时间序列：ARIMA模型

实验：建立ARIMA 模型（综合性实验） 实验题目：某城市连续14 年的月度婴儿出生率数据如下表所示： 26.663 23.598 26.931 24.740 25.806 24.364 24.477 23.901 23.175 23.227 21.672 21.870 21.439 21.089 23.709 21.669 21.752 20.761 23.479 23.824 23.105 23.110 21.759 22.073 21.937 20.035 23.590 21.672 22.222 22.123 23.950 23.504 22.238 23.142 21.059 21.573 21.548 20.000 22.424 20.615 21.761 22.874 24.104 23.748 23.262 22.907 21.519 22.025 22.604 20.894 24.677 23.673 25.320 23.583 24.671 24.454 24.122 24.252 22.084 22.991 23.287 23.049 25.076 24.037 24.430 24.667 26.451 25.618 25.014 25.110 22.964 23.981 23.798 22.270 24.775 22.646 23.988 24.737 26.276 25.816 25.210 25.199 23.162 24.707 24.364 22.644 25.565 24.062 25.431 24.635 27.009 26.606 26.268 26.462 25.246 25.180 24.657 23.304 26.982 26.199 27.210 26.122 26.706 26.878 26.152 26.379 24.712 25.688 24.990 24.239 26.721 23.475 24.767 26.219 28.361 28.599 27.914 27.784 25.693 26.881 26.217 24.218 27.914 26.975 28.527 27.139 28.982 28.169 28.056 29.136 26.291 26.987 26.589 24.848 27.543 26.896 28.878 27.390 28.065 28.141 29.048 28.484 26.634 27.735 27.132 24.924 28.963 26.589 27.931 28.009 29.229 28.759 28.405 27.945 25.912 26.619 26.076 25.286 27.660 25.951 26.398 25.565 28.865 30.000 29.261 29.012 26.992 27.897 （1）选择适当模型拟和该序列的发展 （2）使用拟合模型预测下一年度该城市月度婴儿出生率 实验内容： 给出实际问题的非平稳时间序列，要求学生利用R 统计软件，对该序列进行分析，通过平稳性检验、差分运算、白噪声检验、拟合ARMA 模型，建立ARIMA 模型，在此基础上进行预测。 实验要求： 处理数据，掌握非平稳时间序列的ARIMA 建模方法，并根据具体的实验题目要求完成实验报告，并及时上传到给定的FTP 和课程网站。 实验步骤： 第一步：编程建立R 数据集； 第二步：调用plot.ts 程序对数据绘制时序图。 第三步：从时序图中利用平稳时间序列的定义判断是否平稳？ 第四步：若不满足...