時間序列實驗報告

1、重 慶 交 通 大 學學 生 實 驗 報 告實驗課程名稱 時間序列分析 開課實驗中心 數(shù)統(tǒng)學院實驗教學中心 開課學院 數(shù)學與統(tǒng)計學院 專業(yè)年級 應用統(tǒng)計學2015級1班 姓 名 XXXX 學 號 6315XXXXXXXX 任課老師 XXXXX 開課時間 20172018學年第1學期 歡迎下載此頁空頁！實驗一 R語言簡介: 基本操作一 實驗目的1、了解軟件R：安裝、啟動、退出、幫助等。2、熟悉R的操作界面。二、實驗內容及要求：1、 實驗內容：（1）R的安裝；（2）啟動與退出；（3）包的安裝及R的更新；（4）幫助及移除多個對象等；（5）常見命令2、實驗要求：（1）熟悉R的操作環(huán)境；（2）熟悉包的安

2、裝與幫助；（3）學習常見命令，熟悉 R 的操作界面。三、實驗過程及結果1、（1）R的安裝（2）啟動與退出；（3）包的安裝及R的更新；A、包的安裝> chooseCRANmirror()> install.packages() B、R的更新> install.packages("installr")> library(installr)> updateR() （4）幫助及移除多個對象等；> ？關鍵字> ？關鍵字> help.start()#幫助> rm()> rm(list=l

3、s()#移除多個對象 （5）常見命令四、實驗心得 了解了R的一些基本使用及其常見的命令，為自己深入學習r的使用打下了基礎。實驗二 R語言簡介: 數(shù)據(jù)集創(chuàng)建與處理一 實驗目的1、掌握R數(shù)據(jù)集的不同創(chuàng)建形式。2、熟悉并掌握利用R對時間序列數(shù)據(jù)集進行變換與處理。二、實驗內容及要求1、實驗內容：（1）利用data.frame函數(shù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)集；（2）讀取 d.txt 型數(shù)據(jù)框；（3）讀取 excel 數(shù)據(jù)及對某變量數(shù)據(jù)進行某些處理（4）導出 R 中數(shù)據(jù)集（5）時間序列數(shù)據(jù)輸入（6）對已有數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)的處理2、實驗要求：熟悉R數(shù)據(jù)集的不同創(chuàng)建方法，掌握利用R對時序數(shù)據(jù)集進行變換與處理3、 實驗過程及結果1、

4、實驗內容：（1）利用data.frame函數(shù)創(chuàng)建數(shù)據(jù)集；> mydata<-data.frame(col1,col2,col3,.)#col1，col2，col3，.可以是任何類型的列向量（2）讀取 d.txt 型數(shù)據(jù)框；m> w<-read.table("text.data.txt")（3）讀取 excel 數(shù)據(jù)及對某變量數(shù)據(jù)進行某些處理> library(readxl)> dataset <- read_excel(NULL)> View(dataset)（4）導出 R 中數(shù)據(jù)集>write.table (x, fi

5、le ="", sep ="", s =TRUE, s =TRUE, quote =TRUE)#x：需要導出的數(shù)據(jù)#file：導出的文件路徑#sep：分隔符，默認為空格（" "），也就是以空格為分割列#s：是否導出行序號，默認為TRUE，也就是導出行序號#s：是否導出列名，默認為TRUE，也就是導出列名#quote：字符串是否使用引號表示，默認為TRUE，也就是使用引號表示（5）時間序列數(shù)據(jù)輸入（6）對已有數(shù)據(jù)集中數(shù)據(jù)的處理（5）（6）合> library(read

6、xl)> X2_7<- read_excel("C:/Users/Administrator/Desktop/2.7.xlsx")> summary(X2_7) 330.45 330.97 331.64 332.87 333.61 Min. :331.6 Min. :330.1 Min. :328.6 Min. :328.3 Min. :329.4 1st Qu.:332.9 1st Qu.:332.4 1st Qu.:331.9 1st Qu.:331.5 1st Qu.:332.8 Median :334.7 Median :334.4 Median

7、:333.7 Median :334.4 Median :335.1 Mean :335.0 Mean :334.2 Mean :333.9 Mean :334.3 Mean :335.2 3rd Qu.:336.8 3rd Qu.:336.1 3rd Qu.:335.9 3rd Qu.:337.0 3rd Qu.:337.7 Max. :339.2 Max. :338.2 Max. :339.9 Max. :340.6 Max. :341.2 333.55 Min. :330.6 1st Qu.:333.9 Median :336.0 Mean :335.7 3rd Qu.:338.0 Ma

