R ts média móvel no Brasil

Eu tenho um enredo de série de tempo no pacote ggplot2 e eu executei a média móvel e gostaria de adicionar o resultado da média móvel para o enredo da série temporal. Amostra de conjunto de dados p31.ambtemp dt -1 14 2007-09 -29 00 01 57 -1 12 2007-09-29 00 03 57 -1 33 2007-09-29 00 05 57 -1 44 2007-09-29 00 07 57 -1 54 2007-09-29 00 09 57 - 1 29 2007-09-29 00 11 57. Código aplicado para a apresentação das séries temporais. Amostra da apresentação das séries temporais. Amostra da trama média móvel. Amostra dos resultados esperados. O desafio é que os dados das séries temporais são obtidos a partir de um conjunto de dados que inclui carimbos de data / E temperatura, mas os dados de média móvel incluem apenas a coluna média e não os carimbos de data e hora e montagem destes dois podem causar inconsistência. Time Series e Forecasting. R tem amplas instalações para analisar dados de séries temporais Esta seção descreve a criação de uma série de tempo, a decomposição sazonal, Modelagem com modelos exponenciais e ARIMA, e previsão com o pacote forecast. Creating uma série de tempo. O t O formato é ts vetor, início, fim, freqüência onde início e fim são os tempos da primeira e última observação e freqüência é o número de observações por unidade de tempo 1 anual, 4 quartly, 12 monthly, etc. salve um vetor numérico contendo 72 observações mensais de Jan 2009 a Dez 2017 como uma série de tempo mytsitor - ts myvector, início c 2009, 1, fim c 2017, 12, 12 frequência subconjunto da série de tempo Junho de 2017 a dezembro de 2017 myts2 - myts2 de janela, começo c 2017, 6, fim c 2017, 12 séries de enredo plot myts. Seasonal Decomposition. A série de tempo com tendência aditiva, sazonais e componentes irregulares podem ser decomposed usando a função stl Note que Uma série com efeitos multiplicativos pode muitas vezes ser transformada em séries com efeitos aditivos através de uma transformação de log, ou seja, newts - log myts. O método HoltWinters funciona na instalação básica e a função ets no pacote de previsão pode ser usada para ajustar modelos exponenciais. Modelos exponenciais simples - nível de modelos - HoltWinters myts, beta FALSE, gama FALSE duplo exponencial - nível de modelos e ajuste de tendência - HoltWinters myts, gama FALSE triplo exponencial - modelos nível, tendência e componentes sazonais fit - HoltWinters myts Prever os próximos três valores futuros da previsão de previsão de ajuste de previsão, ajuste de previsão de 3 gráficos, 3.ARIMA Modelos. A função arima pode ser usado para ajustar um modelo de médias móveis móveis autoregressivas Outras funções úteis include. lagged versão da série de tempo, deslocou k observações traseiras. Com Moving Average Panel. As outro exemplo de tudo o que podemos fazer com o novo vamos tentar fazer um gráfico de preços com uma média móvel overlays Vamos usar os ETFs mostrados por Mebane Faber em Com a funcionalidade do painel, é muito fácil de Especificar um painel para desenhar a linha de preço e, em seguida, adicionar a média móvel calculada Observe como em todos os exemplos, o bloco de recessão aparece facilmente e muito bem. Além disso, se você quisesse especificar alguns layouts funky, temos essa opção Para este caso, Eu não acho que faz muito sentido, mas no futuro vou demonstrar alguns usos mais adequados. Nunca perca uma atualização Inscrever-se para R-blogueiros para receber e-mails com as últimas mensagens R Você não verá esta mensagem novamente.