R Ts Moving Average

Jeg har et plott av tidsserier i ggplot2-pakken, og jeg har utført Moving gjennomsnittet, og jeg vil gjerne legge til resultatet av å flytte gjennomsnittet til plottet av tidsserier. Eksempel på datasett 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.Applikert kode for tidsseriepresentasjon. Eksempel på tidsseriepresentasjon. Eksempel på Moving Average Plot Eksempel på forventede resultater. Utfordringen er at tidsseriedataene er hentet fra datasett som inkluderer tidsstempler og temperatur, men Flytte gjennomsnittlige data inkluderer bare gjennomsnittskolonnen og ikke tidsstemplene og montering av disse to kan føre til inkonsekvens. Tidsserier og Forecasting. R har omfattende fasiliteter for å analysere tidsseriedata Dette avsnittet beskriver oppretting av en tidsserie, sesongmessig dekomponering, modellering med eksponentielle og ARIMA-modeller, og prognoser med prognosepakken. Opprette en tidsserie. t s-funksjonen vil konvertere en numerisk vektor til en R-tidsserieobjekt Formatet er ts vektor, start, slutt, frekvens hvor start og slutt er tidspunktene for den første og siste observasjon og frekvensen er antall observasjoner per tidsenhet 1 årlig, 4 kvartaler, 12 måneders osv. Lagre en numerisk vektor som inneholder 72 månedlige observasjoner fra januar 2009 til desember 2014 som en tidsserieobjekt myts - ts myvector, start c 2009, 1, slutten c 2014, 12, frekvens 12 delmengde tidsserier Juni 2014 til desember 2014 myts2 - vindu myter, start c 2014, 6, slutten c 2014, 12 plot serie plott myts. Seasonal Decomposition. A tidsserier med additiv trend, sesongmessige og uregelmessige komponenter kan dekomponeres ved hjelp av STL-funksjonen Merk at en serie med multiplikative effekter kan ofte forvandles til serier med additiv effekter gjennom en logtransformasjon, dvs newts - log myts. Sesongbasert dekomponering passer - stl myter, plott passer til flere tomter monthplot myts bibliotek prognose seasonplot myts. Exponential Models. Both HoltWinters funksjonen i base installasjonen, og ets funksjonen i prognosen pakken, kan brukes til å passe eksponentielle modeller. enkel eksponentiell - modellnivå passer - HoltWinters myter, beta FALSE, gamma FALSE dobbel eksponensiell - modellnivå og trendfigur - HoltWinters myts, gamma FALSE triple eksponentiell - modeller nivå, trend og sesongbestandige komponenter passer - HoltWinters myts predictive accuracy bibliotek prognose nøyaktighet passform forutsi neste tre fremtidige verdier bibliotek prognose prognose passer, 3 plot prognose passform, 3.ARIMA Models. The arima funksjonen kan brukes til å passe en autoregressiv integrert glidende gjennomsnitt modell Andre nyttige funksjoner include. lagged versjon av tidsserier, skiftet tilbake k observasjoner. med Moving Average Panel. Som et annet eksempel på alt vi kan gjøre med det nye letet, prøver vi å gjøre et prismodell med en bevegelig gjennomsnittlig overlegg. Vi vil bruke ETFene vist av Mebane Faber på. Med panelfunksjonaliteten er det veldig enkelt å spesifiser et panel for å tegne prislinjen og legg deretter til det beregnede glidende gjennomsnittet. Legg merke til hvordan i alle eksemplene vises tilbakeslagsblocket enkelt og veldig pent. Også, hvis du ønsket å spesifisere noen funky layouter, har vi det alternativet For dette tilfellet, Jeg tror ikke det gir mye mening, men i fremtiden vil jeg demonstrere noen mer hensiktsmessige bruksområder. Aldri savner en oppdatering Abonner på R-bloggere for å motta e-post med de siste R-innleggene Du vil ikke se denne meldingen igjen.