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समय श्रृंखला और पूर्वानुमान

टिप्पणियों

समय-श्रृंखला डेटा के साथ खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण

data(AirPassengers)
class(AirPassengers)

1 "ts"

खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण (EDA) की भावना में अपने समय-श्रृंखला डेटा के एक भूखंड को देखने के लिए एक अच्छा पहला कदम है:

plot(AirPassengers) # plot the raw data
abline(reg=lm(AirPassengers~time(AirPassengers))) # fit a trend line

आगे के EDA के लिए हम वर्षों में चक्रों की जाँच करते हैं:

cycle(AirPassengers)

     Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
1949   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12
1950   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12
1951   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12
1952   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12
1953   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12
1954   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12
1955   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12
1956   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12
1957   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12
1958   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12
1959   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12
1960   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12

boxplot(AirPassengers~cycle(AirPassengers)) #Box plot across months to explore seasonal effects

एक ts ऑब्जेक्ट बनाना

समय श्रृंखला डेटा को ts ऑब्जेक्ट के रूप में संग्रहीत किया जा सकता है। ts ऑब्जेक्ट में मौसमी आवृत्ति के बारे में जानकारी होती है जो ARIMA फ़ंक्शंस द्वारा उपयोग की जाती है। यह window कमांड का उपयोग करके श्रृंखला में तत्वों को कॉल करने की भी अनुमति देता है।

#Create a dummy dataset of 100 observations
x <- rnorm(100)

#Convert this vector to a ts object with 100 annual observations
x <- ts(x, start = c(1900), freq = 1)

#Convert this vector to a ts object with 100 monthly observations starting in July
x <- ts(x, start = c(1900, 7), freq = 12)

    #Alternatively, the starting observation can be a number:
    x <- ts(x, start = 1900.5, freq = 12)

#Convert this vector to a ts object with 100 daily observations and weekly frequency starting in the first week of 1900
x <- ts(x, start = c(1900, 1), freq = 7)

#The default plot for a ts object is a line plot    
plot(x)

#The window function can call elements or sets of elements by date
    
    #Call the first 4 weeks of 1900
    window(x, start = c(1900, 1), end = (1900, 4))

    #Call only the 10th week in 1900
    window(x, start = c(1900, 10), end = (1900, 10))

    #Call all weeks including and after the 10th week of 1900
    window(x, start = c(1900, 10)) 

कई श्रृंखलाओं के साथ ts ऑब्जेक्ट बनाना संभव है:

#Create a dummy matrix of 3 series with 100 observations each
x <- cbind(rnorm(100), rnorm(100), rnorm(100))

#Create a multi-series ts with annual observation starting in 1900
x <- ts(x, start = 1900, freq = 1)

#R will draw a plot for each series in the object
plot(x)