R语言里做时间序列分析有哪些包

1. R语言里做时间序列分析有哪些包

直接谷歌一下，“时间序列分析R语言”，就能得到你想要的结果以下结果来自，作者：詹鹏 2012-9-2022:46:46【包】library(zoo)           #时间格式预处理library(xts)           #同上library(timeSeires)     #同上library(urca)          #进行单位根检验library(tseries)        #arma模型library(fUnitRoots)    #进行单位根检验library(FinTS)        #调用其中的自回归检验函数library(fGarch)       #GARCH模型library(nlme)         #调用其中的gls函数library(fArma)       #进行拟合和检验【基本函数】数学函数abs，sqrt：绝对值，平方根log,log10,log2,exp：对数与指数函数sin，cos，tan，asin，acos，atan，atan2：三角函数sinh，cosh，tanh，asinh，acosh，atanh：双曲函数简单统计量sum,mean,var,sd,min,max,range,median,IQR（四分位间距）等为统计量，sort，order，rank与排序有关，其它还有ave，fivenum，mad，quantile，stem等

2. R语言里做时间序列分析有哪些包

直接用predict()函数。 具体参见Modern Applied Statistics With S这本书，以及{MASS}软件包。

3. R语言做时间序列分析时，summary给出的结果都是什么意思啊？

这个是自动适应参数估计的结果。
模型估计为ARIMA(4,0,2)，即ARMA(4,2)
系数为：
          ar1     ar2     ar3      ar4      ma1      ma2
      -0.5505  0.2316  0.0880  -0.4325  -0.1944  -0.5977
s.e.   0.1657  0.1428  0.1402   0.1270   0.1766   0.1732

s.e.是系数的标准差，系数显著性要自己算，|系数/se| > 1.96 即 95％的置信度

sigma^2 estimated 估计值方差
log likelihood 对数似然值

（这个不用解释了吧）
AIC=709.13   AICc=710.73   BIC=725.63

再就是下面一堆误差计算

ME	Mean Error
RMSE	Root Mean Squared Error
MAE	Mean Absolute Error
MPE	Mean Percentage Error
MAPE	Mean Absolute Percentage
MASE	Mean Absolute Scaled Error

4. R语言里做时间序列分析有哪些包

xts,zoo,tseries等等
打开这个地址，都是时间序列的包，https://cran.r-project.org/web/views/TimeSeries.html

5. r语言做时间序列分析rmse是自带函数吗

rmse均方根误差,可以根据公式算的。
不过sjmisc包中有这个函数。

6. R语言做时间序列分析时，summary给出的结果都是什么意思

一般看一下p-value的值和指标后面的*就好了，如果p-value值小于阈值，同时系数后面是***的话，基本可以判定为平稳的时间序列