Attributs des séries temporelles

Manipuler des séries temporelles en R

Harrison Brown

Graduate Researcher in Geography

Attributs temporels

Point de début
Point de fin
Fréquence

Les attributs temporels servent à :

Savoir quand et pendant combien de temps les données ont été échantillonnées
Repérer les périodes où plusieurs séries se chevauchent

Schéma conceptuel de deux séries temporelles qui se chevauchent ; la fin de la série A chevauche le début de la série B.

Schéma conceptuel illustrant la difficulté de combiner deux séries qui se chevauchent. Dans la zone de chevauchement de la série combinée, une ligne en pointillés représente l'incertitude des données.

Attributs temporels

Attributs temporels clés :

Point de début

start(AirPassengers)

[1] 1949 1

Attributs temporels

Attributs temporels clés :

Point de début
Point de fin

end(ftse)

[1] 1998.646

Date décimale (numeric)

end(ftse) %>%
  lubridate::date_decimal()

[1] "1998-08-24 20:18:27 UTC"

Attributs temporels

Attributs temporels clés :

Point de départ
Point d'arrivée
Fréquence

frequency(monthly_data)

[1] 12

frequency(weekly_data)

[1] 52.14286

frequency(ftse)

[1] 260

ftse

1991.4962 2443.6
1991.5    2460.2
1991.5038 2448.2
1991.5077 2470.4
1991.5115 2484.7
1991.5154 2466.8
...

Séries régulières vs irrégulières

Frise conceptuelle montrant une série temporelle régulière. Au-dessus de la ligne, des repères représentent chaque observation, espacés à intervalles réguliers.

Intervalles réguliers
Aucune valeur manquante
Utilise une date décimale pour les intervalles « irréguliers »

Frise conceptuelle montrant une série temporelle irrégulière. Contrairement au schéma « série régulière », les repères ne sont pas espacés régulièrement : les écarts varient entre observations.

Espacements potentiellement irréguliers
- Jours ouvrés, jours aléatoires
Observations manquantes
Date décimale ou données Date/POSIXct

Passons à la pratique !

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