- 数据来源： R语言自带 co2 数据集
- 分析工具：R-3.5.0 & Rstudio-1.1.453
- 本篇分析只是一个简单的教程，不作深究
#清理环境，加载包
rm(list=ls())
library(forecast)
library(tseries)
#查看数据
co2
View(co2)- 两个视图方便查看
#查看类型
class(co2)
- ts：time series，时间序列
#简单查看趋势
plot(co2)
#波动趋势分解
div=decompose(co2)
plot(div)
- 其中trend为长期趋势，seasonal为周期性趋势，random为随机变化
#平稳性检验
adf.test(co2)
- 从结果上看，平稳序列，不用做差分
#自相关图
acf(co2)
#偏相关图
pacf(co2)
#构建模型
(mod=arima(co2,order=c(1,1,1),seasonal=list(order=c(1,1,1),period=12)))
#未来一年预测
(mod12=forecast(mod,12))
plot(mod12,col='green')