首页 文章

如何在聚合后将时间序列添加到R中的时间序列

提问于
浏览 次
0

从2004-07-09到2014-12-31，我在日常销售额R中有两个可变数据帧（df），为期十年 . 并非每个日期都在十年期间出现，但在周一至周五的大多数日子都是如此 .

我的目标是按季度汇总销售额，转换为时间序列对象，并运行季节性分解和其他时间序列预测 .

我在转换时遇到问题，因为我收到错误：

time series has no or less than 2 periods

这是我的代码的结构 .

# create a time series object
library(xts)
x <- xts(df$amount, df$date)
# create a time series object aggregated by quarter
q.x <- apply.quarterly(x, sum)

当我试图跑

fit <- stl(q.x, s.window = "periodic")

我收到错误消息

series is not periodic or has less than two periods

当我试图跑

q.x.components <- decompose(q.x)  
# or  
decompose(x)

我收到错误消息

time series has no or less than 2 periods

那么，如何使用我的原始数据框，使用日期变量和金额变量（销售额），将该季度汇总为时间序列对象，然后运行时间序列分析？

r time-series xts forecasting

1 回答

  • 0

    我想我能够回答我自己的问题 . 我这样做了任何人都可以确认这种结构是否有意义？

    library(lubridate)
# add a new variable indicating the calendar year.quarter (i.e. 2004.3) of each observation
df$year.quarter <- quarter(df$date, with_year = TRUE)

library(plyr)
# summarize gift amount by year.quarter
new.data <- ddply(df, .(year.quarter), summarize,
              sum = round(sum(amount), 2))

# convert the new data to a quarterly time series object beginning
# in July 2004 (2004, Q3) and ending in December 2014 (2014, Q4)
nd.ts <- ts(new.data$sum, start = c(2004,3), end = c(2014,4), frequency = 4)
    回复于

相关问题