时间序列分析R语言程序
#绘制1964年至1999年中国每年纱线产量顺序时间序列图()
=("C:\\用户\\\\\\)
{x[i]=rnorm[i]-2*rnorm[i-1]}
绘图（x，类型='l'）
acf(x)
PACF(x)
方法一：
x=(n=1000,列表(ma=-))
(x,类型='l')
acf(x)
PACF(x)
方法2
x=代表(0:1000)
for(i in 1:1000)
{x[i]=rnorm[i]-*rnorm[i-1]}
绘图（x，类型='l'）
acf(x)
PACF(x)
##rnorm[i] 中的错误：类别“”的对象无法子集化
方法一：
x=(n=1000,列表(ma=c(-4/5,16/25)))
(x,类型='l')
acf(x)
PACF(x)
方法二：
x=代表(0:1000)
for(i in 1:1000)
{x[i]=rnorm[i]-4/5*rnorm[i-1]+16/25*rnorm[i-2]}
绘图（x，类型='l'）
acf(x)
PACF(x)
##x[i] = rnorm[i] - 4/5 * rnorm[i - 1] + 16/25 * rnorm[i - 2] 中的错误：
##将参数长度替换为零
#根据本书第64页判断
#(1,1)模型，x(t)-(t-1)=u(t)-*(u-1)，直观观察模型自相关系数和偏自相关系数的拖尾情况。
#法一：
x0=runif(1)
x=代表(0,1000)
x[1]=*x0+rnorm(1)-*rnorm(1)
for(i in 2:(x))
{x[i]=*x[i-1]+rnorm(1)-*rnorm(1)}
绘图（x，类型='l'）
acf(x)
PACF(x)
##图片与书本不同
#法二
x=(n=1000,列表(ar=,ma=-))
acf(x)
PACF(x)
#图片和书上的一样
# 选择合适的ARMA模型来拟合加油站的57天序列
=("C:\\用户\\\\\\",=F)
=(t(()))[1:57]
绘图（，类型='o'）
acf()
pacf() #删除单词
arima(,order=c(0,0,1),="CSS")#最小二乘估计
ma1=arima(,order=c(0,0,1),="CSS")
（马1）
ev=ma1$
交流滤波器（EV）
PACF(EV)
##arima 中的错误(, order = c(0, 0, 1), = "CSS"):
##'x'必须是数值
#——1985年全球气温变化的差分序列
＃＃没有数据
# ## 矩估计
=("C:\\用户\\\\\\",=F)
=(t(()))[1:70]
绘图（，类型='o'）
#(2)(3)(3) 模型预测
#如果你通过了考试，就先去吧。 。 。 。 。 。
=("C:\\用户\\\\\\",=T)
=[,2]
绘图（，类型='o'）
时间=1:40
