r語言進(jìn)行arima分析

1、R 學(xué)習(xí)日記——時間序列分析之 ARIMA 模型預(yù)測今天學(xué)習(xí) ARIMA 預(yù)測時間序列。指數(shù)平滑法對于預(yù)測來說是非常有幫助的，而且它對時間序列上面連續(xù)的值之間相關(guān)性沒有要求。但是，如果你想使用指數(shù)平滑法計算出預(yù)測區(qū)間， 那么預(yù)測誤差必須是不相關(guān)的， 而且必須是服從零均值、 方差不變的正態(tài)分布。即使指數(shù)平滑法對時間序列連續(xù)數(shù)值之間相關(guān)性沒有要求，在某種情況下， 我們可以通過考慮數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性來創(chuàng)建更好的預(yù)測模型。自回歸移動平均模型（ A

2、RIMA） 包含一個確定（explicit） 的統(tǒng)計模型用于處理時間序列的不規(guī)則部分，它也允許不規(guī)則部分可以自相關(guān)。首先，先確定數(shù)據(jù)的差分。ARIMA 模型為平穩(wěn)時間序列定義的。 因此， 如果你從一個非平穩(wěn)的時間序列開始， 首先你就需要做時間序列差分直到你得到一個平穩(wěn)時間序列。如果你必須對時間序列做 d 階差分才能得到一個平穩(wěn)序列，那么你就使用 ARIMA(p,d,q)模型，其中 d 是差分的階數(shù)。 我們以每年女人裙子邊緣的直徑做成的時