xwy=read.csv("E:/时间序列/第二节/zye22.csv")
head(xwy)
X330.45 X330.97 X331.64 X332.87 X333.61 X333.55 X331.9 X330.05 X328.58
1 331.63 332.46 333.36 334.45 334.82 334.32 333.05 330.87 329.24
2 332.81 333.23 334.55 335.82 336.44 335.99 334.65 332.41 331.32
3 334.66 335.07 336.33 337.39 337.65 337.57 336.25 334.39 332.44
4 335.89 336.44 337.63 338.54 339.06 338.95 337.41 335.71 333.68
5 337.81 338.16 339.88 340.57 341.19 340.87 339.25 337.19 335.49
X328.31 X329.41 X330.63
1 328.87 330.18 331.50
2 330.73 332.05 333.53
3 332.25 333.59 334.76
4 333.69 335.05 336.53
5 336.63 337.74 338.36
xwy1<-as.vector(t(xwy))#转换为长格式
print(xwy1)
[1] 331.63 332.46 333.36 334.45 334.82 334.32 333.05 330.87 329.24 328.87
[11] 330.18 331.50 332.81 333.23 334.55 335.82 336.44 335.99 334.65 332.41
[21] 331.32 330.73 332.05 333.53 334.66 335.07 336.33 337.39 337.65 337.57
[31] 336.25 334.39 332.44 332.25 333.59 334.76 335.89 336.44 337.63 338.54
[41] 339.06 338.95 337.41 335.71 333.68 333.69 335.05 336.53 337.81 338.16
[51] 339.88 340.57 341.19 340.87 339.25 337.19 335.49 336.63 337.74 338.36
co2<-ts(xwy1)#时间序列
plot(co2)#时序图。不平稳，因为具有周期性。
a##自相关图。可以看到虽然自相关系数在第五期之前减小到2倍标准差范围内了，但是后期又超出该范围了，所以认为它是不平稳的。
Autocorrelations of series 'co2', by lag
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1.000 0.892 0.674 0.431 0.243 0.124 0.073 0.084 0.147 0.261 0.397
11 12 13 14 15 16 17
0.511 0.531 0.438 0.269 0.090 -0.045 -0.127
##第七题
qj <- read.csv("E:/时间序列/第二节/zye27.csv", check.names = FALSE)
head(qj)
\xc4\xea \xcb\xc0\xcd\xf6\xc2\xca
1 1915 0.5215052
2 1916 0.4248284
3 1917 0.4250311
4 1918 0.4771938
5 1919 0.8280212
6 1920 0.6156186
swl <- ts(qj[, 2], start = 1915, frequency = 1)#时间序列
plot(swl)#该图没有周期性和趋势，但其实不能完全说明其是平稳的。
a=acf(swl)#自相关图。可以看到自相关系数具有明显的单调趋势，认为他是具有单调趋势的非平稳序列。
Autocorrelations of series 'swl', by lag
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1.000 0.561 0.462 0.376 0.400 0.324 0.210 0.255 0.187 0.210 0.054
11 12 13 14 15 16 17 18 19
0.088 -0.065 -0.095 -0.153 -0.170 -0.119 -0.140 -0.188 -0.284
swl_diff <- diff(swl)
plot(swl_diff, type = "l", xlab = "年份", ylab = "一阶差分")#一阶差分的时间序列图
a=acf(swl_diff)#相关系数迅速减小到2倍标准差范围以内，且始终控制在2倍标准差范围内，则认为进行一阶差分后的时间序列是稳定的。
