时间序列分析-基于R 课后习题数据

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资源介绍:

时间序列分析是一种统计方法，主要用于研究在特定时间间隔内收集的数据点序列，这些数据点可以是连续的或离散的，比如股票价格、销售量、气温等。在本案例中，我们关注的是基于R编程语言的时间序列分析。R语言由于其强大的统计功能和丰富的开源包，成为数据分析和建模领域广泛使用的工具，尤其是在时间序列分析方面。 "时间序列分析-基于R 课后习题数据"是一份与王燕编著的《时间序列分析》第二版教材配套的资料，由中国人民大学出版社出版。这份资料包含了从第二章到第七章的课后习题所涉及的数据文件，为学习者提供了实际操作和应用理论知识的机会。在时间序列分析中，我们通常会经历以下几个关键步骤： 1. **数据探索**：我们需要对数据进行初步的探索性分析，查看数据的总体趋势、季节性、周期性和随机波动。R中的`ts.plot()`函数可以帮助我们直观地绘制时间序列图。 2. **数据预处理**：时间序列数据可能包含异常值或缺失值，需要进行适当的处理。R中的`na.omit()`或`zoo`包中的`na.locf()`函数可用于处理缺失值。 3. **平稳性检验**：为了进行进一步的分析，通常需要检查时间序列是否平稳。ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验是常用的方法，R中的`urca`包提供了对应的函数`ur.df()`。 4. **差分**：如果数据非平稳，我们可能需要通过差分来使其平稳，这可以通过R的`diff()`函数实现。 5. **自相关和偏自相关分析**：利用`acf()`和`pacf()`函数分析自相关和偏自相关图，帮助识别模型的阶数。 6. **模型选择**：根据ACF和PACF图，可以选择ARIMA（自回归整合滑动平均模型）或其他模型。R中的`auto.arima()`函数能自动选择最佳ARIMA参数。 7. **模型估计与诊断**：使用`arima()`函数进行模型估计，并通过残差图和Ljung-Box Q统计量检查模型的残差是否白噪声。 8. **预测**：模型建立后，我们可以用`forecast`包进行未来值的预测，如`forecast()`函数。 9. **模型评估**：通过比较实际值与预测值，可以使用MAE（均方误差）、MSE（均方误差）和RMSE（均方根误差）等指标评估模型的性能。这个数据集提供了实践这些步骤的素材，涵盖了一系列时间序列分析的基础和进阶问题。通过解决这些习题，学习者不仅可以巩固理论知识，还能提高在R环境中进行实际分析的能力。对于每一个习题，都建议先理解问题背景，然后根据数据特性选择合适的分析方法，最后进行结果解释和评估。

