R语言 | 时间序列分析

时间序列分析概述

菜鸟君介绍了时间序列分析的基本概念，并且指出其主要目的是基于历史数据对未来进行预测。时间序列数据在日常生活中非常常见，如股市的每日价格和气候变化。

时间序列分析的疑问

菜鸟君提到一些学员的疑问，特别是关于是否可以利用时间序列分析来预测股票的涨跌。虽然理想情况下可以做到，但由于股票价格受多种因素影响，仅用时间序列分析可能无法准确预测。

分析数据集

菜鸟君使用R语言和几个必要的库来演示时间序列分析，并使用R内置的WWWusage数据集作为例子。

平稳性分析

菜鸟君解释了平稳性的概念，它是时间序列分析中的重要属性，涉及到数据的模式特征。他使用LM检验来检测序列的平稳性，结果显示WWWusage数据集不平稳。

自相关性(ACF)和偏自相关性(PACF)

接着，菜鸟君讨论了自相关性和偏自相关性的概念，使用R语言中的函数绘制了相关图表以辅助理解。

ARIMA模型

最后，菜鸟君简要介绍了ARIMA模型，这是一种常用的时间序列预测方法，注明了其组成部分和参数的含义。

想要了解更多内容？

查看原文：R语言 | 时间序列分析

文章来源：

扫码关注公众号