r语言常用上机命令分功能整理——时间序列分析为主

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时间:2018-07-09

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1、第一讲应用实例•R的基本界面是一个交互式命令窗口,命令提示符是一个大于号,命令的结果马上显示在命令下面。•S命令主要有两种形式:表达式或赋值运算(用’<-’或者’=’表示)。在命令提示符后键入一个表达式表示计算此表达式并显示结果。赋值运算把赋值号右边的值计算出来赋给左边的变量。•可以用向上光标键来找回以前运行的命令再次运行或修改后再运行。•S是区分大小写的,所以x和X是不同的名字。我们用一些例子来看R软件的特点。假设我们已经进入了R的交互式窗口。如果没有打开的图形窗口,在R中,用:>x11()可以打

2、开一个作图窗口。然后,输入以下语句:x1=0:100x2=x1*2*pi/100y=sin(x2)plot(x2,y,type="l")这些语句可以绘制正弦曲线图。其中,“=”是赋值运算符。0:100表示一个从0到100的等差数列向量。第二个语句可以看出,我们可以对向量直接进行四则运算,计算得到的x2是向量x1的所有元素乘以常数2*pi/100的结果。从第三个语句可看到函数可以以向量为输入,并可以输出一个向量,结果向量y的每一个分量是自变量x2的每一个分量的正弦函数值。plot(x2,y,type=

3、"l",main="画图练习",sub="好好练",xlab="x轴",ylab='y轴')有关作图命令plot的详细介绍可以在R中输入help(plot)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

4、统计量,sort,order,rank与排序有关,其它还有ave,fivenum,mad,quantile,stem等。下面我们看一看S的统计功能:>marks<-c(10,6,4,7,8)>mean(marks)>sd(marks)>min(marks)>max(marks)第一个语句输入若干数据到一个向量,函c()用来把数据组合为一个向量。后面用了几个函数来计算数据的均值、标准差、最小值、最大值。可以把若干行命令保存在一个文本文件中,然后用source函数来运行整个文件:>source("C:/

5、l.R")注意字符串中的反斜杠。例:计算6,4,7,8,10的均值和标准差,把若干行命令保存在一个文本文件(比如C:1.R)中,然后用source函数来运行整个文件。a<-c(10,6,4,7,8)b<-mean(a)c<-sd(a)source("C:/1.R")时间序列数据的输入使用函数tsts(1:10,frequency=4,start=c(1959,2))print(ts(1:10,frequency=7,start=c(12,2)),calendar=TRUE)a<-ts(1:10,f

6、requency=4,start=c(1959,2))plot(a)将外部数据读入Rread.csv默认header=TRUE,也就是第一行是标签,不是数据。read.table默认header=FALSE将R中的数据输出writewrite.tablewrite.csv第二讲1.绘制时序图、自相关图例题2.1d=scan("sha.csv")sha=ts(d,start=1964,freq=1)plot.ts(sha)#绘制时序图acf(sha,22)#绘制自相关图,滞后期数22pacf(sha,

7、22)#绘制偏自相关图,滞后期数22corr=acf(sha,22)#保存相关系数cov=acf(sha,22,type="covariance")#保存协方差图的保存,单击选中图,在菜单栏选中“文件”,再选“另存为”。同时显示多个图:用x11()命令生成一个空白图,再输入作图命令。2.同时绘制两组数据的时序图d=read.csv("double.csv",header=F)double=ts(d,start=1964,freq=1)plot(double,plot.type="multiple")

8、#两组数据两个图plot(double,plot.type="single")#两组数据一个图plot(double,plot.type="single",col=c("red","green"),lty=c(1,2))#设置每组数据图的颜色、曲线类型)3.产生服从正态分布的随机观察值例题2.4随机产生1000白噪声序列观察值d=rnorm(1000,0,1)#个数1000均值0方差1plot.ts(d)4.纯随机性检验例题2.3续d=scan("temp.csv")

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