Ce ne spune indexul de timp?
Unele date sunt în mod natural uniform distribuite în timp. Seria de timp discrete_data din figura de sus are 20 de observații, câte una la fiecare dintre indicii de timp discreți de la 1 la 20. Indexarea timpului discret este potrivită pentru discrete_data.
Seria de timp continuous_series din figura de jos are tot 20 de observații și urmează același tipar periodic ca discrete_data, însă observațiile nu sunt uniform distribuite. Prima, a doua și ultima observație au fost înregistrate la momentele de timp 1,210322, 1,746137 și, respectiv, 20,180524. Indexarea timpului continuu este firească pentru continuous_series, totuși observațiile sunt aproximativ uniform distribuite, cu aproximativ 1 observație per unitate de timp. Să investigăm ce se întâmplă dacă aplicăm un index de timp discret pentru continuous_series.
Acest exercițiu face parte din cursul
Analiza seriilor de timp în R
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Folosește
plot(___, ___, type = "b")pentru a reprezentacontinuous_seriesfață decontinuous_time_index, indexul său de timp continuu - Creează un vector 1:20 care să fie folosit ca index de timp discret.
- Acum folosește
plot(___, ___, type = "b")pentru a reprezentacontinuous_seriesfață dediscrete_time_index - Observă diferențele dintre cele două figuri rezultate; aproximarea pare rezonabilă, deoarece tendința generală s-a păstrat
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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")