inst/doc/Stationary.R

In TSTutorial: Fitting and Predict Time Series Interactive Laboratory

### R code from vignette source 'Stationary.rnw'

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### code chunk number 1: Stationary.rnw:15-19
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library(TSTutorial)
data(AirBcn)
data(Victimes)
data(Turismes)


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### code chunk number 2: Stationary.rnw:41-43
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series=diff(diff(log(AirBcn),12))
ts.plot(series,main="Stationary")


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### code chunk number 3: Stationary.rnw:54-56
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series=diff(diff(AirBcn,12))/100
ts.plot(series,main="Nonconstant variance")


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### code chunk number 4: Stationary.rnw:64-66
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series=1:300
ts.plot(series,main="Nonconstant mean")


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### code chunk number 5: Stationary.rnw:74-76
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series=Turismes
ts.plot(series,main="Seasonal component")


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### code chunk number 6: Stationary.rnw:84-86
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series=(1:300)^2
ts.plot(series,main="Nonconstant mean and variance")


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### code chunk number 7: Stationary.rnw:94-96
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series=Victimes
ts.plot(series,main="Nonconstant variance and seasonal component")


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### code chunk number 8: Stationary.rnw:104-106
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series=log(AirBcn)
ts.plot(series,main="Nonconstant mean and seasonal component")


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### code chunk number 9: Stationary.rnw:114-116
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series=AirBcn
ts.plot(series,main="Nonconstant mean and variance, and seasonal comp.")