diff_shift_ts = ts_diff_1.shift(1) Error in ts_diff_1.shift(1) : could not find function "ts_diff_1.shift"

这个错误提示是因为 R 语言中没有 `shift()` 函数。如果你想要实现时序数据的移动操作，可以使用 `lag()` 或 `lead()` 函数。

`lag(x, k)` 函数将向量 `x` 向后移动 `k` 个位置，`lead(x, k)` 函数将向量 `x` 向前移动 `k` 个位置。你可以尝试将代码中的 `ts_diff_1.shift(1)` 改为 `lag(ts_diff_1, 1)`。

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解释这段代码diff_12 = ts.diff(12) diff_12.dropna(inplace=True) diff_12_1 = diff_12.diff(1) diff_12_1.dropna(inplace=True) adf_test(diff_12_1)

这段代码的作用如下：

1. `diff_12 = ts.diff(12)`：对时间序列数据 `ts` 进行一阶差分操作，即将每个时间点的值减去它前面第12个时间点的值，得到一个新的时间序列 `diff_12`。
2. `diff_12.dropna(inplace=True)`：将 `diff_12` 中的缺失值删除。
3. `diff_12_1 = diff_12.diff(1)`：对 `diff_12` 进行一阶差分操作，得到一个新的时间序列 `diff_12_1`。
4. `diff_12_1.dropna(inplace=True)`：将 `diff_12_1` 中的缺失值删除。
5. `adf_test(diff_12_1)`：对 `diff_12_1` 进行平稳性检验，返回检验结果。

总体来说，这段代码的作用是将原始时间序列 `ts` 进行两次一阶差分操作，并对差分后的序列进行平稳性检验。这种操作常用于时间序列分析中的预处理步骤，以消除序列中的趋势和季节性等因素，从而更好地拟合模型。

解释这段代码ts_diff_2 = ts_diff_1.diff(1) ts_diff_2.dropna(inplace=True) teststationarity(ts_diff_2)

这段代码的作用是对一个时间序列数据进行差分，即计算每个时间点与前一个时间点的差值，然后删除差分后的第一个元素（因为差分后第一个元素为NaN），最后对差分后的时间序列数据进行平稳性检验（teststationarity函数未提供代码，无法具体解释其功能）。其中，ts_diff_1为原始时间序列数据，ts_diff_2为差分后的时间序列数据。dropna函数的作用是删除包含NaN值的行或列，并将修改后的数据保存在原数据中。inplace=True表示直接在原数据上进行修改。