R在时间序列分析中的应用一作图:(具体见笔记本)矩阵式作图:m行n列par(mfrow=c(mn))x-t散点图:plot(x)x-y散点图:plot(xy)线形图:plot(xtype=l)样本自相关函数:acf(x)样本偏自相关函数:pacf(x)求特征值函数:eigen(x)二求样本基本统计特征:mean(x1)var(x1)回归最小二乘估计:l<-lm(yx)summary(l)估计
R在水文时间序列分析的应用自回归滑动平均模型Autoregressive Models - AR(p)ar {stats} Fit Autoregressive Models to Time SeriesDescriptionFit an autoregressive time series model to the data by default selecting theplexit
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级74报 告 人:金 浩MATLAB在时间序列分析中的应用 1 时间序列 时间序列的特点及其建立 时间序列分析的概念特征和作用 时间序列分解 时间序列分析的相关特征量 时间序列分析方法 一时间序列及其分析概述2 1.1 时间序列3 1.1 时间序列4 1.1 时间序列 5 1.1 时间序列
预测在预测的过程中我们的目标是根据现有的数据xn……x1来预测未来的值xnmm=12…… 在这一节中我们假定这一时间序列xt是平稳的并且其模型的参数是已知的有关未知参数模型的预测我们将在后面的部分加以讨论Xnm的最小均方误差预测为: 因为条件期望最小化均方误差为 (1)
第 20 卷第 6 期
例 绘制1964——1999年中国年纱产量序列时序图(数据见附录)Data=(C:UsersAdministratorDesktop附录.csvheader=T)如果有标题用T没有标题用Fplot(Datatype=o)例续tdat=Data[2]a=acf(tdat)例绘制1962年1月至1975年12月平均每头奶牛产奶量序列时序图(数据见附录)Data=(C:UsersAdministrato
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级目 录第一章 时间序列分析简介第二章 时间序列的预处理第三章 平稳时间序列分析第四章 非平稳序列的确定性分析第五章 非平稳序列的随机分析第六章 多元时间序列分析《应用时间序列分析》第一章时间序列分析简介本章结构引言时间序列的定义时间序列分
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中山大学
时间序列分析与Eviews 应用 非稳定序列转化为稳定序列数据变量的平稳性是传统的计量经济分析的基本要求之一只有模型中的变量满足平稳性要求时传统的计量经济分析方法才是有效的. 而在模型中含有非平稳时间序列时基于传统的计量经济分析方法的估计和检验统计量将失去通常的性质从而推断得出的结论可能是错误的因此在建立模型之前有必要检验数据的平稳性在很长时间里学者们在分析经济变量时都假定所分析的数据已满足平稳
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