基于R語言時間序列的平穩(wěn)時間序列模型預(yù)測圖文詳解
本次數(shù)據(jù)以某地1958到2021年降水量數(shù)據(jù)為例
首先導(dǎo)入所需要的包，并加載；讀取數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為時間序列數(shù)據(jù)，起始時間設(shè)為1958年
平穩(wěn)性檢驗：
由上時序圖可知該序列波動范圍有界，初步判斷該序列為平穩(wěn)序列。
由自相關(guān)圖可知一階之后落在兩倍標準差之外和偏自相關(guān)圖可知一階之后落在兩倍標準差之外該序列為平穩(wěn)序列，兩者可以看出數(shù)據(jù)具有短期相關(guān)性，原序列是平穩(wěn)的。
純隨機性檢驗：
p值為0.05122和0.3105均大于0.05，接受原假設(shè)，為純隨機序列。
通過auto.arima()函數(shù)對模型自動定階和模型參數(shù)極大似然估計：
模型殘差檢驗：
兩個p值大于0.05，接受原假設(shè)，認為MA模型為白噪聲顯著
模型系數(shù)顯著性檢驗：
p值為0.0001072298<0.05,拒絕原假設(shè)，說明系數(shù)是顯著的;
模型優(yōu)化：
利用MA3模型擬合發(fā)現(xiàn)aic大于MA1模型，故MA1模型更符合。
利用擬合MA1模型，預(yù)測該城市未來5年的降雨量:
預(yù)測結(jié)果可視化：
個性化輸出預(yù)測結(jié)果：
全部代碼：
總結(jié)
到此這篇關(guān)于基于R語言時間序列的平穩(wěn)時間序列模型預(yù)測的文章就介紹到這了,更多相關(guān)R語言平穩(wěn)時間序列模型預(yù)測內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
相關(guān)文章
這篇文章主要介紹了R語言中do.call()的使用說明，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2021-04-04
這篇文章主要介紹了R語言:數(shù)據(jù)篩選match的使用詳解，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2021-04-04
R語言如何將大型Excel文件轉(zhuǎn)為dta格式詳解
這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于R語言如何將大型Excel文件轉(zhuǎn)為dta格式的相關(guān)資料，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧2021-03-03
大家在R語言數(shù)據(jù)處理中非常常見map(映射)與reduce(規(guī)約)操作，map表示映射，可以在一個或多個列表/向量的每個位置上應(yīng)用相同函數(shù)進行計算而reduce函數(shù)表示規(guī)約，計算向量中相鄰的兩個元素，本文給大家介紹R語言map與reduce的相關(guān)知識，感興趣的朋友一起看看吧2021-05-05
這篇文章主要介紹了R語言實現(xiàn)按照某一列分組求均值的操作，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2021-04-04
這篇文章主要為大家介紹了ComplexHeatmap繪制單個熱圖示例詳解，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進步，早日升職加薪2022-06-06
這篇文章主要介紹了R語言-修改(替換)因子變量的元素操作，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2021-04-04
這篇文章主要介紹了R語言中aggregate?函數(shù)的相關(guān)資料,aggregate函數(shù)是數(shù)據(jù)處理中常用到的函數(shù)，具有強大的功能，可以按照要求把數(shù)據(jù)打組聚合，然后對聚合以后的數(shù)據(jù)進行加和、求平均等各種操作，需要的朋友可以參考下2023-04-04
這篇文章主要介紹了R語言實現(xiàn)線性回歸的示例，幫助大家更好的理解和學(xué)習(xí)使用R語言，感興趣的朋友可以了解下2021-03-03
本文主要介紹了R語言非線性模型的實現(xiàn)，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2021-08-08