plot(ptsdata) #绘图所有变量 #选择incident绘图并规定横轴竖轴名称 plot(ptsdata[,3],xlab="month",ylab="incident", main = "Time Series Plot",sub = "医学统计数据分析工作室") # 将年份和月份转换为日期 tsdata$date <- as.Date(paste0(tsdata$year, "-", tsdata$month, "-01")) # 使用ggp...
df=data.frame(date=as.Date(data4_1$日期),data4_1[,c(2,4,5,9)]) #将data4_1中的日期转化为日期格式并选择绘图变量 timePlot(df,pollutant = c('AQI','PM2.5','PM10','臭氧浓度'), #绘制折线图 smooth = T, #添加平滑曲线 key = F, #不绘制关键词 date.breaks = 12,xlab='月份',yla...
接下来,绘制Time Series基础图形(autoplot函数) >autoplot(Nile,ts.colour='green')+xlab("Date of Nile")+ylab("Number of Nile")+ggtitle("The Time Series of Nile")# ts.linetype可以改变线条形状 (2)多变量时间序列 首先,我们载入需要用到的包。 >library(Vars) # 需要用到的数据集,包含e、prod、...
R中的timeseries对象是用于处理时间序列数据的专用对象。它提供了一系列函数和方法,用于创建、操作和分析时间序列数据。 调用列表是指在R中使用timeseries对象时可以调用的函数和方法的列...
2.3 Hovmoller Plot Hovmöller 图是二维时空可视化,其中空间被折叠(投影或平均)到一维上;第二个维度则表示时间。如果数据位于时空网格上,则可以相对容易地生成 Hovmöller 图。 考虑纬度 Hovmöller 图。第一步是使用函数expand.grid生成一个由 25 个空间点和 100 个时间点组成的规则网格,并将限制设置为数据集中...
plot(time_series)时间序列图、Time series plot plot(data_frame)dataframe中数据的相关性图;Correlation plot of all dataframe columns (more than two columns) plot(date, y)可视化日期向量;Plots a date-based vector plot(function, lower, upper)可视化函数的曲线;Plot of the function between the lower ...
library(RColorBrewer) colormap <- colorRampPalette(rev(brewer.pal(11,'Spectral')))(32) label<-letters[1:ncol(df)]#colnames(y2)<- colnames(df)<-c(seq(1,ncol(df),1)) # base plot dfData2<-as.data.frame(cbind(x,df)) Order<-sort(colSums(dfData2[,2:ncol(dfData2)]),index.re...
时间序列(time series)是一系列有序的数据。通常是等时间间隔的采样数据。如果不是等间隔,则一般会标注每个数据点的时间刻度。 time series data mining 主要包括decompose(分析数据的各个成分,例如趋势,周期性),prediction(预测未来的值),classification(对有序数据序列的feature提取与分类),clustering(相似数列聚类)等...
library(forecast)opar <- par(no.readonly=TRUE)par(mfrow=c(2,2))ylim <-c(min(Nile),max(Nile))plot(Nile, main="Raw time series")plot(ma(Nile,3), main="Simple Moving Averages (k=3)", ylim=ylim)plot(ma(Nile,7), main="Simple Moving Averag...
would be84.41239pred_hw<-hw(train,h=12,seasonal='multiplicative')rmse(pred_hw$mean,test)#16.36156fit<-ets(train)accuracy(predict(fit,12),test)#24.390252pred_stlf<-stlf(train)rmse(pred_stlf$mean,test)#22.07215plot(stl(train,s.window="periodic"))#Seasonal DecompositionofTime Series by Loess...