在R中,data2_7数据集,第一列为year,第二列为mortality,请用代码完成以下问题:如果是平稳序列,则分析该序列的纯随机性;如果是非平稳序列,则分析该序列一阶差分后序列的平稳性
时间: 2024-03-04 19:47:57 浏览: 34
好的,我来帮您解答这个问题。以下是 R 代码:
```R
# 读取数据
data <- read.csv("data2_7.csv")
# 检验序列是否平稳
library(tseries)
adf.test(data$mortality)
kpss.test(data$mortality)
# 检验序列的纯随机性
library(lmtest)
library(sandwich)
arch.test(data$mortality)
# 如果序列非平稳,进行一阶差分
if(adf.test(data$mortality)$p.value > 0.05 | kpss.test(data$mortality)$p.value < 0.05) {
diff_data <- diff(data$mortality)
# 检验差分后的序列是否平稳
adf.test(diff_data)
kpss.test(diff_data)
# 检验差分后序列的纯随机性
arch.test(diff_data)
}
```
其中,我们使用 `adf.test` 和 `kpss.test` 分别检验序列是否平稳,使用 `arch.test` 检验序列的纯随机性。如果序列非平稳,我们进行一阶差分,再次检验差分后的序列是否平稳以及其纯随机性。
相关问题
R语言R语言如何使用数据集swiss,创建一个仅包含第1行、第2行、第3行、第10行、第11行、第12行和第13行的数据框,以及仅包含Examination、Education和Infant.Mortality变量的数据框。
首先,加载数据集swiss:
```R
data(swiss)
```
然后,创建一个仅包含指定行的数据框:
```R
df1 <- swiss[c(1:3, 10:13), ]
```
创建仅包含指定变量的数据框:
```R
df2 <- swiss[, c("Examination", "Education", "Infant.Mortality")]
```
或者,也可以用变量的索引位置来指定:
```R
df2 <- swiss[, c(3, 4, 6)]
```
在本次实验中,请利用Geoplotlib绘制2021年12月某日美国疫情各州数据的等值线图,包括累计确诊人数、治愈率和死亡率。数据集为一个COVID-19 Data.xlsx文件和一个National_Obesity_By_State.geojson文件,要求不使用geopandas包读取geojson文件,用json包读取
好的,我会按照您的要求进行操作。首先,我们需要安装geoplotlib包和json包,可以使用以下命令进行安装:
```
!pip install geoplotlib
```
然后,我们需要读取COVID-19 Data.xlsx文件和National_Obesity_By_State.geojson文件,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
import json
# 读取COVID-19数据
covid_data = pd.read_excel("COVID-19 Data.xlsx")
# 读取地图数据
with open("National_Obesity_By_State.geojson", "r") as f:
map_data = json.load(f)
```
接下来,我们需要对COVID-19数据进行处理,计算累计确诊人数、治愈率和死亡率。可以使用以下代码:
```python
# 计算各州的累计确诊人数、治愈率和死亡率
covid_data = covid_data.groupby("Province_State").agg({
"Confirmed": "sum",
"Recovered": "sum",
"Deaths": "sum"
}).reset_index()
covid_data["Mortality_Rate"] = covid_data["Deaths"] / covid_data["Confirmed"]
covid_data["Recovery_Rate"] = covid_data["Recovered"] / covid_data["Confirmed"]
```
最后,我们可以使用geoplotlib绘制等值线图。可以使用以下代码:
```python
import geoplotlib
# 绘制累计确诊人数等值线图
geoplotlib.kde(map_data, covid_data, bw=10, cmap='hot_r', column='Confirmed', alpha=255)
# 绘制治愈率等值线图
geoplotlib.kde(map_data, covid_data, bw=10, cmap='YlGn', column='Recovery_Rate', alpha=255)
# 绘制死亡率等值线图
geoplotlib.kde(map_data, covid_data, bw=10, cmap='Reds', column='Mortality_Rate', alpha=255)
# 显示地图
geoplotlib.show()
```
这样,我们就完成了绘制2021年12月某日美国疫情各州数据的等值线图的任务。
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