R时间序列方面的问题求帮助
时间序列分析及应用(R语言)(原书第2版)》以易于理解的方式讲述了时间序列模型及其应用,内容包括趋势、平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、模型识别、参数估计、模型诊断、预测、季节模型、时间序列回归模型、异方差模型、谱分析入门、谱估计和门限模型。
对所有的思想和方法,都用真实数据集和模拟数据集进行了说明。
《时间序列分析及应用(R语言)(原书第2版)》的一大特点是采用R语言来作图和分析数据,书中的所有图表和实证结果都是用R命令得到的。
作者还为《时间序列分析及应用(R语言)(原书第2版)》制作了大量新增或增强的-函数。
《时间序列分析及应用(R语言)(原书第2版)》的另一特点是包含很多有用的附录.例如,回顾了有关期望、方差、协方差、相关系数等概念.筒述了条件期望的性质以及最小均方误差预测等内容,这些附录有利于关心技术细节的读者深入了解相关内容.Jonathan D Cryer,他美国艾奥瓦大学统计与精算学系退休教授。
他是美国统计学会会士,获得过艾奥瓦大学教学奖。
除本书外,他还与人合蓍有Statistics for Business:Dat,Analysis and Modelingfsecond Edition)、Minitab Handbook(Fifth Editiom、 帮助他人,快乐自己。
若我的回答对您有用,请将其设为“好评”,谢谢!
r语言 怎么把数据变成时间序列
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。
简介它包括一般统计分析(如自相关分析,谱分析等),统计模型的建立与推断,以及关于时间序列的最优预测、控制与滤波等内容。
经典的统计分析都假定数据序列具有独立性,而时间序列分析则侧重研究数据序列的互相依赖关系。
后者实际上是对离散指标的随机过程的统计分析,所以又可看作是随机过程统计的一个组成部分。
例如,记录了某地区第一个月,第二个月,……,第N个月的降雨量,利用时间序列分析方法,可以对未来各月的雨量进行预报。
随着计算机的相关软件的开发,数学知识不再是空谈理论,时间序列分析主要是建立在数理统计等知识之上,应用相关数理知识在相关方面的应用等。
组成要素一个时间序列通常由4种要素组成:趋势、季节变动、循环波动和不规则波动。
趋势:是时间序列在长时期内呈现出来的持续向上或持续向下的变动。
季节变动:是时间序列在一年内重复出现的周期性波动。
它是诸如气候条件、生产条件、节假日或人们的风俗习惯等各种因素影响的结果。
循环波动:是时间序列呈现出得非固定长度的周期性变动。
循环波动的周期可能会持续一段时间,但与趋势不同,它不是朝着单一方向的持续变动,而是涨落相同的交替波动。
不规则波动:是时间序列中除去趋势、季节变动和周期波动之后的随机波动。
不规则波动通常总是夹杂在时间序列中,致使时间序列产生一种波浪形或震荡式的变动。
只含有随机波动的序列也称为平稳序列。
基本步骤时间序列建模基本步骤是:①用观测、调查、统计、抽样等方法取得被观测系统时间序列动态数据。
②根据动态数据作相关图,进行相关分析,求自相关函数。
相关图能显示出变化的趋势和周期,并能发现跳点和拐点。
跳点是指与其他数据不一致的观测值。
如果跳点是正确的观测值,在建模时应考虑进去,如果是反常现象,则应把跳点调整到期望值。
拐点则是指时间序列从上升趋势突然变为下降趋势的点。
如果存在拐点,则在建模时必须用不同的模型去分段拟合该时间序列,例如采用门限回归模型。
③辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,即用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。
对于短的或简单的时间序列,可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。
对于平稳时间序列,可用通用ARMA模型(自回归滑动平均模型)及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合-ARMA模型等来进行拟合。
当观测值多于50个时一般都采用ARMA模型。
对于非平稳时间序列则要先将观测到的时间序列进行差分运算,化为平稳时间序列,再用适当模型去拟合这个差分序列。
主要用途系统描述根据对系统进行观测得到的时间序列数据,用曲线拟合方法对系统进行客观的描述。
系统分析当观测值取自两个以上变量时,可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化,从而深入了解给定时间序列产生的机理。
预测未来一般用ARMA模型拟合时间序列,预测该时间序列未来值。
决策和控制根据时间序列模型可调整输入变量使系统发展过程保持在目标值上,即预测到过程要偏离目标时便可进行必要的控制。
R语言做时间序列分析时,summary给出的结果都是什么意思啊?
