R(2)时间序列分析及应用之TSA安装(R语言)

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1,关于时间序列

时间序列分析(Time series analysis)是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律,,以用于解决实际问题。

关于R环境搭建参考我之前写的文章:

参考: 同时,我购买了一本书。感觉还是纸质书看着有感觉,在地铁上面可以打发时间。

2,安装TSA

需要安装TSA库。R语言安装还是比较麻烦的,依赖啥的搞不懂。 这里只研究Mac 下面TSA库安装。 首先安装gfortan 下载安装:

然后安装TSA,但是TSA依赖4个库,这4个库有依赖其他库,R的库管理不是很好,不能依赖下载。必须手动安装。 mac下需要下载的文件。

包还是比较有规律的。一般式【packages/包名称/index.html】这样的url地址。

包的下载地址也是有规律的,将【macosx】修改成【windows】就可以下载了。

进入R命令行进行安装。

install.packages(“~/leaps_2.9.tgz”)install.packages(“~/locfit_1.5-9.1.tgz”)install.packages(“~/mgcv_1.8-6.tgz”)install.packages(“~/nlme_3.1-120.tgz”)install.packages(“~/tseries_0.10-34.tgz”)install.packages(“~/quadprog_1.5-5.tgz”)install.packages(“~/zoo_1.7-12.tgz”)###包安装是有顺序的,前一个是后一个的依赖。###加载lib包,执行命令或通过界面勾选即可。library(“nlme”, lib.loc=”/Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.2/Resources/library”)library(“mgcv”, lib.loc=”/Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.2/Resources/library”)library(“locfit”, lib.loc=”/Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.2/Resources/library”)library(“quadprog”, lib.loc=”/Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.2/Resources/library”)library(“zoo”, lib.loc=”/Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.2/Resources/library”)library(“tseries”, lib.loc=”/Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.2/Resources/library”)library(“TSA”, lib.loc=”/Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.2/Resources/library”)

将所有包都安装好了之后就可以安装TSA了。 加载成功会提示:(正常waring提示,可以运行TSA)

Attaching package: ‘TSA’The following objects are masked from ‘package:stats’:acf, arimaThe following :tar

上面操作必须正确,否则会报错:

there is no package called ‘zoo’Error: ‘there is no package called ‘quadprog’Error: ‘##必须安装gfortranLibrary not loaded: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.2/Resources/lib/libgfortran.2.dylibError: package ‘leaps’ required by ‘TSA’ could not be found

必须下载相应操作系统的包,否则会不识别。

)3,hello world TSA

洛杉矶年降水量时间序列图。

TSA库,安装成功才能运行。

library(TSA)(larain,type=’o’)

显示结果:

4,总结

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R语言做时间序列分析非常方便,重要的分析工具。能够图形化显示数据,简单高效。但是安装TSA比较繁琐,安装包不太友好,不能自动安装依赖。但是分析数据真的很方便高效。

从看似没有关系的数据中分析出有用的信息。是数学应用的重要的地方,今后花大量时间研究。这个才是最有用的价值。

明天是世上增值最快的一块土地,因它充满了希望

R(2)时间序列分析及应用之TSA安装(R语言)

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