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。
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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。