时间序列分析-基于R 课后习题数据

资源内容介绍

时间序列分析是一种统计方法，主要用于研究在特定时间间隔内收集的数据点序列，这些数据点可以是连续的或离散的，比如股票价格、销售量、气温等。在本案例中，我们关注的是基于R编程语言的时间序列分析。R语言由于其强大的统计功能和丰富的开源包，成为数据分析和建模领域广泛使用的工具，尤其是在时间序列分析方面。"时间序列分析-基于R 课后习题数据"是一份与王燕编著的《时间序列分析》第二版教材配套的资料，由中国人民大学出版社出版。这份资料包含了从第二章到第七章的课后习题所涉及的数据文件，为学习者提供了实际操作和应用理论知识的机会。在时间序列分析中，我们通常会经历以下几个关键步骤：1. **数据探索**：我们需要对数据进行初步的探索性分析，查看数据的总体趋势、季节性、周期性和随机波动。R中的`ts.plot()`函数可以帮助我们直观地绘制时间序列图。2. **数据预处理**：时间序列数据可能包含异常值或缺失值，需要进行适当的处理。R中的`na.omit()`或`zoo`包中的`na.locf()`函数可用于处理缺失值。3. **平稳性检验**：为了进行进一步的分析，通常需要检查时间序列是否平稳。ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验是常用的方法，R中的`urca`包提供了对应的函数`ur.df()`。4. **差分**：如果数据非平稳，我们可能需要通过差分来使其平稳，这可以通过R的`diff()`函数实现。5. **自相关和偏自相关分析**：利用`acf()`和`pacf()`函数分析自相关和偏自相关图，帮助识别模型的阶数。6. **模型选择**：根据ACF和PACF图，可以选择ARIMA（自回归整合滑动平均模型）或其他模型。R中的`auto.arima()`函数能自动选择最佳ARIMA参数。7. **模型估计与诊断**：使用`arima()`函数进行模型估计，并通过残差图和Ljung-Box Q统计量检查模型的残差是否白噪声。8. **预测**：模型建立后，我们可以用`forecast`包进行未来值的预测，如`forecast()`函数。9. **模型评估**：通过比较实际值与预测值，可以使用MAE（均方误差）、MSE（均方误差）和RMSE（均方根误差）等指标评估模型的性能。这个数据集提供了实践这些步骤的素材，涵盖了一系列时间序列分析的基础和进阶问题。通过解决这些习题，学习者不仅可以巩固理论知识，还能提高在R环境中进行实际分析的能力。对于每一个习题，都建议先理解问题背景，然后根据数据特性选择合适的分析方法，最后进行结果解释和评估。

时间司机前座乘客后座乘客行驶里程汽油价格法律干预1969年1月168786726990590.10297181201969年2月150882526576850.10236299601969年3月150780631999630.10206249101969年4月1385814407109550.10087330101969年5月1632991454118230.10101967301969年6月1511945427123910.10058119201969年7月15591004522134600.10377398101969年8月16301091536140550.10407640401969年9月1579958405121060.10377398101969年10月1653850437113720.10302640101969年11月2152110943498340.10273011201969年12月2148111343792670.10199719201970年1月175292531691300.10127456301970年2月176590331189330.10070397601970年3月17171006351110000.10013960701970年4月1558892362107330.09862110401970年5月1575990486129120.09834928501970年6月1520866429129260.09808017701970年7月18051095551139900.09727920801970年8月18001204646149260.09741062401970年9月17191029456129000.09742523701970年10月20081147475120340.09638063301970年11月22421171456106430.09573895601970年12月24781299468107420.09510630601971年1月2030944356102660.09673596701971年2月1655874271102810.09610922201971年3月1693840354115270.09536725501971年4月1623893427122810.09470959201971年5月18051007465135870.0941176201971年6月1746973440130490.09353215501971年7月17951097539160550.09295404901971年8月19261194646152200.09283978601971年9月1619988457138240.09272473601971年10月19921077446127290.09226965101971年11月22331045402114670.09170668501971年12月21921115441113510.09126207201972年1月20801005359108030.09071160301972年2月1768857334105480.09027632801972年3月1835879312123680.08995191801972年4月1569887427133110.08909963901972年5月19761075434138850.08867919301972年6月18531121486140880.08815928901972年7月19651190569169320.08890205701972年8月16891058523161640.08818133101972年9月1778939418148830.08894029301972年10月19761074452135320.0877266101972年11月23971089462122200.08742884601972年12月26541208497120250.0870354301973年1月2097903354116920.08644991901973年2月1963916347110810.08587264101973年3月1677787276137450.08539822201973年4月19411114472143820.08382198101973年5月20031014487143910.0845907801973年6月18131022505155970.08413690401973年7月20121114619168340.08377840501973年8月19121132640172820.08351074301973年9月20841111559157790.08280639401973年10月20801008453139460.08117889301973年11月2118916418127010.08285360701973年12月2150992419104310.09419011901974年1月1608731262116160.09239984301974年2月1503665299108080.10816147801974年3月1548724303124210.10721168901974年4月1382744401136050.11404296701974年5月1731910413144550.11245411601974年6月1798883426150190.11131625301974年7月1779900516156620.11030125201974年8月18871057600167450.10819717701974年9月20041076459147170.10702744301974年10月2077919443137560.10494698101974年11月2092920412125310.11935774901974年12月2051953400125680.11762190401975年1月1577664278112490.13302742101975年2月1356607302110960.13084524401975年3月1652777381126370.12831847701975年4月1382633279130180.12354744801975年5月1519791442150050.11858681201975年6月1421790409152350.1163374801975年7月1442803416155520.11516147601975年8月1543884511169050.11450119701975年9月1656769393147760.11352297901975年10月1561732345141040.11193017901975年11月1905859391128540.11061052901975年12月2199994470129560.11527438901976年1月1473704266121770.11379348601976年2月1655684312119180.11234958201976年3月1407671300135170.11175346901976年4月1395643373144170.10964252301976年5月1530771412159110.10844089501976年6月1309644322155890.10788493901976年7月1526828458165430.10908476901976年8月1327748427179250.1075714501976年9月1627767346154060.10616402201976年10月17488254