¿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 completando este código de ejemplo.
# 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")