R语言的ARIMA模型预测

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#r语言 #数据库

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。

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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

 

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使用R语言进行ARIMA模型拟合和未来值预测
CodeByte的博客
08-25 1693
在R语言中，可以使用forecast包中的函数来拟合ARIMA模型并进行未来值的预测推理。综上所述，我们可以使用R语言中的forecast函数来拟合ARIMA模型并进行未来值的预测推理。通过自动选择模型参数并使用已有的ARIMA模型对象，我们可以轻松地进行时间序列数据的建模和预测。假设我们有一个名为"ts_data"的时间序列对象，其中包含了我们要进行建模和预测的数据。在上述代码中，我们使用了ARIMA模型对象"arima_model"来预测未来10个时间点的值。函数来进行未来值的预测推理。
使用R语言进行ARIMA模型的拟合和未来值预测
ScriptCharm的博客
08-25 1284
在R语言中，我们可以使用forecast包中的函数来拟合ARIMA模型并进行未来值的预测。本文将介绍如何使用R语言进行ARIMA模型的拟合，并利用拟合的模型进行未来值的推断。通过合理选择ARIMA模型和预测步数，我们可以利用拟合的模型对未来的数据进行推断和预测。在上面的代码中，"data"是一个包含时间序列数据的向量或数据框，"start_date"是时间序列数据的开始日期，"frequency"是时间序列数据的频率，例如每天、每周或每月。拟合完成后，我们可以使用forecast函数来预测未来的值。
R语言中ARMA，ARIMA（Box-Jenkins），SARIMA和ARIMAX模型用于预测时间序列数据
大数据部落
06-12 1万+
原文链接:http://tecdat.cn/?p=5919 在本文中，我将介绍ARMA，ARIMA（Box-Jenkins），SARIMA和ARIMAX模型如何用于预测给定的时间序列数据。 使用后移运算符计算滞后差分 我们可以使用backshift运算符来执行计算。例如，后轴运算符可用于计算的时间序列值的滞后差异ÿy经由yi−Bk(yi),∀i∈k+1,…,tyi−Bk(yi)......
R语言建立ARIMA模型预测数据
weixin_52509748的博客
02-17 1万+
目录 确定研究目的以及确定因变量和自变量 数据预处理 判断有无缺失值 创建时间序列 平稳性检验 季节性处理 白噪声检验 模型选取与模型评估 最终模型与预测 结论 确定研究目的以及确定因变量和自变量 研究目的：建立ARIMA模型，预测接下来的 14 天的数值。 数据预处理 判断有无缺失值 发现存在七个缺失值，用对应序列平均值填充，观察缺失值位置，发现数据出现连续缺失，故取数据前后间隔一个点，取两点的平均值填充。 创建时间序列 以7天为一周期，观察序列图，发现数据呈
R语言ARIMA集成模型预测时间序列分析
拓端研究室TRL
01-27 364
然后，我们可以尝试加权平均值来优化模型，而不是找出四个中的哪一个模型是“最优”，y ^ T = ∑iωiy ^ t（i）其中ω=（ωi），ω1+ ... +ωk= 1。我们将在第一个m值上校准我们的四个模型，然后比较下111个值（和真实值）的预测组合，获得下图，其中粉红色的是Buys-Ballot，粉红色的是SARIMA模型，绿色是季节性单位根，然后，我们需要确保两种算法的收敛性：SARIMA参数的估计算法和权重参数的研究算法。可以更改损失函数，例如，我们使用90％的分位数，时间序列是自相关的，在52阶。
R语言使用ARIMA模型预测股票收益时间序列
拓端研究室TRL
10-29 5323
ARIMA代表Autoregressive Integrated Moving Average。ARIMA也被称为Box-Jenkins方法。Box和Jenkins声称，通过对系列Y t进行差分，可以使非平稳数据平稳。
