如何使用r语言进行时间序列分解分析方法

1. 如何使用r语言进行时间序列分解分析方法

长度:长度格式符为l和h，l表示输入长整型数据(如%ld) 和双精度浮点数(如%lf)。h表示输入短整型数据。
使用scanf函数还必须注意以下几点：
1) scanf函数中没有精度控制，如：scanf("%5.2f",&a);是非法的。不能企图用此语句输入小数为2位的实数。
2) scanf中要求给出变量地址，如给出变量名则会出错。如 scanf("%d",a);是非法的，应改为scnaf("%d",&a);才是合法的。
3) 在输入多个数值数据时，若格式控制串中没有非格式字符作输入数据之间的间隔则可用空格，TAB或回车作间隔。C编译在碰到空格，TAB，回车或非法数据(如对“%d”输入“12A”时，A即为非法数据)时即认为该数据结束。
4) 在输入字符数据时，若格式控制串中无非格式字符，则认为所有输入的字符均为有效字符。
例如：
scanf("%c%c%c",&a,&b,&c);
输入为：
d e f
则把'd'赋予a, ' ' 赋予b,'e'赋予c。

2. 用r语言进行时间序列分析如何显示最终的方程

时间序列（time series）是一系列有序的数据。通常是等时间间隔的采样数据。如果不是等间隔，则一般会标注每个数据点的时间刻度。
time series data mining 主要包括decompose（分析数据的各个成分，例如趋势，周期性），prediction（预测未来的值），classification（对有序数据序列的feature提取与分类），clustering（相似数列聚类）等。
这篇文章主要讨论prediction（forecast，预测）问题。 即已知历史的数据，如何准确预测未来的数据。

3. 如何用r语言做时间序列图 用什么函数

可以在两个plot( )函数中间加一行par(new=TRUE)
就可以了。比如：plot(x, y, ...)
par(new = TRUE)
plot(x, y, ...)

4. R语言做时间序列分析时，summary给出的结果都是什么意思啊？

这个是自动适应参数估计的结果。
模型估计为ARIMA(4,0,2)，即ARMA(4,2)
系数为：
          ar1     ar2     ar3      ar4      ma1      ma2
      -0.5505  0.2316  0.0880  -0.4325  -0.1944  -0.5977
s.e.   0.1657  0.1428  0.1402   0.1270   0.1766   0.1732

s.e.是系数的标准差，系数显著性要自己算，|系数/se| > 1.96 即 95％的置信度

sigma^2 estimated 估计值方差
log likelihood 对数似然值

（这个不用解释了吧）
AIC=709.13   AICc=710.73   BIC=725.63

再就是下面一堆误差计算

ME	Mean Error
RMSE	Root Mean Squared Error
MAE	Mean Absolute Error
MPE	Mean Percentage Error
MAPE	Mean Absolute Percentage
MASE	Mean Absolute Scaled Error

5. 亲们求助啊，R语言做时间序列中的Box.test中的lag怎么确定

这个检验是供你自己去发现自相关的阶数，
一般是从1开始多做几阶，发现到底是几阶的。
eviews的，默认给你做36阶的。

6. 谁有时间序列分析及应用r语言 潘红宇等译 原书第二版 （中文版）参考答案？

网上找了一下好像真的没有，爱莫能助~顺便问一下这本书怎么样？我也正在学R语言，刚刚看完R语言实战想看看其他的书

7. 怎么用R语言把长串的数字序列变成时间序列，数字序列的格式：122232130231301031.....

x=122232130231301
x=as.ts(x)
如果回答的对，请支持一下！

8. r语言用decompose函数分解的时间序列怎么合成

时间序列（time series）是一系列有序的数据。通常是等时间间隔的采样数据。如果不是等间隔，则一般会标注每个数据点的时间刻度。 time series data mining 主要包括decompose（分析数据的各个成分，例如趋势，周期性），prediction（预测未来的