识别采样频率

除了查看数据并按时间作图之外，时间序列数据集还可以执行若干其他操作。

start() 和 end() 函数分别返回首个和最后一个观测的时间索引。time() 函数会计算一个时间索引向量，每个被观测到的时间点对应一个元素。

deltat() 函数返回相邻观测之间的固定时间间隔，frequency() 函数返回每个时间单位内的观测次数。最后，cycle() 函数返回每个观测在周期中的位置。

在本练习中，您将把这些函数应用到 AirPassengers 数据集上。该数据集记录了 1949 年到 1960 年间每月的国际航空旅客总数（单位：千人）。

本练习是课程的一部分

R 中的时间序列分析

先用一次简单的 plot() 调用绘制 AirPassengers 数据。
接着，分别用 start() 和 end() 列出 AirPassengers 的首个和最后一个时间观测值。
最后，使用 time()、deltat()、frequency() 和 cycle() 命令，从 AirPassengers 中获取更多关于该数据集的见解。

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Plot AirPassengers


# View the start and end dates of AirPassengers



# Use time(), deltat(), frequency(), and cycle() with AirPassengers