Séries temporelles en R

Question

Je suis le suivi de mon poids corporel dans un tableur, mais je veux améliorer l'expérience en utilisant R. J'essayais de trouver des informations sur l'analyse des séries chronologiques dans R mais je n'ai pas réussi.

Les données que j'ai ici dans le format suivant:

date -> weight -> body-fat-percentage -> water-percentage 

par exemple

10/08/09 -> 84.30 -> 18.20 -> 55.3 

Ce que je veux faire

plot poids et contre le temps moyen

mobile exponentielle Comment puis-je y parvenir?

Answer 1

Lire les données dans R en utilisant x <- read.csv(filename). Assurez-vous que les dates entrent en tant que classe de caractères et poids comme numérique.
Ensuite, utilisez les éléments suivants:

require(zoo) 
require(forecast) # Needed for the ses function 
x$date <- as.Date(x$date,"%m/%d/%Y") # Guessing you are using the US date format 
x$weight <- zoo(x$weight,x$date) # Allows for irregular dates 
plot(x$weight, xlab="Date", ylab="Weight") # Produce time plot 
ewma <- as.vector(fitted(ses(ts(x$weight)))) # Compute ewma with parameter selected using MLE 
lines(zoo(ewma,x$date),col="red") # Add ewma line to plot 

Answer 2

On dirait que vous avez besoin de gérer une série de temps espacés de façon irrégulière, donc ts est pas une option. Utilisez l'une des autres bibliothèques de séries temporelles. zoo est le plus utilisé, mais d'autres options sont timeSeries, xts, fts et its. Jetez un oeil à la vue CRAN: http://cran.r-project.org/web/views/TimeSeries.html.

Un challange que je peux voir maintenant est votre format de date. Je suggère soit de reformater la date d'abord dans vos données, soit d'utiliser la fonction format() dans R, mais vous devrez les convertir en un objet Date ou POSIX dans R pour l'utiliser avec un paquet de séries chronologiques.

Vous pouvez utiliser la fonction read.zoo() pour lire dans votre fichier une série chronologique. Regardez aussi la vignette. Pour l'EWMA, je crois qu'il y a plusieurs options là aussi. Rmetrics et TTR ont tous les deux des versions.

Je vais poster un exemple quand j'arriverai à un ordinateur. Incidemment, il existe de nombreuses ressources disponibles sur ce sujet. Jetez un oeil à cet ebook: http://www.rmetrics.org/ebooks/TimeSeriesFAQ.pdf.

Answer 3

Il y a un très bon livre sur Time Series en R vient de sortir cet été

http://www.amazon.com/Introductory-Time-R-Use/dp/0387886974

si vous souhaitez creuser plus profondément dans le sujet.

-k