R语言的ARIMA模型预测

本文介绍了使用R语言进行时间序列分析的方法,包括通过RODBC连接数据库获取数据、利用stats包建立时间序列、使用funitRoots包进行单位根检验、借助forecast包进行预测、运用timeSeries包实现差分操作、并通过acf和pacf处理自相关及偏自相关问题。

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

R通过RODBC连接数据库

stats包中的st函数建立时间序列

funitRoot包中的unitrootTest函数检验单位根

forecast包中的函数进行预测

差分用timeSeries包中diff

stats包中的acf和pacf处理自相关和偏自相关stats包中的arima函数模型

 

转载于:https://www.cnblogs.com/babyfei/p/7499129.html

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