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(biāo)準(zhǔn)差之外和偏自相關(guān)圖可知一階之后落在兩倍標(biāo)準(zhǔn)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(rèn)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
這篇文章主要為大家介紹了R語言如何操作文件的方法詳解教程，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2021-11-11
在本篇文章里小編給大家分享的是一篇關(guān)于R語言對數(shù)據(jù)庫進行操作的實例詳解內(nèi)容，有興趣的朋友們跟著學(xué)習(xí)下吧。2021-05-05
R語言使用ggplot繪制畫中畫細(xì)節(jié)放大的方法
這篇文章主要為大家介紹了R語言使用ggplot繪制畫中畫細(xì)節(jié)放大的方法實現(xiàn)示例，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2021-11-11
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
這篇文章主要為大家介紹了R語言繪制Bubble Matrix氣泡矩陣圖的示例詳解，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2022-02-02
R語言 實現(xiàn)兩表連接且輸出不重復(fù)數(shù)據(jù)
這篇文章主要介紹了R語言 實現(xiàn)兩表連接且輸出不重復(fù)數(shù)據(jù)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2021-03-03
R語言中正態(tài)分布包括四個主要函數(shù)：rnorm、dnorm、pnorm、qnorm,分別用于生成隨機數(shù)、計算概率密度、累積概率和計算分位數(shù),本文就來詳細(xì)的介紹一下具體用法,感興趣的可以了解一下2024-10-10
R語言數(shù)據(jù)可視化ggplot繪制置信區(qū)間與分組繪圖技巧
這篇文章主要為大家介紹了R語言數(shù)據(jù)可視化ggplot繪制置信區(qū)間與分組繪圖的技巧，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2021-11-11
R語言編程數(shù)學(xué)分析重讀微積分微分學(xué)原理運用
這篇文章主要介紹了R語言編程數(shù)學(xué)分析重讀微積分微分學(xué)的原理運用，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有=有所幫助，祝大家多多進步2021-10-10
Rcpp和RcppArmadillo創(chuàng)建R語言包的實現(xiàn)方式
這篇文章主要為大家介紹了Rcpp和RcppArmadillo創(chuàng)建R包實現(xiàn)方式，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2021-11-11