R语言时间序列中文教程(可编辑)

#例2.1 绘制1964——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\\De sktop\\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\\De sktop\\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='l')#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\\De sktop\\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='l')#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1950——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\\De sktop\\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$residualsacf(ev)pacf(ev)#参数的显著性检验t1=0.6914/0.0989p1=pt(t1,df=48,lower.tail=F)*2#ar1的显著性检验t2=81.5509/ 1.7453p2=pt(t2,df=48,lower.tail=F)*2#残差白噪声检验Box.test(ev,type="Ljung-Box",lag=6,fitdf=1) Box.test(ev,type="Ljung-Box",lag=12,fitdf=1) #例2.5续P94预测及置信区间predict(arima(tdat1.5,order=c(1,0,0)),n.ahead= 5)tdat1.5.fore=predict(arima(tdat1.5,order=c(1,0 ,0)),n.ahead=5)U=tdat1.5.fore$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,col="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="l")acf(x)pacf(x)##拟合图没有画出来#例3.1.2x0=runif(1)x=rep(0,1500)x[1]=-1.1*x0+rnorm(1)for(i in 2:length(x)){x[i]=-1.1*x[i-1]+rnorm(1)}plot(x[1:100],type="l")acf(x)pacf(x)#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="l")acf(x)pacf(x)#例3.1.4x0=runif(1)x1=runif(1)x=rep(0,1500)x[1]=x1 x[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="l")acf(x)pacf(x)又一个式子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="l")acf(x)pacf(x)#均值和方差smu=mean(x)svar=var(x)#例3.2求平稳AR（1）模型的方差例3.3mu=0mvar=1/(1-0.8^2) #书上51页#总体均值方差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法一：x=arima.sim(n=1000,list(ma=-2))plot.ts(x,type='l')acf(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='l')acf(x)pacf(x)#3.6.2法一：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法一：x=arima.sim(n=1000,list(ma=c(-4/5,16/25))) plot.ts(x,type='l')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语⾔时间序列中时间年、⽉、季、⽇的处理操作1、年pt<-ts(p, freq = 1, start = 2011)2、⽉pt<-ts(p,frequency=12,start=c(2011,1))frequency=12表⽰以⽉份为单位，start 表⽰时间开始点，start=c(2011,1) 表⽰从2011年1⽉开始3、季度pt <- ts(p, frequency = 4, start = c(2011, 1))4、天pt<-ts(p,frequency=7,start=c(2011,1))⽤ts(p,frequency=365,start=(2011,1)) 也可以，但是这个是没有按星期对齐补充：R语⾔：ts() 时间序列的建⽴ts() 函数：通过⼀向量或者矩阵创建⼀个⼀元的或多元的时间序列（time series），为ts型对象。

调⽤格式：ts(data = NA, start = 1, end = numeric(0), frequency = 1, deltat = 1, ts.eps = getOption("ts.eps"), class, names)说明：data⼀个向量或者矩阵start第⼀个观测值的时间，为⼀个数字或者是⼀个由两个整数构成的向量end最后⼀个观测值的时间，指定⽅法和start相同frequency单位时间内观测值的频数（频率）deltat两个观测值间的时间间隔。

frequency和deltat必须并且只能给定其中⼀个ts.eps序列之间的误差限，如果序列之间的频率差异⼩于ts.eps，则认为这些序列的频率相等class对象的类型。

⼀元序列的缺省值是“ts”，多元序列的缺省值是c（“mts”,“ts”）names⼀个字符型向量，给出多元序列中每个⼀元序列的名称，缺省data中每列数据的名称或者Series 1，Series 2，。

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。

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7s.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1robust -----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)。

时间序列建模的完整教程用R语言时间序列建模是一种分析和预测时间序列数据的方法。

R语言提供了丰富的时间序列建模函数和包，使得时间序列建模变得更加容易和高效。

本教程将向您介绍时间序列建模的基本概念和R语言的应用，以帮助您进行时间序列分析和预测。

Ⅰ.时间序列的基本概念时间序列是按照一定时间顺序排列的一系列观测值的集合。

它具有以下几个特点：1.时间依赖性：时间序列中的观测值之间存在着时间上的关联和依赖关系。

2.趋势性：时间序列在较长时间内可能会呈现出上升或下降的趋势。

3.季节性：时间序列中可能存在其中一种周期性的波动。

4.随机性：时间序列中可能存在一定的不规则波动或异常值。

Ⅱ.时间序列的建模步骤1.数据准备使用R语言读取时间序列数据，并将其转化为时间序列对象。

可以使用`ts(`函数来创建时间序列对象，指定时间序列的起始时间、观测间隔和数据值。

```R#读取时间序列数据data <- read.csv("data.csv")#创建时间序列对象ts_data <- ts(data$value, start = c(2000, 1), frequency = 12) ```2.模型选择和参数估计选择合适的时间序列模型对数据进行建模。

R语言提供了多种时间序列模型，如自回归移动平均模型（ARMA）、季节性自回归移动平均模型（SARIMA）和指数平滑模型（ES）等。

可以使用`auto.arima(`函数自动选择ARIMA模型的参数。

```R#自动选择ARIMA模型model <- auto.arima(ts_data)```3.模型检验根据所选择的模型，使用R语言提供的函数进行模型检验，判断模型是否符合数据的特征。

可以使用`checkresiduals(`函数对模型的残差进行检验。

```R#对模型的残差进行检验checkresiduals(model)```4.预测使用所选择的模型对未来的数据进行预测。

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。

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。

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`。