R语言平滑法时间序列分析代码
时间: 2024-07-07 11:01:13 浏览: 71
R语言提供了丰富的库来进行时间序列分析和平滑,如`forecast`、`ts`和`zoo`等。以下是使用R进行简单时间序列平滑的一些常用方法和代码示例:
1. **移动平均(Moving Average, MA)**:
```r
# 创建时间序列数据
data <- ts(rnorm(100), frequency = 12) # 假设数据每季度一次
# 使用MA平滑
smooth_ma <- ma(data, lag = 3) # 例如,3期移动平均
```
2. **指数平滑(Exponential Smoothing, ES)**:
```r
libraryforecast
data <- window(AirPassengers, start = c(1947, 1)) # 例如,使用AirPassengers数据
fit_es <- ets(data) # 使用自动状态空间模型 (ETS)
forecast_es <- forecast(fit_es, h = 12) # 预测未来12个月
```
3. **季节性移动平均(Seasonal Moving Average, SMA)**:
```r
# 如果数据有季节性,可以使用seasonal_decompose
decomposition <- decompose(data, type = "multiplicative")
smooth_sma <- decompose(data, type = "additive", seasonal.period = 12)$seasonal # 12期季节性移动平均
```
4. ** Hodrick-Prescott滤波器(Hodrick-Prescott, HP)**:
```r
library(forecast)
smooth_hp <- hpfilter(data, lambda = 14400) # lambda值影响平滑程度,单位为月
```
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