时间序列分析是统计学和数据分析中的一个重要领域，它涉及到对随时间变化的数据进行分析和预测。在R语言中，有许多强大的工具和库可以帮助我们进行时间序列分析。
R语言时间序列分析基础
时间序列数据结构：在R中，时间序列数据通常使用
ts()函数创建。- 示例代码：
my_ts <- ts(data, frequency=12)，其中frequency表示数据的周期性，例如月度数据使用12。
- 示例代码：
时间序列图：使用
plot()函数可以绘制时间序列图。- 示例代码：
plot(my_ts)。
- 示例代码：
季节性分解：使用
stl()函数可以将时间序列分解为趋势、季节性和残差部分。- 示例代码：
stl_result <- stl(my_ts, s.window = "periodic")。
- 示例代码：
实践案例
下面是一个使用R语言进行时间序列分析的具体案例：
数据集：我们可以使用R内置的
AirPassengers数据集。- 示例代码：
data(AirPassengers)。
- 示例代码：
分析：对数据进行季节性分解，并预测未来一年的乘客数量。
- 示例代码：
stl_result <- stl(AirPassengers, s.window = "periodic") plot(stl_result) forecast_result <- forecast(stl_result, h = 12) plot(forecast_result)
- 示例代码：
扩展阅读
想要了解更多关于R语言时间序列分析的内容，可以参考以下链接：
图片展示
时间序列分析示例图