Analyse de séries chronologiques et ses applications: avec R Exemples R série chronologique rapide La page utilise JavaScript pour la mise en évidence de la syntaxe. Il n'est pas nécessaire de l'allumer, mais le code sera plus difficile à lire. Il s'agit d'une brève promenade dans le couloir. Mon conseil est d'ouvrir R et jouer avec le tutoriel. J'espère que vous avez installé R et trouvé l'icône sur votre bureau qui ressemble à un R. bien, c'est un R. Si vous utilisez Linux, puis arrêtez de chercher parce que ce n'est pas là. Il suffit d'ouvrir un terminal et d'entrer R (ou d'installer R Studio.) Si vous voulez plus sur les graphiques de séries chronologiques, en particulier en utilisant ggplot2. Reportez-vous à la section Quick Fix Graphics. La solution rapide est conçue pour vous exposer aux fonctionnalités de série chronologique de base R, et est jugée amusante pour les personnes de 8 à 80 ans. Ce n'est pas une leçon d'analyse de séries chronologiques, mais il ya tsaEZ. Une introduction gratuite et facile à l'analyse des séries chronologiques. Loz Bébé étapes. Votre première session R. Get confortable, puis démarrez-la et essayez quelques simple ajout: Ok, maintenant youre un expert utiliser R. Allaient obtenir astsa maintenant: Maintenant que youre chargé, nous pouvons commencer. Lâchons D'abord, jouons bien avec l'ensemble de Johnson Johnson Johnson. Son inclus dans astsa que jj. Ce personnage dynastique de Good Times. Tout d'abord, regardez-le. Et vous voyez que jj est une collection de 84 numéros appelés un objet série chronologique. Pour seeremove vos objets: Si vous êtes un utilisateur de Matlab (ou similaire), vous pouvez penser que jj est un vecteur de 84 fois 1, mais ce n'est pas le cas. Il a l'ordre et la longueur, mais pas de dimensions (pas de lignes, pas de colonnes). R appelle ces types de vecteurs d'objets de sorte que vous devez faire attention. En R, les matrices ont des dimensions, mais les vecteurs ne le font pas - ils se contentent de se balancer dans le cyberespace. Maintenant, nous allons faire un objet série mensuelle série qui commence en Juin de l'année 2293. Nous entrons dans le vortex. Notez que les données de Johnson et Johnson sont des revenus trimestriels, donc elle a la fréquence4. La série chronologique zardoz est des données mensuelles, donc elle a la fréquence12. Vous obtenez également des choses utiles avec l'objet ts, par exemple: Essayez maintenant un graphique des données de Johnson Johnson: Le graphique représenté est un peu plus fantaisiste que le code donnera. Pour plus de détails, voir la page Quick Fix Graphics. Cela va pour le reste des parcelles que vous verrez ici. Essayez-les et voyez ce qui se passe: et pendant que vous êtes ici, consultez plot. ts et ts. plot. Notez que si vos données sont un objet série chronologique, plot () fera l'affaire (pour un simple tracé temporel, c'est-à-dire). Sinon, plot. ts () va contraindre le graphique dans un tracé de temps. Qu'en est-il des filtrages de lissage de la Johnson Johnson série Johnson en utilisant une moyenne mobile bilatérale Tentez ceci: fjj (t) 8539 jj (t-2) frac14 jj (t-1) frac14 jj (t) frac14 jj (t1) 8539 jj T2) et bien ajouter un lowess (lowess - vous savez la routine) adapté pour le plaisir. Permet de différencier les données enregistrées et de l'appeler dljj. Ensuite, jouez bien avec dljj. Maintenant, un histogramme et un tracé Q-Q, l'un sur l'autre (mais d'une manière agréable): Laisse la structure de corrélation de dljj en utilisant diverses techniques. Tout d'abord, bien regarder une grille de diagrammes de dispersion de dljj (t) par rapport aux valeurs décalées. Les lignes sont de faible taille et l'échantillon acf est bleu dans la boîte. Maintenant nous allons jeter un oeil à l'ACF et PACF de dljj. Notez que l'axe du GAL est en termes de fréquence. Donc 1,2,3,4,5 correspondent aux décalages 4,8,12,16,20 parce que la fréquence4 ici. Si vous n'aimez pas ce type d'étiquetage, vous pouvez remplacer dljj dans l'un des ci-dessus par ts (dljj, freq1), p. Acf (ts (dljj, freq1), 20) En partant, essayons une décomposition structurelle de l'erreur de saison de tendance log (jj) en utilisant lowess. Si vous voulez inspecter les résidus, par exemple, ils sont dans dogtime. series, 3. La troisième colonne de la série résultante (les composantes saisonnière et tendancielle figurent dans les colonnes 1 et 2). Vérifiez l'ACF des résidus, acf (dogtime. series, 3) les résidus ne sont pas blancs, même pas près. Vous pouvez faire un peu (très peu) mieux en utilisant une fenêtre saisonnière locale, par opposition à la globale utilisée en spécifiant par. Tapez stl pour plus de détails. Theres aussi quelque chose appelé StructTS qui s'adaptera modèles paramétriques structurelles. Nous n'utilisons pas ces fonctions dans le texte lorsque nous présentons la modélisation structurale dans le chapitre 6 parce que nous préférons utiliser nos propres programmes. Loz C'est un bon moment pour expliquer. Dans ce qui précède, le chien est un objet contenant un tas de choses (terme technique). Si vous tapez chien. Vous verrez les composants, et si vous tapez résumé (chien) youll obtenir un petit résumé des résultats. Un des composants du chien est time. series. Qui contient la série résultante (saisonnière, tendance, reste). Pour voir cette composante de l'objet