R语言时间序列中时间年、月、季、日的处理操作
1、年
pt<-ts(p, freq = 1, start = 2011)
2、月
pt<-ts(p,frequency=12,start=c(2011,1))
frequency=12表示以月份为单位,start 表示时间开始点,start=c(2011,1) 表示从2011年1月开始
3、季度
pt <- ts(p, frequency = 4, start = c(2011, 1))
4、天
pt<-ts(p,frequency=7,start=c(2011,1))
用 ts(p,frequency=365,start=(2011,1))
也可以,但是这个是没有按星期对齐
补充:R语言:ts() 时间序列的建立
ts() 函数:
通过一向量或者矩阵创建一个一元的或多元的时间序列(time series),为ts型对象。
调用格式:
ts(data = NA, start = 1, end = numeric(0), frequency = 1, deltat = 1, ts.eps = getOption("ts.eps"), class, names)
说明:
data
一个向量或者矩阵
start
第一个观测值的时间,为一个数字或者是一个由两个整数构成的向量
end
最后一个观测值的时间,指定方法和start相同
frequency
单位时间内观测值的频数(频率)
deltat
两个观测值间的时间间隔。frequency和deltat必须并且只能给定其中一个
ts.eps
序列之间的误差限,如果序列之间的频率差异小于ts.eps,则认为这些序列的频率相等
class
对象的类型。一元序列的缺省值是“ts”,多元序列的缺省值是c(“mts”,“ts”)
names
一个字符型向量,给出多元序列中每个一元序列的名称,缺省data中每列数据的名称或者Series 1,Series 2, 。。。
Example:
> ts(1:26, start=1986) #最简单的形式 Time Series: Start = 1986 End = 2011 Frequency = 1 [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 > ts(1:26, frequency = 12, start=c(1986,10)) #frequency = 12时,为月份 Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 1986 1 2 3 1987 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 1988 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。
相关推荐
-
R语言学习笔记之lm函数详解
在使用lm函数做一元线性回归时,发现lm(y~x+1)和lm(y~x)的结果是一致的,一直没找到两者之间的区别,经过大神们的讨论和测试,才发现其中的差别,测试如下: ------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------------------- 结果可以发现,两者的结果是一样的,并无区别,但是若改为lm(y~x-1)就能看出+1和
-
用R语言绘制函数曲线图
函数曲线图是研究函数的重要工具. R 中 curve() 函数可以绘制函数的图像,代码格式如下: curve(expr, from = NULL, to = NULL, n = 101, add = FALSE, type = "l", xname = "x", xlab = xname, ylab = NULL, log = NULL, xlim = NULL, -) # S3 函数的方法 plot(x, y = 0, to = 1, from = y, xlim
-
利用R语言绘制时间序列图的操作
数据 GDP.csv文件,存储1879~2019年河南省GDP数据 绘图 # 读取数据, 首先将excel 格式的转化为 csv 格式 再读取 h <- read.table(file = "C:/Users/PYY/Desktop/GDP.csv",sep = ",",header = T) # 转化为时间序列数据 GDP=ts(h$GDP,start = 1978,frequency = 1) # 绘图 plot(GDP) 补充:ts函数 ts() 函数:
-
R语言验证及协方差的计算公式
协方差的计算公式及R语言进行验证 首先附上协方差公式: 来设5个样本点:(3,9),(2,7),(4,12),(5,15),(6,17) 用R绘制出散点图,大概是这样: 要求这5个点的协方差,首先样本点为5个,n=5,X依次取3,2,4,5,6,Y依次取9,7,12,15,17.X的均值为4,带入公式可得: 不难计算出结果为6.5 现在用R语言进行验证: 已知R语言里边协方差函数为cov(x,y) 我们分别用cov()函数和上述公式来进行仿真结果,代码如下: a <- c(3,2,4,5,6)
-
解决R语言 数据不平衡的问题
R语言解决数据不平衡问题 一.项目环境 开发工具:RStudio R:3.5.2 相关包:dplyr.ROSE.DMwR 二.什么是数据不平衡?为什么要处理数据不平衡? 首先我们要知道的第一个问题就是"什么是数据不平衡",从字面意思上进行解释就是数据分布不均匀.在我们做有监督学习的时候,数据中有一个类的比例远大于其他类,或者有一个类的比值远小于其他类时,我们就可以认为这个数据存在数据不平衡问题. 那么这样的一个问题会对我们后续的分析工作带来怎样的影响呢?我举个简单的例子,或许大家就明白
-
R语言数据预处理操作——离散化(分箱)
一.项目环境 开发工具:RStudio R:3.5.2 相关包:infotheo,discretization,smbinning,dplyr,sqldf 二.导入数据 # 这里我们使用的是鸢尾花数据集(iris) data(iris) head(iris) Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 3 4.7 3.2 1.
