r語言中forecast.arima和predict的區(qū)別？讓我們舉個例子。例如，周期為12的月度數(shù)據(jù)具有季節(jié)性影響。首先，對于一階12階差分，通過觀察ACF PACF，可以看出它是簡單的加法模型還是

r語言中forecast.arima和predict的區(qū)別？

讓我們舉個例子。例如，周期為12的月度數(shù)據(jù)具有季節(jié)性影響。

首先，對于一階12階差分，通過觀察ACF PACF，可以看出它是簡單的加法模型還是乘法季節(jié)模型

如果是乘法模型，我們要模擬ARIMA模型的季節(jié)性部分

ARIMA的季節(jié)性部分是根據(jù)ACF PACF的周期位置來確定其模型參數(shù)ar Ma

季節(jié)性=列表（順序=C（u0，1，0），周期=0）周期是默認的

------------------------------------------------------------------------------------------- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -, 自動阿里瑪（）直接擬合得到系統(tǒng)所考慮的ARIMA模型參數(shù)。

然后預測（H=預測期數(shù)）行。

這是給外行的，

但是如果你真的想學好它，你需要測試模型，特別是剩余的。

R語言中fitted和predict的區(qū)別？

簡而言之，fitted是擬合值，predict是預測值：

模型基于給定樣本的值，對給定樣本x1，X2，…，xn（已知對應y值）的預測是擬合；

對新樣本xN1，xn2，。。。（未知y值）是模型預測。

例如，R中的示例：fit

fitted（fit）

predict（fit，newdata）=數(shù)據(jù)框（高度=90）]。

R語言中fitted和predict的區(qū)別？

Fitted是擬合值，predict是預測值。假設實際值為y，原始數(shù)據(jù)為x，則擬合值是對實際值的估計，預測值是用一組新的x值代入方程得到的y值。

如何利用R語言中的函數(shù)方法獲取標準差和平均值？

第一步是定義vector sales，按數(shù)字類型賦值給sales，然后打印sales，如下圖所示：

第二步是定義vector num，按整數(shù)類型賦值給num vector，然后打印num，如下圖所示：

第三步是通過sd（）函數(shù)獲得sales和num的標準差，如下圖所示：

第四步是由于元素復雜，需要求平均值。您可以使用均值函數(shù)，如下圖所示：

步驟5，如果要檢查num和sales之間的相關性，請使用cor（）函數(shù)，如下圖所示：

步驟6，如果要檢查num和sales之間的關系，并以圖形的形式顯示，請使用plot函數(shù)，如下圖所示：