R语言plot函数以及acf函数,随机性检验

最新推荐文章于 2024-10-15 15:37:41 发布
最新推荐文章于 2024-10-15 15:37:41 发布
阅读量1.5w 收藏 61
点赞数 8
分类专栏： 时间序列分析
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CauchyIsNotYou/article/details/106122011
版权
本文详细介绍了R语言中的plot函数，包括各种类型参数如点线结构参数、观察点参数、线型、线宽和颜色等。此外，还探讨了如何使用acf函数绘制自相关图，并讲解了如何进行纯随机性检验。通过实例展示了如何设置参数以绘制自相关图以及进行正态随机数的生成和检验。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

plot函数

type:点线结构参数,参数取值有: p–>点, l–>线, b–>点连线,
o–>线穿过点, h–>悬垂线, s–>阶梯线
pch: 观察点的参数,有25个值.常用17:实心三角,15:实心方块
lty: 线的类型.

  • lty=1 实线
  • lty=2 虚线
  • lty=3 点线
  • lty=4 点+短虚线
  • lty=5 长虚线
  • lty=6 点+长虚线

lwd: 线宽.lwd=k 默认宽度的k倍, lwd=一k默认宽度的1k倍,lwd=1,默认宽度.

col:颜色

  • col=1 col=“black”黑色
  • col=2　col=“red”红色
  • col=3　col=“green”绿色
  • col=4　col=“blue”蓝色

