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1、#例2.1绘制1964——1999年中国年纱产量序列时序图（数据见附录1.2）Data1.2=read.csv("C:\Users\Administrator\Desktop\附录1.2.csv",header=T)#如果有标题，用T；没有标题用Fplot(Data1.2,type='o')#例2.1续tdat1.2=Data1.2[,2]a1.2=acf(tdat1.2)#例2.2绘制1962年1月至1975年12月平均每头奶牛产奶量序列时序图（数据见附录1.3）Data1.3=read.csv("
2、C:\Users\Administrator\Desktop\附录1.3.csv",header=F)tdat1.3=as.vector(t(as.matrix(Data1.3)))[1:168]#矩阵转置转向量plot(tdat1.3,type='l')#例2.2续acf(tdat1.3)#把字去掉pacf(tdat1.3)#例2.3绘制1949——1998年北京市每年最高气温序列时序图Data1.4=read.csv("C:\Users\Administrator\Desktop\附录1.
3、4.csv",header=T)plot(Data1.4,type='o')##不会定义坐标轴#例2.3续tdat1.4=Data1.4[,2]a1.4=acf(tdat1.4)#例2.3续Box.test(tdat1.4,type="Ljung-Box",lag=6)Box.test(tdat1.4,type="Ljung-Box",lag=12)#例2.4随机产生1000个服从标准正态分布的白噪声序列观察值，并绘制时序图Data2.4=rnorm(1000,0,1)Data2.4plot(Data2.4,
4、type='l')#例2.4续a2.4=acf(Data2.4)#例2.4续Box.test(Data2.4,type="Ljung-Box",lag=6)Box.test(Data2.4,type="Ljung-Box",lag=12)#例2.5对1950——1998年北京市城乡居民定期储蓄所占比例序列的平稳性与纯随机性进行检验Data1.5=read.csv("C:\Users\Administrator\Desktop\附录1.5.csv",header=T)plot(Data1.5,type=
5、'o',xlim=c(1950,2010),ylim=c(60,100))tdat1.5=Data1.5[,2]a1.5=acf(tdat1.5)#白噪声检验Box.test(tdat1.5,type="Ljung-Box",lag=6)Box.test(tdat1.5,type="Ljung-Box",lag=12)#例2.5续选择合适的ARMA模型拟合序列acf(tdat1.5)pacf(tdat1.5)#根据自相关系数图和偏自相关系数图可以判断为AR（1）模型#例2.5续P81口径的求法在文档上#P83
6、arima(tdat1.5,order=c(1,0,0),method="ML")#极大似然估计ar1=arima(tdat1.5,order=c(1,0,0),method="ML")summary(ar1)ev=ar1$residualsacf(ev)pacf(ev)#参数的显著性检验t1=0.6914/0.0989p1=pt(t1,df=48,lower.tail=F)*2#ar1的显著性检验t2=81.5509/1.7453p2=pt(t2,df=48,lower.tail=F)*2#残差白噪声检验B
7、ox.test(ev,type="Ljung-Box",lag=6,fitdf=1)Box.test(ev,type="Ljung-Box",lag=12,fitdf=1)#例2.5续P94预测及置信区间predict(arima(tdat1.5,order=c(1,0,0)),n.ahead=5)tdat1.5.fore=predict(arima(tdat1.5,order=c(1,0,0)),n.ahead=5)U=tdat1.5.fore$pred+1.96*tdat1.5.fore$seL=tdat
8、1.5.fore$pred-1.96*tdat1.5.fore$seplot(c(tdat1.5,tdat1.5.fore$pred),type="l",col=1:2)lines(U,col="blue",lty="dashed")lines(L,col="blue",lty="dashed")#例3.1.1例3.5例3.5续#方法一plot.ts(arima.sim(n=100,list(ar=
