解释代码:plot(exp(forecast$fitted),col="green")
时间: 2024-02-19 07:01:02 浏览: 35
这段代码用于绘制时间序列数据的拟合曲线,其中:
- `forecast$fitted` 表示拟合好的时间序列模型对原始数据的拟合值。
- `exp()` 函数用于对拟合值进行指数变换,通常用于还原之前对数据进行的对数或其它变换。
- `col="green"` 表示绘制的拟合曲线为绿色。
函数 `plot()` 会绘制出拟合曲线。
相关问题
翻译def plot(ts, col=4, pch=8, lwd=2): ts.plot(color=col, marker=pch, linewidth=lwd)
这个函数名为 `plot`,它有三个参数:`ts` 表示时间序列数据,`col` 表示线条的颜色,默认值为 `4`,`pch` 表示画点的形状,默认值为 `8`,`lwd` 表示线条的宽度,默认值为 `2`。
函数的作用是绘制时间序列数据 `ts` 的折线图,并可以通过 `col`、`pch` 和 `lwd` 对线条的颜色、点的形状和线条的宽度进行设置。
解释代码:plot_pacf(df["diff_1"][1:], lags=40,ax = ax2)
这段代码是用于绘制偏自相关图(partial autocorrelation plot,PACF)。其中,df["diff_1"][1:] 表示对时间序列进行一阶差分后的序列数据,lags=40 是设置需要计算的滞后数量(lag number),ax = ax2 是设置图形绘制的位置。偏自相关图是一种用于分析时间序列中残差之间的依赖性的图表,它展示了在给定滞后数的情况下,观测值之间的相关性成分,从而可以帮助我们确定 AR(p) 模型(p为自回归过程中的项数) 收敛的速度。
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