A lista pop-up Intervalos de Confiança permite definir o nível de confiança para as faixas de confiança de previsão Os diálogos para modelos de suavização sazonal incluem uma caixa Períodos por Estação para definir o número de períodos em uma estação A lista suspensa Restrições permite especificar o tipo de restrição Que você deseja aplicar sobre os pesos de alisamento durante o ajuste As restrições are. expands a caixa de diálogo para permitir que você defina restrições sobre pesos de alisamento individuais Cada peso de alisamento pode ser Bounded Fixo ou Unconstrained como determinado pela configuração do menu popup ao lado do peso Ao inserir valores para pesos fixos ou limitados, os valores podem ser números reais positivos ou negativos. O exemplo mostrado aqui tem o peso de Nível fixado em um valor de 0 3 e o Peso de Tendência delimitado por 0 1 e 0 8 Neste caso , O valor do peso Tendência é permitido para mover dentro do intervalo de 0 1 a 0 8 enquanto o peso de Nível é mantido em 0 3 Observe que você pode especificar todos os pesos de suavização em ad Vance usando essas restrições personalizadas Nesse caso, nenhum dos pesos seria estimado a partir dos dados, embora previsões e resíduos ainda seriam calculados Quando você clicar em Estimativa os resultados do ajuste aparecem no lugar do diálogo. O modelo para a suavização exponencial simples A equação de suavização, L tyt 1 L t -1 é definida em termos de um único peso de suavização. Este modelo é equivalente a um modelo ARIMA 0, 1, 1 em que. Moving médias em R. Para o melhor do meu conhecimento, R Não tem uma função embutida para calcular médias móveis Usando a função de filtro, no entanto, podemos escrever uma função curta para médias móveis. Podemos então usar a função em qualquer dados dados mav, ou dados mav, 11 se quisermos Especifique um número diferente de pontos de dados do que o padrão 5 traçando funciona como dados de mav esperados de plotagem. Além do número de pontos de dados sobre o qual a média, também podemos mudar o argumento de lados das funções de filtro lados 2 usa ambos os lados, 1 usa valores passados em Ly. Post navigationment navegação navigation. Time Series Analysis e suas aplicações com R Examples. R série de tempo quick fix. The página usa JavaScript para destaque de sintaxe Não é necessário ligá-lo, mas o código será mais difícil de ler. Este é Apenas um breve passeio para baixo tempo seRies lane Meu conselho é abrir R e jogar junto com o tutorial Esperançosamente, você instalou R e encontrou o ícone em seu desktop que se parece com um R bem, é um R Se você estiver usando Linux, Em seguida, parar de olhar porque ele não está lá apenas abrir um terminal e digite R ou instalar R Studio. Se você quiser mais sobre os gráficos de série de tempo, especialmente usando ggplot2 ver o Graphics Quick Fix. A correção rápida destina-se a expô-lo ao tempo R básico E é classificada como diversão para pessoas com idades entre 8 e 80 anos. Isto NÃO é para ser uma lição em análise de séries de tempo, mas se você quiser, você pode tentar este curso curto fácil. R sessão Fique confortável, em seguida, iniciar a sua u P e tente alguma adição simples. Ok, agora você re um uso especializado R nós vamos começar agora astsa. Agora que você está carregado, podemos começar vamos s ir. Primeiro, vamos jogar com o conjunto de dados de Johnson Johnson É Incluído em astsa como jj que dynOmite caráter de Good Times Primeiro, olhe para it. and você vê que jj é uma coleção de 84 números chamados um objeto série de tempo Para ver remover seus objetos. Se você é um Matlab ou usuário semelhante, você pode Acho que jj é um vetor de 84 1, mas não é Ele tem ordem e comprimento, mas sem dimensões sem linhas, sem colunas R chama esses tipos de objetos vetores então você tem que ter cuidado Em R, as matrizes têm dimensões, mas os vetores não - Eles apenas tipo de balançar sobre no ciberespaço. Agora, vamos fazer um objeto série mensal série que começa em junho do ano 2293 Nós entramos no Vortex. Note que os dados Johnson e Johnson são ganhos trimestrais, portanto, tem freqüência 4 O tempo Série zardoz é mensal de dados, portanto, tem freqüência 12 Você também obter algumas coisas úteis com o objeto ts, Por exemplo. Agora experimente um gráfico da série Johnson Johnson usando uma média móvel de dois lados. Vamos tentar isto fjj t jj t-2 jj t-1 jj t jj t 1 jj t 2 e vamos adicionar um lowess lowess - você Sabe a rotina se encaixam para fun. Let s diferença os dados registrados e chamá-lo dljj Então vamos jogar com dljj. Now um histograma e um gráfico QQ, um em cima do outro, mas de uma maneira agradável. Vamos verificar a correlação Estrutura de dljj usando várias técnicas Primeiro, vamos olhar para uma grade