¿Qué nos indica el índice temporal?
Algunos datos están naturalmente espaciados de forma regular en el tiempo. La serie temporal discrete_data que ves en la figura superior tiene 20 observaciones, con una observación en cada uno de los índices temporales discretos del 1 al 20. El indexado temporal discreto es adecuado para discrete_data.
La serie temporal continuous_series mostrada en la figura inferior también tiene 20 observaciones y sigue el mismo patrón periódico que discrete_data, pero sus observaciones no están espaciadas de forma regular. Su primera, segunda y última observaciones se registraron en los tiempos 1.210322, 1.746137 y 20.180524, respectivamente. El indexado temporal continuo es natural para continuous_series; sin embargo, las observaciones están aproximadamente espaciadas de forma regular, con alrededor de 1 observación por unidad de tiempo. Vamos a investigar el uso de un indexado temporal discreto para continuous_series.
Este ejercicio forma parte del curso
Análisis de series temporales en R
Instrucciones del ejercicio
- Usa
plot(___, ___, type = "b")para mostrarcontinuous_seriesfrente acontinuous_time_index, su índice temporal continuo. - Crea un vector 1:20 para usarlo como índice temporal discreto.
- Ahora usa
plot(___, ___, type = "b")para mostrarcontinuous_seriesfrente adiscrete_time_index. - Fíjate en las distintas diferencias entre las figuras resultantes, pero la aproximación parece razonable porque la tendencia general se mantiene.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Plot the continuous_series using continuous time indexing
par(mfrow=c(2,1))
plot(continuous_time_index,___, type = "b")
# Make a discrete time index using 1:20
discrete_time_index <-
# Now plot the continuous_series using discrete time indexing
plot(discrete_time_index,___, type = "b")