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。

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。

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」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`。