ARIMA model_feetrl4_arima_ARIMA模型_ARIMA模型预测_arimaR语言_
09-29
在R语言中，ARIMA模型被广泛用于预测和建模，因为它具有强大的能力和灵活性。 首先，我们需要理解ARIMA模型的基本构成。ARIMA模型由三部分组成：自回归（AR）、差分（I）和滑动平均（MA）。AR部分考虑了时间序列...
R语言时间序列分析：使用ARIMA模型预测时间序列
2301_79325339的博客
08-24 983
在本文中，我们将使用R语言中的ARIMA模型来预测时间序列数据。通过以上步骤，我们可以使用R语言中的ARIMA模型进行时间序列分析和预测。ARIMA模型提供了一种灵活且强大的方法来处理时间序列数据，帮助我们理解数据的变化模式并进行未来的预测。时间序列图可以帮助我们观察时间序列数据的趋势和季节性，而残差图可以用于检查ARIMA模型是否能够捕捉数据中的结构。假设我们有一个表示销售量的时间序列数据，我们将使用ARIMA模型来预测未来的销售量。接下来，我们可以使用已拟合的ARIMA模型来进行预测。
R语言时间序列和ARIMA模型预测拖拉机销售的制造案例研究
拓端研究室TRL
10-31 1385
因为，在无效区域（虚线水平线）之外的图中有足够的尖峰，我们可以得出结论，残差不是随机的。此外，在滞后12处的残差中存在可用的季节性分量（由滞后12处的尖峰表示）。现在，让我们创建自相关因子（ACF）和部分自相关因子（PACF）图来识别上述数据中的模式，这些模式在均值和方差上都是固定的。好的，所以上面的系列在方差上不是固定的，即随着我们向图表右侧移动，图中的变化也在增加。最后，让我们创建一个ACF和PACF的最佳拟合ARIMA模型残差的图，即ARIMA（0,1,1）（0,1,1）[12]。
R语言拟合ARIMA模型并使用拟合模型进行预测推理、使用autoplot函数可视化ARIMA模型预测结果、可视化包含置信区间的预测结果
statistics+insight+vista+power
08-03 1066
R语言拟合ARIMA模型并使用拟合模型进行预测推理、使用autoplot函数可视化ARIMA模型预测结果、可视化包含置信区间的预测结果
利用R语言拟合ARIMA模型
01-13
该数据为客流量时间序列数据，用于为一篇博文所使用，展示利用R语言拟合ARIMA模型。
R语言拟合ARIMA模型并使用拟合模型进行预测推理：使用forecast函数计算ARIMA模型未来值（如果只想提取预测值，将结果分配给一个对象，然后提取名为mean的列表）
statistics+insight+vista+power
08-07 1149
R语言拟合ARIMA模型并使用拟合模型进行预测推理：使用forecast函数计算ARIMA模型未来值（如果只想提取预测值，将结果分配给一个对象，然后提取名为mean的列表）
使用R语言进行时间序列（arima，指数平滑）分析
weixin_34199405的博客
12-12 4930
读时间序列数据 您要分析时间序列数据的第一件事就是将其读入R，并绘制时间序列。您可以使用scan（）函数将数据读入R，该函数假定连续时间点的数据位于包含一列的简单文本文件中。 数据集如下所示： Age of Death of Successive Kings of England#starting with William the Conqueror#Source: McNeill, ...
R语言拟合ARIMA模型
weixin_45590329的博客
01-13 2万+
对于时间序列数据，常常需要用ARIMA模型作出拟合。本文使用R语言对客运量数据作出ARIMA拟合，提供一个一般化的ARIMA模型模板。 在开始前，安装并导入必要的包 install.packages('fUnitRoots')#安装单位根检验包 library(fUnitRoots) install.packages('tseries') library(tseries) install.packages('forecast')#安装预测用的包 library(forecast) 1.读取数据并画图 d
R语言:时间序列ARIMA模型使用
ymengm的博客
02-10 8843
