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  • r语言画时序图
    千次阅读
    2022-03-04 09:33:35

            这学期的《应用时间序列分析》、《R语言》、《统计案例分析》都需要使用R语言,故将课程中学到的代码以及相关补充代码分享出来,一方面促进自身学习的积极主动性,另一方面或许可以给学习R语言的同学们提供一点点帮助。

    rm(list=ls())
    install.packages("tseries")
    install.packages("astsa")
    install.packages("zoo")#插值
    library(tseries)
    library(astsa)
    library(zoo)
    
    ##时间序列数据展示——自输
      #函数ts
    
    price = c(101,82,66,35,31,7,9,4)
    price = ts(price,start = c(2005,1),frequency = 12 )
    price
    ##时间序列数据展示——scan
    
    price = scan()#填完数据之后要回车一下,得到Read n items
    price = ts(price,start = c(2005,1),frequency = 12 )
    price
    
    ##输入数据
    data = read.table(".csv",sep = ",",header = T)
    data = read.table(".txt",sep = "\t")
    
    
    ##缺失值插值
    a = c(1,3,6,9,10,24,79)
    a[4] = NA
    a
    
      #线性插值
    y1 = na.approx(a)
    y1
    
      #样条插值
    y2 = na.spline(a)
    y2
    
    ##数据读出
    write.table(data.frame(),file = ".csv",sep = ",",row.names = F)
    
    
    
    ##描述时间序列数据
    #只有一个时间序列
    plot(data)
    #比较两个时间序列的关系——一个变量
    par(mfrow = c(2,1))
    plot(data1,main = "")
    plot(data2,main = "")
    #比较两个时间序列的关系——两个变量
    par(mfrow = c(2,1))
    ts.plot(data1[1:4],col = 1:4,ylab = "",main = "")
    ts.plot(data2[6:9],col = 1:4,ylab = "",main = "")
    
    
    
    
    
    
    ###序列平稳性地图检验法:
    ##时序图
    
    data
    #将数据变成时间序列数据
    data = ts(data,start = ,end = ,frequency = )#一般情况下写个start和frequency就可以了
    #画图
    plot(data,type = "o",pch = "23",lty = 4,lwd = 2,xlim = c(),col = 'blue',main = '',ylab = '',xlab='')
    abline(v = c(x),h = c(y),lty = 2)
    #检验序列平稳性1:平稳时间序列时序图,在一个常数值附近随机波动,且波动范围有界
    
    ##自相关图
    acf(data,lag = n)
    #检验序列平稳性2:自相关系数随着延迟期数k的增加,平稳序列的自相关系数会很快地衰减到零。
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    

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    p<-ts(data$水位,start=c(1860),frequency=1)
    
    #Draw a sequence diagram
    plot(p,type = "o")
    
    #Draw autocorrelation diagram
    acf(p,lag.max = 25)
    
    #Check whether the sequence is a pure random sequence
    Box.test(p,lag = 12,type = "Ljung-Box")
    
    

    效果图
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    运行结果
    Box-Ljung test

    data: p
    X-squared = 329.2, df = 12, p-value < 2.2e-16

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    画时序图

    install.packages("readxl")
    library(readxl)
    
    te <- read_xls("D:/data/Rdata/tsdata.xls")
    temp <- ts(te$温度,start=1949)
    plot(temp)
    

    本来用的函数是read.table(),但是一会儿中文乱码的,一会儿报错的,就选择了readxl库去读取xls文件。
    ts函数可以生成类型是Time Sreies的时序数据,然后直接plot就可以画出时序图,横坐标默认是Time,纵坐标是时序数据的变量名。
    在这里插入图片描述

    画相关图

    acf(temp)
    

    在这里插入图片描述

    画自相关图

    pacf(temp)
    

    在这里插入图片描述
    acfpacf函数中除了变量名,都还有一个参数:延迟阶数lag,如果用户不特殊指定的话,系统会根据序列长度自动指定延迟阶数。

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    R 语言无法自动将读取的数据转化为时间序列格式,

    所以利用R语言画时间序列图的一个关键步骤就是将读取的数据转变为时间序列格式,

    下面是一个简单的程序:

     #  读取数据, 首先将excel 格式的转化为 csv 格式 再读取
    h <- read.table(file = "D:/data/50etfx1.csv",sep = ",",header = T)
     #  将数据格式转化为时间序列格式
    library(xts)  # 加载需要的包
    hh <- xts(h$x1, as.Date(h$time, format='%Y/%m/%d')) 
      #  画图
       # 指定图的长宽 或者 用命令  plot(hh)  直接画
    win.graph(width = 9.5,height = 4.5,pointsize = 8)
    plot(hh,type = 'l',main=' ')
    效果如下:


    示例程序所用的数据格式如下所示:


    time                   x1
    2013/2/5          0.000000 
    2013/2/6          0.007236 
    2013/2/7          -0.011708 
    2013/2/8    -0.004989 
    2013/2/18 -0.010806 
    2013/2/19 -0.015255 
    2013/2/20 -0.001583 
    2013/2/21 -0.040148 

    。。。。。。。。。。。。

    2015/1/29 -0.019893 
    2015/1/30 -0.016171 
    2015/2/2          -0.031637 
    2015/2/3          0.027171 
    2015/2/4         -0.015722 
    2015/2/5         -0.010018 
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