Rの時系列を扱うベストプラクティスは何ですか？

Question

私は時系列の何らかの統計解析にRを使用しています。私は周りにグーグルを試みたが、私は決定的な答えを見つけることができないようだ。もっと知っている人が私に正しい方向を向けることができますか？

例：

のは、私は2つの時系列の線形回帰を行いたいとしましょう。時系列には日々のデータが含まれていますが、ここには間隙があり、時系列は規則的ではありません。当然、私は両方の時系列にデータがあるデータ点を比較したいだけです。これは私がデータフレームにCSVファイルを読み込むために、現在何をすべきかです：

library(zoo) 
apples <- read.csv('/Data/apples.csv', as.is=TRUE) 
oranges <- read.csv('/Data/oranges.csv', as.is=TRUE) 
apples$date <- as.Date(apples$date, "%d/%m/%Y") 
oranges$date <- as.Date(oranges$date, "%d/%m/%Y") 
zapples <- zoo(apples$close,apples$date) 
zoranges <- zoo(oranges$close,oranges$date) 
zdata <- merge(zapples, zoranges, all=FALSE) 
data <- as.data.frame(zdata) 

は、これを行うのスリッカー方法はありますか？

また、データをスライスするにはどうすればいいですか？たとえば、特定の期間内の日付でdataのエントリを選択しますか？

Answer 1

これらの行に沿って何かお試しください。 dynパッケージは、lm,glmなど多くの同様の回帰タイプ関数を動物園シリーズを受け入れるものに変換するために使用できます。示されているようlmの代わりにdyn$lmを書く：

library(dyn) # also loads zoo 
fmt <- "%d/%m/%Y" 
zapples <- read.zoo('apples.csv', header = TRUE, sep = ",", format = fmt) 
zoranges <- read.zoo('oranges.csv', header = TRUE, sep = ",", format = fmt) 
zdata <- merge(zapples, zoranges) 
dyn$lm(..whatever.., zdata) 

lmはそのna.action引数のデフォルト設定の下でNASとの行を無視しますので、あなたがall = FALSEは必要ありません。

window.zoo機能を使用してデータをスライスすることができます。

あなたがしたいことに応じて、xtsとquantmodパッケージを見たいかもしれません。

Answer 2

なぜ両方のデータフレームをzooに変換してから、マージしてデータフレームに戻しましたか？データフレームが必要な場合は、read.csv()の後にこの行を実行してください。

data <- merge(apples, oranges, by = "date") 

サブセットの作成方法は次のとおりです。

subset(data, date < slicemax & date > slicemin)