時間分析會用到的函數

時間序列分析時可用到函數

函數	程序包	用途
ts()	stats	生成時序對象
plot()	graphics	畫出時間序列的折線圖
start()	stats	返回時間序列的開始時間
end()	stats	返回時間序列的結束時間
frequency()	stats	返回時間序列中時間點的個數，週期數
window()	stats	對時序對象取子集
ma()	forecast	擬合一個簡單的移動平均模型
stl()	stats	用LOESS光滑將時序分解爲季節項、趨勢項和隨機項
monthplot()	stats	畫出時序中的季節項
seasonplot()	forecast	生成季節圖
HoltWinters()	stats	擬合指數平滑模型
forecast()	forecast	預測時序的將來值
accuracy()	forecast	返回時序的擬合優度度量
ets()	forecast	擬合指數平滑模型，同時也能夠自動選取最優模型
lag()	stats	返回取過指定滯後項的時序
Acf()	forecast	估計自相關函數
Pacf()	forecast	估計偏自相關函數
diff()	base	返回取過滯後項和（或）差分後的序列
ndiffs()	forecast	找到最優差分次數以移除序列中的趨勢項
adf.test()	tseries	對序列作ADF檢驗以判斷其是否平穩
arima()	stats	擬合ARIMA模型
Box.test()	stats	進行Ljung-Box檢驗以判斷模型的殘差是否獨立
bds.test()	tseries	進行DBS檢驗以判斷序列中的隨機變了是否服從獨立同分布
auto.arima()	forecast	自動選擇ARIMA模型