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1、2016年第二学期时间序列分析及应用R语言课后作业第三章趋势3.4(a)data(hours);plot(hours,ylab='MonthlyHours',type='o')画出时间序列图(b)data(hours);plot(hours,ylab='MonthlyHours',type='l')type='o'表示每个数据点都叠加在曲线上；type='b'表示在曲线上叠加数据点，但是该数据点附近是断开的；type='l'表示只显示各数据点之间的连接线段；type='p'只想显示数据点。points(y=hours,x=time(hours
2、),pch=as.vector(season(hours)))3.10(a)data(hours);hours.lm=lm(hours~time(hours)+I(time(hours)^2));summary(hours.lm)用最小二乘法拟合二次趋势，结果显示如下：Call:lm(formula=hours~time(hours)+I(time(hours)^2))Residuals:Min1QMedian3QMax-1.00603-0.25431-0.022670.228840.98358Coefficients:EstimateStd
3、.ErrortvaluePr(>
4、t
5、)(Intercept)-5.122e+051.155e+05-4.4334.28e-05***time(hours)5.159e+021.164e+024.4314.31e-05***I(time(hours)^2)-1.299e-012.933e-02-4.4284.35e-05***---Signif.codes:0‘***’0.001‘**’0.01‘*’0.05‘.’0.1‘’1Residualstandarderror:0.423on57degreesoffreedomMultipleR-sq
6、uared:0.5921,AdjustedR-squared:0.5778F-statistic:41.37on2and57DF,p-value:7.97e-12(b)plot(y=rstudent(hours.lm),x=as.vector(time(hours)),type='l',ylab='StandardizedResiduals')points(y=rstudent(hours.lm),x=as.vector(time(hours)),pch=as.vector(season(hours)))标准残差的时间序列，应用月度绘图标志。
7、（为了更容易识别季节性）带季节性图标的的残差-时间图(c)runs(rstudent(hours.lm))对标准差进行游程检验$pvalue[1]0.00012$observed.runs[1]16$expected.runs[1]30.96667$n1[1]31$n2[1]29$k[1]0结果解释：P值为0.00012，表明非随机性是合理的。(d)acf(rstudent(hours.lm))标准残差的样本自相关函数季节均值模型残差的样本自相关系数(e)qqnorm(rstudent(hours.lm));qqline(rstudent(h
8、ours.lm))（QQ图）正态性可以通过正态得分或者分位数-分位数（QQ）图来检验。此处的直线型图形支持了该模型中随机项是正态分布的假设。hist(rstudent(hours.lm),xlab='StandardizedResiduals')标准残差的直方图（季节均值模型的标准残差直方图）shapiro.test(rstudent(hours.lm))正态性检验（Shapiro-Wilk检验）本质是：计算残差与相应的正态分位数之间的相关系数。相关性越小，就越有理由否定正态性。Shapiro-Wilknormalitytestdata:rs
9、tudent(hours.lm)W=0.99385,p-value=0.9909根据上面的检验结果，我们不能拒绝模型的随机项是正态分布的假设。第四章平稳时间序列模型4.4第五章非平稳时间序列模型5.1(a)ARMA(2,1)p=2,q=1,参数值φ和θφ1=1φ2=-0.25Θ1=0.1(b)IMA(2,0)p=2,d=1,q=0,参数值φ和θ(c)ARMA(2,2)p=2,q=2,参数值φ和θφ1=0.5φ2=-0.5Θ1=0.5Θ2=-0.255.7(a)A:AR(2)φ1=0.9φ2=0.09B:IMA(1,1)Θ1=0.1(b)一个是
10、固定的一个是不固定的。5.11(a)data(winnebago);win.graph(width=6.5,height=3,pointsize=8)plot(wi
