用r语言画时序图和自相关图，并检验纯随机性

最新推荐文章于 2024-10-10 02:42:34 发布

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#r语言

本文介绍了如何使用R语言进行时序图和自相关图的绘制，并通过Box-Ljung检验来判断数据的纯随机性。通过示例展示了具体的运行结果，包括产生的图表和显著性检验的统计量。

p<-ts(data$水位,start=c(1860),frequency=1)

#Draw a sequence diagram
plot(p,type = "o")

#Draw autocorrelation diagram
acf(p,lag.max =

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R语言之时间序列图绘制

2301_79331387的博客

08-30

957

时间序列图是一种常用的数据可视化方式，用于展示随时间变化的数据趋势和模式。在R语言中，我们可以利用各种包和函数来创建时间序列图，以帮助我们更好地理解和分析数据。包创建时间序列图框架，我们可以方便地绘制出具有丰富信息的时间序列图。在这个示例中，我们生成了一个从"2023-01-01"到"2023-12-31"的日期序列，并随机生成了相应的数值。运行上述代码后，我们将得到一个基本的时间序列图，其中横轴为日期，纵轴为数值。通过上述代码，我们可以得到一个带有标题、轴标签和灰色背景主题的时间序列图。

R绘制时间序列图形（time series）

data+scenario+science+insight

07-13

4345

R绘制时间序列图形（time series）目录 R绘制时间序列图形（time series）时间序列对象 dataframe绘制时间序列图时间序列图（月度）时间序列图（年度） Dataframe多个时间序列时间序列对象 # ggfortify包的autoplot函数可以自动绘制时间序列对象对应的时序图； ## From Timeseries object (ts) library(ggplot2) install.packages('ggfortify')

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R语言：纯随机性检验

weixin_44048755的博客

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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...

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6989

本文为本科课程整理五一应该会做一个大概的纸质版的笔记整理。 #纯随机性检验 white_noise <- rnorm(500) white_noise2 <- rnorm(500,mean = 2,sd = 0.2) white_noise <- ts(white_noise) plot(white_noise) acf(white_noise,ylim=c(-1,1))...

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aa1212455的博客

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2568

一、绘制时序图的参数设置 plot（x，tpye=，pch=，lty=，lwd=，col=，main=，sub=，xlab=，ylab=，xlim=，ylim=） type=来控制点线输出结构。type=“l”为线，type=“o”为线穿过点。参数取值描述 type=“p” 点 typ...

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如果一组数据是随机的，那么就失去了建模的意义，所以需要对数据进行随机性检验R随机性检验：利用R的随机函数，生成一个10万个随机数，然后我们对其进行随机性检验p值为0.7404#纯随机性检验,p值小于5%，序列为非白噪声，说明序列为随机的，则没必要建模p值小于5%，该序列非随机...

R语言：时序图和自相关图

weixin_55118952的博客

03-04

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这学期的《应用时间序列分析》、《R语言》、《统计案例分析》都需要使用R语言，故将课程中学到的代码以及相关补充代码分享出来，一方面促进自身学习的积极主动性，另一方面或许可以给学习R语言的同学们提供一点点帮助。 rm(list=ls()) install.packages("tseries") install.packages("astsa") install.packages("zoo")#插值 library(tseries) library(astsa) library(zoo...

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在时间序列分析中，平稳性检验和纯随机性检验扮演着至关重要的角色。平稳性检验的目的是确定时间序列数据是否具有统计学上的平稳性，即其统计特性（如均值、方差）不随时间的推移而改变。而纯随机性检验则用于判断...

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本文介绍了使用R语言绘制时间序列图形的方法，并提供了相应的源代码示例。通过这些方法，我们可以直观地展示时间序列数据的变化趋势和特征。在实际应用中，根据具体的需求，我们可以对这些图形进行进一步的定制和修改，以满足分析和展示的要求。希望这篇文章对你在R语言中绘制时间序列图形有所帮助！

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07-08

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qq_42716381的博客

12-29

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本文是学习R语言过程中的学习笔记 #抓取中南财经政法大学2013-2018年金融工程的历年招生信息 #所有信息来自于中南财经政法大学研究生院官网 install.packages("rvest") library(rvest) library(xml2) #抓取中南财经政法大学2013-2018年金融工程的历年招生信息 #所有信息来自于中南财经政法大学研究生院官网 u<-read_html...

利用python 对一组csv数据处理（数据样例为time price1 price2 ），画出时序图，进行平稳性检验和纯随机性检验，画出自相关图，

06-02

好的，首先你需要安装一些Python库来处理数据和绘图，包括pandas、matplotlib、statsmodels等。你可以使用以下命令安装它们： ```python pip install pandas matplotlib statsmodels ``` 然后，你可以使用以下代码来读取CSV文件并绘制时序图： ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 读取CSV文件 data = pd.read_csv('data.csv') # 绘制时序图 plt.plot(data['time'], data['price1']) plt.plot(data['time'], data['price2']) plt.legend(['price1', 'price2']) plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Price') plt.show() ``` 接下来，你可以使用Augmented Dickey-Fuller (ADF)检验来检验数据的平稳性： ```python from statsmodels.tsa.stattools import adfuller # 进行ADF检验 result = adfuller(data['price1']) print('ADF Statistic: %f' % result[0]) print('p-value: %f' % result[1]) print('Critical Values:') for key, value in result[4].items(): print('\t%s: %.3f' % (key, value)) ``` 最后，你可以使用自相关图和偏自相关图来检查数据的纯随机性： ```python from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf # 绘制自相关图和偏自相关图 fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(10,8)) plot_acf(data['price1'], ax=ax1, lags=50) plot_pacf(data['price1'], ax=ax2, lags=50) plt.show() ``` 这些代码应该可以帮助你完成你的任务。