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用于时间序列分析的ts文件的最佳格式是什么?

xts time-series r

user3115933 · 技术社区 · 7 年前

我才刚开始 time series 中的分析 R 我很难找到我的 ts 文件

我将从一个 csv 文件和数据框如下所示:

date          sales
2015/01/01    150
2015/02/01    200
2015/03/01    175
...

我的目标是将这些数据分解为 时间序列 组成:季节性、趋势性和不规则性

输电系统 格式化并继续我的分析? 我还看到了以下格式的时间序列数据:

     Jan  Feb  Mar  Apr  May  Jun  Jul  Aug  Sep  Oct  Nov Dec

2015 150  200  175  ...
2016 250  420  350  ...
...

这两种格式中哪一种最适合 时间序列 中的分析 R

1 回复 | 直到 7 年前

henrik_ibsen 7 年前

对于月度数据,最简单的方法是使用 ts()

ts(data, start=c(2015,1), freq=12)

这将生成您在上一个表中引用的时间序列对象。R中的某些函数要求时间序列为 ts() -对象,以便它可以通过 tsp() ,例如。 stats::stl . tsp() 返回时间序列的属性,即开始日期、结束日期和频率。有些还需要 xts() -对象来自 library(xts) ,通常用于每小时或更高频率的数据。对于多季节数据,您可以使用 msts() 从…起 library(forecast) e、 g.对于 forecast::tbats .

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