大白. (1)根据趋势定差分 plot(lostjob,type="b") 查看图像总体趋势,确定如何差分 df1 = diff(lostjob)  d=1阶差分 s4_df1=diff(df1,4)  对d=1阶差分结果进行k=4步(季节)差分 (2)根据所定差分检验平稳 adfTest(s4_df1,lag=6) 对差分结果进行平稳性检验 (3)ARIMA(p,d,q)中的pq定阶 acf(s4_df1) pacf(s4_df1) (4)建立arima模型 ans=arima(lo

通过一个综合的例子测试绘图函数 学习的内容是tigerfish老师的教程. 第一节:基本知识 用seq函数产生100位学生的学号. > num = seq(,) > num [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] 用runif函数产生100个随机数(随机数是小数),代表课程1的成绩,100个数字,最小值50,最大值100. 该结果是均匀分布,用round函数对其取整. > x1 = round(runif(100,min=50,max=100));

1. 首先就是plot(x,y,...) 参数: x: 所绘图形横坐标构成的对象 y: 所绘图形纵坐标构成的对象 type: 指定所绘图形类型 pch: 指定绘制点时使用的符号 cex: 指定符号的大小.cex是一个数值,表示绘图符号相对于默认大小的缩放倍数. 默认大小为1, 1.5表示放大为默认值的1.5倍, 0.5表示缩小为默认值的50%等. cex.axis: 坐标轴刻度文字的缩放倍数. 类似于cex cex.lab: 坐标轴标签(名称)的缩放倍数,类似于cex cex.main: 标题的

标题 plot(c(1:2,2:4),main = "这是主标题",sub = "这是副标题",xlab = "这是x轴", ylab = "这是y轴") 坐标轴筛选 plot(c(1:20,10:30,15:40)) plot(c(1:20,10:30,15:40),xlim = c(10,80),ylim = c(20,40)) 颜色 单一颜色 命令行输入colors(),可以查看所有可用的颜色(当前有657种颜色可供使用

时间序列:可以用来预测未来的参数, 1.生成时间序列对象 sales <- c(18, 33, 41, 7, 34, 35, 24, 25, 24, 21, 25, 20, 22, 31, 40, 29, 25, 21, 22, 54, 31, 25, 26, 35) # 1.生成时序对象 tsales <- ts(sales,start = c(2003,1),frequency = 12) plot(tsales) # 2.获得对象信息 start(tsales) end(tsales)

https://www.harding.edu/fmccown/r/   这个网站上有壮观的 R 绘制的实际图形 下面只记录自己感兴趣的内容 单变量绘图下包含 1. 带状图 2. 茎叶图 3. 直方图 4. 箱线图 5. 时序图 #====================================================== # 总统经济报告 year=: # 居民失业率 unemploy = c(5.5, 6.7, 5.5, 5.7, 5.2, 4.5, 3.8, 3.8, 3.

一.可以通过代码或者图形用户界面保存图形,绘图语句夹在开启目标图形设备语句和关闭图形设备的语句之间: pdf("filename.pdf") png("filename.png") jepg("filename.jpg") ........ dev.off() 二.图形参数: 1.通过par()指定参数选项,这种方式设定的参数值除非被再次修改,否则会在绘画结束前一直有效,添加参数no.readonly=TRUE可以生成一个可以修改的当前图形列表参

 1.安装JDK 2.在R下运行install.packages("rJava") 2.环境变量设置 CLASSPATH=xxx\R-xxx\library\rJava\jri PATH=xxx\R-xxx\bin\x64 R_HOME=xxx\R-xxx 3.拷贝xxx\R-xxx\library\rJava\jri文件夹下的3个文件放置到JDK的文件夹下 JRIEngine.jar JRI.jar REngine.jar 放到xxx\Java\jdk1.7.0_05\lib以下

1.时间序列图 plot()函数 > air<-read.csv("openair.csv") > plot(air$nox~as.Date(air$date,"%d/%m/%Y %H:%M"), #把年月日时分秒转换成日期格式 + type="l", + xlab="Time", ylab="Concentration (ppb)", + main="Time trend of

#########################################################第一种实现方法close.screen(all.screens = T)split.screen(c(1,1))#定义全屏幕为屏幕1,准备之后的贯通绘图,编号为1split.screen(c(2,1))#然后把屏幕分为2行一列,编号为2和3screen(2)#准备绘制第2号屏幕,也是最上面的图par(mar=c(1,3,3,1))plot(1:10,axes=F)axis(3)axi

boxplot 用于绘制箱线图,我们都知道boxplot 用于展示一组数据的总体分布,在R语言中,支持两种输入数据的方式 第一种:x , 这个参数指定用于绘制箱线图所用的数据,是一个向量 代码示例: boxplot(1:100) 效果图如下: 第二种, 通多formala 和 data 两个参数指定,适合展示多组数据的分布 代码示例: dataset <- data.frame(value = rep(1:100, times = 2), group = factor(rep(c("A&q