8、x. :340.9 四、實驗心得 通過本次實驗，首先，我知道了文件其他格式的文件如何導入R，知曉樂數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建，使用及一些簡單的處理。實驗三 平穩(wěn)時間序列模型預處理一 實驗目的1、掌握平穩(wěn)時間序列的特點2、學會通過序列圖形對時間序列進行平穩(wěn)性檢驗和純隨機性檢驗預處理二、實驗內容及要求：1、實驗內容：（1）導入課后作業(yè)（41頁第2題）數(shù)據(jù)并繪制時序圖，并進行平穩(wěn)性檢驗和純隨機性檢驗。（2）導入課后作業(yè)（41頁第3題）數(shù)據(jù)并繪制時序圖，并進行平穩(wěn)性檢驗和純隨機性檢驗。（3）導入課后作業(yè)（41頁第5題）數(shù)據(jù)并繪制時序圖，并進行平穩(wěn)性檢驗和純隨機性檢驗。（4）導入課后作業(yè)（41頁第6題）數(shù)據(jù)并繪制時序

9、圖，進行平穩(wěn)性檢驗和純隨機性檢驗，并對序列進行差分，再做平穩(wěn)性檢驗與純隨機性檢驗。2、實驗要求：熟悉通過序列圖形對時間序列進行平穩(wěn)性檢驗和純隨機性檢驗預處理 三、實驗過程及結果 1、實驗內容：（1）導入課后作業(yè)（41頁第1題）數(shù)據(jù)并繪制時序圖，并進行平穩(wěn)性檢驗和純隨機性檢驗。a<-scan('3(1).txt')#在工作目錄下調用txt文件3（1）#ppm<-ts(a,start=c(1975,1),frequency=12)#轉化時序數(shù)據(jù)#plot(ppm)#繪制時序圖#acf(ppm)#平穩(wěn)性檢驗#for(i in 1:2) print(Box.test(ppm

10、,lag=6*i)#純隨機性檢驗#時序圖 平穩(wěn)性檢驗純隨機性檢驗結果 Box-Pierce testdata: ppmX-squared = 131.88, df = 6, p-value < 2.2e-16 Box-Pierce testdata: ppmX-squared = 217.26, df = 12, p-value < 2.2e-16（2）導入課后作業(yè)（41頁第3題）數(shù)據(jù)并繪制時序圖，并進行平穩(wěn)性檢驗和純隨機性檢驗。z<-scan('3(2).txt')#在工作目錄下調用txt文件3（2）#water<-ts(z,start=c(1945,

11、1),frequency=12)#轉化時序數(shù)據(jù)#plot(water)#繪制時序圖#acf(water)#平穩(wěn)性檢驗#for(i in 1:2) print(Box.test(water,lag=6*i)#純隨機性檢驗#時序圖 平穩(wěn)性檢驗純隨機性檢驗結果 Box-Pierce testdata: waterX-squared = 7.7505, df = 6, p-value = 0.257 Box-Pierce testdata: waterX-squared = 19.914, df = 12, p-value = 0.06873（3）導入課后作業(yè)（41頁第5題）數(shù)據(jù)并繪制時序圖，并進行平

12、穩(wěn)性檢驗和純隨機性檢驗。d<-scan('3(3).txt')#在工作目錄下調用txt文件3（3）#sales<-ts(d,start=c(2000,1),frequency=12)#轉化時序數(shù)據(jù)#plot(sales)#繪制時序圖#acf(sales)#平穩(wěn)性檢驗#for(i in 1:2) print(Box.test(sales,lag=6*i)#純隨機性檢驗#時序圖 平穩(wěn)性檢驗純隨機性檢驗結果 Box-Pierce testdata: salesX-squared = 134.49, df = 6, p-value < 2.2e-16 Box-Pier

13、ce testdata: salesX-squared = 163.85, df = 12, p-value < 2.2e-16（4）導入課后作業(yè)（41頁第6題）數(shù)據(jù)并繪制時序圖，進行平穩(wěn)性檢驗和純隨機性檢驗，并對序列進行差分，再做平穩(wěn)性檢驗與純隨機性檢驗。 b<-scan('3(4).txt')#在工作目錄下調用txt文件3（4）#qb<-ts(b,start=c(2000,1),frequency=15)#轉化時序數(shù)據(jù)#plot(qb)#繪制時序圖#acf(qb)#平穩(wěn)性檢驗#for(i in 1:2) print(Box.test(qb,lag=6*i)#純隨機性檢驗#時序圖 平穩(wěn)性檢驗純隨機性檢驗結果 Box-Pierce testdata: qbX-squared = 60.084, df = 6, p-value = 4.327e-11 Box-Pierce testdata: qbX-squared = 81.066, df = 12, p-value = 2.583e-12四、實驗心得通過本次實驗，我學到了用R做時序圖，以及時序圖平穩(wěn)性檢驗，純隨機性檢驗