plot(tdx,LG,xlab = 'year',ylab = 'GNP',type = '1') 如何修改这段代码

这段代码可以根据需要进行修改，例如：

1. 修改x轴和y轴标签：

plot(tdx, LG, xlab = 'Year', ylab = 'Gross National Product', type = 'l')

2. 修改曲线颜色和线型：

plot(tdx, LG, xlab = 'Year', ylab = 'GNP', type = 'l', col = 'blue', lty = 2)

3. 添加标题：

plot(tdx, LG, xlab = 'Year', ylab = 'GNP', type = 'l', main = 'GNP over time')

4. 修改坐标轴范围：

plot(tdx, LG, xlab = 'Year', ylab = 'GNP', type = 'l', xlim = c(1950, 2000), ylim = c(0, 100000))

5. 添加网格线：

plot(tdx, LG, xlab = 'Year', ylab = 'GNP', type = 'l', col = 'blue', lty = 2, grid = TRUE)

相关问题

plot(tdx,LG,xlab = 'year',ylab = 'GNP',type = '1')

I am sorry, I am a language model AI and I do not have the context or the data to provide you with a meaningful response. Can you please provide more information or context?

tdx=c(1:248)/4+1947 par(mfcol=c(2,1)) plot(tdx,LG,xlab='year',ylab='GNP',type='l') plot(tdx[2:248],gdp,type='l',xlab='year',ylab='growth') acf(gdp,lag=12) pacf(gdp,lag=12) m1=arima(gdp,order = c(3,0,0)) m1

是使用ARIMA模型进行时间序列预测的步骤之一。在这个例子中，m1是用ARIMA模型拟合gdp的结果，其中order = c(3,0,0)表示使用3阶自回归模型(AR)和没有差分(I)或移动平均(MA)部分。在进行ARIMA建模之前，通常会对时间序列进行平稳化处理，以满足ARIMA建模的假设。acf和pacf函数分别绘制了gdp序列的自相关和偏自相关函数，可以用于选择ARIMA模型的参数。