基于R語(yǔ)言時(shí)間序列的平穩(wěn)時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)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(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(guò)auto.arima()函數(shù)對(duì)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(shuō)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(cè)該城市未來(lái)5年的降雨量:
預(yù)測(cè)結(jié)果可視化：
個(gè)性化輸出預(yù)測(cè)結(jié)果：
全部代碼：
總結(jié)
到此這篇關(guān)于基于R語(yǔ)言時(shí)間序列的平穩(wěn)時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)R語(yǔ)言平穩(wěn)時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)內(nèi)容請(qǐng)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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