Временные ряды в R : tsibble объекты

Для работы с временными рядами в соответствии с принципами организации и хранения “опрятных данных” (“tidy data”) и использовании  инструментов из группы tidyverse группа исследователей под руководством проф. Роба Хиндмана (Rob Hyndman) разработала новый формат объекта tsibble, реализованный в пакете tsibble.

Временные ряды в R : сезонная модель ARIMA

Модель сезонного авторегрессионного интегрированного скользящее среднего, SARIMA или Seasonal ARIMA, является расширением ARIMA, которая явно поддерживает одномерные данные временных рядов с сезонным компонентом.

Временные ряды : скользящее среднее

Простое скользящая среднее

Метод скользящих средних можно считать развитием метода прогнозирования по среднему. Только при скользящих средних используются для осреднения не все значения, а к-последних. Как только новое наблюдение становится доступным, оно включается в осреднение, а наиболее старое исключается. Уравнение для скользящего среднего имеет вид 

$$A_{t}=\frac{1}{k}\sum_{t-k+1}^{t}x_{t}$$

Временные ряды в R : измерение ошибки прогноза

Необходимым элементом в прогнозировании временных рядов являются методы измерения и оценки ошибки прогноза. Задача состоит в том, чтобы найти оптимальный способ оценить различные методы прогнозирования, чтобы решить какие методы лучше всего подходят для прогнозирования данного временного ряда.

R : графика ggplot2

В среде R представлены 3 разные системы построения графиков. Изначально в эту систему была заложена так называемая базовая графика, base graphics, позже появилась система lattice, которая позволяет комбинировать несколько графиков в виде такого комбинированного рисунка, и позже появилась система ggplot2, которую будем рассматривать в этой статье.

R : работа с данными

Единицей данных в нашем случае будет таблица или в объектах R - dataframe. В этой статье рассмотрим основные методы работы с данными, представленными в виде таблицы. Для примера используем дневные продажи розничного магазина одежды. Загружаем данные и смотрим на его содержание и структуру.

R : работа с факторами

Преобразование символьного вектора в факторный

Допустим у нас есть символьный вектор, состоящий из двух значений "w" и "h", причем "w" повторяется 5 раз, а "h" два. И нам необходимо вывести количество повторений каждого символа в векторе. Попробуем воспользоваться для этого функцией summary и построить график с помощью функции plot.