R ts ruchomą średnią

Mam działkę szeregów czasowych w pakiecie ggplot2 i wykonałem średnią ruchomą i chciałbym dodać wynik średniej ruchomej do wykresu szeregów czasowych. Sample zestawu danych 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. Zastosowany kod dla prezentacji serii czasowej. Przykład prezentacji serii czasowej. Próbka Przesunięcia średniej wykresu Próbka oczekiwanych wyników. Wyzwaniem jest to, że dane serii czasowe zostały zgromadzone z zestawu danych zawierającego timestamps i temperatury, ale średnia ruchoma danych zawiera tylko przeciętną kolumnę, a nie znaczniki czasowe i dopasowanie tych dwóch może powodować niespójność. Serie Times i Forecasting. R mają rozbudowane możliwości do analizy danych serii czasowej W tej sekcji opisano tworzenie serii czasowych, sezonowych dekompostionów, modelowanie za pomocą modeli wykładniczych i ARIMA oraz prognozowanie w oparciu o pakiet prognoz s będzie konwertować wektora numerycznego na obiekt typu R czasu szeregowego Format jest wektorem ts, początkiem, końcem, częstotliwością, gdzie początek i koniec to czasy pierwszej i ostatniej obserwacji i częstotliwości jest liczba obserwacji na jednostkę czasu 1 roczna, 4 kwartał, 12 miesięcy, itd. Zapisać wektor liczbowy zawierający 72 obserwacje miesięczne od stycznia 2009 r. Do grudnia 2017 r. Jako obiekt serii czasowej mytes - t myvector, początek c 2009, 1, koniec 2017, 12, częstotliwość 12 podzbiór szeregów czasowych Od czerwca 2017 do grudnia 2017 myts2 - okna mytów, początek 2017, 6, koniec 2017 r., 12 działek serii plot. Rozmieszczenie w fazie. Seria czasowa z dodatnim trendem, sezonowe i nieregularne składniki mogą zostać rozłożone przy użyciu funkcji STL Uwaga: seria z efektami multiplikatywnymi może często przekształcać się w szereg z dodatkowymi efektami poprzez transformację logiczną, tj. myty nowotworowe. Dopasowanie sezonowe - wykresy mytów, wykres pasuje do dodatkowych wykresów mpls mpls mpls prognoza biblioteki seasonplot myts. Exponential Models. Ale HoltWinters funkcji w instalacji podstawowej, a funkcja ets w pakiecie prognozy, może być używany do dopasowania do modeli wykładniczych. prosty wykładniczy - poziom dopasowania do modelu - HoltWinters myts, beta FALSE, gamma FALSE podwójny wykładniczy - poziom modeli i dopasowanie trendów - mtoty HoltWinters, gamma FALSE triple exponential - poziomy modeli i trendów oraz składniki sezonowe - metoda HoltWinters dokładność predykcyjna biblioteki dokładność dopasowania do biblioteki przewidywanie przyszłych trzech przyszłych wartości prognozowanie prognoz bibliotecznych, 3 dopasowanie prognozy wykresu, modele 3.ARIMA. Funkcja arima może być wykorzystana do dopasowania do autoregresywnego zintegrowanego modelu średniej ruchomej Inne użyteczne funkcje obejmują wersję szeregu czasowego, przesunięte do tyłu obserwacje k. z Moving Average Panel. Innym przykładem wszystkiego, co możemy zrobić z nowym niech spróbować zrobić wykres cen z ruchome przeciętne nakładki Użyjemy ETF pokazanych przez Mebane Faber na Z funkcjonalności panelu, to jest bardzo łatwe do określić panel, aby narysować linię cen, a następnie dodać obliczoną średnią ruchomą Zwróć uwagę, jak we wszystkich przykładach blok recesji pojawia się łatwo i bardzo ładnie. Ponadto, jeśli chcesz podać niektóre funkcyjne układy, mamy tę opcję W tym przypadku, Nie sądzę, że ma to sens, ale w przyszłości będę demonstrować bardziej odpowiednie zastosowania. Nigdy nie przegap aktualizacji Subskrybuj do R-blogerów, aby otrzymywać e-maile z najnowszymi postami R Nie zobaczysz tej wiadomości ponownie.