按时间顺序排列的一组随机变量X1,X2,…,Xt表示一个随机事件的时间序列。
时间序列分析的目的是给定一个已被观测了的时间序列,预测该序列的未来值。...更能反映实际序列中的长期记忆性、信息的非对称性等性质
1、时间序列分析之前,需要进行序列的预处理,包括纯随机性和平稳性检验。根据检验结果可以将序列分为不同的类型,采取不同的分析方法。...一般将其转变成平稳序列,应用有关平稳时间序列的分析方法,如ARMA模型。
如果时间序列经差分运算后,具有平稳性,称该序列为差分平稳序列,使用ARIMA模型进行分析。...R语言实现:
1、读取数据集
2、生成时序对象,检验平稳性
sales = ts(data) #生成时序对象
plot.ts(sales,xlab="时间",ylab="销量") #作时序图
acf...model = ARIMA(data,(p,1,q)).fit() #建立ARIMA(0,1,1)模型
model.summary2() #模型报告
model.forecast(5) #预测5天的数据