時間序列簡介
時間序列
（或稱動態數列）是指將同一統計指標的數值按其發生的
時間先後順序
排列而成的數列。
時間序列
分析的主要目的是根據已有的歷史資料對未來進行**。
本文主要記錄時間序列的幾種模型及其r語言實現。
需要用到的包：
library(zoo)
library(forecast)
library(tseries)
首先，我們先對資料進行檢測，判斷資料是否是白雜訊（純隨機序列）
這裡可以使用box-ljung 檢驗
這裡的p值顯然大於0.05，不能拒絕原假設，故資料序列為白雜訊，時間序列模型不適合本資料序列。
若通過box-ljung 檢驗，則說明時間序列模型可以用來對資料進行**。接下來將介紹幾種經典的時間序列模型。
p = 0.01<0.05，故拒絕原假設，資料是平穩的。
若p>0.05，則需要對原資料進行一階差分
datadiff1平穩後，進行arima引數的確定。
自動確定引數：可以使用autoarima函式，它會返回arima的各個引數，不過autoarima進行引數的選擇時它只注重aic值的大小，所得出的結果並不一定時最好的，這個方法並不是特別推薦。
人工選擇引數：畫出acf圖得出arima（p,d,q)中p,q引數的值。而d為差分次數。
這兩個圖判斷自相關係數和偏自相關係數是拖尾還是截尾。acf圖對應的是q的值，pacf圖對應的是p的值，若是拖尾，則值為0，若是截尾，則看是幾期截尾得出對應引數的值。圖中可讀出p=3,q=2。接著建立模型。
datamodel建立完模型需要進行aic值檢驗，其值越小越好。
aic(datamodel)dataforcast
dataforcast
plot(dataforcast)
holt-winters模型中有三個引數，gamma是
dataseries
plot(dataseries)
dataserieshw
plot(dataserieshw)
dataforcast
dataforcast
plot(dataforcast)
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