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这篇文章主要介绍“R基于ARIMA模型的方法怎么用”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“R基于ARIMA模型的方法怎么用”文章能帮助大家解决问题。
1、平稳性检验
2、差分运算
二阶差分后继续做白噪声的检验，检验的数据结果如下。
3、模型定阶
4、ARIMA模型预测
#ARIMA模型Ｒ程序library(forecast)library(fUnitRoots)Data <- read.csv("C:\\Users\\27342\\Desktop\\河南省社会消费品零售总额数据.csv", header = TRUE)[, 2]sales <- ts(Data)plot.ts(sales, xlab = "年份", ylab = "社会消费品零售总额/亿元")# 单位根检验unitrootTest(sales)# 自相关图acf(sales)# 一阶差分difsales <- diff(sales)plot.ts(difsales, xlab = "年份", ylab = "社会消费品零售总额/亿元")# 二阶差分difsales <- diff(difsales)plot.ts(difsales, xlab = "年份", ylab = "社会消费品零售总额/亿元")# 自相关图acf(difsales)# 单位根检验unitrootTest(difsales) # 白噪声检验Box.test(difsales,type="Ljung-Box")# 偏自相关图pacf(difsales)# ARIMA(1,1,0)模型arima <- arima(sales, order = c(1, 1,0))arima #河南省社会消费品零售总额预测forecast <- forecast(arima, h = 5, level= c(99.5))forecast library(TSA)Data <-read.csv("C:\\Users\\27342\\Desktop\\河南省社会消费品零售总额数据.csv", header = TRUE)[, 2]sales <- ts(Data)plot.ts(sales, xlab = "年份", ylab = "社会消费品零售总额/亿元")# 一阶差分difsales <- diff(sales) # 二阶差分difsales <- diff(difsales) # BIC图res <- armasubsets(y = difsales, nar =5, nma = 5, y.name = 'test',ar.method = 'ols')plot(res)
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