使用R中的ts分析每日/每周数据

Question

我刚刚开始ts上课,分析我的一些时间序列数据.

我感觉这个ts课程不适合分析每日或每周的数据.我在网上或Cowpertwait和Metcalfe的"带R的入门时间序列"中看到的几乎所有例子都使用月度或年度数据.

我想用它ts来分析每周数据,这是不可取的吗？

Answer 1

主要问题是,大多数想要分析每日或每周数据的人想要做一些事情,例如每年使用365天或每年52周,但一年中的天数或周数不是365或52或甚至不变.如果您在每日数据的情况下在闰年中丢弃一天,或者说,或者在一年中的每周使用7天,除非在每周数据的情况下有8天或9天,比如说,那么您可以捏造它.各种各样的方案都是可能的.

阅读此主题以获取示例.

Answer 2

的ts类是适用于任何类型的数据,其具有观测之间严格节拍间隔时间.该间隔是否为年,月,日,分钟没有任何区别.这使得它非常适用于大量科学数据,例如天气观测.

但是,大量与时间相关的数据存在差距.以周末天不存在的股票收盘价为例.对于这种类型的数据,您最好使用包xts(可扩展时间序列)或zoo(Z的有序观察值 - 其中Z是其中一个包作者的首字母).

CRAN链接:

• xts
• zoo

Answer 3

动物园适用于日常数据.例如,如果您在向量Q中有每日一系列的流,并且具有相应的日期戳D(例如,使用as.Date()创建).

Qz < - zoo(Q,order.by = D)

将创建一个可以很好地绘制的对象,并且您可以使用诸如window()之类的函数来提取单个年份,例如

窗口(Qz,start = as.Date('2000-01-01'),end = as.Date('2000-31-12')

查看Zoo包以获取更多信息.