Wie lassen sich Zeitreihen in R am besten handhaben?

Question

Ich verwende R für einige statistische Analysen von Zeitreihen. Ich habe versucht, zu googeln, aber ich kann keine endgültigen Antworten finden. Kann mir jemand, der mehr weiß, bitte die richtige Richtung weisen?

Beispiel:

Nehmen wir an, ich möchte eine lineare Regression von zwei Zeitreihen durchführen. Die Zeitreihen enthalten tägliche Daten, aber es könnten hier und da Lücken vorhanden sein, so dass die Zeitreihen nicht regelmäßig sind. Natürlich möchte ich nur Datenpunkte vergleichen, für die beide Zeitreihen Daten enthalten. So lese ich derzeit die csv-Dateien in einen Datenrahmen ein:

library(zoo)
apples <- read.csv('/Data/apples.csv', as.is=TRUE)
oranges <- read.csv('/Data/oranges.csv', as.is=TRUE)
apples$date <- as.Date(apples$date, "%d/%m/%Y")
oranges$date <- as.Date(oranges$date, "%d/%m/%Y")
zapples <- zoo(apples$close,apples$date)
zoranges <- zoo(oranges$close,oranges$date)
zdata <- merge(zapples, zoranges, all=FALSE)
data <- as.data.frame(zdata)

Gibt es eine elegantere Möglichkeit, dies zu tun?

Und wie kann ich die Daten aufteilen, z. B. die Einträge in data mit Daten innerhalb eines bestimmten Zeitraums?

Answer 1

Versuchen Sie etwas in dieser Richtung. Dabei wird davon ausgegangen, dass die Daten in Spalte 1 stehen. Das Paket dyn kann verwendet werden, um die lm , glm und viele ähnliche Funktionen vom Typ Regression, die Zooreihen akzeptieren. Schreiben Sie dyn$lm anstelle von lm wie gezeigt:

library(dyn) # also loads zoo
fmt <- "%d/%m/%Y"
zapples <- read.zoo('apples.csv', header = TRUE, sep = ",", format = fmt)
zoranges <- read.zoo('oranges.csv', header = TRUE, sep = ",", format = fmt)
zdata <- merge(zapples, zoranges)
dyn$lm(..whatever.., zdata)

Sie brauchen keine all = FALSE seit lm ignoriert Zeilen mit NAs in der Standardeinstellung seiner na.action Argument.

En window.zoo Funktion kann zum Schneiden von Daten verwendet werden.

Je nachdem, was Sie vorhaben, sollten Sie sich auch die Pakete xts und quantmod ansehen.

Answer 2

Warum haben Sie beide Datenrahmen in zoo dann zusammenführen und wieder in einen Datenrahmen konvertieren? Wenn Sie einen Datenrahmen wünschen, führen Sie einfach diese Zeile nach Ihrem read.csv() .

data <- merge(apples, oranges, by = "date")

Und so funktioniert die Unterteilung.

subset(data, date < slicemax & date > slicemin)