange(tbl/df,变量) #排序mutate(tbl/df ,新=f(旧)) #建新列，保留旧的group_by(tbl/df,变量) #根据变量分组summarise(tbl/df,新=f(旧)) #根据分组后的数据来汇总，做一些操作library(dplyr)filter(df,大写=='B')## 小写大写代码## 1 b B 202filter(df,小写%in%c('a','b'))## 小写大写代码## 1 a A 101## 2 b B 202select(df,大写)## 大写## 1 A## 2 B## 3 C## 4 D## 5 Eselect(df,starts_with('大'))## 大写## 1 A## 2 B## 3 C## 4 D## 5 Eselect(df,ends_with('写'))## 小写大写## 1 a A## 2 b B## 3 c C## 4 d D## 5 e Eselect(df,contains('码'))## 代码## 1 101## 2 202## 3 303## 4 404## 5 505select(df,matches('[代大]'))## 大写代码## 1 A 101## 2 B 202## 3 C 303## 4 D404## 5 E 505rename(df,num=代码)## 小写大写 num## 1 a A 101## 2 b B 202## 3 cC 303## 4 dD 404## 5 eE 505arrange(df,desc(代码))## 小写大写代码## 1 e E 505## 2 d D 404## 3 cC 303## 4 b B 202## 5 a A 101(df1<-group_by(iris, Species))## Source: local data frame [150 x 5]## Groups: Species [3]## ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species## <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <fctr>## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa## 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa## 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa## 4 4.6 3.1 1.5 0.2setosa## 5 5.0 3.6 1.4 0.2setosa## 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa## 7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa## 8 5.0 3.4 1.5 0.2 setosa## 9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa## 10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa## # ... with 140 more rowssummarise(df1,ave=mean(Sepal.Length ))#还包括n(),n_distinct,first,last,nth(x,n)## # A tibble: 3 x 2## Species ave## <fctr> <dbl>## 1 setosa 5.006## 2 versicolor 5.936## 3 virginica 6.588为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请大数据领域具有多年经验的讲师，提高教学的整体质量与教学水准。
R语言 时间序列有关各种函数总结
一、基础篇1、安装程序包install.packages('程序包名字')例：install.packages('TSA') //安装TSA程序包注：直接输入install.packages() 可弹出程序包窗口，若未选择镜像，会先弹出镜像窗口，选择镜像后再弹出程序包窗口2、加载程序包library(程序包名字)例：library(TSA) 加载TSA程序包注：程序包名字前后不需要打引号3、加载程序包内数据data(数据名)例：data(larain) //加载larain数据注：加载之后才可以使用此数据，否则会提示数据不存在4、构建时间序列时间序列名字=ts(数据名,freq=单位时间内的数据个数,start=第一个数据对应的时间)例：a=ts(larain,freq=12,start=2000) //将larain转化成从2000年1月开始的月度数据注：freq=4表示季度数据，12表示月度数据；start可以等于一个数，表示年份，即数据是从该年第一月开始的，也可以等于c(年份,月份)，表示从某年某月开始5、从TXT文档读取单变量数据数据名=scan('文件名字.txt')例：a=scan('file1.txt') //读取file1中的变量，并命名为a注：读取的文档需放到工作目录之下6、从TXT文档读取多变量数据数据名=read.table('文件名字.txt',header=T/F)attach(数据名字)例：a= read.table ('file2.txt', header=F) //将file2中数据命名为a，系统自带列标V1,V2……attach(a) //打开a，之后可以直接调用a中各变量V1 //输出a中第一列数据注：读取的文档需放到工作目录之下，header=T表示文档中第一行是各列数据的名字，第二行开始是数据，header=F表示系统会自动给各列数据命名，调用数据之前必须先打开它7、从CSV格式的表格文件中读取数据数据名=read.csv('文件名字.csv',header=T/F)attach(数据名)例：a=read.csv('file3.csv', header=T) //将file3中数据命名为a，第一行为各列数据的名字attach(a) //打开a，之后可以直接调用a中各变量X //输出a中第一列数据（假如表中第一列第一行为X）注：读取的文件需放到工作目录之下，header参数含义同上，调用数据之前也必须先打开8、导出数据write.table (需要导出的数据名,file ="生成的文件名.txt",sep="数据分隔符号",s =T/F,s =T/F, quote =T/F)例：write.table (larain, file ="file4.txt",s =F, s =F, quote =F)//将larain导出到file4文档中，没有分隔符，行标不导出，列标也不导出，数据不加引号注：生成的文件在工作目录下，sep参数在多列数据导出时，可以用到来间隔各列数据，如果是单列数据，可以省略。
R语言时间序列函数整理[转]]
![R语言时间序列函数整理[转]]](https://img.taocdn.com/s3/m/f7fa3b3e54270722192e453610661ed9ac515579.png)
R语言时间序列函数整理[转]]【资料】文档1：《R与金融时间序列分析常见问题集》【包】library(zoo) #时间格式预处理library(xts) #同上library(timeSeires) #同上library(urca) #进行单位根检验library(tseries) #arma模型library(fUnitRoots) #进行单位根检验library(FinTS) #调用其中的自回归检验函数library(fGarch) #GARCH模型library(nlme) #调用其中的gls函数library(fArma) #进行拟合和检验【基本函数】数学函数abs，sqrt：绝对值，平方根 log, log10, log2 , exp：对数与指数函数sin，cos，tan，asin，acos，atan，atan2：三角函数sinh，cosh，tanh，asinh，acosh，atanh：双曲函数简单统计量sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR（四分位间距）等为统计量，sort，order，rank与排序有关，其它还有ave，fivenum，mad，quantile，stem等。
【数据处理】#具体说明见文档1#转成时间序列类型x = rnorm(2)charvec = c(“2010-01-01”,”2010-02-01”)zoo(x,as.Date(charvec)) #包zooxts(x, as.Date(charvec)) #包xtstimeSeries(x,as.Date(charvec)) #包timeSeries#规则的时间序列，数据在规定的时间间隔内出现tm = ts(x,start = c(2010,1), frequency=12 ) #12为按月份，4为按季度，1为按年度zm = zooreg(x,start = c(2010,1), frequency=12 ) #包zooxm = as.xts(tm) #包xtssm = as.timeSeries(tm) #包timeSeries#判断是否为规则时间序列is.regular(x)#排序zoo()和xts()会强制变换为正序（按照时间名称）timeSeries不会强制排序；其结果可以根据sort函数排序，也可以采用rev()函数进行逆序；参数recordIDs，可以给每个元素（行）标记一个ID，从而可以找回原来的顺序#预设的时间有重复的时间点时zoo会报错xts按照升序排列timeSeries把重复部分放置在尾部；#行合并和列合并#都是按照列名进行合并，列名不同的部分用NA代替cbind()rbind()merge() 列合并#取子集xts()默认将向量做成了矩阵；其他与常规向量或者矩阵没有差别#缺失值处理na.omit(x)x[is.na(x)] = 0x[is.na(x)] = mean(x,na.rm=TRUE)x[is.na(x)] = median(x,na.rm=TRUE)na.approx(x) #对缺失值进行线性插值na.spline(x) #对缺失值进行样条插值na.locf(x) #末次观测值结转法na.trim(x, sides=”left” ) #去掉最后一个缺失值#对timeSreies数据na.omit(x, “ir” ) #去掉首末位置的缺失值na.omit(x, “iz” ) #用替换首末位置的缺失值na.omit(x, “ie” ) #对首末位置的缺失值进行插值na.omit(x, method=“ie”, interp= c(“before”,”linear”,”after”) ) #可以选择插值方法，before末次观测值法，after下次观测结转法as.contiguous(x) #返回x中最长的连续无缺失值的序列片段，如果有两个等长的序列片段，则返回第一个。
R语言-时间日期函数
R语⾔-时间⽇期函数R语⾔时间⽇期函数1. 返回当前⽇期时间，有两种⽅式：Sys.time()date()举例format(Sys.time(), "%a %b %d %X %Y %Z")#[1] "周五五⽉ 06 14:17:40 2016 CST"format(Sys.time(), "%H:%M:%OS3")#[1] "14:17:40.658"sysYear <- format(Sys.time(), '%Y')sysMonth <- format(Sys.time(), '%m')sysDay <- format(Sys.time(), '%d')sysHour <- format(Sys.time(), '%H')sysMinute <- format(Sys.time(), '%M')sysSecend <- format(Sys.time(), '%S')2. 仅返回当前⽇期，使⽤函数Sys.Date()举例today <-Sys.Date()format(today, format="%B %d %Y")"June 20 2007"3. 转换⽇期变量格式，有多种⽅式：as.Date()：此函数有多种使⽤⽅式。
