R语言里做时间序列分析有哪些包

Python018

R语言里做时间序列分析有哪些包,第1张

直接谷歌一下，“时间序列分析

R语言”，就能得到你想要的结果

以下结果来自，

作者：詹鹏 2012-9-20

22:46:46

【包】

library(zoo)           

#时间格式预处理

library(xts)

           #同上

library(timeSeires)     

#同上

library(urca)          

#进行单位根检验

library(tseries)        

#arma模型

library(fUnitRoots)    

#进行单位根检验

library(FinTS)       

 #调用其中的自回归检验函数

library(fGarch)       

#GARCH模型

library(nlme)         

#调用其中的gls函数

library(fArma)       

#进行拟合和检验

【基本函数】

数学函数

abs，sqrt：绝对值，平方根

log,

log10,

log2

,

exp：对数与指数函数

sin，cos，tan，asin，acos，atan，atan2：三角函数

sinh，cosh，tanh，asinh，acosh，atanh：双曲函数

简单统计量

sum,

mean,

var,

sd,

min,

max,

range,

median,

IQR（四分位间距）等为统计量，sort，order，rank与排序有关，其它还有ave，fivenum，mad，quantile，stem等

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。

将降水数据导入栅格栈中，这个过程可以理解为将降水数据按时间顺序从上到下堆叠。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。

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。但是如果函数只支持数据框输入，如gbm包中的函数gbm（），那就只能另辟蹊径了。