SAS时间序列分析：R操作教程-预处理与平稳性检验详解

本章SAS操作指导专注于时间序列分析，特别关注在R语言中的应用，通过PPT形式呈现。主要内容包括： 1. 时序图绘制：首先，章节介绍了如何使用R中的gplot程序来创建时间序列图形，帮助理解和可视化数据随时间的变化趋势。 2. 平稳性与随机性检验：这是章节的核心部分，分为两小节： - 纯随机性检验：探讨了随机性在时间序列分析中的重要性，包括概率分布的概念，如随机变量族的统计特性以及时间序列概率分布族的定义。尽管实际应用中可能受限，但理解这些概念有助于评估数据的随机性。 - 平稳性检验：重点讲解了严平稳和宽平稳两种定义。严平稳性要求序列的所有统计性质都保持不变，而宽平稳性则放宽了这一要求，仅需低阶矩（如均值、方差和自协方差）保持稳定。章节详细阐述了这些定义，并提供了检验方法，如使用序列的特征统计量（如均值、方差和自相关系数）来确定序列的平稳性。 3. 特征统计量计算：讨论了均值、方差、自协方差和自相关系数等统计量的计算及其在平稳性检验中的作用。通过这些统计量，可以分析序列的长期行为和短期波动。 4. 平稳时间序列的定义和性质：对严平稳和宽平稳序列进行了深入解析，明确了它们的定义，并强调了两者之间的关系，即严平稳性通常意味着宽平稳性，但后者更为宽松，适用于实际情况。 通过本章的学习，读者将掌握在R环境下进行时间序列分析的基本步骤，包括数据预处理和稳定性检查，这对于理解和预测时间序列数据至关重要。此外，理解这些统计概念和检验方法对于后续的数据分析和模型构建有着基础支撑作用。