main:标题
xlim:指定横坐标的范围, 同样有ylim

yield <- c(15.2,16.9,
最低0.47元/天 解锁文章
R语言绘制时间序列的自相关函数图：使用acf函数可视化时间序列数据的自相关系数图
statistics+insight+vista+power
08-03 2089
R语言绘制时间序列的自相关函数图：使用acf函数可视化时间序列数据的自相关系数图
ACF检验_r语言acf_ACFR语言_R中实现ACF_acf检验_R语言ACF代码_
09-30
通过R语言对数据进行ACF检验，有详细的代码和汉语言解释说明
R语言：纯随机性检验
weixin_44048755的博客
04-19 2万+
我们在拿到一个观察值序列之后，首先是判断它的平稳性。通过平稳性的检验，序列可以分为平稳序列和非平稳序列两大类。（通过平稳性检验判断序列的平稳性） 对于非平稳序列，由于它不具有二阶平稳的性质，所以对它的统计分析要费一些周折，通常要通过进一步的检验、变换或处理，才能确定适当的拟合模型。 对于平稳序列，情况就简单多了。我们有一套非常成熟的平稳序列建模方法。但是，并不是所有的平稳序列都值得建模。只有那些序...
R语言计算acf（自相关系数）和pacf（偏自相关系数）
qq_58233998的博客
11-21 1万+
1、画图，acf(ts)、pacf(ts) 2、数值，acf(ts)$acf、pacf(ts)$acf 计算pacf可能有疑问，原因： 说明pacf(ts)里面真正的数值就是acf （1）输入 pacf(ts)$pacf会出现NULL，因为根本没有 （2）那pacf(ts)$acf的acf和acf(ts)$acf的acf一样吗？结果显示不一样，所以我认为pacf(ts)$acf就是pacf。 说明：无考证，数值证明这样，有问题留言 ...
R-时间序列自相关acf，偏自相关pacf
热门推荐
u012543538的专栏
08-18 5万+
关于自相关、偏自相关： 一、自协方差和自相关系数       p阶自回归AR(p)       自协方差 r(t,s)=E[X(t)-EX(t)][X(s)-EX(s)]       自相关系数ACF=r(s,t)/[(DX(t).DX(s))^0.5] 二、平稳时间序列自协方差与自相关系数       1、平稳时间序列可以定义r(k)为时间序列的延迟k自协方差函数：       r
用R语言随机生成AR,MA,ARMA,ARIMA模型的命令，画出acf，pacf图
weixin_42099676的博客
05-29 3万+
set.seed(10);x=rnorm(150)par(mfrow=c(1,2))#一行两列，两个图ts.plot(x);acf(x)set.seed(101);x=NULL;for(i in 1:200)x=c(x,0.5-0.3*i+rnorm(1))#随机产生数par(mfrow=c(2,2));ts.plot(x);#画时间序列图acf(x);ts.plot(diff(x));acf(d...
matlab_随机信号的自相关函数和互相关函数
07-08
在处理随机信号时，理解并熟练运用自相关和互相关函数可以帮助我们分析信号的统计特性，识别潜在的模式，以及进行信号的预处理。在MATLAB中，这些功能的实现简洁且高效，为研究和工程应用提供了强大的支持。通过实践...
r语言plot函数x轴y轴名字_R语言时间序列分析（四）：时滞图、自相关、白噪声...
weixin_39640762的博客
11-21 975
作者：黄天元，复旦大学博士在读，热爱数据科学与开源工具（R），致力于利用数据科学迅速积累行业经验优势和科学知识发现，涉猎内容包括但不限于信息计量、机器学习、数据可视化、应用统计建模、知识图谱等，著有《R语言数据高效处理指南》（《R语言数据高效处理指南》(黄天元)【摘要 书评 试读】- 京东图书）。知乎专栏：R语言数据挖掘。邮箱：huang.tian-yuan@qq.com.欢迎合作交流。时滞图时滞...
随机信号的自相关函数和互相关函数Matlab,随机信号自相关函数怎么求,matlab
09-10
首先，自相关函数（Autocorrelation Function, ACF）描述的是一个随机信号与其不同时间延迟版本之间的相似程度。对于离散信号x[n]，其自相关函数Rxx(τ)定义为： \[ R_{xx}(\tau) = E\{x[n]x[n+\tau]\} \] 其中，E...
Python绘制时序图，ACF和PACF图
北山啦的博客
06-03 4万+
在时序分析众多模型中，最为基础也是最为重要的有AR§模型，MA(q)模型，以及两者的结合ARMA(p,q)模型，同时考虑ARMA模型的平稳性，若有一个或多个根落于单位圆上，则此时的ARMA模型称作自回归单整移动平均过程，ARIMA(p,d,q)模型。 这里介绍Python绘制ACF和PACF图，进行模型定阶 导入模块 import sys import os import pandas as pd import matplotlib.pylab as plt %matplotlib inline im.
完美解决ARIMA模型中plot_acf画不出图的问题
09-16
主要介绍了完美解决ARIMA模型中plot_acf画不出图的问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
自相关函数 (ACF)：计算给定系列的 ACF 并绘制相关图。-matlab开发
06-01
计算给定系列的 ACF。 通过滞后 p 返回自相关向量。 还生成自相关的条形图，带有用于测试的拒绝区域带（在白噪声假设下）每个自相关 = 0。 示例：>> myacf = acf(y,12) 不需要任何工具箱。
时间序列的预处理——平稳性检验的R语言实现（二）
Lemon_D_X的博客
04-24 1万+
这一部分是时间序列预处理R语言的实现。 目标是将课本和上课知识点整合。 老师是用一节课讲完的，本篇文章只做了平稳性检验~~~ 下一篇再写纯随机性检验 全部代码 #input data yield <- c(15.2,16.9,15.3,14.9,15.7,15.1,16.7) #对比向量和时间序列画图的差别 par(mfrow=c(1,2)) plot(yield) yield &l...
R语言绘图：时间序列分析 ggplot2绘制ACF PACF
HuFeiHu
03-24 1万+
R语言绘制时间序列自相关图和偏自相关图方法一Acf(DATA, type = "correlation") Acf(DATA, type = "partial")方法二library(ggfortify) autoplot(acf(DATA, plot = FALSE))方法三 运用ggplot2（推荐使用这种方式）bacf &lt;- acf(DATA, plot = FALSE) bacfdf...
使用 R 语言进行自相关的可视化检验
2301_79326930的博客
08-25 632
