本文主要是介绍R语言AirPassengers数据集可视化，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
R中自带的AirPassengers序列描述了1949～1960年每个月国际航班的乘客
1949～1960的每个月国际航班的趋势
plot(AirPassengers)
哪个月和季节的国际航班的乘客比较多
library(forecast)
monthplot(AirPassengers, xlab="", ylab="")
七八月的国际航班的乘客比较多
时间序列进行季节性分解，是否存在季节性
fit <- stl(AirPassengers, s.window="period")
plot(fit)
基于 arima 模型预测的区间
fit <- auto.arima(AirPassengers)
plot(forecast(fit, 5), xlab="Year")
基于 arima 模型预测的区间如图蓝色所示，符合之前的趋势。
这篇关于R语言AirPassengers数据集可视化的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
