时间序列实验报告材料

1、重庆交通大学学生实验报告实验课程名称时间序列分析开课实验中心 数统学院实验教学中心开课学院 数学与统计学院专业年级 应用统计学 2015级1班姓名 XXXX学号 6315XXXXXXXX任课老师 XXXXX开课时间20172018学年第1学期此页空页!实验一 R语言简介：基本操作实验目的1、了解软件R：安装、启动、退出、帮助等。2、熟悉R的操作界面。、实验容及要求：1、实验容：（1）R的安装；（2）启动与退出；（3）包的安装及R的更新；（4）帮助及移除多个对象等；（5）常见命令2、实验要求：（1）熟悉R的操作环境；（2）熟悉包的安装与帮助；（3）学习常见命令，熟悉R的操作界面三、实验过程及结果

2、1、（ 1） R的安装安芸向导 欢迎使用装向 导斗肖冬坯在您的岂驗上董娄建议更在蛙W之可关冈其他听育卫耳甩产。点古下一步”进戒聂消”退土女装旬弓.0§1 安芸向导 信0希阅农以下三要信空再艺入下一步窿备;亍楚叢女菠后，点击下一步”.CKU GENERAL PUBLIC LICENSEVersion 2June 1991Copyright (C> 19S9, 1991 Free Software Foundation Inc.51 Franklin St, Fifth Floor, Bos ton, kA 02110-1301 USAEveryone is permitted t

3、o copy and distribute verbatini copies of this lictns do-cusenx but chaasins it is nox a>：；o歹氐Preamble上一步（旦）|下一步卫|取;W伺支装向导-R fur Windows 3A2选査云華m. =iEV- i?选弟委女蜜兰距许：曹严汗臂盲茨旳翘氓备野石直击-下一曲H0HHCore File三Files?4-b;x F:L&-72. 7t¥T (.W45誇E宇巧(JEB)46,瞇字节CMB1目前雪迭迢狂垂求至少：工7兆宇音Offi)屋盘艺可、f上一步(曲 T-iFf'

4、;S) >农澹(2)启动与退出;(3) 包的安装及R的更新;A、包的安装> chooseCRANmirror()> in stall.packages()B、R的更新> in stall.packages("i nstallr")> library(i nstallr)> updateR()(4) 帮助及移除多个对象等;> ?关键字> ?关键字> help.start()#帮助> rm()> rm(list=ls()#移除多个对象(5) 常见命令Inforrnatione遼和:蘇:PgUp. PgDowr ,

5、 Ctrl4Hi®, Ctrl + Home r Ctrl + End ; 鼠标:控制滾动衆u劈:侈朝鮒S :左箭冥或61+m:左移 y符：右箭头或W + F :右移T5 ;Home或Ctrl":燼篡归头:"討或Ctrl +匸：移到疔尾；历史命令；上.F箭头Ctrl+P ( CtrlhJ:Del或GH+D : fl»除在当俞位置的字符或带选文本：Backspace :删徐当前酋之前的字符：Ctrl4De咸GrlM :耙除兰前垃更行屋疋听育文字!Ctrl+U :融陞当箭行上箭有的交事；無msw：按下皑标左健选择文字；Shih+0eK5gCtrl + C把族

6、立寺晨制到割版：爭Shift+lns感匚饷+帧匚怕+¥1来粘歸帧的内容(如昊看的话)； 在控制合中f Ctrl+JWr先复制再粘貼:其他：Ctr|+l :猜空控制台：如2或1礪:开关覆蓋曲，初盼杲关掉的?CtrkT； 捋当前所在憧置射字曲惡启的字百交換;注意:控匍台审出可以被琶中.用Ctrl丄来尸養笛一切能*用EH来中断帕需器的工作.TAB可旦补全当前单田.可沥闵口佃标准热鍵来转換婪圏歯(MDICtrl-Tab或Ctrl + F5. SDIAltTab)四、实验心得了解了 R的一些基本使用及其常见的命令，为自己深入学习r的使用打F 了基础实验二R语言简介：数据集创建与处理实验目的1、

7、掌握R数据集的不同创建形式。2、熟悉并掌握利用R寸时间序列数据集进行变换与处理实验容及要求1、实验容：(1) 利用data.frame函数创建数据集；(2) 读取d.txt 型数据框；(3) 读取excel数据及对某变量数据进行某些处理(4) 导出R中数据集(5) 时间序列数据输入(6) 对已有数据集中数据的处理2、实验要求：熟悉R数据集的不同创建方法，掌握利用R对时序数据集进行变换与处理三、实验过程及结果1、实验容：(1) 利用data.frame函数创建数据集；> mydata<-data.frame(col1,col2,col3,.)#col1 , col2 , col3 ,

8、.可以是任何类型的列向量(2) 读取d.txt 型数据框；m> (3) 读取excel数据及对某变量数据进行某些处理> library(readxl)> dataset <- read_excel(NULL)> View(dataset)(4) 导出R中数据集>write.table (x, file ="", sep ="", row. names =TRUE, col. names =TRUE, quote =TRUE)#x :需要导出的数据#file:导出的文件路径#sep :分隔符，默认为空格("&q

9、uot;)，也就是以空格为分割列#row. names :是否导出行序号，默认为 TRUE，也就是导出行序号 #s:是否导出列名，默认为 TRUE，也就是导出列名#quote :字符串是否使用引号表示，默认为TRUE,也就是使用引号表示(5) 时间序列数据输入(6) 对已有数据集中数据的处理(5)( 6)合> library(readxl)> X2_7<- > summary(X2_7)330.45330.97331.64332.87333.61Mi n. :331.6 Mi n. :330.1 Mi n. :328.6 Min. :328.3 Mi n

10、. :329.41st Qu.:332.9 1st Qu.:332.4 1st Qu.:331.9 1st Qu.:331.5 1st Qu.:332.8Media n :334.7 Media n :334.4 Media n :333.7 Media n :334.4 Media n :335.1Mea n :335.0 Mea n :334.2 Mea n :333.9 Mea n :334.3 Mea n :335.23rd Qu.:336.8 3rd Qu.:336.1 3rd Qu.:335.9 3rd Qu.:337.0 3rd Qu.:337.7Max. :339.2 Max.

