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基于R語言時(shí)間序列的平穩(wěn)時(shí)間序列模型預(yù)測圖文詳解

 更新時(shí)間:2022年12月02日 09:21:38   作者:wg110001  
時(shí)間序列是將統(tǒng)一統(tǒng)計(jì)值按照時(shí)間發(fā)生的先后順序來進(jìn)行排列,時(shí)間序列分析的主要目的是根據(jù)已有數(shù)據(jù)對未來進(jìn)行預(yù)測,下面這篇文章主要給大家介紹了基于R語言時(shí)間序列的平穩(wěn)時(shí)間序列模型預(yù)測的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下

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(shí)間序列數(shù)據(jù),起始時(shí)間設(shè)為1958年

平穩(wěn)性檢驗(yàn):

由上時(shí)序圖可知該序列波動(dòng)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(jī)性檢驗(yàn):

p值為0.05122和0.3105均大于0.05,接受原假設(shè),為純隨機(jī)序列。 

 通過auto.arima()函數(shù)對模型自動(dòng)定階和模型參數(shù)極大似然估計(jì):

 模型殘差檢驗(yàn):

兩個(gè)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(yàn):

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(gè)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(shí)間序列的平穩(wěn)時(shí)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(shí)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!

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