时间序列数据预测

ts(data = NA, start = 1, end = numeric(), frequency = 1,
deltat = 1, ts.eps = getOption(“ts.eps”), class = , names = )
start:第一次观测的时间。单个数字或两个整数的向量，它们指定一个自然时间单位和进入时间单位的(基于1的)样本数量
end：最后一次观测的时间，用与开始相同的方式指定
frequency:每单位时间的观测次数
deltat:连续观测之间采样周期的百分比;例如，月数据为1/12。
ts.eps:时间序列比较公差。如果频率的绝对差小于ts.eps，则认为频率相等

data2 <- read.csv("收入数据.csv") head(data2) data2.ts <- ts(data2[,2],frequency = 12,start = c(2014,1)) plot(data2.ts,xlab="时间",ylab="收入") 12345

时间序列的平稳性检验
unitrootTest(x, lags = 1, type = c(“nc”, “c”, “ct”), title = NULL,
description = NULL)
lags:用于误差项校正的最大滞后数
type:描述单位根回归类型的字符串。正确的选项是“nc”表示没有截距(常数)或时间趋势的回归，“c”表示有截距(常数)但没有时间趋势的回归，“ct