如何用R 语言 建立 股票价格的时间序列
在下想用R语言对股票价格进行时间序列分析。 问题出在第一步，如何将股票价格转换为时间序列。我想用的语句是 pri <- ts (data, start=(), frequency= )但是我不知道frequency 项该如何填？
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r对时间序列取对数差分代码
不可以 要同阶差分为平稳序列对X的对数取一阶差分做平稳性检验，若平稳则可以做后面的分析；若不平稳则对XY的对数再做二阶差分的平稳性检验，同时平稳后再做后面的分析。不用做三阶了，没意义。显然不是面板数据，是时间数据。eviews和stata都
R语言哪个版本好
4.0好。现在的版本是R4.0，R的包一般是3.5一个目录，3.6一个目录，4.0一个目录。小版本的更新，会公用一个目录，比如4.0.5和4.0.6是不需要变化目录的，library中的包应该是兼容的。然后就是各种更新了。就是下载安装就行了
请问在R语言中是用exp（x）表示e^x吗？
是的。R语言中exp函数，用法和作用均与MATLAB中相同。MATLAB中也有exp函数。如果在命令窗口中输入：exp(0)则输出：1。其实MATLAB和C中的exp函数和数学中以e为底的指数函数都是一样的。高等数学里的以e为底的指数函
90-预测分析－R语言实现-时间序列1
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r语言 怎么把数据变成时间序列
时间序列数据是同一对象跨时间的观察值的向量 所以必须按照一定顺序(X1, X2, ..., Xt)横截面数据一般是同一时点对不同对象的观察值的集合 顺序的改变应该不影响计量的结果{X1, X2, ..., Xn} 时间序列（time ser
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R语言的ADF函数检验平稳性的结果应该怎么判断
这个结果怎么了？不是你想要的？P-value好大，意味着有很大几率，你检验的序列是unit root。 至于用fisher-chi-square，或者 Choi Z-stat，这个是你自己选择的把。不过这两个test 和普通的ADF tes
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r语言怎么进行adf检验代码
对原始时间序列进行检验，此时第二项选level，第三项选None。没通过检验，说明原始时间序列不平稳。2、对原始时间序列进行一阶差分后再检验，即第二项选1stdifference，第三项选intercept，若仍然未通过检验，则需要进行二次
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首先，不是所有的数据都需要进行平稳性检验，只有时间序列数据需要其次，这跟相关系数没关系再次，一个自变量多个自变量都可以协整分析就是回归，只不过加了道平稳性检验罢了，其余的和一般回归殊无二致。以Eviews为例，其中的具体情况步骤如下：1、
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r语言怎么画y=x1+x2+x3的曲线拟合图
1、利用geom_smooth进行曲线的拟合。2、利用spline进行插值操作。R语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R主要是以命令行操作，同时有人开发了几种图形用户界面。 时间序列（time serie
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为什么r语言中的adf检验和eviews中的结果不同
不知阁下用的是哪个版本，第二个一般选level，第四个没规定具体是几阶滞后项，我用的使eviews5.0版本，滞后项是自动选择的；一般进行adf检验要分3步：1对原始时间序列进行检验，此时第二项选level，第三项选none.如果没通过检验