Khám phá chuỗi thời gian thô
Bước đầu tiên thường gặp khi phân tích chuỗi thời gian là hiển thị bộ dữ liệu dưới dạng trực quan, dễ hiểu. Cách hữu ích nhất để xem dữ liệu chuỗi thời gian thô trong R là dùng lệnh print(), lệnh này sẽ hiển thị Start, End và Frequency của dữ liệu cùng với các quan sát.
Một lệnh hữu ích khác để xem dữ liệu chuỗi thời gian trong R là hàm length(), cho biết tổng số quan sát trong dữ liệu của bạn.
Một số bộ dữ liệu rất dài, và xem trước một phần dữ liệu sẽ phù hợp hơn là hiển thị toàn bộ chuỗi. Các hàm head(___, n =___) và tail(___, n =___), trong đó n là số phần tử cần hiển thị, lần lượt tập trung vào vài phần tử đầu và cuối của một bộ dữ liệu.
Trong bài tập này, bạn sẽ khám phá dữ liệu lưu lượng dòng chảy hằng năm của sông Nile nổi tiếng, Nile. Bộ dữ liệu chuỗi thời gian này bao gồm một số siêu dữ liệu. Khi gọi print(Nile), lưu ý rằng Start = 1871 cho biết 1871 là năm của quan sát hằng năm đầu tiên, và End = 1970 cho biết 1970 là năm của quan sát hằng năm cuối cùng.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích chuỗi thời gian bằng R
Hướng dẫn bài tập
- Dùng hàm
print()để hiển thị dữ liệu sông Nile. Đối tượng dữ liệu có tên làNile - Dùng hàm
length()để xác định số phần tử trong bộ dữ liệuNilecủa bạn. - Dùng
head()để hiển thị 10 phần tử đầu tiên của bộ dữ liệu Nile. Để làm vậy, đặt đối sốnbằng10. - Dùng
tail()để hiển thị 12 phần tử cuối cùng của bộ dữ liệu Nile, một lần nữa đặt giá trị phù hợp cho đối sốn.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Print the Nile dataset
# List the number of observations in the Nile dataset
# Display the first 10 elements of the Nile dataset
# Display the last 12 elements of the Nile dataset