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   二階差分后繼續(xù)做白噪聲的檢驗(yàn)，檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)結(jié)果如下。

#ARIMA模型Ｒ程序library(forecast)library(fUnitRoots)Data <- read.csv("C:\\Users\\27342\\Desktop\\河南省社會(huì)消費(fèi)品零售總額數(shù)據(jù).csv", header = TRUE)[, 2]sales <- ts(Data)plot.ts(sales, xlab = "年份", ylab = "社會(huì)消費(fèi)品零售總額/億元")# 單位根檢驗(yàn)unitrootTest(sales)# 自相關(guān)圖acf(sales)# 一階差分difsales <- diff(sales)plot.ts(difsales, xlab = "年份", ylab = "社會(huì)消費(fèi)品零售總額/億元")# 二階差分difsales <- diff(difsales)plot.ts(difsales, xlab = "年份", ylab = "社會(huì)消費(fèi)品零售總額/億元")# 自相關(guān)圖acf(difsales)# 單位根檢驗(yàn)unitrootTest(difsales) # 白噪聲檢驗(yàn)Box.test(difsales,type="Ljung-Box")# 偏自相關(guān)圖pacf(difsales)# ARIMA(1,1,0)模型arima <- arima(sales, order = c(1, 1,0))arima #河南省社會(huì)消費(fèi)品零售總額預(yù)測(cè)forecast <- forecast(arima, h = 5, level= c(99.5))forecast library(TSA)Data <-read.csv("C:\\Users\\27342\\Desktop\\河南省社會(huì)消費(fèi)品零售總額數(shù)據(jù).csv", header = TRUE)[, 2]sales <- ts(Data)plot.ts(sales, xlab = "年份", ylab = "社會(huì)消費(fèi)品零售總額/億元")# 一階差分difsales <- diff(sales) # 二階差分difsales <- diff(difsales) # BIC圖res <- armasubsets(y = difsales, nar =5, nma = 5, y.name = 'test',ar.method = 'ols')plot(res)

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本文名稱：R基于ARIMA模型的方法怎么用
標(biāo)題路徑：http://vcdvsql.cn/article24/gjecje.html

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