时间序列模型分析的一般步骤

最新推荐文章于 2025-05-13 20:00:00 发布

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhonglongshen/article/details/45461877

本文详细介绍了如何使用ARIMA模型进行时间序列预测，包括趋势定差分、ADF检验、参数选择、模型验证和预测步骤。通过实例展示了从数据预处理到最终预测的完整流程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

                    
                    根据趋势定差分plot(ts) df=diff(ts,2)
根据锁定差分检验平稳 adfTest(df,lag=20) 

ARIMA（p,d,q）acf(df) pacf(df)
建立arima模型arima=arima(df,order=c(p,d,q),seasonnal=list(order=c(p,d,q)))
检查模型残差的白噪声Box.test(df,lag=20,type='Ljung)  Box.test(arima$residuals,lag=20,type="Ljung")'</li> 

<li>预测predict(arima,h=10)`