r语言转换成时间序列之后数据会变吗

Posted 2023-05-13

使用R语言进行时间序列(arima,指数平滑)分析 - 拓端研究室TRL...

2022年11月23日您要分析时间序列数据的第一件事就是将其读入R,并绘制时间序列。您可以使用scanR语言实战之时间序列分析

萌弟
生活就像马尔可夫链，决定未来的只有现在，过去的终将埋葬。
来自专栏R语言实战学习
前面的线性回归探讨的是横截面（cross-sectional）数据。在横截面数据集中，我们是在一个给定的时间点测量变量值。与之相反，纵向（longitudinal）数据则是随着时间的变化反复测量变量值。若持续跟踪某一现象，可能会获得很多了解。 对时序数据的研究包括两个基本问题： 对数据的描述 （这段时间内发生了什么）以及预测（接下来将会发生什么） 。我们可能有如下疑问。

Johnson & Johnson股价在这段时间内有变化吗？
数据会受到季度影响吗？股价是不是存在某种固定的季度变化？
我们可以预测未来的股价吗？如果可以的话，准确率有多高？
描述时序数据和预测未来值的方法有很多，而R软件具备很多其他软件都不具备的精细时序分析工具。

将分析的几个时序数据集，这些数据集在R中都可以找到，它们各有特点，适用的模型也各不相同。

本文首先介绍生成、操作时序数据的方法，对它们进行描述并画图，将它们分解成水平、趋势、季节性和随机（误差）等四个不同部分。在此基础上，我们采用不同的统计模型对其进行预测。将要介绍的方法包括基于加权平均的指数模型，以及基于附近数据点和预测误差间关联的自回归积分移动平均（ARIMA）模型。我们还将介绍模型拟合和预测准确性的评价指标。

本章内容：

在 R 中生成时序对象
时序的平滑化和季节性分解 参考技术A r语言转换成时间序列之后数据会变吗，这样的话根据我查询到的信息及一些朋友的反馈来看的话是会的。

R语言中怎样将数据框转换成矩阵？

1、以读入txt格式的数据为例子，第一步打开R软件包，读入数据，如下图所示：

2、使用转换矩阵命令as.matrix()，使读入的数据变成矩阵格式，如下图所示：

3、验证是否转换成功，命令is.matrix()返回TRUE表示转换成功，如下图所示：

参考技术A 用as.matrix, 如果数据类型都相符
> help(as.matrix)
> t<-read.delim("t.txt", header=T)
> t
t1 t2
1 1 2
2 15 33
> aMat<-as.matrix(t)
> aMat
t1 t2
[1,] 1 2
[2,] 15 33
> class(aMat)
[1] "matrix" 参考技术B 首先要保证数据框中数据是同一类型的，然后as.matrix() 参考技术C queen7x7mat1=read.table(file = "queen7x7mat.csv", sep = ",",header=TRUE)
queen7x7mat1=as.matrix(queen7x7mat1,header=FALSE)
晕，你们看一看as.matrix之后变成了字符串，chr？ 参考技术D 用as.matrix()函数即可。