平稳性检验是时间序列分析中的基础内容,R语言是数据分析的重要工具,本文把两者结合在一起研究时间序列的平稳性。首 先基于单位根检验的基本原理,简要介绍了ADF检验法、PP检验法、DF-GLS检验法;KPSS检验法和NP检验法,其次分析了R语言中的 单位根检验;最后开展实证分析,以国家外汇管理局官网 ...
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2021-06-07 21:01 0 2018 推荐指数:
平稳性检验是时间序列分析中的基础内容,R语言是数据分析的重要工具,本文把两者结合在一起研究时间序列的平稳性。首 先基于单位根检验的基本原理,简要介绍了ADF检验法、PP检验法、DF-GLS检验法;KPSS检验法和NP检验法,其次分析了R语言中的 单位根检验;最后开展实证分析,以国家外汇管理局官网 ...
数据来源: R语言自带 Nile 数据集(尼罗河流量) 分析工具:R-3.5.0 & Rstudio-1.1.453 从自相关图上看,自相关系数没有快速衰减为0,呈拖尾,单位根检验进一步验证,存在单位根,所以序列为非平稳序列 ...
在对短期数据的预测分析中,我们经常用到时间序列中的指数平滑做数据预测,然后根据不同。 下面我们来看下具体的过程 从上图的结果来看,这是一个增长趋势的时间序列。 模型选择上我们可以依据以下标准进行判断,自己要选用的时间序列算法。 简单指数平滑法——处于恒定水平和没有季节性变动的时间 ...
ggplot2绘制 arima诊断图 将数据改为时间格式 设置时间格式 绘制时间趋势图 每年每月图 每年每季度图 ...
数据来源: R语言自带 Nile 数据集(尼罗河流量) 分析工具:R-3.5.0 & Rstudio-1.1.453 从自相关图上看,自相关系数没有快速衰减为0,呈拖尾,单位根检验进一步验证,存在单位根,所以序列为非平稳序列 ...
大白。 (1)根据趋势定差分 plot(lostjob,type="b") 查看图像总体趋势,确定如何差分 df1 = diff(lostjob) d=1阶差分 s4_df1=diff(df ...
时间序列:可以用来预测未来的参数, 1.生成时间序列对象 结论:手动生成的时序图 2.简单移动平均 案例:尼罗河流量和年份的关系 结论:随着K值的增大,图像越来越平滑我们需要找到最能反映规律的K值 3.使用stl做季节性分解 案例 ...
一个学期下来,对于这门课教学还是感受挺多,多个教学平台辅助,确实和我前10年的教学方式区别很多,也辛苦很多。 一、课堂教学方面 1.课堂派预习作业 主要借助课堂派平台,每次课前发布预习作业。而预习作业答题情况可以作为课堂互动的教学数据。解答学生预习中的疑问。预习作业好处: 教师掌握 ...