Zt = as.ts(rnorm(1000, sd = 20)) RW1 = as.ts(cumsum(Zt)) par(mfrow = c(2,2)) plot(RW1, main = "Random walk") acf(RW1, main = "Correlogram random walk") Yt=as.ts(diff(RW1)) plot(Yt,main='Diff(RW1)') acf(Yt)
时间: 2023-06-27 18:04:03 浏览: 83
这段代码生成了一个随机游走序列 Zt,然后通过对 Zt 进行累加得到了另一个序列 RW1,最后对 RW1 进行了可视化和自相关分析。
具体来说,第一行代码使用 rnorm 函数生成了一个长度为1000的服从标准正态分布的随机序列 Zt,其中 sd=20 表示标准差为20。第二行代码使用 cumsum 函数对 Zt 进行累加,得到了另一个随机序列 RW1。第三行代码使用 par 函数将画布划分为2行2列,方便对多个图形进行可视化。第四行代码使用 plot 函数将 RW1 的时间序列图可视化出来,并设置了主标题为“Random walk”。第五行代码使用 acf 函数对 RW1 进行自相关分析,并设置了主标题为“Correlogram random walk”。第六行代码使用 diff 函数对 RW1 进行一阶差分,得到了另一个序列 Yt。第七行代码使用 plot 函数将 Yt 的时间序列图可视化出来,并设置了主标题为“Diff(RW1)”(即 RW1 的一阶差分)。最后一行代码使用 acf 函数对 Yt 进行自相关分析。
相关问题
解释以下代码含义:import time import numpy as np t0 = time.process_time() popsize = 100 GSAmaxgen = 20 limintedv = [-1, 1] Rpower = 1 Rnorm = 2 fitness = np.zeros((popsize, 2))
代码含义解释如下:
1. `import time`: 这行代码导入了Python标准库中的`time`模块,该模块提供了与时间相关的功能。
2. `import numpy as np`: 这行代码导入了第三方库`numpy`,并将其命名为`np`。`numpy`是用于科学计算的强大库,提供了高效的数组操作和数学函数。
3. `t0 = time.process_time()`: 这行代码将当前的进程时间赋值给变量`t0`。`time.process_time()`是`time`模块中的一个函数,用于返回当前进程的CPU时间。
4. `popsize = 100`: 这行代码将整数值100赋值给变量`popsize`。这个变量可能表示种群的大小或者人口规模。
5. `GSAmaxgen = 20`: 这行代码将整数值20赋值给变量`GSAmaxgen`。这个变量可能表示遗传算法的最大迭代次数或者最大生成代数。
6. `limintedv = [-1, 1]`: 这行代码将包含两个元素[-1, 1]的列表赋值给变量`limintedv`。这个变量可能表示某个变量或参数的取值范围限制。
7. `Rpower = 1`: 这行代码将整数值1赋值给变量`Rpower`。这个变量可能表示某个计算中使用的权重或幂次。
8. `Rnorm = 2`: 这行代码将整数值2赋值给变量`Rnorm`。这个变量可能表示某个计算中使用的规范化常数或者范数。
9. `fitness = np.zeros((popsize, 2))`: 这行代码创建了一个大小为`(popsize, 2)`的零数组,并将其赋值给变量`fitness`。这个变量可能表示种群中个体的适应度或者某种评价指标。`np.zeros()`是`numpy`库中的一个函数,用于创建一个全为零的数组。
1.熟练rnorm,pnorm,qnorm,dnorm的用法
rnorm指生成服从标准正态分布或指定均值和标准差的正态分布的随机数。其参数有n,mean,sd,分别表示生成随机数的个数,均值和标准差。例如,rnorm(100, 0, 1)即表示生成100个均值为0,标准差为1的正态分布随机数数组。
pnorm指计算正态分布的累积分布函数值。其参数有q,mean,sd,lower.tail,分别表示正态分布的随机变量值,均值,标准差和是否计算概率密度函数的左侧或右侧累积值。例如,pnorm(2.5, 0, 1)即表示计算均值为0,标准差为1的正态分布随机变量取值不超过2.5的累积分布函数值。
qnorm指求正态分布的反函数值。即给定正态分布随机变量X的概率值p,求使得P(X≤x)=p的x值。其主要参数有p,mean,sd,lower.tail,即给定概率值,均值,标准差及计算概率密度函数的左侧或右侧累积值。例如,qnorm(0.95, 0, 1)即表示给定均值为0,标准差为1的正态分布随机变量X累积分布函数值为0.95时,计算X的取值。
dnorm指计算正态分布的概率密度函数值。其参数有x,mean,sd,log,分别表示正态分布随机变量的取值,均值,标准差和是否使用对数求值。例如,dnorm(0, 0, 1)即表示计算均值为0,标准差为1的正态分布中,随机变量取值为0的概率密度函数值。
这四个函数是R语言中常用的正态分布相关函数,应用极为广泛。掌握它们的使用方法,可以提高数据分析的效率和准确度。在实际工作中,可以通过使用这些函数,找到预测误差大概率分布的范围、生成随机数模拟实验等操作。
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