⼀、类似于函数format()和as.character()，返回给定的⽇期参数的特定格式，如as.Date(Sys.Date())的返回结果为"2011-08-09"。
⼆、形式as.Date(x,origin) 返回⾃参数origin(参数值为⼀⽇期)起第x天。
如as.Date(2, origin="2011-08-09")的返回结果为"2011-08-11"。
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R语言时间序列函数整理_光环大数据培训【包】library(zoo) #时间格式预处理library(xts) #同上library(timeSeires) #同上library(urca) #进行单位根检验library(tseries) #arma模型library(fUnitRoots) #进行单位根检验library(FinTS) #调用其中的自回归检验函数library(fGarch) #GARCH模型library(nlme) #调用其中的gls函数library(fArma) #进行拟合和检验【基本函数】数学函数abs，sqrt：绝对值，平方根 log, log10, log2 , exp：对数与指数函数 sin，cos，tan，asin，acos，atan，atan2：三角函数 sinh，cosh，tanh，asinh，acosh，atanh：双曲函数简单统计量sum, mean, var, sd, min, max, range, median, IQR（四分位间距）等为统计量，sort，order，rank与排序有关，其它还有ave，fivenum，mad，quantile，stem等。
#具体说明见文档1#转成时间序列类型x = rnorm(2)charvec = c(“2010-01-01”,”2010-02-01”)zoo(x,as.Date(charvec)) #包zooxts(x, as.Date(charvec)) #包xtstimeSeries(x,as.Date(charvec)) #包timeSeries#规则的时间序列，数据在规定的时间间隔内出现tm = ts(x,start = c(2010,1), frequency=12 ) #12为按月份，4为按季度，1为按年度zm = zooreg(x,start = c(2010,1), frequency=12 ) #包zooxm = as.xts(tm) #包xtssm = as.timeSeries(tm) #包timeSeries#判断是否为规则时间序列is.regular(x)#排序zoo()和xts()会强制变换为正序（按照时间名称）timeSeries不会强制排序；其结果可以根据sort函数排序，也可以采用rev()函数进行逆序；参数recordIDs，可以给每个元素（行）标记一个ID，从而可以找回原来的顺序#预设的时间有重复的时间点时xts按照升序排列timeSeries把重复部分放置在尾部；#行合并和列合并#都是按照列名进行合并，列名不同的部分用NA代替cbind()rbind()merge() 列合并#取子集xts()默认将向量做成了矩阵；其他与常规向量或者矩阵没有差别#缺失值处理na.omit(x)x[is.na(x)] = 0x[is.na(x)] = mean(x,na.rm=TRUE)x[is.na(x)] = median(x,na.rm=TRUE)na.approx(x) #对缺失值进行线性插值na.spline(x) #对缺失值进行样条插值na.locf(x) #末次观测值结转法na.trim(x, sides=”left” ) #去掉最后一个缺失值na.omit(x, “ir” ) #去掉首末位置的缺失值na.omit(x, “iz” ) #用替换首末位置的缺失值na.omit(x, “ie” ) #对首末位置的缺失值进行插值na.omit(x, method=“ie”, interp= c(“before”,”linear”,”after”) ) #可以选择插值方法，before末次观测值法，after下次观测结转法as.contiguous(x) #返回x中最长的连续无缺失值的序列片段，如果有两个等长的序列片段，则返回第一个。
#时间序列数据的显示#zoo和xts都只能按照原来的格式显示，timeSeries可以设置显示格式print(x, format= “%m/%d/%y %H:%M”) #%m表示月，%d表示天，%y表示年，%H 表示时，%M表示分钟，%A表示星期，%j表示天的序号#timeSeries也可以按照ts的格式显示print(x, style=”ts”)print(x, style=”ts”, by=”quarter”)【图形展示】plot.zoo(x)plot.xts(x)plot.zoo(x, plot.type=”single”) #支持多个时间序列数据在一个图中展示plot(x, plot.type=”single”) #支持多个时间序列数据在一个图中展示，仅对xts不行【基本统计运算】1、自相关系数、偏自相关系数等例题2.1d=scan(“sha.csv”)sha=ts(d,start=1964,freq=1)plot.ts(sha) #绘制时序图acf(sha,22) #绘制自相关图，滞后期数22pacf(sha,22) #绘制偏自相关图，滞后期数22corr=acf(sha,22) #保存相关系数cov=acf(sha,22,type = “covariance”) #保存协方差2、同时绘制两组数据的时序图d=read.csv(“double.csv”,header=F)double=ts(d,start=1964,freq=1)plot(double, plot.type = “multiple”) #两组数据两个图plot(double, plot.type = “single”) #两组数据一个图plot(double, plot.type = “single”,col=c(“red”,”green”),lty=c(1,2)) #设置每组数据图的颜色、曲线类型)3、纯随机性检验例题2.3续d=scan(“temp.csv”)Box.test(temp, type=”Ljung-Box”,lag=6)4、差分运算和滞后运算difflag5、模拟ARIMA模型的结果arima.sim(n = 100, list(ar = 0.8))plot.ts(arima.sim(n = 100, list(ar = 0.8))) #会随机产生一个包含100个随机数的时序图plot.ts(arima.sim(n = 100, list(ar = -1.1))) #非平稳，无法得到时序图。
plot.ts(arima.sim(n = 100, list(ar = c(1,-0.5))))plot.ts(arima.sim(n = 100, list(ar = c(1,0.5))))arima.sim(n = 1000, list(ar = 0.5, ma = -0.8))acf(arima.sim(n = 1000, list(ar = 0.5, ma = -0.8)),20)pacf(arima.sim(n = 1000, list(ar = 0.5, ma = -0.8)),20)【单位根检验】#方法1b=ts(read.csv(“6_1.csv”,header=T))x=b[,1]y=b[,1]#方法2：单位根检验更好的函数，加了画图的功能library(fUnitRoots)urdfTest(x)#方法3：ADF检验的一个自编函数library(urca)#…ur.df.01=function(x,lags=8){#将三种ADF检验形式汇总的函数（结果和EVIEWS不一致）res=matrix(0,5,3)colnames(res)=c(“无”,”含常数项”,”含常数项和趋势项”) rownames(res)=c(“tau统计量”,”1%临界值”,”5%临界值”, “10%临界值”,”是否稳定（1/0）”)types=c(“none”,”drift”,”trend”)for(i in 1:3){x.adf=ur.df(x,type=types[i],lags=lags,selectlags=”AIC”) x.adf.1=x.adf@teststat #统计量x.adf.2=x.adf@cval #临界值res[1,i] =x.adf.1[1]res[2:4,i]=x.adf.2[1,]res[5,i]=if( abs(res[1,i]) > abs(res[3,i]) ) 1 else 0}}#…ur.df.01(x) #对原序列进行判断【一般的ARIMA模型】d=scan(“a1.5.txt”) #导入数据prop=ts(d,start=1950,freq=1) #转化为时间序列数据plot(prop) #作时序图acf(prop,12) #作自相关图，拖尾pacf(prop,12) #作偏自相关图，1阶截尾Box.test(prop, type=”Ljung-Box”,lag=6)#纯随机性检验,p值小于5%，序列为非白噪声Box.test(prop, type=”Ljung-Box”,lag=12)( m1=arima(prop, order = c(1,0,0),method=”ML”) ) #用AR(1)模型拟合，如参数method=”CSS”，估计方法为条件最小二乘法，用条件最小二乘法时，不显示AIC。
( m2=arima(prop, order = c(1,0,0),method=”ML”, include.mean = F) ) #用AR(1)模型拟合，不含截距项。
tsdiag(m1) #对估计进行诊断，判断残差是否为白噪声summary(m1)r=m1$residuals #用r来保存残差Box.test(r,type=”Ljung-Box”,lag=6, fitdf=1)#对残差进行纯随机性检验，fitdf表示残差减少的自由度prop.fore = predict(m1, n.ahead =5) #将未来5期预测值保存在prop.fore 变量中U = prop.fore$pred + 1.96* prop.fore$se #会自动产生方差L = prop.fore$pred – 1.96* prop.fore$se #算出95%置信区间ts.plot(prop, prop.fore$pred, col=1:2) #作时序图，含预测。
lines(U, col=”blue”, lty=”dashed”)lines(L, col=”blue”, lty=”dashed”)#在时序图中作出95%置信区间——说明：运行命令arima(prop, order = c(1,0,0),method=”ML”)之后，显示：Call:arima(x = prop, order = c(1, 0, 0), method = “ML”)Coefficients:ar1 intercept0.6914 81.5509s.e. 0.0989 1.7453sigma^2 estimated as 15.51: log likelihood = -137.02, aic = 280.05注意：intercept下面的81.5509是均值，而不是截距！虽然intercept是截距的意思，这里如果用mean会更好。