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实验题目: 我国人口出生率、死亡率和自然增长率数据。 实验目的: (1)分析我国人口出生率、死亡率和自然增长率序列的平稳性。 (2)对非平稳序列选择适当的差分方式实现差分后平稳。 (3)选择适当的模型拟合我国人口出生率的变化,并预测未来10年的人口出生率。 (4)选择适当的模型拟合我国人口死亡率的变化,并预测未来10年的人口死亡率。 (5)选择适当的模型拟合我国人口自然增长率的变化,并预测未来10年的人口自然增长率。 实验要求: 1.完整的程序代码; 2.解读分析输出的实验结果; 3.写出最终选为预测的有效模型; 4.将预测结果用表格展示。
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1
实验报告
实验日期:
实验地点:
实验题目:
我国人口出生率、死亡率和自然增长率数据。
实验目的:
(1)分析我国人口出生率、死亡率和自然增长率序列的平稳性。
(2)对非平稳序列选择适当的差分方式实现差分后平稳。
(3)选择适当的模型拟合我国人口出生率的变化,并预测未来 10 年的人口出生率。
(4)选择适当的模型拟合我国人口死亡率的变化,并预测未来 10 年的人口死亡率。
(5)选择适当的模型拟合我国人口自然增长率的变化,并预测未来 10 年的人口自然增长率。
实验要求:
1.完整的程序代码;
2.解读分析输出的实验结果;
3.写出最终选为预测的有效模型;
4.将预测结果用表格展示。
注:排版字体 5 号宋体,首行缩进 2 个中文字符,模型用公式编辑器输入。
实验步骤及结果:
1. 运行代码:
data<-read.table("D:/笔记/Rstudio/学生/E5_4.csv",sep=",",header=T)
x<-ts(data$birth_rate)
y<-ts(data$mortality)
z<-ts(data$ngr)
plot(x,type="o",pch=18,col=1)
plot(y,type="o",pch=20,col=2)
plot(z,type="o",pch=22,col=3)
library(fBasics) #加载包
library(fUnitRoots)
difx<-diff(x)
plot(difx,type="o",pch=18,col=4)
adfTest(difx,type="c")
dify<-diff(y)
plot(dify,type="o",pch=18,col=4)
adfTest(dify,type="c")
difz<-diff(z)
plot(difz,type="o",pch=18,col=4)
adfTest(difz,type="c")
for(k in 1:2) print(
Box.test(difx,
lag=6*k,
type="Ljung-Box"))
par(mfrow=c(2,1))
acf(difx)
pacf(difx)
2
x.fit<-arima(x,order=c(0,1,0));x.fit
re<-x.fit$residuals
for(k in 1:2) print(
Box.test(re,
lag=6*k,
type="Ljung-Box"))
x.fit2<-arima(difx,order=c(0,1,1));x.fit2
re2<-x.fit2$residuals
for(k in 1:2) print(
Box.test(re2,
lag=6*k,
type="Ljung-Box"))
library(forecast)
xfore<-forecast(x.fit2,h=10);xfore
plot(xfore,col=2)
for(k in 1:2) print(
Box.test(dify,
lag=6*k,
type="Ljung-Box"))
par(mfrow=c(2,1))
acf(dify)
pacf(dify)
y.fit<-arima(y,order=c(0,1,0));y.fit
re2.1<-y.fit$residuals
for(k in 1:2) print(
Box.test(re2.1,
lag=6*k,
type="Ljung-Box"))
y.fit2<-arima(y,order=c(1,1,0));y.fit2
re2.2<-y.fit2$residuals
for(k in 1:2) print(
Box.test(re2.2,
lag=6*k,
type="Ljung-Box"))
library(forecast)
yfore<-forecast(y.fit,h=10);yfore
plot(yfore,col=2)
for(k in 1:2) print(
Box.test(difz,
lag=6*k,
type="Ljung-Box"))
par(mfrow=c(2,1))
3
acf(difz)
pacf(difz)
z.fit<-arima(z,order=c(0,1,0));z.fit
re3.1<-z.fit$residuals
for(k in 1:2) print(
Box.test(re3.1,
lag=6*k,
type="Ljung-Box"))
z.fit2<-arima(z,order=c(1,1,0));z.fit2
re3.2<-z.fit2$residuals
for(k in 1:2) print(
Box.test(re3.2,
lag=6*k,
type="Ljung-Box"))
library(forecast)
zfore<-forecast(z.fit2,h=10);zfore
plot(yfore,col=2)
2. 人口出生率序列是非平稳的;
人口死亡率序列是非平稳的;
人口自然增长率序列是非平稳的。
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JIA...Thriteen
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