R语言笔记003——set.seed()函数

本文介绍R语言中set.seed()函数的作用及使用方法,通过实例演示如何利用该函数设定随机数生成的种子,确保随机样本的可重复性。

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   set.seed()函数    

set.seed()设定生成随机数的种子,让样本可重复。

 1 > x<-rnorm(4) # 生成4个随机数
 2 > x
 3 [1]  0.6599492  0.5881863 -1.9215553 -0.9161720
 4 > y<-rnorm(4)
 5 > y
 6 [1] -0.8496265 -2.5471568  0.5650117  0.9226440
 7 > set.seed(4)# 设定种子,让样本可重复
 8 > x<-rnorm(4)
 9 > x
10 [1]  0.2167549 -0.5424926  0.8911446  0.5959806
11 > set.seed(4)
12 > y<-rnorm(4)
13 > y
14 [1]  0.2167549 -0.5424926  0.8911446  0.5959806
#设定种子后x与y是一样的

 

转载于:https://www.cnblogs.com/wujiadong2014/p/4908733.html

### 使用 R 语言构建和实现 ARMA 模型 尽管 Python 中可以通过 `statsmodels` 库轻松实现 ARMA 模型[^2],但在 R 语言中也有强大的时间序列分析包可以完成这一任务。R 的核心功能之一就是其丰富的统计学支持,其中 `forecast` 和 `tseries` 是两个常用的包,可用于构建 ARMA 模型。 #### 安装必要的 R 包 为了使用 ARMA 模型,在 R 中需要安装并加载以下包: ```r install.packages("forecast") install.packages("tseries") library(forecast) library(tseries) ``` #### 数据准备 假设有一个时间序列数据存储在一个向量 `ts_data` 中。如果尚未创建该数据,则可通过模拟生成一个简单的随机游走过程作为示例: ```r set.seed(123) # 设置种子以便结果可重复 n <- 100 # 时间序列长度 ts_data <- arima.sim(list(order = c(1, 0, 1), ar = 0.7, ma = 0.4), n = n) plot(ts_data, type = "l", main = "Simulated Time Series Data") ``` 此代码片段利用 `arima.sim()` 函数生成了一个具有指定自回归 (AR) 参数为 0.7 和移动平均 (MA) 参数为 0.4 的时间序列数据[^4]。 #### 构建 ARMA 模型 在准备好数据之后,下一步是使用 `auto.arima()` 或手动调用 `Arima()` 来拟合模型。以下是两种方式的具体说明: ##### 方法一:自动选择最佳 ARMA(p,q) 阶数 `forecast` 包提供了 `auto.arima()` 函数,能够基于 AIC/BIC 自动选择最优阶数 p 和 q 并估计参数。 ```r model_auto <- auto.arima(ts_data) summary(model_auto) ``` 这一步会返回所选的最佳模型及其对应的系数和其他诊断信息。 ##### 方法二:手动设定 ARMA(p,q) 阶数 如果已知目标模型的形式(例如 ARMA(1,1)),可以直接通过 `Arima()` 进行定义: ```r model_manual <- Arima(ts_data, order = c(1, 0, 1)) summary(model_manual) ``` 这里设置的 `order=c(1,0,1)` 表明这是一个带有一次差分操作的 ARMA(1,1) 模型。 #### 模型评估与预测 一旦成功训练好模型,就可以对其进行检验,并尝试对未来值作出预测。 - **残差分析** 检查模型残差是否满足白噪声特性是一个重要的验证步骤。 ```r checkresiduals(model_manual) ``` - **未来预测** 对于给定的时间步长 h,执行如下命令即可获得预测结果及置信区间。 ```r future_forecast <- forecast(model_manual, h = 10) print(future_forecast) plot(future_forecast, main = "Forecast with Confidence Intervals") ``` 以上展示了完整的流程——从数据预处理到最终得到可视化形式的结果展示。 --- ### 总结 综上所述,虽然 Python 提供了便捷的方式去实现 ARMA 模型,然而借助于 R 的强大生态体系同样能高效达成目的。无论是自动化还是定制化需求都可以很好地被满足。
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