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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文章标签： r语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/YTHAAA/article/details/120467251

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。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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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data+scenario+science+insight

07-13

4227

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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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...

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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。