chien. Vous tapez dogtime. series (et vous verrez 3 séries, la dernière contenant les résidus). Et thats l'histoire de. Vous verrez d'autres exemples à mesure que nous avançons. Et maintenant, bien faire un problème à partir du chapitre 2. Voulons aller le log de régression (jj) betatime alpha 1 Q1 alpha 2 Q2 alpha 3 Q3 alpha 4 Q4 epsilon où Qi est un indicateur du trimestre i 1,2,3,4 . Ensuite, inspectez bien les résidus. Vous pouvez afficher la matrice modèle (avec les variables fictives) de cette façon: Maintenant, regardez ce qui s'est passé. Regardez un tracé des observations et leurs valeurs ajustées: ce qui montre qu'un complot des données avec l'ajustement superposé ne vaut pas le cyberespace qu'il occupe. Mais un tracé des résidus et de l'ACF des résidus vaut son poids en joules: Ces résidus sont-ils blancs? Ignorez la corrélation 0-lag, c'est toujours 1. Indice: La réponse est NON. Donc la régression ci-dessus est nuls. Alors quel est le remède? Désolé, vous aurez à prendre la classe parce que ce n'est pas une leçon de la série chronologique. Je vous ai prévenu au sommet. Vous devez être prudent lorsque vous régresser une série temporelle sur les composants lag de l'autre en utilisant lm (). Il y a un paquet appelé dynlm qui facilite l'ajustement des régressions retardées, et je discuterai juste après cet exemple. Si vous utilisez lm (). Alors ce que vous devez faire est d'attacher la série ensemble en utilisant ts. intersect. Si vous n'avez pas attacher la série ensemble, ils ne seront pas alignés correctement. Voici un exemple de régression de la mortalité cardiovasculaire hebdomadaire (cmort) sur la pollution particulaire (part) à la valeur actuelle et retardé de quatre semaines (environ un mois). Pour plus de détails sur l'ensemble de données, reportez-vous au chapitre 2. Assurez-vous que astsa est chargé. Note: Il n'était pas nécessaire de renommer lag (part, -4) à part4. C'est juste un exemple de ce que vous pouvez faire. Une alternative à ce qui précède est le package dynlm qui doit être installé, bien sûr (comme nous l'avons fait pour astsa là-haut au début). Une fois le paquet installé, vous pouvez faire l'exemple précédent comme suit: Eh bien, son temps de simuler. Le cheval de bataille pour les simulations ARIMA est arima. sim (). Voici quelques exemples aucun résultat n'est montré ici donc vous êtes sur votre propre. Utilisant astsa son facile à adapter un modèle d'ARIMA: Vous pourriez se demander au sujet de la différence entre aic et AIC ci-dessus. Pour cela, vous devez lire le texte ou tout simplement ne vous inquiétez pas parce que ce n'est pas la peine de ruiner votre journée à y penser. Et oui, ces résidus sont blancs. Si vous voulez faire des prévisions ARIMA, sarima. for est inclus dans astsa. Et maintenant pour une régression avec des erreurs autocorrélées. Nous allons adapter le modèle M t alpha betat gammaP t e t où M t et P t sont la mortalité (cmort) et les particules (partie) série, et e t est l'erreur autocorrélée. Tout d'abord, faire un ajustement OLS et vérifier les résidus: Maintenant, ajustez le modèle L'analyse résiduelle (non illustrée) semble parfaite. Voici un modèle ARMAX, M t bêta 0 phi 1 M t-1 phi 2 M t-2 bêta 1 t bêta 2 T t-1 bêta 3 P t bêta 4 P t-4 e t. Où e t est éventuellement autocorrélée. D'abord nous essayons et ARMAX (p2, q0), puis regardons les résidus et réalisons theres aucune corrélation à gauche, nous avons donc été fait. Enfin, une analyse spectrale quicky: C'est tout pour l'instant. Pour plus d'informations sur les graphiques de séries chronologiques, reportez-vous à la page Quick Fix Graphics. Mudelsee M (2014) Climate Time Series Analysis: Classical Statistical and Bootstrap Methods. Deuxième édition. Springer, Cham Heidelberg New York Dordrecht Londres. ISBN: 978-3-319-04449-1, e-ISBN: 978-3-319-04450-7, DOI: 10.1007978-3-319-04450-7 xxxii 454 pp Bibliothèque des sciences atmosphériques et océanographiques, vol. Le climat est un paradigme d'un système complexe. L'analyse des données climatiques est un défi passionnant, qui est augmenté par la distribution non normale forme, la dépendance en série, l'écart inégal et les incertitudes de calendrier. Ce livre présente le rééchantillonnage bootstrap comme une méthode à forte intensité de calcul capable de relever le défi. Il montre le bootstrap pour effectuer de manière fiable les techniques d'estimation statistique les plus importantes: régression, analyse spectrale, valeurs extrêmes et corrélation. Ce livre est écrit pour les climatologues et les statisticiens appliqués. Il explique étape par étape les algorithmes bootstrap (y compris les nouvelles adaptations) et les méthodes de construction de l'intervalle de confiance. Il teste la précision des algorithmes au moyen d'expériences Monte Carlo. Il analyse un large éventail de séries chronologiques climatiques, donnant un compte rendu détaillé des données et des questions climatologiques associées. Contient 29 algorithmes, 101 figures, 1288 références et 46 tableaux. Un extrait de la préface de la première édition se trouve à l'analyse des risques climatiques. Une grande partie d'échantillon (PDF) de la première édition est ici: Climate Time Series Analysis. Un petit échantillon de la première édition se trouve dans Google Livres.
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