Frekvence vzorkování

Analýza časových řad v R

David S. Matteson

Associate Professor at Cornell University

Frekvence vzorkování: přesná

  • Některá data časových řad jsou přesně rovnoměrně rozložena.

Analýza časových řad v R

Frekvence vzorkování: přibližná

  • Některá data časových řad jsou rozložena jen přibližně rovnoměrně.

Analýza časových řad v R

Frekvence vzorkování: chybějící hodnoty

  • Některá data časových řad jsou rovnoměrně rozložena, ale obsahují chybějící hodnoty.

Analýza časových řad v R

Základní předpoklady

Zjednodušující předpoklady pro časové řady:

  • Po sobě jdoucí pozorování jsou rovnoměrně rozložena.
  • Používá se diskrétní časový index pozorování.
  • Platí to může platit jen přibližně.

Př. Denní logaritmické výnosy akcií jsou dostupné jen pro pracovní dny.

Př. Měsíční hodnoty CPI jsou rovnoměrně rozloženy po měsících, nikoli po dnech.

Analýza časových řad v R

Frekvence vzorkování: funkce R

  • Funkce R: start(), end(), frequency(), deltat()
start(Hourly_series)

1 1

end(Hourly_series)

1 24

frequency(Hourly_series)

24

deltat(Hourly_series)

0.0417
Analýza časových řad v R

Pojďme cvičit!

Analýza časových řad v R

Preparing Video For Download...