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par(mfrow=c(1,2))#一行两列,两个图 ts.plot(x);acf(x) set.seed(101); x=NULL;for(i in 1:200)x=c(x,0.5-0.3*i+rnorm(1))#随机产生数 par(mfrow=c(2,2));ts.plot(x);#画时间序列图 acf(x);ts.plot(diff(x));acf(diff(x))#diff(x)是对原序列进行差分 set.seed(10) #产生63个ms(2)随机数 rw<-arima.sim(n=63,list(ma=c(0.5,0.3))) #产生63个符合arma(2,2)模型的数字 arima.sim(n = 63, list(ar = c(0.8897, -0.4858), ma = c(-0.2279, 0.2488)), sd = sqrt(0.1796)) #产生ARIMA(1,1,1),第一个数字是AR部分,第二个数字是嗲表差分几次 #第三个数字是MA部分 arima.sim(list(order = c(1,1,1), ar = 0.7,ma=0.3), n = 200) #acf()函数中plot是一个逻辑值,他的用法,如果是T,默认也是T就会 #注意acf(x,plot=T),acf(x,plot=F)区别 acf(x,plot=T,main="dai T")#如果是f就不会画出图 plot(acf(arima.sim(n=200,list(ma=c(0.5,0.3))),plot = F),type="o",pch=16,main=expression(paste("ma(2):",theta[1]==0.5,",",theta[2]==0.3))) #main=expression(paste("ma(2):",theta[1]==0.5,",",theta[2]==0.3)),注意这个expression的用法 #模拟arma(2,2)模型 phi[2]==0.3,",",theta[1]==0.5,",",theta[2]==0.3)),cex.main=0.7) #模拟arma(2,2)模型画pacf图,只需要在上面的acf换成pacf值就行了 phi[2]==0.3,",",theta[1]==0.5,",",theta[2]==0.3)),cex.main=0.7) #模拟ARIMA模型,并画出acf、pacf图 set.seed(63010)par(mfrow=c(1,3)) tw<-arima.sim(n=200,list(order=c(1,1,1),ar=0.3,d=1,ma=0.4)) tw1<-acf(tw,plot=F) tw2<-pacf(tw,plot=F) plot(tw,type="o",pch=16,ylab="tw") title(expression(paste("arima(1,1,1):",phi[1]==0.4,",",theta[1]==0.4,cex.main=0.7))) plot(tw1,type="o",pch=16,ylab="acf图") plot(tw2,type="o",pch=16,ylab="pacf图") #title是在图画好之后加标题 title(expression(paste("arima(1,1,1):",phi[1]==0.4,",",theta[1]==0.4,cex.main=0.7))) #注意ar部分,与ma部分系数的书写方式 |
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