时间序列分析r语言案列

以下是一个简单的时间序列分析的 R 语言案例，使用了 R 内置的 AirPassengers 数据集。

首先，我们需要加载数据集：

data("AirPassengers")

接着，我们可以查看数据集的结构：

str(AirPassengers)

输出：

Time-Series [1:144] from 1949 to 1961: 112 118 132 129 121 135 148 148 136 119 ...

可以看到，这是一个时间序列数据集，包含从 1949 年到 1961 年的每个月的乘客数量。

我们可以将数据集可视化，以便更好地了解数据：

plot(AirPassengers)

输出：


可以看到，乘客数量呈现出一个明显的上升趋势，并且还有一个周期性的季节性变化。

接下来，我们可以对数据进行分解，以了解其趋势、季节性和随机成分。使用 R 内置的 `decompose()` 函数：

decomposed_airpassengers <- decompose(AirPassengers)

我们可以查看分解后的结果：

plot(decomposed_airpassengers)

输出：


可以看到，分解后的结果包括原始数据、趋势、季节性和随机成分。我们可以看到，趋势和季节性都是非常显著的。

最后，我们可以使用 ARIMA 模型对数据进行预测。我们可以使用 R 内置的 `forecast()` 函数，该函数可以自动选择最佳的 ARIMA 模型：

library(forecast)
forecast_airpassengers <- forecast(AirPassengers)

我们可以查看预测结果：

plot(forecast_airpassengers)

输出：


可以看到，预测结果显示出乘客数量将会继续上升，并且还包含了置信区间。