R语言绘制标准呢正态白噪声序列样本自相关图代码
时间: 2023-07-10 10:25:16 浏览: 95
以下是用R语言绘制标准正态白噪声序列样本自相关图的代码:
```
# 生成标准正态白噪声序列
set.seed(123)
x <- rnorm(100)
# 绘制样本自相关图
acf(x)
```
其中,`set.seed(123)`是为了设置随机数种子,保证每次运行程序生成的随机数序列都一样。`rnorm(100)`生成100个标准正态分布的随机数,即生成标准正态白噪声序列。`acf(x)`绘制x序列的样本自相关图。
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Python绘制样本自相关图述序列波动特点
Python绘制样本自相关图可以展示序列的波动特点,具体方法如下:
1. 导入必要的库:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf
```
2. 读取数据并绘制样本自相关图:
```python
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', header=None, names=['value'])
# 绘制样本自相关图
plot_acf(data['value'], lags=30)
plt.show()
```
其中,`data.csv` 是包含序列数据的文件,`lags` 参数表示要绘制的滞后阶数。
希望这个回答能够帮到你!
给我一份r语言绘制自相关图的代码
以下是 R 语言绘制自相关图的代码:
```R
# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")
# 计算自相关系数
acf_data <- acf(data$col_name, plot = FALSE)
# 绘制自相关图
plot(acf_data, main = "Autocorrelation Plot")
```
说明:将 `data.csv` 中的 `col_name` 列数据作为输入数据,计算自相关系数,绘制自相关图,并设置主标题为 "Autocorrelation Plot"。