Що повідомляє часовий індекс?
Деякі дані природно рівномірно розподілені в часі. Часовий ряд discrete_data, показаний на верхньому рисунку, має 20 спостережень — по одному на кожному з дискретних часових індексів від 1 до 20. Дискретна індексація часу є доречною для discrete_data.
Часовий ряд continuous_series, показаний на нижньому рисунку, також має 20 спостережень; він іде тим самим періодичним патерном, що й discrete_data, але спостереження розташовані нерівномірно. Перше, друге та останнє спостереження зафіксовано у моменти 1.210322, 1.746137 і 20.180524 відповідно. Неперервна індексація часу є природною для continuous_series, однак спостереження приблизно рівномірно розподілені — орієнтовно 1 спостереження на одиницю часу. Дослідмо, як працюватиме дискретна індексація часу для continuous_series.
Ця вправа є частиною курсу
Аналіз часових рядів в R
Інструкції до вправи
- Використайте
plot(___, ___, type = "b"), щоб зобразитиcontinuous_seriesвідносноcontinuous_time_index, його неперервного часового індексу. - Створіть вектор 1:20 для використання як дискретного часового індексу.
- Тепер використайте
plot(___, ___, type = "b"), щоб зобразитиcontinuous_seriesвідносноdiscrete_time_index. - Зверніть увагу на різниці між отриманими рисунками. Попри це, наближення виглядає прийнятним, адже загальна тенденція збереглася.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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")