严格意义上将symbols 并不能算是一个低级的绘图函数,因为它不仅可以在一幅已经存在的图标上添加元素,还可以创建一张新的图表 鉴于它绘图时的灵活性,我把它归入到低级绘图函数中 symbols 可以创建包括圆形, 正方形,矩形,箱线图,类似温度计的图形在内的多种图形 基本用法: 通过x和y坐标指定要创建的图形的中心,对于不同的形状,设置对应的参数 需要注意的是,图形的大小默认使用的单位是inches, 为了和坐标系中的坐标保持一致,可以通过inches = FALSE 将对应的参数和坐标系保持一

x <- 1:2 y <- runif(2,0,100) par(mar=c(4,6,2,6)) plot(x,y,type="n",xlim=c(0.5,2.5),ylim=c(-10,110),axes=F,ann=F) axis(2,at = seq(0,100,20)) mtext("Temp (Centigrade)",side=2,line=3) axis(1,at=1:2,labels = c("T1","T2

curve 函数常用于绘制函数对应的曲线,确定函数的表达式,以及对应的需要展示的起始坐标和终止坐标,curve函数就会自动化的绘制在该区间内的函数图像 基本用法,代码示例: curve(sin, -2*pi, 2*pi) 效果图如下: 第一个参数为函数的名称,这里我们选择的是sin 三角函数,后两个参数为对应的起始和终止区间 下面详细解释一下每个参数: 1) expr : 对应的函数名称,这个参数的值可以有3中写法: 第一种: 函数的名称 代码示例: # y = 2x + 1 coef_line

abline 函数的作用是在一张图表上添加直线, 可以是一条斜线,通过x或y轴的交点和斜率来确定位置:也可以是一条水平或者垂直的线,只需要指定与x轴或y轴交点的位置就可以了 常见用法: 1)添加直线 水平线: 通过h 参数设置直线与y轴的交点就可以了,代码示例如下: plot(1:5, 1:5, xlim = c(0,6), ylim = c (0,6)) abline(h = 0, col = "red") 效果如下: 垂直线: 通过v 参数设置直线与x轴的交点就可以了,代码示例如下

hist 用于绘制直方图,下面介绍每个参数的作用: 1)x: 用于绘制直方图的数据,该参数的值为一个向量 代码示例: data <- c(rep(1, 10), rep(2, 5), rep(3, 6)) hist(data) 效果图如下: 从图中可以看出,横坐标为不同的区间,纵坐标为落入该区间内的频数: 2) break : 该参数的指定格式有很多种 第一种: 指定一个向量,给出不同的断点 代码示例: data <- c(rep(1, 10), rep(2, 5), rep(3, 6)) h

barplot 函数用于绘制柱状图,下面对其常用的参数进行一个详细的解释: 1)height : 高度,通过这个参数可以指定要画多少个柱子以及每个柱子的高度,其值有两种格式, 第一种 :向量 vector, 此时会根据向量的长度确定图中有多少个柱子,向量中的每个值就是柱子的高度 代码示例: barplot(height = 1:10) 效果图如下: 从图中可以看出,共有10个柱子,柱子的高度为1到10,和height 参数的向量保持一致: 第二种:矩阵,matrix, 此时用于画堆积柱状图 代码

grid 函数用来在一张图表上添加网格线, 基本用法:默认在添加刻度线的地方添加网格线 plot(1:5, 1:5, xlim = c(0,6), ylim = c (0,6), type = "n") grid() box() 效果图如下: lwd  : 设置网格线的宽度 代码示例: plot(1:5, 1:5, xlim = c(0,6), ylim = c (0,6), type = "n") grid(lwd = 3) box() 效果图如下: lty  :

axis函数用来在一张图表上添加轴线,区别于传统的x轴和y轴,axis 允许在上,下,左, 右4个方向添加轴线 以x轴为例,一条轴线包含3个元素,水平的一条横线,叫做axis line , 刻度线, 叫做tick line, 对应的标签 labels 基本用法: 通过side 参数设置需要添加的轴线的方向,从下边开始,沿逆时针方向,数字为1到4 代码示例: par(oma = c(1, 1, 1, 1), mfrow = c(1, 4)) plot(1:5, 1:5, xlim = c(0,6)

title 函数用来在一张图表上添加标题 基本用法: main 表示主标题,通常位于图像的上方, sub 表示副标题,位于图像的下方, xlab 表示x轴的标签,ylab 表示y轴的标签 par(oma = c(1, 1, 1, 1)) plot(1:5, 1:5, xlim = c(0,6), ylim = c (0,6), type = "n", xlab = "", ylab = "") box(which = "figure&q