in data(wages) : 没有‘wages’这个数据集

“在数据（工资）中：没有‘工资’这个数据集”。这个错误可能是因为没有输入正确的数据集名称‘工资’，或者可能是数据集‘工资’并不存在于当前的数据系统中。为了解决这个问题，我们需要确认输入的数据集名称是否正确，并且查看当前系统中是否存在这个数据集。如果数据集名称错误，需要输入正确的数据集名称；如果数据集并不存在于系统中，我们需要考虑采集或者创建这个数据集，或者使用其他可用的数据集进行分析和研究。

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在R中，有一个数据集data5_5，列名分别为：year maize_price maize_yield wages pig_price pig_yield，请用代码完成以下内容：（1）分析这几个序列的平稳性；（2）对非平稳序列找到适当的差分阶数实现差分后平稳；（3）选择适当的模型拟合这几个序列的发展，并做10年期序列预测；（4）绘制拟合与预测效果图

好的，我知道了，以下是代码实现：

（1）平稳性检验：

library(tseries)
adf.test(data5_5$maize_price)
adf.test(data5_5$maize_yield)
adf.test(data5_5$wages)
adf.test(data5_5$pig_price)
adf.test(data5_5$pig_yield)

（2）差分实现平稳：

diff_maize_price <- diff(data5_5$maize_price)
diff_maize_yield <- diff(data5_5$maize_yield)
diff_wages <- diff(data5_5$wages)
diff_pig_price <- diff(data5_5$pig_price)
diff_pig_yield <- diff(data5_5$pig_yield)

（3）选择模型并预测：

library(forecast)
fit_maize_price <- auto.arima(data5_5$maize_price, ic="aic")
fit_maize_yield <- auto.arima(data5_5$maize_yield, ic="aic")
fit_wages <- auto.arima(data5_5$wages, ic="aic")
fit_pig_price <- auto.arima(data5_5$pig_price, ic="aic")
fit_pig_yield <- auto.arima(data5_5$pig_yield, ic="aic")

forecast_maize_price <- forecast(fit_maize_price, h=10)
forecast_maize_yield <- forecast(fit_maize_yield, h=10)
forecast_wages <- forecast(fit_wages, h=10)
forecast_pig_price <- forecast(fit_pig_price, h=10)
forecast_pig_yield <- forecast(fit_pig_yield, h=10)

（4）绘图：

par(mfrow=c(2,3))
plot(fit_maize_price, main="Maize Price")
lines(forecast_maize_price$mean, col="blue")
plot(fit_maize_yield, main="Maize Yield")
lines(forecast_maize_yield$mean, col="blue")
plot(fit_wages, main="Wages")
lines(forecast_wages$mean, col="blue")
plot(fit_pig_price, main="Pig Price")
lines(forecast_pig_price$mean, col="blue")
plot(fit_pig_yield, main="Pig Yield")
lines(forecast_pig_yield$mean, col="blue")

注意，以上代码仅供参考，具体实现需要根据数据集的实际情况进行调整。

Gradate(string name1,int age,char sex,string title,double score,float wages):Teacher(age,title),Student(name1,sex,score),wages(wages){}

这是一个带参数的Gradate类的构造函数，它继承了Teacher类和Student类的属性，并且增加了一个wages属性。其中：

- name1为字符串类型，表示毕业生的姓名；
- age为整型，表示毕业生的年龄；
- sex为字符类型，表示毕业生的性别；
- title为字符串类型，表示毕业生的职称；
- score为双精度浮点型，表示毕业生的成绩；
- wages为单精度浮点型，表示毕业生的工资。