时间司机前座乘客后座乘客行驶里程汽油价格法律干预 1969年1月 1687 867 269 9059 0.102971812 0 1969年2月 1508 825 265 7685 0.102362996 0 1969年3月 1507 806 319 9963 0.102062491 0 1969年4月 1385 814 407 10955 0.100873301 0 1969年5月 1632 991 454 11823 0.101019673 0 1969年6月 1511 945 427 12391 0.100581192 0 1969年7月 1559 1004 522 13460 0.103773981 0 1969年8月 1630 1091 536 14055 0.104076404 0 1969年9月 1579 958 405 12106 0.103773981 0 1969年10月 1653 850 437 11372 0.103026401 0 1969年11月 2152 1109 434 9834 0.102730112 0 1969年12月 2148 1113 437 9267 0.101997192 0 1970年1月 1752 925 316 9130 0.101274563 0 1970年2月 1765 903 311 8933 0.100703976 0 1970年3月 1717 1006 351 11000 0.100139607 0 1970年4月 1558 892 362 10733 0.098621104 0 1970年5月 1575 990 486 12912 0.098349285 0 1970年6月 1520 866 429 12926 0.098080177 0 1970年7月 1805 1095 551 13990 0.097279208 0 1970年8月 1800 1204 646 14926 0.097410624 0 1970年9月 1719 1029 456 12900 0.097425237 0 1970年10月 2008 1147 475 12034 0.096380633 0 1970年11月 2242 1171 456 10643 0.095738956 0 1970年12月 2478 1299 468 10742 0.095106306 0 1971年1月 2030 944 356 10266 0.096735967 0 1971年2月 1655 874 271 10281 0.096109222 0 1971年3月 1693 840 354 11527 0.095367255 0 1971年4月 1623 893 427 12281 0.094709592 0 1971年5月 1805 1007 465 13587 0.09411762 0 1971年6月 1746 973 440 13049 0.093532155 0 1971年7月 1795 1097 539 16055 0.092954049 0 1971年8月 1926 1194 646 15220 0.092839786 0 1971年9月 1619 988 457 13824 0.092724736 0 1971年10月 1992 1077 446 12729 0.092269651 0 1971年11月 2233 1045 402 11467 0.091706685 0 1971年12月 2192 1115 441 11351 0.091262072 0 1972年1月 2080 1005 359 10803 0.090711603 0 1972年2月 1768 857 334 10548 0.090276328 0 1972年3月 1835 879 312 12368 0.089951918 0 1972年4月 1569 887 427 13311 0.089099639 0 1972年5月 1976 1075 434 13885 0.088679193 0 1972年6月 1853 1121 486 14088 0.088159289 0 1972年7月 1965 1190 569 16932 0.088902057 0 1972年8月 1689 1058 523 16164 0.088181331 0 1972年9月 1778 939 418 14883 0.088940293 0 1972年10月 1976 1074 452 13532 0.08772661 0 1972年11月 2397 1089 462 12220 0.087428846 0 1972年12月 2654 1208 497 12025 0.08703543 0 1973年1月 2097 903 354 11692 0.086449919 0 1973年2月 1963 916 347 11081 0.085872641 0 1973年3月 1677 787 276 13745 0.085398222 0 1973年4月 1941 1114 472 14382 0.083821981 0 1973年5月 2003 1014 487 14391 0.08459078 0 1973年6月 1813 1022 505 15597 0.084136904 0 1973年7月 2012 1114 619 16834 0.083778405 0 1973年8月 1912 1132 640 17282 0.083510743 0 1973年9月 2084 1111 559 15779 0.082806394 0 1973年10月 2080 1008 453 13946 0.081178893 0 1973年11月 2118 916 418 12701 0.082853607 0 1973年12月 2150 992 419 10431 0.094190119 0 1974年1月 1608 731 262 11616 0.092399843 0 1974年2月 1503 665 299 10808 0.108161478 0 1974年3月 1548 724 303 12421 0.107211689 0 1974年4月 1382 744 401 13605 0.114042967 0 1974年5月 1731 910 413 14455 0.112454116 0 1974年6月 1798 883 426 15019 0.111316253 0 1974年7月 1779 900 516 15662 0.110301252 0 1974年8月 1887 1057 600 16745 0.108197177 0 1974年9月 2004 1076 459 14717 0.107027443 0 1974年10月 2077 919 443 13756 0.104946981 0 1974年11月 2092 920 412 12531 0.119357749 0 1974年12月 2051 953 400 12568 0.117621904 0 1975年1月 1577 664 278 11249 0.133027421 0 1975年2月 1356 607 302 11096 0.130845244 0 1975年3月 1652 777 381 12637 0.128318477 0 1975年4月 1382 633 279 13018 0.123547448 0 1975年5月 1519 791 442 15005 0.118586812 0 1975年6月 1421 790 409 15235 0.11633748 0 1975年7月 1442 803 416 15552 0.115161476 0 1975年8月 1543 884 511 16905 0.114501197 0 1975年9月 1656 769 393 14776 0.113522979 0 1975年10月 1561 732 345 14104 0.111930179 0 1975年11月 1905 859 391 12854 0.110610529 0 1975年12月 2199 994 470 12956 0.115274389 0 1976年1月 1473 704 266 12177 0.113793486 0 1976年2月 1655 684 312 11918 0.112349582 0 1976年3月 1407 671 300 13517 0.111753469 0 1976年4月 1395 643 373 14417 0.109642523 0 1976年5月 1530 771 412 15911 0.108440895 0 1976年6月 1309 644 322 15589 0.107884939 0 1976年7月 1526 828 458 16543 0.109084769 0 1976年8月 1327 748 427 17925 0.10757145 0 1976年9月 1627 767 346 15406 0.106164022 0 1976年10月 1748 825 4�

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