R语言实战应用精讲50篇(十七)--使用R语言实现时间序列分析
方法简介
时间序列是按时间顺序的一组数字序列。时间序列分析(time series analysis)就是利用这组数列,基于随机过程理论和数理统计学方法加以处理,以预测未来事物的发展。时间序列分析是定量预测方法之一,它的基本原理:一是承认事物发展的延续性。应用过去数据,就能推测事物的发展趋势;二是考虑到事物发展的随机性。任何事物发展都可能受偶然因素影响,为此要利用统计分析中加权平均法对历史数据进行处理。时间序列预测一般反映三种实际变化规律:趋势变化、周期性变化、随机性变化。
时间序列分析一般采用曲线拟合和参数估计(如非线性最小二乘法)来建立数学模型,一个时间序列通常由4种要素组成:趋势、季节变动、循环波动和不规则波动。
- 趋势:是时间序列在长时期内呈现出来的持续向上或持续向下的变动;
- 季节变动:是时间序列在一年内重复出现的周期性波动。它是诸如气候条件、生产条件、节假日或人们的风俗习惯等各种因素影响的结果;
- 循环波动:是时间序列呈现出的非固定长度的周期性变动。循环波动的周期可能会持续一段时间,但与趋势不同,它不是朝着单一方向的持续变动,而是涨落相同的交替波动;
- 不规则波动:是时间序列中除去趋势、季节变动和周期波动之后的随机波动。不规则波动通常总是夹杂在时间序列中,致使时间序列产生一种波浪形或震荡式的变动。只
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