de scatterplots de dljj t versus lagged valores. As linhas são um lowess caber ea amostra acf é azul na caixa. Agora vamos dar uma olhada no ACF e PACF De dljj. Note que o eixo LAG é em termos de freqüência assim 1,2,3,4,5 correspondem a lag 4,8,12,16,20 porque freqüência 4 aqui Se você don t como este tipo de rotulagem, você Pode substituir dljj em qualquer um dos acima por ts dljj, freq 1 eg acf ts dljj, freq 1, 20.Movendo, vamos tentar uma decomposição estrutural de log jj erro estação tendência usando lowess. Se você quiser inspecionar os resíduos, Por exemplo, eles estão na terceira coluna da série resultante os componentes sazonais e de tendência estão nas colunas 1 e 2 Confira o ACF dos resíduos, os resíduos não são brancos, nem sequer perto Você pode fazer um pouco muito pouco melhor usando Uma janela sazonal local, em oposição ao global usado especificando por Tipo stl para detalhes Há também algo chamado StructTS que irá caber modelos estruturais paramétricos Nós não usamos essas funções no texto quando apresentamos a modelagem estrutural no Capítulo 6 porque nós Preferem usar nossos próprios programas. Este é um bom momento para explicar No acima, o cão é um objeto que contém um monte de coisas termo técnico Se você digitar cão você verá os componentes, e se você tipo cão resumo você vai ter um pouco Resumo dos resultados Um dos componentes do cão é que contém a série resultante sazonal, tendência, restante Para ver este componente do cão objeto você digita e você verá 3 séries, o último dos quais contém os resíduos E que s A história de você verá mais exemplos à medida que nos movemos ao longo. E agora vamos fazer um problema a partir do capítulo 2 Estamos indo para ajustar a regressão log jj tempo 1 Q1 2 Q2 3 Q3 4 Q4 onde Qi é um indicador do quarto i 1,2,3,4 Então vamos inspecionar os resíduos. Você pode ver a matriz do modelo com as variáveis dummy desta forma. Now verificar o que aconteceu Olhe para um gráfico das observações e seus valores ajustados. que mostra que um gráfico de Os dados com o ajuste sobreposto não vale o ciberespaço que leva up. But um lote dos resíduos e do ACF dos resíduos vale o seu peso em joules. Do aqueles resíduos olhar branco Ignorar a correlação de 0 lag, é sempre 1 Sugestão A resposta é NÃO assim que a regressão acima é nugatory Então o que é o remédio Desculpe, você terá que tomar a classe porque esta não é uma lição em séries de tempo Eu avisei você para cima no topo. Você tem que ter cuidado quando você regredir Uma série de tempo sobre componentes defasados de outro usando lm Há um pacote chamado dynlm que torna fácil f Ele está atrasado regressões, e eu vou discutir isso logo após este exemplo Se você usar lm, então o que você tem a fazer é amarrar a série juntos usando Se você não amarrar a série juntos, eles não serão alinhados corretamente Aqui está um exemplo de regressão semanal Mortalidade cardiovascular em relação à parte de poluição de partículas no valor presente e atrasada quatro semanas aproximadamente um mês Para detalhes sobre o conjunto de dados, consulte o Capítulo 2 Certifique-se de que o astsa está carregado. Nota Não houve necessidade de renomear a parte de atraso, -4 para a parte 4, s Apenas um exemplo do que você pode fazer. Uma alternativa para o acima é o dynlm pacote que tem que ser instalado, é claro, como fizemos para astsa lá em cima no início Depois que o pacote é instalado, você pode fazer o exemplo anterior da seguinte forma Bem, é hora de simular O workhorse para simulações ARIMA é Aqui estão alguns exemplos nenhuma saída é mostrada aqui assim que você está em seu own. Using astsa é fácil de caber um modelo ARIMA. Você pode estar se perguntando sobre a diferença entre aic E AIC acima Para que y Ou tem que ler o texto ou simplesmente não se preocupe com isso, porque não vale a pena arruinar o seu dia pensando nisso E sim, esses resíduos olhar branco. Se você quiser fazer ARIMA previsão, está incluído no astsa. And agora para alguma regressão Com erros autocorrelacionados Vamos ajustar o modelo M tt P tet onde M t e P t são a série de mortalidade cmort e particulates, e et é erro autocorrelacionado Primeiro, faça um ajuste OLS e verifique os residuals. Now ajuste o modelo. A análise residual não mostrada parece perfeita. Aqui está um modelo ARMAX, M t 0 1 M t-1 2 M t-2 1 t 2 T t-1 3 P t 4 P t-4 et onde possivelmente é autocorrelacionado Primeiro nós Tente e ARMAX p 2, q 0, em seguida, olhar para os resíduos e perceber que não há nenhuma correlação esquerda, então estamos re feito. Finalmente, uma análise espectral quicky. That s all for now Se você quiser mais sobre gráficos de série de tempo, Gráficos Quick Fix página.
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