R语言--时间序列分析步骤

大白。

（1）根据趋势定差分

plot(lostjob,type="b") 查看图像总体趋势，确定如何差分

df1 = diff(lostjob)  d=1阶差分

s4_df1=diff(df1,4)  对d=1阶差分结果进行k=4步（季节）差分

（2）根据所定差分检验平稳

adfTest(s4_df1,lag=6) 对差分结果进行平稳性检验

（3）ARIMA(p,d,q)中的pq定阶

acf(s4_df1)

pacf(s4_df1)

（4）建立arima模型

ans=arima(lostjob,order=c(4,1,0),seasonal=list(order=c(1,0,1),period=4),include.mean=F,fixed=c(NA,0,0,NA,NA,NA))

（5）检验模型残差白噪声

//use natural log of T (the number ofobservations) which provides higher power (1 -Beta)

Box.test(s4_df1,lag=5,type=‘Ljung‘)

Box.test(ans$residuals,lag=5,type=‘Ljung‘)

或者

tsdiag(ans)

（6）预测

predict(ans,10)

时间： 2024-10-10 11:28:08

R语言--时间序列分析步骤的相关文章

R语言时间序列分析

原文:http://a-little-book-of-r-for-time-series.readthedocs.org/en/latest/src/timeseries.html 作者:Avril Coghlan Email:[email protected]  中文档由梁德明.赵华蕾合译:联系方式:[email protected]:内容遵循许可协议CC 3.0 BY 中文档PDF版本地址为:http://doc.datapanda.net/a-Little-Book-of-R-for-T

R语言时间序列分析复杂的季节模式

原文链接 分析复杂的季节模式 当时间序列数据的频率高于季度或月度时,许多预测程序在分析季节性影响方面遇到了障碍. 澳大利亚蒙纳士大学的研究人员在美国统计协会杂志(JASA)上发表了一篇有趣的论文,以及一个R程序,以处理这种情况 - 可称为“复杂的季节性”. 我已经更新并修改了他们的一项计算 - 使用每周而不是每日的美国常规汽油价格数据 - 并发现整个事情非常有趣. ? 如果您查看图表下方图例中的颜色代码,则更容易阅读和理解. 我从FRED那里抓住了传统的每周美国汽油价格.这些价格是“常规” -

R语言-时间刻度的转换

一.问题 有个问题困扰了我很久. 我有下面数据,第一列是小时+分钟,第二列是数值: 0000      112 0001      123 0002      122 ... 0059      123 0100      120 ... 2359      156 请问怎么把这个绘制成分钟颗粒度的时间序列图?直接使用ggplot函数画出来的横轴会是数字,而不是时间. 二.解答 这个问题的本质实际上是要统一时间刻度,可以先把时间转换为小时单位或分钟单位,然后再作为坐标刻度. 1.假设有矩阵y:

R语言RJava安装步骤

 1.安装JDK 2.在R下执行install.packages("rJava") 2.设置环境变量 CLASSPATH=xxx\R-xxx\library\rJava\jri PATH=xxx\R-xxx\bin\x64 R_HOME=xxx\R-xxx 3.拷贝xxx\R-xxx\library\rJava\jri目录下的3个文件放置到JDK的目录下 JRIEngine.jar JRI.jar REngine.jar 放到xxx\Java\jdk1.7.0_05\lib下面 4

R语言TTR包的安装

R语言是一门统计语言,主要用于数学建模.统计计算.数据处理.可视化 等几个方向,R语言天生就不同于其他的编程语言.R语言封装了各种基础学科的计算函数,我们在R语言编程的过程中只需要调用这些计算函数,就可以构建出面向不同领域.不同业务的.复杂的数学模型. 一.作用 1.TTR包的目的是在R当中构造技术分析和其它技术交易规则的函数.TTR可在CRAN中找到,目前的版本号是0.22(更新2013-3-18). TTR目前的功能是提供了一些常见的技术分析指标的函数,可以分为下面几类: 移动平均 趋势检测

R（2）时间序列分析及应用之TSA安装（R语言）

本文原文连接: http://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/45830613 转载请注明出处! 1,关于时间序列 时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法.该方法基于随机过程理论和数理统计学方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律,以用于解决实际问题. 关于R环境搭建参考我之前写的文章: http://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/45825267 参

时间序列分析算法【R详解】

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,寻到一些隐藏的信息来辅助决策. 当我们处理时序序列数据的时候,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

【R实践】时间序列分析之ARIMA模型预测___R篇

时间序列分析之ARIMA模型预测__R篇 之前一直用SAS做ARIMA模型预测,今天尝试用了一下R,发现灵活度更高,结果输出也更直观.现在记录一下如何用R分析ARIMA模型. 1. 处理数据 1.1. 导入forecast包 forecast包是一个封装的ARIMA统计软件包,在默认情况下,R没有预装forecast包,因此需要先安装该包 > install.packages("forecast') 导入依赖包zoo,再导入forecast包 > library("zoo&

R语言记录程序运行的时间

f <- function(start_time) { start_time <- as.POSIXct(start_time) dt <- difftime(Sys.time(), start_time, units="secs") # Since you only want the H:M:S, we can ignore the date... # but you have to be careful about time-zone issues format(