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1、实验课程：R语言与统计分析专业：应用统计学班级：学号：姓名：胡玉玲中北大学理学院实验十二数据的综合分析案例【实验类型】验证性【实验学时】2学时【实验目的】1、掌握数据的获取方法与渠道，并对数据进行预处理；2、掌握综合运用恰当的统计方法、绘制相关统计图形；3、掌握对统计结果进行合理解释，并进行预测、决策或给出合理化建议。【实验内容】1、从国家统计年鉴或相关网站获取相关统计数据；2、对数据进行描述性分析及可视化；3、对数据进行综合统计分析，给出统计分析报告。【实验方法或步骤】一、数据收集：从国家统计局下载年度数据“按国别分外国入境游
2、客”,如下所示:第二步：数据的整理与预处理在excel内删除没用的行、含有缺失数据的最后一行以及对表中文本进行处理，处理后的excel数据如下：第三步：数据的描述性统计分析与可视化#读入数据x<-read.csv("F:/文档/大学课程/R语言/按国别分外国入境游客.csv",header=TRUE,sep=",")x#对列进行调整，使得年份为递增排列x1<-data.frame(x$index,x$n09,x$n10,x$n11,x$n12,x$n13,x$n14,x$n15,x$n16,x$n17,x$n18)#对数据框进行
3、行列转置t1<-t(data.frame(x1,row.names=1))t<-as.data.frame(t1,row.names=F)par(omi=c(.5,.5,.5,.5));par(mfrow=c(3,2))par(mar=c(3,2,2,1))#图1plot(ts(t$亚洲,end=2018,frequency=1),ylab="旅游人数（万）",xlab="年",main="亚洲入境旅游总人数变化图")par(mar=c(3,3,2,1))#图2plot(ts(t$日本,end=2018,frequency=1)
4、,ylab="旅游人数（万）",xlab="年",main="日本入境总人数")par(mar=c(4.5,4.5,2,1))##图3plot(ts(t$美国,end=2018,frequency=1),ylab="旅游人数（万）",xlab="年",main="美国入境总人数")par(mar=c(3,2,2,1))##图4plot(ts(t$加拿大,end=2018,frequency=1),ylab="旅游人数（万）",xlab="年",main="加拿大入境总人数")par(mar=c(3,3,2,1))##图5plot
5、(ts(t$俄罗斯,end=2018,frequency=1),ylab="旅游人数（万）",xlab="年",main="俄罗斯入境总人数")par(mar=c(2,2,1,1))##figrue图6plot(ts(t$澳大利亚,end=2018,frequency=1),ylab="旅游人数（万）",xlab="年",main="澳大利亚入境旅游总人数")mtext("各国旅游人数变化",line=1,outer=T,cex=1.5)#画出国外入境旅游总人数变化图m<-ts(t$总计,end=2018,frequency=1
6、)plot(m,ylab="旅游人数（万）",xlab="年",main="国外入境旅游总人数变化图")#对入境旅游总人数进行平稳性检验acf(m,main="自相关图")#画出自相关图说明：自相关图里自相关系数没有快速的减为0，而是呈现出拖尾的特征，故判断序列为非平稳序列。#对序列进行平稳化处理opar<-par(mfrow=c(2,1))plot(m,type="l",xlab="时间",ylab="尼罗河流量对数值",main="差分前")acf(m,main="自相关图",xlab="滞后阶数")par(opar)lib
7、rary(forecast)>ndiffs(m)[1]1#结果表明序列需要进行1阶差分ndata<-diff(m,1)>ndiffs(ndata)[1]0#结果表明无需进行差分opar<-par(mfrow=c(2,1))plot(ndata,type="l",main="差分后")acf(ndata,main="自相关图",xlab="滞后阶数")par(opar)#ARMA模型的定阶及参数估计opar<-par(mfrow=c(2,1))acf(ndata)pacf(ndata)par(opar)model1<-arima(
8、m,order=c(0,1,1),method="ML")model1说明：通过上面的acf和pacf图，我们可以选取建立ARIMA(0,1,1)模型。最后估计出来的模型为：#模型检验qqnorm(model1$residuals)#残差的正态性检验qqline
