R语言记录程序运行的时间
r语言时间序列预测方法
r语言时间序列预测方法
在R语言中进行时间序列预测，常用的方法有很多，以下是一些常见的预测方法：
1. ARIMA模型：这是最常用的时间序列预测模型之一。
ARIMA代表自回
归整合移动平均模型，它是用于分析和预测时间序列数据的统计模型。
在R 中，你可以使用`arima()`函数来拟合ARIMA模型。
2. 指数平滑：这种方法使用指数加权平均数来预测时间序列数据。
R中的
`forecast::HoltWinters()`函数可以用来拟合Holt-Winters模型，这是一种指数平滑方法。
3. 随机森林和梯度提升：这些机器学习方法也可以用于时间序列预测。
例如，`forecast::Prophet`在R中实现了Facebook的Prophet算法，这是一个
基于随机森林的方法。
4. 神经网络：R中的`neuralnet`包可以用来构建神经网络模型，也可以用于时间序列预测。
5. 循环神经网络（RNN）：对于具有时序依赖性的数据，可以使用循环神
经网络（RNN）进行预测。
在R中，`keras`包可以用来构建和训练RNN
模型。
6. 集成方法：你也可以使用集成方法（例如bagging或boosting）来提高预测精度。
在R中，`caret`包提供了这些集成方法的实现。
以上只是一些基本的方法，具体使用哪种方法取决于你的数据和你试图解决的问题。
在选择模型时，需要考虑数据的特性（例如季节性、趋势等），以及模型的复杂性和可解释性。
r语言检验时间序列的协整关系
R语言是一种广泛应用于统计分析和数据挖掘的编程语言，它的强大之处不仅在于其功能丰富的统计包，还在于其开放源代码的特性，使得用户可以自由地扩展其功能和应用范围。
在时间序列分析领域，R语言也拥有许多优秀的包，能够帮助用户进行时间序列的建模、分析和预测。
1. 什么是时间序列的协整关系？时间序列是指一系列按照时间顺序排列的数据点，通常用于描述随时间变化的现象或变量。
在时间序列分析中，协整关系是一个重要的概念。
协整关系描述的是两个或多个时间序列之间的长期关系，即它们的线性组合是平稳的。
平稳性是时间序列分析中的一个重要性质，它意味着数据的统计特性不随时间发生显著改变。
而协整关系则表示了两个时间序列在长期内的相关性，即它们的差分是平稳的。
2. 如何使用R语言进行时间序列的协整关系检验？在R语言中，可以使用一些专门的包来进行时间序列的协整关系检验。
其中，最常用的包包括“urca”和“tseries”。
下面将以“urca”包为例，介绍如何在R语言中进行时间序列的协整关系检验。
（1）安装和加载“urca”包要使用“urca”包，首先需要先安装这个包，并且加载到R环境中。
安装“urca”包的方法是在R命令行中输入以下命令：```Rinstall.packages("urca")```加载“urca”包的方法是在R命令行中输入以下命令：```Rlibrary(urca)```（2）进行时间序列的协整关系检验在加载了“urca”包之后，就可以使用其中的函数来进行时间序列的协整关系检验了。
在“urca”包中，可以使用函数```ca.jo()```来进行时间序列的协整关系检验。
```Rca.jo(data, type="eigen", ecdet="none", K=2, spec="longrun") ```其中，参数```data```是一个包含要进行协整关系检验的时间序列数据的数据框，参数```type```指定协整关系检验的方法，参数```ecdet```指定在模型中是否包含截距，参数```K```指定模型中包含的滞后阶数，参数```spec```指定模型中包含的滞后阶数。
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。
r语言实现贝叶斯时间序列
在R语言中，可以使用不同的包来实现贝叶斯时间序列模型。
下面是一个简单的例子，展示了如何使用bsts包来实现贝叶斯结构时间序列模型（Bayesian Structural Time Series Model）：
首先，确保安装了bsts包。
如果尚未安装，可以使用以下命令进行安装：
接下来，可以使用以下示例代码来实现贝叶斯结构时间序列模型：
在这个示例中，我们首先生成了一个示例的时间序列数据y。
然后，我们使用bsts 包中的函数构建了一个贝叶斯结构时间序列模型，并对其进行了拟合。
最后，我们打印了模型的摘要信息，并进行了结果的可视化。
请注意，这只是一个简单的贝叶斯时间序列模型的示例，可以根据的具体数据和需求进行调整和修改。
如果需要更复杂的模型或对模型进行更深入的调整和分析，可能需要更多的参数设置和模型定制。
时间序列：R语言ARMA-GARCH模型
时间序列：R语⾔ARMA-GARCH模型ARMA:
#读⼊数据，并绘制时序图
d<-read.table("C:/Users/haha/Desktop/R/zuoye/1.txt")
x<-ts(log(d),start = 1)
1: x的时间序列图：
x<-ts(log(d),start = 1)
plot(x)
2:
从上图可以看出x.dif序列值在0的附近波动，没有存在显著地波动起伏⼤的情况，基本为平稳特征.
