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。
R语言中，对时间序列数据进行分析处理时，使用差分函数要注意：差分函数diff()不带参数名的参数指滞后阶数，也就是与滞后第几阶的数据进行差分。如果要指定差分的阶数，则一定要使用带名称的参数:diff=2。
例如： sample表示样本数据。
1、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)
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。在《时间序列分析及应用-R语言（第2版）》中，P315，描述到： 我们得到的教训就是，除非完全了解相关参数的位置，否则使用未命名参数是非常危险的。
截尾是指时间序列的自相关函数（ACF）或偏自相关函数（PACF）在某阶后均为0的性质（比如AR的PACF）；
拖尾是ACF或PACF并不在某阶后均为0的性质（比如AR的ACF）。
拖尾 ：始终有非零取值，不会在k大于某个常数后就恒等于零(或在0附近随机波动)
截尾 ：在大于某个常数k后快速趋于0为k阶截尾
AR模型：自相关系数拖尾，偏自相关系数截尾；
MA模型：自相关系数截尾，偏自相关函数拖尾；
ARMA模型：自相关函数和偏自相关函数均拖尾。
根据输出结果， 自相关函数图拖尾，偏自相关函数图截尾 ，且n从2或3开始控制在置信区间之内，因而可判定为AR(2)模型或者AR(3)模型。
在我们日常所遇到的数据分析任务中，会遇到很多与日期时间挂钩的数据，比如本月每日的销售额和网页一天内每个时间节点的点击量。这类型的数据大多数为时间序列，而时间序列分析在日常中也是很常见的。现在我们先来聊一下R语言中关于日期时间的处理，之后有时间的话就学习一些有关时间序列分析的方法。一、日期函数as.Date()函数
R中自带的函数as.Date首先和大家介绍一下它的日常用法，第一个就是我们使用as.Date来返回日期数据形式，且默认的格式为年-月-日，format参数用于识别输入的日期按照那种数据逻辑输入，比如下面数据是以"*年*月*日"的逻辑输入：
>as.Date("2019年9月28日", format = "%Y年%m月%d日")
[1] "2019-09-28"
其中我们看到上面%Y等等的字符，其实是日期格式的一种字符形式，常用的格式如下：
第二个用法就是我们给定起点日期，再输入延后天数，就可以输出对应的日期：
>as.Date(31,origin ='2019-01-01')
[1] "2019-02-01"
二、时间函数POSIXct与POSIXlt
(1).POSIXIt主要特点：作用是打散时间，把时间分成年、月、日、时、分、秒，并进行存储我们可以结合unclass()函数，从而提取日期时间信息。比如：
>unclass(as.POSIXlt('2018-9-7 8:12:23'))
$sec
[1] 23
$min
[1] 12
$hour
[1] 8
$mday
[1] 7
$mon
[1] 8
$year
[1] 118
$wday
[1] 5
$yday
[1] 249
$isdst
[1] 0
$zone
[1] "CST"
$gmtoff
[1] NA
我们输入带时间的日期数据，利用unclass和as.POSIXlt函数就可以返回秒、分、时、日、该年已过月数、已过年数(从1900起)、星期几、该天对应该年的第几天，时区等等。
(2).POSIXct 是以1970年1月1号8点开始的以秒进行存储，如果是负数，则是之前的日期时间；正数则是之后，比如：
>unclass(as.POSIXct('1970-1-1 8:00:20'))
[1] 20
attr(,"tzone")
[1] ""
三、日期时间的运算
(1).日期相减，得到相差的天数
>as.Date("2019-10-01") - as.Date('2019-9-26')
Time difference of 5 days
(2).带时间的日期相减，得到相差数(可以指定units参数为"secs","mins","hours","days")
>difftime('2019-10-1 10:00:00',"2019-10-1 6:00:00",units="hours")
Time difference of 4 hours
用xlim或者ylim命令。比如：# Specify axis options within plot()
plot(x, y, main="title", sub="subtitle",
xlab="X-axis label", ylab="y-axix label",
xlim=c(xmin, xmax), ylim=c(ymin, ymax))
