时间序列分析——基于R（第2版）王燕-习题答案.docx

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略
第二章习题答案
.
R命令
x<-:
x<-ts(x)
plot(x,type="o")
acf(x)$acf
答案:
()非平稳,有典型线性趋势
()延迟-阶自相关系数如下:
()典型的具有单调趋势的时间序列样本自相关图
.
R命令
#先读入数据文件
co<-ts(E_$co,start=c(,),frequency=)
plot(co,type="o")
acf(co)$acf
()非平稳,时序图如下
-阶自相关系数如下
[,].
[,].
[,].
[,].
[,].
[,]-.
[,].
[,].
[,]-.
[,].
[,].
[,].
[,].
[,].
[,].
[,].
[,].
[,].
[,].
[,].
[,].
[,].
[,].
[,].
自相关图呈现典型的长期趋势与周期并存的特征
.
R命令
#先读入数据文件
rain<-ts(E_$rain,start=c(,),frequency=)
plot(rain,type="o")
acf(rain,=)$acf
for(iin:)print((rain,lag=*i))
答案
-阶自相关系数
[,].
[,].
[,]-.
[,].
[,].
[,].
[,]-.
[,].
[,]-.
[,]-.
[,].
[,]-.
[,]-.
[,]-.
[,].
[,]-.
[,].
[,]-.
[,]-.
[,]-.
[,].
[,]-.
[,]-.
[,].
平稳序列
()非白噪声序列
Box-Piercetest
data:rain
X-squared=.,df=,p-value=.
X-squared=.,df=,p-value=.
X-squared=.,df=,p-value=.
X-squared=.,df=,p-value=.
X-squared=.,df=,p-value=.
X-squared=.,df=,p-value=.
.
R命令
Q_test<-function(n,r){
k<-length(ro)
Q=
P=
for(iin:k){
Q[i]<-n*sum(ro[:i]^)
P[i]<--pchisq(Q[i],df=i)
}
return((Q,P))
}
ro<-c(.,.,.,-.,.,.,.,-.,.,-.,.,-.)
Q_test(,ro)
答案:
我们自定义函数,计算该序列各阶延迟的Q统计量及相应P值。由于延迟-阶Q统计量的P值均显著大于.,所以该序列为纯随机序列。
.
R命令
x<-ts(E_$x,star=c(,))
par(mfrow=c(,))
plot(x,type="o")
acf(x)
for(iin:)print((x,lag=*i))
答案
绘制时序图与自相关图
序列时序图显示出典型的周期特征,该序列非平稳
该序列为非白噪声序列
Box-Piercetest
data:x
X-squared=.,df=,p-value=.e-
X-squared=.,df=,p-value=.e-
.
R命令
x<-ts(E_$x)
plot(x)
acf(x)
(x)
for(iin:)print((x,lag=*i))
y<-diff(x)
(y)
for(iin:)print((y,lag=*i))
答案
如果是进行平稳性图识别,该序列自相关图呈现一定的趋势序列特征,可以视为非平稳非白噪声序列。
如果通过adf检验进行序列平稳性识别,该序列带漂移项的阶滞后P值小于.,可以视为平稳非白噪声序列
Box-Piercetest
data:x
X-squared=.,df=,p-value=.e-
X-squared=.,df=,p-value=.e-
()差分序列平稳,非白噪声序列
Box-Piercetest
data:y
X-squared=.,df=,p-value=.e-
X-squared=.,df=,p-value=.
.
R命令
x<-ts(E_$mortality)
par(frown=c(,))
plot(x)
acf(x,=)
(x)
for(iin:)print((x,lag=*i))
(diff(x))
for(iin:)print((diff(x),lag=*i))
答案
时序图和自相关图显示该序列有趋势特征,所以图识别为非平稳序列。
单位根检验显示带漂移项阶延迟的P值小于.,所以基于adf检验可以认为该序列平稳