ARIMA(p,d,q)模型 一、ARIMA模型建模的基本步骤 首先导入数据，构造时间序列； 绘制时间序列数据的时序图、ACFACFACF 图以及 PACFPACFPACF 图，观察时间序列是否平稳，如果是趋势非平稳则做趋势差分或者对数变换消除趋势，如果是季节非平稳则做季节差分消除趋势； 如果序列方差不稳定，可用 Box-Cox 变换再做差分； 对平稳后的序列定阶，即确定 ARIMA(p,d,q) 模型中的 p,d,q ； 建立 ARIMA 模型，估计出模型的系数； 检验模型的残差是否是白噪声，若不是则重
R语言模拟和预测ARIMA模型、随机游走模型RW时间序列趋势可视化
大数据部落
01-21 2858
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25122 原文出处：拓端数据部落公众号 当一个序列遵循随机游走模型时，就说它是非平稳的。我们可以通过对时间序列进行一阶差分来对其进行平稳化，这将产生一个平稳序列，即零均值白噪声序列。例如，股票的股价遵循随机游走模型，收益序列（价格序列的差分）将遵循白噪声模型。 让我们更详细地了解这种现象。 由于随机游走序列的差分是白噪声序列，我们可以说随机游走序列是零均值白噪声序列的累积和（即积分）。有了这些信息，我们可以以 ARIMA 模型的形式定义..
基于R语言对股市价格预测的ARIMA建模
weixin_44956173的博客
12-10 6500
基于R语言对股市价格预测的ARIMA建模 获取数据 tushare ID=399224 利用ARIMA对股市价格进行拟合后预测，本次实验的数据源于tushare 首先导入本次实验所需要的所有包 require(zoo) #na.trim require(TTR) #ROC require(quantmod) require(parallel) require(xts) require(Tushare) require(fBasics) require(tseries) require(tso
R语言数据分析案例34-基于ARIMA模型的武汉市房价趋势与预测研究
最新发布
m0_62638421的博客
06-25 1414
基于ARIMA模型的武汉市房价趋势与预测研究
用Rstudio进行ARIMA模型预测（小白系列）
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weixin_62586597的博客
10-06 4万+
提前告知：阅读本文前，小白需要带着对应用ARIAM模型的需求，大佬请避让，但欢迎指点本文的不足之处，本文只说明ARIMA模型和用Rstudio应用ARIAM模型进行预测的一些通俗性概念和操作，不会深度讲解定义的来源和相关代码的意义，旨在帮助读者搭建理解ARIAM模型实际应用的桥梁，对于一些刨根问底的求知者请转向大佬区域或自行查阅相关资料。本文的相关知识点涉猎于B站、知网文献、百度、计量经济学书籍以及博客一些大佬的文章。 1.ARIMA模型及相关知识点的介绍 1.1ARIMA模型 全称：自回归...
r语言arima模型预测
04-06
ARIMA模型是一种时间序列模型，可以用来预测未来的时间序列值。R语言提供了ARIMA模型的函数arima()，可以通过调整模型参数来进行时间序列预测。 以下是一个简单的ARIMA模型预测代码示例： ```R # 导入数据 data <- read.csv("data.csv", header = TRUE) # 将数据转换为时间序列对象 ts_data <- ts(data$value, start = c(2010, 1), frequency = 12) # 拟合ARIMA模型 model <- arima(ts_data, order = c(3, 1, 2)) # 预测未来12个月的数值 forecast <- predict(model, n.ahead = 12) # 输出预测结果 print(forecast$pred) ``` 在以上示例中，我们首先导入数据，并将其转换为时间序列对象。然后使用arima()函数拟合ARIMA模型，其中order参数指定了模型的阶数。最后，使用predict()函数预测未来12个月的数值，并输出预测结果。 需要注意的是，ARIMA模型的准确性取决于多个因素，包括历史数据的质量和数量、模型参数的选择等。因此，在进行时间序列预测时，需要对数据进行充分的分析和调整模型参数，以提高预测准确性。
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