这个是自动适应参数估计的结果。
模型估计为ARIMA(4,0,2),即ARMA(4,2)系数为: ar1 ar2 ar3 ar4 ma1 ma2 -0.5505 0.2316 0.0880 -0.4325 -0.1944 -0.5977s.e. 0.1657 0.1428 0.1402 0.1270 0.1766 0.1732s.e.是系数的标准差,系数显著性要自己算,|系数/se| > 1.96 即 95%的置信度sigma^2 estimated 估计值方差log likelihood 对数似然值(这个不用解释了吧)AIC=709.13 AICc=710.73 BIC=725.63再就是下面一堆误差计算ME Mean ErrorRMSE Root Mean Squared ErrorMAE Mean Absolute ErrorMPE Mean Percentage ErrorMAPE Mean Absolute PercentageMASE Mean Absolute Scaled Error...
如何运用excel 进行时间序列分析
方法/步骤建立工作文件,创建并编辑数据。
结果如下图所示。
在命令行输入ls y c x,然后回车。
弹出equation窗口,如图所示。
观察t统计量、可决系数等,可知模型通过经济意义检验,查表与X的t统计量比较发现,t检验值显著。
模型对Y的解释程度高达99.3%。
将样本期范围从1978-2003年扩展为1978-2004年:在workfile窗口中依次点击proc->Structure。
弹出Workfile Structure窗口,将2003改为2004,然后点击ok,如图所示。
在Group窗口中输入2004年X的值,如图所示。
在equation窗口中点击Forecast。
在弹出的窗口中点击ok。
在workfile窗口中会生成一个yf,双击打开它,如图所示,即可看到我们对2004年的预测值。
望采纳
如何用AR模型预测时间序列
3.3时间序列分析3.3.1时间序列概述1. 基本概念(1)一般概念:系统中某一变量的观测值按时间顺序(时间间隔相同)排列成一个数值序列,展示研究对象在一定时期内的变动过程,从中寻找和分析事物的变化特征、发展趋势和规律。
它是系统中某一变量受其它各种因素影响的总结果。
(2)研究实质:通过处理预测目标本身的时间序列数据,获得事物随时间过程的演变特性与规律,进而预测事物的未来发展。
它不研究事物之间相互依存的因果关系。
(3)假设基础:惯性原则。
即在一定条件下,被预测事物的过去变化趋势会延续到未来。
暗示着历史数据存在着某些信息,利用它们可以解释与预测时间序列的现在和未来。
近大远小原理(时间越近的数据影响力越大)和无季节性、无趋势性、线性、常数方差等。
(4)研究意义:许多经济、金融、商业等方面的数据都是时间序列数据。
时间序列的预测和评估技术相对完善,其预测情景相对明确。
尤其关注预测目标可用数据的数量和质量,即时间序列的长度和预测的频率。
2. 变动特点(1)趋势性:某个变量随着时间进展或自变量变化,呈现一种比较缓慢而长期的持续上升、下降、停留的同性质变动趋向,但变动幅度可能不等。
(2)周期性:某因素由于外部影响随着自然季节的交替出现高峰与低谷的规律。
(3)随机性:个别为随机变动,整体呈统计规律。
(4)综合性:实际变化情况一般是几种变动的叠加或组合。
预测时一般设法过滤除去不规则变动,突出反映趋势性和周期性变动。
3. 特征识别认识时间序列所具有的变动特征,以便在系统预测时选择采用不同的方法。
(1)随机性:均匀分布、无规则分布,可能符合某统计分布。
(用因变量的散点图和直方图及其包含的正态分布检验随机性,大多数服从正态分布。
)(2)平稳性:样本序列的自相关函数在某一固定水平线附近摆动,即方差和数学期望稳定为常数。
样本序列的自相关函数只是时间间隔的函数,与时间起点无关。
其具有对称性,能反映平稳序列的周期性变化。
特征识别利用自相关函数ACF:ρk=γk/γ0 其中γk是yt的k阶自协方差,且ρ0=1、-1p时,有φk=0或φk服从渐近正态分布N(0,1/n)且(|φk|>2/n1/2)的个数≤4.5%,即平稳时间序列的偏相关系数φk为p步截尾,自相关系数rk逐步衰减而不截尾,则序列是AR(p)模型。
实际中,一般AR过程的ACF函数呈单边递减或阻尼振荡,所以用PACF函数判别(从p阶开始的所有偏自相关系数均为0)。
(3)平稳条件一阶:|φ1|<1。
二阶:φ1+φ2<1、φ1-φ2<1、|φ2|<1。
φ越大,自回归过程的波动影响越持久。
(4)模型意义仅通过时间序列变量的自身历史观测值来反映有关因素对预测目标的影响和作用,不受模型变量相互独立的假设条件约束,所构成的模型可以消除普通回归预测方法中由于自变量选择、多重共线性等造成的困难。
2. 移动平均MA(q)模型(1)模型形式...
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