使时间序列固定并在R

时间:2018-04-25 20:43:12

标签: r time-series forecasting

我是R和时间序列的新人。

我在文本文件中有以下数据:

  

2953   2635   2404   2413   2136   1565   1451   2037   2477   2785   2994   2681   3098   2708   2517   2445   2087   1801   1216   2173   2286   3121   3458   3511   3524   2767   2744   2603   2527   1846年   1066   2327   3066   3048   3806   4042   3583   3438   2957   2885   2744   1837年   1447   2504   3248   3098   4318   3561   3316   3379   2717   2354   2445   1542   1606   2590   3588   3202   4704   4005   3810   3488   2781   2944   2817   1960年   1937年   2903   3357   3552   4581   3905   4581   4037   3345   3175   2808   2050   1719   3143   3756   4776   4540   4309   4563   3506   3665   3361   3094   2440   1633   2935   4159   4159   4894   4921   4577   4155   3851   3429   3370   2726   1674   3257   4731   4481   5443   5566   5044   4781   4014   3561   3801   2685   1805   3756   4227   4595   5702   4681   4395   4459   4191   3742   3279   2468   1742   3366   3633   3701   4926   4522   5275   4717   4114   3851   3493   2654   2168   3561   4305   4413   5307   5361   4948   4472   3846   3715   3343   2939   1615   3497   3915   4858   4962   4504   4767   4291   4091   4164   3915   3130   1696   3887   4749   4781   5089   5484   5072   4611   4117   3910   4252   3624   1678   3851   5021   4581   6195   5338   4909   4640   3706   4113   3879   3411   2043   3736   4490   3715   5623   4671   5591   5461   4795   4846   4843   3278   2411   4278   4639   4559   6404   4851   6480   6394   5752   4718   4659   3842   2873   5556   5389   6135   6707   5220   6249   5281   4192   4867   3752   3492   1979年   4584   5139   5044   5501   5044   5035   5167   4650   5298   4373   3941   2334   4381   5665   4393   5232   5876   5900   5704   4718   4650   4446   3061   2155   4274   4695   4362   4889   5370   5072   4985   3978   4139   3995   3025   1949   4357   4638   3994   6174   5656   4411   5504   4463   4458   4528   2830   1843   5042   5348   5257   6699   5388   6001   5966   4845   4507   4214   3460   1833   4978   6464   5820   6447   6191   6628   5452   5295   5080   5564   3965   2062   5099   6162   5529   6416   6382   5624   5785   4644   5331   5143   4596   2180   5786   5840   5666   6360   6219   6082   5653   5726   5049   5859   4091   2167   6480   7375   6583   7251   6730   6428   5228   4716   6101   5753   4000   2691   5898   6526   5840   6650   5717   7236   6523   5729   6004   5950   4690   3687   7791   7153   6434   7850   6809   8379   6914   6919   7265   6994   5503   3782   7502   8119   7292   6886   7049   7977   8519   6680   7994   7047   5782   3771   7906   8970   6077   7919   7340   7791   7368   8255   7816   7476   6696   4484   8274   8866   8572   9176   8645   8265   9558   7037   9101   8180   7072   3832   7253   8667   7658   8859   7291   7529   8715   8450   9085   8350   7080   3210   8221

我用

读了这个文件
chocs = read.table('chocs.txt',sep=",")

然后我将数据划分为火车和测试集:

train_set = ts(chocs[1:round(dim(chocs)[1]/100*80),], start = c(1957,7), frequency = 12)
test_set =  ts(chocs[-(1:round(dim(chocs)[1]/100*80)),], start = c(1984,6), frequency = 12)

这是使用acf设置的火车图:

plot of the train set

火车组不是静止的,因为有趋势,季节性模式,方差随时间增加。 那么如何让这列火车静止不动并找到正确的华宇模型呢? 我需要这个arima模型来进行预测并用测试集测试它们。

感谢您的帮助!

0 个答案:

没有答案