-
R语言 实现list类型数据转换
例如: > a=list(c('232','34'),c('good','bad'),c(1,5)) > a [[1]] [1] "232" "34" [[2]] [1] "good" "bad" [[3]] [1] 1 5 > names(a)=c('d','w','j') > a $d [1] "232" "34" $w [1] "good"
-
R语言时间序列中时间年、月、季、日的处理操作
1.年 pt<-ts(p, freq = 1, start = 2011) 2.月 pt<-ts(p,frequency=12,start=c(2011,1)) frequency=12表示以月份为单位,start 表示时间开始点,start=c(2011,1) 表示从2011年1月开始 3.季度 pt <- ts(p, frequency = 4, start = c(2011, 1)) 4.天 pt<-ts(p,frequency=7,start=c(2011,1)) 用 ts
-
R语言时间序列知识点总结
时间序列对象:变量随着时间变化 时间序列的回归函数(例如ar或arima)通常以时间序列作为参数 许多绘图函数都有针对时间序列对象的特殊方法 ts函数创建时间序列对象 ts(data = NA, start = 1, end = numeric(0), frequency = 1, deltat = 1, ts.eps = getOption("ts.eps"), class = , names = ) data参数指定时间序列的观测值,其他参数指定观测值的起始区间 ts函数参数的含义
-
R语言时间序列TAR阈值自回归模型示例详解
为了方便起见,这些模型通常简称为TAR模型.这些模型捕获了线性时间序列模型无法捕获的行为,例如周期,幅度相关的频率和跳跃现象.Tong和Lim(1980)使用阈值模型表明,该模型能够发现黑子数据出现的不对称周期性行为. 一阶TAR模型的示例: σ是噪声标准偏差,Yt-1是阈值变量,r是阈值参数, {et}是具有零均值和单位方差的iid随机变量序列. 每个线性子模型都称为一个机制.上面是两个机制的模型. 考虑以下简单的一阶TAR模型: #低机制参数 i1 = 0.3 p1 = 0.5 s1 = 1
-
R语言 查找满足条件的数并获取索引的操作
1.在R语言中,如何找到满足条件的数呢? 例如给定一个向量c2,要求找到数值大于0的数: > c2 [1] 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.06 0.09 0.20 0.09 0.08 0.14 0.14 0.23 [15] 0.08 0.06 0.12 0.20 0.14 0.11 0.20 0.14 0.17 0.15 0.18 0.15 0.20 0.12 [29] 0.23 0.08 0.12 0.08 0.23 0.12 0.08 0.17 0.18 0
-
R语言柱状图排序和x轴上的标签倾斜操作
R语言做柱状图大致有两种方法, 一种是基础库里面的 barplot函数, 另一个就是ggplot2包里面的geom_bar 此处用的是字符变量 统计其各频数,然后做出其柱状图.(横轴上的标签显示不全) t <- sort(table(dat1$L), decreasing = TRUE) #将频数表进行排序 r <- barplot(t, col = "blue", main = "柱状图", ylim = c(0,12), names.arg = di
-
R语言常见面试题整理
