Jag har en tidsserie i ggplot2-paketet och jag har utfört det rörliga genomsnittet och jag skulle vilja lägga till resultatet av glidande medelvärde i tidsserien. Exempel på dataset p31.ambtemp dt -1 14 2007-09 -29 00 01 57 -1 12 2007-09-29 00 03 57 -1 33 2007-09-29 00 05 57 -1 44 2007-09-29 00 07 57 -1 54 2007-09-29 00 09 57 - 1 29 2007-09-29 00 11 57.Applicerad kod för tidsseriepresentation. Sammanställning av tidsseriepresentation. Sammanställning av rörlig genomsnittsplott Exempel på förväntade resultat. Utmaningen är att tidsseriedata är upptagna från dataset som inkluderar tidsstämplar och temperatur men Flytta genomsnittliga data inkluderar bara medelklass och inte tidsstämplarna och montering av dessa två kan orsaka inkonsekvens. Tidsserie och prognoser. R har omfattande möjligheter att analysera tidsseriedata I det här avsnittet beskrivs skapandet av en tidsserie, säsongsbrytning, modellering med exponentiella och ARIMA-modeller, och prognoser med prognospaketet. Skapa en tidsserie. t s-funktionen konverterar en numerisk vektor till ett R-tidsseriensobjekt Formatet är ts vektor, start, slut, frekvens där start och slut är tiderna för den första och den sista observationen och frekvensen är antalet observationer per tidsenhet 1 årlig, 4 kvartals, 12 månaders, etc. Spara en numerisk vektor som innehåller 72 månadsobservationer från jan 2009 till december 2014 som en tidsserieobjekt myts - ts myvector, start c 2009, 1, slutet c 2014, 12, frekvens 12 delmängd tidsserien Juni 2014 till december 2014 myts2 - fönster myter, start c 2014, 6, slutet c 2014, 12 plot serie plot myts. Seasonal Decomposition. A tidsserier med additiv trend, säsongsbetonade och oregelbundna komponenter kan brytas ner med hjälp av stl-funktionen Observera att en serie med multiplikativa effekter kan ofta omvandlas till serier med additiva effekter genom en logtransformation, dvs newts - log myts. Säsongens sönderdelning passar - stl myts, plot passar ytterligare tomter månadsplott myts bibliotek prognos seasonplot myts. Exponential Models. Both HoltWinters funktionen i basinstallationen, och ets funktionen i prognospaketet, kan användas för att passa exponentiella modeller. enkel exponentiell - modeller nivå passform - HoltWinters myts, beta FALSE, gamma FALSE dubbel exponentiell - modeller nivå och trend passform - HoltWinters myts, gamma FALSE trippel exponentiell - modeller nivå, trend och säsongskomponenter passar - HoltWinters myts predictive precision bibliotek prognosen noggrann passform förutsäga nästa tre framtida värden för prognos för prognospassformat, 3 plotprognospassning, 3.ARIMA-modeller. Arima-funktionen kan användas för att passa en autogegressiv integrerad glidmedel-modell. Andra användbara funktioner inkluderar. lagrad version av tidsserier, skiftad k-observationer. med Moving Average Panel. As ett annat exempel på allt vi kan göra med det nya låt oss försöka göra ett prissätt med en glidande genomsnittlig överlagring Vi använder de ETFs som Mebane Faber visar. Med panelfunktionaliteten är det väldigt enkelt att ange en panel för att rita prislinjen och lägg sedan till det beräknade glidande genomsnittet. Observera hur i alla exemplen visas lågkonjunkturblocket enkelt och mycket snyggt. Också, om du ville ange några funky layouter, har vi det alternativet För det här fallet, Jag tycker inte att det är mycket meningsfullt, men i framtiden kommer jag att visa några mer lämpliga användningsområden. Aldrig missa en uppdatering Prenumerera på R-bloggare för att få e-post med de senaste R-inläggen. Du kommer inte att se det här meddelandet igen.
Comments
Post a Comment