Gt mav (c (4,5,4,6), 3) Série temporal: Iniciar 1 Final 4 Frequência 1 1 NA 4.333333 5.000000 NA Aqui eu estava tentando fazer uma média móvel que levou em conta os últimos 3 números, então eu esperava Para obter apenas dois números de volta 8211 4.333333 e 5 8211 e se houvesse valores de NA, pensei que eles deveriam estar no início da seqüência. Na verdade, isso é o que o parâmetro 8216sides8217 controla: lados apenas para filtros de convolução. Se os lados 1 os coeficientes de filtro são para valores passados somente se os lados 2 estiverem centrados em torno de lag 0. Neste caso, o comprimento do filtro deve ser estranho, mas se for uniforme, mais do filtro é encaminhado no tempo do que para trás. Assim, na nossa função 8216mav8217, a média móvel parece ter ambos os lados do valor atual em vez de apenas em valores passados. Nós podemos ajustar isso para obter o comportamento que queremos: gt library (zoo) gt rollmean (c (4,5,4,6), 3) 1 4.333333 5.000000 Eu também percebi que posso listar todas as funções em um pacote com o 8216ls8217 Funcionamento, portanto, eu deveria estar digitalizando a lista de funções da zoo8217s na próxima vez que eu precisar fazer algumas séries temporais relacionadas 8211 there8217ll provavelmente já é uma função para ela gt ls (quotpackage: zooquot) 1 quotas. Datequot quotas. Date. numericquot quotas. Date. tsquot 4 Quotas. Date. yearmonquot quotas. Date. yearqtrquot quotas. yearmonquot 7 quotas. yearmon. defaultquot quotas. yearqtrquot quotas. yearqtr. defaultquot 10 quotas. zooquot quotas. zoo. defaultquot quotas. zooregquot 13 quotas. zooreg. defaultquot quotautoplot. zooquot quotcbind. Zooquot 16 quotcoredataquot quatcoredata. defaultquot quotcoredatalt-quot 19 quotfacetfreequot quotformat. yearqtrquot quotfortify. zooot 22 quotfrequencylt-quet quotifelse. zoootot quotindexquot 25 quotindexlt-quotindex2charquot quotis. regularquot 28 quotis. zooquot quotmake. par. listquot q UotMATCHquot 31 quatMATCH. defaultquot quatMATCH. timesquot quotmedian. zoootot 34 quotmerge. zooquot quotna. aggregatequot quotna. aggregate. defaultquot 37 quotna. approxquot quotna. approx. defaultquot quotna. fillquot 40 quotna. fill. defaultquot quotna. locfquot quotna. locf. defaultquot 43 Quotna. splinequot quotna. spline. defaultquot quotna. StructTSquot 46 quotna. trimquot quotna. trim. defaultquot quotna. trim. tsquot 49 quotORDERquot quotORDER. defaultquot quotpanel. lines. itsquot 52 quotpanel. lines. tisquot quotpanel. lines. tsquot quotpanel. lines. Zooquot 55 quotpanel. plot. customquot quotpanel. plot. defaultquot quotpanel. points. itsquot 58 quotpanel. points. tisquot quotpanel. points. tsquot quotpanel. points. zooot 61 quotpanel. polygon. itsquot quotpanel. polygon. tisquot quotpanel. polygon. tsquot 64 Quotpanel. polygon. zooquot quotpanel. rect. itsquot quotpanel. rect. tisquot 67 quotpanel. rect. tsquot quotpanel. rect. zooot quotpanel. segments. itsquot 70 quotpanel. segments. tisquot quotpanel. segments. tsquot quotpanel. se Gments. zooot 73 quotpanel. text. itsquot quotpanel. text. tisquot quotpanel. text. tsquot 76 quotpanel. text. zooquot quotplot. zooquot quotquantile. zoootot 79 quotrbind. zooquot quotread. zooquot quotrev. zooot 82 quotrollapplyquot quotrollapplyrquot quotrollmaxquot 85 quotrollmax. defaultquot quotrollmaxrquot quotrollmeanquot 88 quotrollmean. defaultquot quotrollmeanrquot quotrollmedianquot 91 quotrollmedian. defaultquot quotrollmedianrquot quotrollsumquot 94 quotrollsum. defaultquot quotrollsumrquot quotscalexyearmonquot 97 quotscalexyearqtrquot quotscaleyyearmonquot quotscaleyyearqtrquot 100 quotSys. yearmonquot quotSys. yearqtrquot quottimelt-quot 103 quotwrite. zooquot quotxblocksquot quotxblocks. defaultquot 106 quotxtfrm. zooquot quotyearmonquot quotyearmontransquot 109 quotyearqtrquot quotyearqtrtransquot Quotzooot 112 quotzooregquot Be Sociable, ShareTime Series e Forecasting R possui amplas instalações para analisar dados de séries temporais. Esta seção descreve a criação de uma série temporal, decomposição sazonal, modelagem com modelos exponenciais e ARIMA e previsão com o pacote de previsão. Criando uma série de tempo A função ts () converte um vetor numérico em um objeto de séries temporais R. O formato é ts (vetor, começo, fim, frequência) onde o início e o fim são os tempos da primeira e última observação e a frequência é o número de observações por unidade de tempo (1 anual, 4quarquíssimo, 12 meses, etc.). Salve um vetor numérico que contenha 72 observações mensais de janeiro de 2009 a dezembro de 2014 como um objeto de séries temporais (myvector, startc (2009, 1), endc (2014, 12), freqüência12) subaquem as séries temporais (junho de 2014 a Dezembro de 2014) myts2 lt - window (myts, startc (2014, 6), endc (2014, 12)) trama série trama (mits) Decomposição sazonal Uma série de tempo com componentes aditivos, sazonais e irregulares pode ser decomposta usando o stl () Função. Note-se que uma série com efeitos multiplicativos pode muitas vezes ser transformada em série com efeitos aditivos através de uma transformação de log (ou seja, newts lt-log (myts)). Descomposição sazonal ajuste lt stl (myts, s. windowperiod) trama (ajuste) parcelas adicionais monthplot (myts) biblioteca (previsão) seasonplot (myts) Modelos exponenciais Tanto a função HoltWinters () na instalação base e a função ets () No pacote de previsão, pode ser usado para caber modelos exponenciais. Simples exponencial - nível de modelos cabido lt - HoltWinters (myts, betaFALSE, gammaFALSE) duplo exponencial - nível de modelos e ajuste de tendência lt - HoltWinters (myts, gammaFALSE) triplo exponencial - modelos de nível, tendência e componentes sazonais cabem lt - HoltWinters (myts) Previsão de precisão da previsão preditiva (previsão) (ajuste) previsão dos próximos três previsão de biblioteca de valores futuros (previsão) (ajuste, 3) trama (previsão (ajuste, 3)) Modelos ARIMA A função arima () pode ser usada para caber uma movimentação integrada autorregressiva Modelo médio. Outras funções úteis incluem: versão atrasada das séries temporais, deslocadas para trás k observações
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