R Language
시계열 및 예측
수색…
비고
예측 및 시계열 분석은 stats
패키지의 일반적인 기능 glm()
예 : glm()
또는 많은 특수 패키지 glm()
을 사용하여 처리 할 수 있습니다. 시계열 분석을위한 CRAN 작업보기 는 주제별로 주요 패키지의 상세한 목록을 간략한 설명과 함께 제공합니다.
시계열 데이터를 이용한 탐색 적 데이터 분석
data(AirPassengers)
class(AirPassengers)
1 "ts"
Exploratory Data Analysis (EDA)의 정신에서 좋은 첫 번째 단계는 시계열 데이터의 플롯을 보는 것입니다.
plot(AirPassengers) # plot the raw data
abline(reg=lm(AirPassengers~time(AirPassengers))) # fit a trend line
추가 EDA를 위해 우리는 수년에 걸친 사이클을 검토합니다 :
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
TS 객체 만들기
시계열 데이터는 ts
객체로 저장할 수 있습니다. ts
객체에는 ARIMA 함수에서 사용되는 계절별 빈도에 대한 정보가 들어 있습니다. 또한 window
명령을 사용하여 날짜순으로 시리즈의 요소를 호출 할 수 있습니다.
#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))
여러 시리즈로 ts
객체를 만들 수 있습니다.
#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)
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