3.对x.dif序列adf单位根检验：
从x.dif的adf单位根检验p=0.01⼩于显著⽔平a=0.05，故拒绝原假设，所有x.dif是平稳序列.
4.
从上图可以看出x.dif的ACF，PACF是均显⽰不截尾的性质（PACF：lag12,14; ACF：lag:4,12 在2倍标准差外）,故认为可以尝试使⽤模型ARMA(1,1)
5: 系统⾃动定阶：
为避免错估模型采⽤，auto.arima⾃动定价模型
定阶模型是ARIMA（1,1,1），其中p=1,d=1,q=1
也就是d=1是需要⼀阶差分后，序列才平稳，然后对它进⾏⾃回归模型是ARMA(1,1).既最后得到模型为x.dif序列的ARMA(1,1)模型6:
7: 进⾏⽩噪声检验：
8:
GARCH：
ARCH效应检验的两种⽅法：LM检验（拉格朗⽇检验）
拟合garch(1,1):。
时间序列分析及应用R语言第二版课程设计 (2)
时间序列分析及应用R语言第二版课程设计
一、课程介绍
本课程主要介绍时间序列分析的基本概念、方法和应用，以及R语言在时间序
列分析中的实践应用。
通过本课程的学习，学生将了解时间序列数据的特征和性质，掌握基本的时间序列模型、预测方法和验证技巧，了解常见的时间序列分析问题和解决方案，并能够使用R语言进行时间序列数据的处理、建模和预测。
二、教学内容
本课程的教学内容包括以下部分：
1.时间序列分析基础概念
•时间序列的定义及特征
•时间序列的基础统计量和时间序列图
•时间序列的平稳性、白噪声和自相关性检验
2.常见时间序列模型
•ARIMA模型的基本原理和模型参数估计
•季节性时间序列模型及其应用
•非线性时间序列模型和ARCH/GARCH模型
3.时间序列预测与验证
•简单时间序列预测方法和移动平均预测法
•ARIMA模型预测和模型误差的检验
•时间序列交叉验证和预测效果评估
4.R语言在时间序列分析中的应用
•R语言环境的配置和基础语法
•R语言中时间序列数据的读取、处理和转换
1。
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。
时间序列分析及应用R语言第二版课程设计
时间序列分析及应用R语言第二版课程设计一、课程背景时间序列分析是统计学中重要的分支之一，是许多领域中应用广泛的数据分析方法。
具体地说，时间序列分析用于研究随时间而变化的数据，例如经济、金融、天气等等，这些数据收集自一定时间内的某个特定过程或现象。
其中，时间序列模型也是对这些数据的预测与分析的基础。
本课程侧重介绍时间序列数据的描述和建模方法，包括平稳性检验、ARIMA模型、季节性调整、傅里叶变换等等，并通过R语言进行实际应用。
另外，本课程还将介绍一些纯时间序列模型、时间序列预测和动态因素模型，旨在帮助学员掌握时间序列分析和建模手段，从而运用到具体的数据分析问题当中。
二、教学目标1.理解时间序列的基本概念和特性；2.掌握主要的时间序列建模方法，包括平稳性检验、ARIMA模型、季节性调整、傅里叶变换等等；3.对时间序列模型进行建模和分析，实现对现实数据的预测和分析；4.运用R语言进行实际数据分析，并深入理解时间序列数据分析及应用。
三、教学内容与安排1. 时间序列基础•时间序列概念和特性介绍；•时间序列的统计描述方法；•时间序列的可视化方法。
2. 时间序列建模•平稳性检验；•ARIMA模型；•季节性调整；•傅里叶变换。
3. 时间序列模型•纯时间序列模型；•时间序列预测；•动态因素模型。
4. 数据分析与R语言应用•基于R语言的时间序列分析；•多个时间序列数据的分析；•实践案例应用。
四、教学方法本课程以理论授课和实际案例演示为主，并结合实际场景应用，注重理论与实践相结合，学习者将在优秀的教师的指导下，通过实际操作演示案例的方式，逐步掌握时间序列分析的方法和应用技巧。
五、考核方式本课程的考核方式主要采用以下方式：1.实践案例演示；2.课堂测验。
六、参考教材与学习资料1.Brockwell P.J. and Davis R.A. (2006), Introductionto Time Series and Forecasting. 2nd ed., Springer;2.Shumway, R.H. and Stoffer, D.S. (2006) Time SeriesAnalysis and Its Applications: With R Examples. Springer.七、适用人群本课程适合以下人员学习：•经济、金融、统计学、数学、物理等等各个学科中的学生和从业人员；•对时间序列分析和建模感兴趣的个人。