R语言时间序列分析习题解答：趋势、平稳性与自相关性检验

《时间序列分析——基于R（第2版）习题答案》是一本专门针对时间序列分析领域的教材，作者王燕在书中提供了详细的R语言实践案例来解答相关习题。本书的核心内容围绕时间序列数据的处理、分析和模型选择展开，特别强调了如何使用R语言进行实际操作。 章节二主要涉及时间序列的稳定性检测和特征分析。首先，2.1题中通过R命令展示了如何识别一个时间序列是否是非平稳的，即存在典型线性趋势，并且通过计算延迟1-6阶自相关系数来观察其趋势的持续性和周期性。非平稳序列的特点是自相关性随时间变化，而这里显示的是一个具有单调趋势的时间序列。 2.2 题目涉及到对序列的时序图和自相关系数的分析，结果显示自相关图呈现出长期趋势和周期性并存的特征，进一步确认了非平稳性。通过Box-Pierce检验，尽管某些阶别的P值较大，但总体上序列被判定为非白噪声，即序列中存在可预测的成分。 2.3 部分讨论的是一个平稳序列，通过计算1-24阶自相关系数确认了这一点。对于非白噪声序列的判断，Box-Pierce检验的结果显示，数据rain的统计显著性不支持序列是随机的，可能存在某种结构。 2.4 题目中的R命令创建了一个自定义函数来评估Q统计量，Q统计量与P值用于确定序列的随机性。该序列在延迟1-12阶下被认为是纯随机的，表明没有明显的趋势或周期性。 2.5 和2.6 题目则涉及到了对两个不同序列的时序图、自相关图以及adf检验的分析。这两个序列一个显示周期特征，被确认为非平稳非白噪声序列；另一个在经过差分处理后变为平稳序列，且Box-Pierce检验结果也支持这个结论。 这本书的第二章通过实际的R编程和统计分析方法，帮助读者理解和应用时间序列分析的基本原理和技术，包括如何识别序列的稳定性、模式和潜在的噪声成分，以及如何使用R进行相应的统计检验。这对于学习者来说，不仅提供了理论指导，还提供了实用的R编程技巧，便于他们在实践中应用时间序列分析方法。