11、 :338.2 Max. :339.9 Max. :340.6 Max. :341.2333.55Mi n. :330.61st Qu.:333.9Media n :336.0Mea n :335.73rd Qu.:338.0Max. :340.9四、实验心得通过本次实验，首先，我知道了文件其他格式的文件如何导入 R,知晓乐数 据集的创建，使用及一些简单的处理。实验三 平稳时间序列模型预处理实验目的1、掌握平稳时间序列的特点2、学会通过序列图形对时间序列进行平稳性检验和纯随机性检验预处理、实验容及要求：1、实验容：（1）导入课后作业（41页第2题）数据并绘制时序图，并进行平稳性检验 和纯随机性

12、检验。（2）导入课后作业（41页第3题）数据并绘制时序图，并进行平稳性检验 和纯随机性检验。（3）导入课后作业（41页第5题）数据并绘制时序图，并进行平稳性检验 和纯随机性检验。（4）导入课后作业（41页第6题）数据并绘制时序图，进行平稳性检验和 纯随机性检验，并对序列进行差分，再做平稳性检验与纯随机性检验。2、实验要求：熟悉通过序列图形对时间序列进行平稳性检验和纯随机性检验预处理三、实验过程及结果1、实验容：（1）导入课后作业（41页第1题）数据并绘制时序图，并进行平稳性检验和纯 随机性检验。av-scan（'3（1）.txt'）#在工作目录下调用 txt 文件 3（ 1）

13、#ppm<-ts（a,start=c（1975,1）,frequency=12）#转化时序数据 #plot（ppm） #绘制时序图 # acf（ppm） #平稳性检验 #for（i in 1:2） print（Box.test（ppm,lag=6*i）#屯随机性检验 #时序图平稳性检验Series ppmFTArpOT- 80 60 40 20 oo 20-o.5.纯随机性检验结果Box-Pierce testdata: ppm X-squared =131.88, df =6, p-value < 2.2e-16Box-Pierce testdata: ppmX-squared

14、=217.26, df =12, p-value < 2.2e-16(2) 导入课后作业(41页第3题)数据并绘制时序图，并进行平稳性检验和纯 随机性检验。zv-scan('3(2).txt')#在工作目录下调用 txt 文件 3( 2)#water<-ts(z,start=c(1945,1),frequency=12)#转化时序数据 #plot(water)#绘制时序图 #acf(water) #平稳性检验 #for(i in 1:2) print(Box.test(water,lag=6*i)#纯随机性检验 #时序图平稳性检验Time0 11 80 60 -A

15、4 -2 '0 0h.1112011 1 1'u-1Series water0.00.51.01.5Lag纯随机性检验结果Box-Pierce testdata: waterX-squared = 7.7505, df = 6, p-value = 0.257Box-Pierce testdata: waterX-squared = 19.914, df = 12, p-value = 0.06873(3) 导入课后作业(41页第5题)数据并绘制时序图，并进行平稳性检验和纯 随机性检验。dv-scan('3(3).txt')#在工作目录下调用 txt 文件 3(

16、 3)#sales<-ts(d,start=c(2000,1),frequency=12)#转化时序数据 #plot(sales)#绘制时序图 #acf(sales) #平稳性检验 #for(i in 1:2) print(Box.test(sales,lag=6*i)#纯随机性检验 #时序图平稳性检验EUASEasSeries salesOH 80 604020oo2 0-纯随机性检验结果Box-Pierce testdata: salesX-squared = 134.49, df = 6, p-value < 2.2e-16Box-Pierce testdata: sales

17、X-squared = .85, df = 12, p-value < 2.2e-16(4) 导入课后作业(41页第6题)数据并绘制时序图，进行平稳性检验和纯随 机性检验，并对序列进行差分，再做平稳性检验与纯随机性检验。bv-scan('3.txt')#在工作目录下调用txt文件3( 4)#qb<-ts(b,start=c(2000,1),frequency=15)#转化时序数据 #plot(qb) #绘制时序图 # acf(qb) #平稳性检验 #for(i in 1:2) print(Box.test(qb,lag=6*i)#纯随机性检验 #FCAh«

18、MSeries qbOT- 8 o 604 0 2 0oo 2 o纯随机性检验结果Box-Pierce testdata: qbX-squared = 60.084, df = 6, p-value = 4.327e-11Box-Pierce testdata: qbX-squared = 81., df = 12, p-value = 2.583e-12四、实验心得通过本次实验，我学到了用R做时序图，以及时序图平稳性检验，纯随机性 检验，知晓了更多的R语言使用的知识，为以后的时间序列分析的学习打下 了一定的r语言实践基础。实验四 平稳线性ARMA模型初步识别与定阶实验目的1、掌握AR莫型平稳性、M/模型的可逆性及ARM模型平稳可逆性的判别条件;2、掌握利用序列的自相关图和偏自相关图识别模型并进行初步定阶。二、实验容及要求对上次实验数据进行模型初步定阶三、实验过程及结果1.图从上图可看出，该序列样本自相关系数五、实验心得通过本次实验，学会* 刊士阳 料 a亠3.$H3jE<