根据自相关图的形状和自相关系数的大小，我们可以判断时间序列数据中的相关性。通过分析自相关图的形状和自相关系数的大小，我们可以评估时间序列数据中的相关性。在实际应用中，自相关分析可以帮助我们了解数据的趋势和周期性，进而做出更准确的预测和决策。在上述示例中，我们创建了一个包含日期和观测值的数据框，日期从 2023 年 1 月 1 日到 2023 年 12 月 31 日，观测值是随机生成的。自相关是时间序列分析中的一项重要技术，用于检验时间序列数据中各个观测值之间的相关性。函数来执行自相关的可视化检验。
plot 函数常用参数
weixin_30634661的博客
09-14 253
转载于:https://www.cnblogs.com/ky027wh-sx/p/9649367.html
机器学习——时间序列ARIMA模型(四)：自相关函数ACF和偏自相关函数PACF用于判断ARIMA模型中p、q参数取值
AI~天海的博客
05-11 2万+
python自相关函数ACF和偏自相关函数PACF用于判断ARIMA模型中p、q参数取值
时间序列分析中的自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）
yue81560的博客
10-15 1万+
*自相关函数（ACF）**衡量时间序列在不同滞后阶数下的相关性，帮助识别数据的移动平均特性。**偏自相关函数（PACF）**衡量在控制中间滞后影响后的纯粹相关性，帮助识别数据的自回归特性。在时间序列分析中，ACF和PACF是重要的工具，用于描述数据的相关性结构，帮助我们识别和选择合适的模型。下面详细介绍ACF和PACF的概念、数学表达式和使用方法。
r语言acf函数怎么用
最新发布
03-16
<think>好的，用户想了解R语言中acf函数的使用方法和示例教程。我需要先回忆一下acf函数的基本用法，然后结合引用中的信息，整理出一个清晰的回答。 首先，根据引用[2]，acf函数用于自相关分析，可以进行可视化检验。用户可能需要知道如何安装或加载必要的包，但通常acf属于stats包，不需要额外安装。接下来是函数的基本语法，参数说明很重要。比如，lag.max设置最大滞后阶数，plot控制是否绘图，type指定自相关类型（如协方差、相关系数）。 然后，用户可能需要示例代码。引用[1]提到使用acf函数计算自相关并返回对象，引用[2]提到源代码示例。我应该提供一个简单的示例，比如生成随机时间序列数据，然后应用acf函数，并解释输出结果。同时，要说明如何解读图形，比如蓝色虚线作为置信区间。 接下来是高级参数部分，比如调整滞后阶数、关闭绘图、处理缺失值等。这些能帮助用户更灵活地使用函数。另外，结果解读部分需要明确说明acf返回的内容，如自相关系数、滞后值、置信区间，以及如何通过图形判断数据的平稳性。 用户可能还关心实际应用中的注意事项，比如数据预处理、模型选择等，可以结合引用中的信息，比如引用[3]提到的其他函数如vif，但这里可能不需要涉及，专注在acf即可。 最后，生成相关问题，帮助用户进一步学习，比如与pacf的区别、如何确定滞后阶数、如何处理非平稳数据等。这些相关问题需要与acf紧密相关，并且能引导用户深入学习时间序列分析。 检查是否所有数学表达式都正确使用了$...$或$$...$$，比如在提到滞后阶数k时，写成$k$，独立公式可能需要用$$，比如自相关系数的计算公式。但用户的问题可能不需要复杂公式，保持简洁。 确保回答结构清晰，分步骤说明使用方法，示例代码用代码块，参数说明用列表，结果解读详细。同时引用标记要正确添加，引用[1]和[2]是关于acf的，引用[3]可能不太相关，但用户提供的引用中有三个，需要正确对应。 最后，验证示例代码是否可行，比如使用rnorm生成数据，然后运行acf，确保没有语法错误。同时，提醒用户如何调整参数，比如lag.max=20，或者设置plot=FALSE来获取数据。 总结，回答应包括：简介、函数语法、参数说明、示例教程、高级用法、结果解读、注意事项和相关问题。各部分要条理分明，帮助用户从基础到进阶理解acf函数的使用。</think>### R语言acf函数使用方法详解 #### 1. 函数简介 `acf()`是R语言中用于计算和绘制时间序列自相关图的核心函数，属于基础包`stats`，无需额外安装。自相关函数（ACF）用于衡量时间序列$y_t$与滞后$k$阶的序列$y_{t-k}$之间的相关性，公式为： $$ \rho(k) = \frac{\text{Cov}(y_t, y_{t-k})}{\sqrt{\text{Var}(y_t)\text{Var}(y_{t-k})}} $$ #### 2. 函数语法 ```r acf(x, lag.max = NULL, type = c("correlation", "covariance", "partial"), plot = TRUE, ...) ``` - **关键参数**： - `x`：时间序列数据（向量或ts对象） - `lag.max`：最大滞后阶数（默认$N/4$，$N$为数据长度） - `type`：计算类型（"correlation"为自相关系数，默认值） - `plot`：是否输出自相关图（TRUE/FALSE） #### 3. 示例教程 **步骤1：生成模拟数据** ```r set.seed(123) ts_data <- ts(rnorm(100) + sin(seq(0, 10, length=100))) # 生成含周期性的时间序列 ``` **步骤2：基础调用** ```r acf_result <- acf(ts_data) # 默认输出图形和计算结果[^2] ``` **步骤3：结果解读** - 横轴：滞后阶数$k$ - 纵轴：自相关系数（范围$[-1,1]$） - 蓝色虚线：95%置信区间边界 - 若大部分柱状图在虚线内，说明序列无明显自相关 #### 4. 高级参数应用 ```r # 计算前20阶偏自相关系数（不显示图形） pacf_result <- acf(ts_data, lag.max=20, type="partial", plot=FALSE) # 处理含缺失值的数据 ts_na <- ts_data ts_na[c(5,20)] <- NA acf(ts_na, na.action=na.pass) # 保留缺失值计算 ``` #### 5. 结果对象结构 ```r > str(acf_result) List of 6 $ acf : num [1:21, 1, 1] 1 0.12 -0.08 ... $ type : chr "correlation" $ n.used: int 100 $ lag : num [1:21, 1, 1] 0 1 2 ... $ series: chr "ts_data" $ snames: NULL ``` #### 6. 注意事项 1. **数据预处理**：建议先进行平稳化处理（如差分） 2. **滞后阶选择**：经济数据常用$k=\sqrt{N}$，工程数据常用$k=10\log_{10}N$ 3. **模型诊断**：ARIMA建模后需检查残差ACF是否在置信区间内 [^1]: 引用[1] : 引用[2]
评论 4
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值