尊敬的读者,这些R语言面试题是专门设计的,以便您应对在R语言相关面试中可能会被问到的问题. 根据我的经验,良好的面试官几乎不打算在你的面试中问任何特定的问题,通常都是以如下的问题为开端进一步展开后继的问题. 什么是R语言编程? R语言是一种用于统计分析和为此目的创建图形的编程语言.不是数据类型,它具有用于计算的数据对象.它用于数据挖掘,回归分析,概率估计等领域,使用其中可用的许多软件包. R语言中的不同数据对象是什么? 它们是R语言中的6个数据对象.它们是向量,列表,数组,矩阵,数据框和表. 什
-
R语言基本语法知识点
我们将开始学习R语言编程,首先编写一个"你好,世界! 的程序. 根据需要,您可以在R语言命令提示符处编程,也可以使用R语言脚本文件编写程序.让我们逐个体验不同之处. 命令提示符 如果你已经配置好R语言环境,那么你只需要按一下的命令便可轻易开启命令提示符 $ R 这将启动R语言解释器,你会得到一个提示 > 在那里你可以开始输入你的程序,具体如下. > myString <- "Hello, World!" > print ( myString) [1]
-
R语言关于“包”的知识点总结
R语言的包是R函数,编译代码和样本数据的集合. 它们存储在R语言环境中名为"library"的目录下. 默认情况下,R语言在安装期间安装一组软件包. 随后添加更多包,当它们用于某些特定目的时. 当我们启动R语言控制台时,默认情况下只有默认包可用. 已经安装的其他软件包必须显式加载以供将要使用它们的R语言程序使用. 所有可用的R语言包都列在R语言的包. 下面是用于检查,验证和使用R包的命令列表. 检查可用R语言的包 获取包含R包的库位置 .libPaths() 当我们执行上面的代码,它产
-
R语言绘制散点图实例分析
散点图显示在笛卡尔平面中绘制的许多点. 每个点表示两个变量的值. 在水平轴上选择一个变量,在垂直轴上选择另一个变量. 使用plot()函数创建简单散点图. 语法 在R语言中创建散点图的基本语法是 - plot(x, y, main, xlab, ylab, xlim, ylim, axes) 以下是所使用的参数的描述 - x是其值为水平坐标的数据集. y是其值是垂直坐标的数据集. main要是图形的图块. xlab是水平轴上的标签. ylab是垂直轴上的标签. xlim是用于绘图的x的值的极限.
-
R语言箱线图创建实例讲解
箱线图是数据集中的数据分布良好的度量. 它将数据集分成三个四分位数. 此图表表示数据集中的最小值,最大值,中值,第一四分位数和第三四分位数. 它还可用于通过绘制每个数据集的箱线图来比较数据集之间的数据分布. R语言中使用boxplot()函数来创建箱线图. 语法 在R语言中创建箱线图的基本语法是 - boxplot(x, data, notch, varwidth, names, main) 以下是所使用的参数的描述 - x是向量或公式. 数据是数据帧. notch是逻辑值. 设置为TRUE以绘
随机推荐
- JQuery 操作Javascript对象和数组的工具函数小结
- 理解AngularJs篇:30分钟快速掌握AngularJs
- Docker如何使用link建立容器之间的连接
- C语言 while语句的用法详解
- .net中的session与cookies区别及使用方法
- php数组合并的二种方法
- Android MTU 值修改的实例详解
- android基于ListView和CheckBox实现多选和全选记录的功能
- mysql存储过程 在动态SQL内获取返回值的方法详解
- 在Java的Spring框架的程序中使用JDBC API操作数据库
- JS查看对象功能代码
- 基于jQuery实现的Ajax 验证用户名唯一性实例代码
- 深入理解jQuery事件绑定
- js onpropertychange输入框 事件获取属性
- ES6学习教程之对象字面量详解
- 从搜索参数过滤不严到IDC虚拟主机的渗透
- 详解Mybatis分页插件 - 示例代码
- 修改Android应用的样式的一些关键点解析
- Python实现短网址ShortUrl的Hash运算实例讲解
- C#自适应合并文件的方法