时间序列分析与r语言（时间序列分析r语言第六章答案）
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R语言长时间序列栅格数据之逐像素相关性分析
假设有两组栅格数据，一组代表2019年中国每月降雨量，一组代表2019年中国每月植被叶面积指数（LAI）。想要得到中国月降水量与LAI的相关性分布，那么需要对两组栅格数据对应的栅格点进行逐栅格的相关性分析。
在R中生成时间序列的前提是我们将分析对象转成时间序列函数对象，包括观测值、起始时间、种植时间、及周期（月、季度、年）的结构。这些都能通过ts( )函数实现。
ACF函数是对称的，但是无单位，其绝对值被数值1约束，即当两个时间序列索引之间的自相关度是1或-1，就代表两者之间存在完全线性依赖或相关，而当相关度是0时，就代表完全线性无关。
金融时间序列分析用R语言建立AR模型?!
AR模型的参数估计 GARCH模型可以消除金融时间序列的ARCH效应，模拟和预测其波动性。
diff(sample，2)表示是对滞后2阶的数据进行差分，一阶差分，等同于： diff(sample，lag=2)diff(sample，diff=2)才是表示二阶差分 意：在函数中尽量避免使用没有命名的参数。
向量自回归模型(英语：Vector Autoregression model，简称VAR模型)是一种常用的计量经济模型。它扩充了只能使用一个变量的自回归模型(简称：AR模型)，使容纳大于1个变量，因此经常用在多变量时间序列模型的分析上。
自回归移动平均模型（ARIMA）包含一个确定（explicit）的统计模型用于处理时间序列的不规则部分，它允许不规则部分可以自相关。
AR模型的一般形式为AR(p)，其中p表示模型的阶数，即考虑过去p个时刻的数据。AR模型的参数可以通过最小二乘法等方法进行估计。AR模型常用于经济学、金融学、气象学等领域的时间序列分析和预测。
对于金融人士来讲，R概括几个领域 对于金融人士来讲，R也许能被我片面地概括几个领域：时间序列，模拟预测，最优化，制图(其实最终还是要归总到贝叶斯，最优化，和simulation的问题)。
【原创】R语言对外汇数据进行时间序列分析
在R中生成时间序列的前提是我们将分析对象转成时间序列函数对象，包括观测值、起始时间、种植时间、及周期（月、季度、年）的结构。这些都能通过ts( )函数实现。
使用R语言 forecast 包中的 ma() 函数来对Nile时序数据进行平滑处理 从图像来看，随着k的增大，图像变得越来越平滑。因此我们需要找到最能画出数据中规律的k，避免过平滑或者欠平滑。
加入了移动平均方差成分的ARCH模型称为广义自回归条件异方差模型（GARCH）。任务：预测强烈地震 数据集：2000-2008年期间在希腊发生的强度大于里氏0级地震的时间序列。不存在缺失值。
第一个问题的原因应该是没有把该txt文件放到R语言默认的文件夹下，所以读不到。
可以证明， 宽平稳的正态时间序列是严平稳遍历的， 由零均值独立同分布白噪声产生的线性序列是严平稳遍历的。
r语言时间序列预测值都一样：证明模型错误。时间序列主要是根据历史数据对未来进行预测，语言时间序列预测值都一样，证明模型错误。
R语言里做时间序列分析有哪些包
R语言的包包括两大部分：核心包和用户自定义包。核心包是R语言自带的包，包含了许多常用的函数和数据结构，可以直接调用使用。例如，ggplotdplyr、tidyr等都是常用的核心包。
平稳性：实质描述的是一个时间序列的概率表现不会随着时间的流逝而改变。常用的平稳性的性质有严格平稳和弱平稳两个版本。tseries包的adf.test()函数可以检验时间序列的平稳性，返回的p值小于0.05则表示是平稳的。
同理，按相同的时间顺序将LAI数据堆叠。值得一提的是，stack（）函数在堆叠栅格数据时是按文件名拼音和数字大小顺序自动堆叠的，具体规则可以亲自尝试。最后，将这两个栅格栈合并成一个。对相关性分析函数稍作改变。
第三种方法需要rgl包并使用OpenGL。igraph可以处理各种图形文件格式，通常用于读写。我们建议对图形使用GraphML文件格式，除非图形太大。对于较大的图形，建议采用更简单的格式。有关详细信息，请参阅read_graph和write_graph。
对相关性分析函数稍作改变。以上方法是可以推广的，线性回归函数lm（）和相关性分析函数cor（）的输入都可以是向量，因此只要函数支持向量输入，理论上讲都可以类比上述过程实现。
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