时间序列分析

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科创17
2022-06-22 · TA获得超过5896个赞
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在R中生成时间序列的前提是我们将分析对象转成时间序列函数对象,包括观测值、起始时间、种植时间、及周期(月、季度、年)的结构。这些都能通过ts( )函数实现。

R语言中,对时间序列数据进行分析处理时,使用差分函数要注意:差分函数diff()不带参数名的参数指滞后阶数,也就是与滞后第几阶的数据进行差分。如果要指定差分的阶数,则一定要使用带名称的参数:diff=2。

例如: sample表示样本数据。

1、diff(sample,2)表示是对滞后2阶的数据进行差分,一阶差分,等同于: diff(sample,lag=2)

2、diff(sample,diff=2)才是表示二阶差分

意:在函数中尽量避免使用没有命名的参数。在《时间序列分析及应用-R语言(第2版)》中,P315,描述到: 我们得到的教训就是,除非完全了解相关参数的位置,否则使用未命名参数是非常危险的。

截尾是指时间序列的自相关函数(ACF)或偏自相关函数(PACF)在某阶后均为0的性质(比如AR的PACF);

拖尾是ACF或PACF并不在某阶后均为0的性质(比如AR的ACF)。

拖尾 :始终有非零取值,不会在k大于某个常数后就恒等于零(或在0附近随机波动)

截尾 :在大于某个常数k后快速趋于0为k阶截尾

AR模型:自相关系数拖尾,偏自相关系数截尾;

MA模型:自相关系数截尾,偏自相关函数拖尾;

ARMA模型:自相关函数和偏自相关函数均拖尾。

根据输出结果, 自相关函数图拖尾,偏自相关函数图截尾 ,且n从2或3开始控制在置信区间之内,因而可判定为AR(2)模型或者AR(3)模型。

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迈杰
2024-11-30 广告
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