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预测

2017-11-07 00:00 113 查看
aotu如果模型残差不满足正态性假设或零自相关系数假设,则需要调整模型、增加参数或改变差分次数,当我们选定模型后,就可以用它来做预测

#用forecast包中forecast()来实现预测3年的数据
> forecast(fit1, 3)
Point Forecast    Lo 80    Hi 80    Lo 95    Hi 95
1971       798.3673 614.4307 982.3040 517.0605 1079.674
1972       798.3673 607.9845 988.7502 507.2019 1089.533
1973       798.3673 601.7495 994.9851 497.6663 1099.068
> plot(forecast(fit1, 3), xlab="Year", ylab="Annual Flow") #绘如下图W




用ARIMA(0,1,1)模型对Nile序列做接下来三年的预测,图中蓝色的点是点估计,浅灰色和深灰色区域分别代表80%置信区间和95%置信区间
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标签:  R 时间序列