stl() décomposition de ne pas accepter univariée ts objet?

Je suis ont des problèmes avec la stl() le temps de la série de décomposition de la fonction dans la R de me dire mon ts objet n'est pas univariée quand il est réellement?

tsData <- ts(data = dummyData, start = c(2012,1), end = c(2014,12), frequency = 12)

> tsData
     Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
2012  22  26  34  33  40  39  39  45  50  58  64  78
2013  51  60  80  80  93 100  96 108 111 119 140 164
2014 103 112 154 135 156 170 146 156 166 176 193 204

> class(tsData)
[1] "ts"

> stl(tsData, s.window = "periodic")
Error in stl(tsData, s.window = "periodic") : 
  only univariate series are allowed

> dput(dummyData)
structure(list(index = c(22L, 26L, 34L, 33L, 40L, 39L, 39L, 45L, 
50L, 58L, 64L, 78L, 51L, 60L, 80L, 80L, 93L, 100L, 96L, 108L, 
111L, 119L, 140L, 164L, 103L, 112L, 154L, 135L, 156L, 170L, 146L, 
156L, 166L, 176L, 193L, 204L)), .Names = "index", class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-36L))

Quelqu'un sait comment résoudre ce problème?

Je ne comprends pas pourquoi vous dites que tsData est univariée. Il n'est pas.
Ce qui signifie Roland son une variable qui a été converti en un objet timeseries
Merci Steven, mais ce lien n'a pas beaucoup d'pertinente
Pouvez-vous ajouter dput(dummyData) s'il vous plaît?
assurez-vous dput() a été ajouté à l'op

OriginalL'auteur moku | 2015-01-30

Je ne suis pas 100% sûr de ce que la cause exacte du problème, mais vous pouvez résoudre ce problème en passant dummyData$index à ts au lieu de la totalité de l'objet:

tsData2 <- ts(
  data=dummyData$index, 
  start = c(2012,1), 
  end = c(2014,12), 
  frequency = 12)
##
R>  stl(tsData2, s.window="periodic")
 Call:
 stl(x = tsData2, s.window = "periodic")

Components
            seasonal     trend   remainder
Jan 2012 -24.0219753  36.19189   9.8300831
Feb 2012 -20.2516062  37.82808   8.4235219
Mar 2012  -0.4812396  39.46428  -4.9830367
Apr 2012 -10.1034302  41.32047   1.7829612
May 2012   0.6077088  43.17666  -3.7843705
Jun 2012   4.4723800  45.22411 -10.6964877
Jul 2012  -7.6629462  47.27155  -0.6086074
Aug 2012  -1.0551286  49.50673  -3.4516016
Sep 2012   2.2193527  51.74191  -3.9612597
Oct 2012   7.3239448  55.27391  -4.5978509
Nov 2012  18.4285405  58.80591 -13.2344456
Dec 2012  30.5244146  63.70105 -16.2254684

...

Je suppose que lorsque vous transmettez un data.frame à la data argument de ts, certains attributs supplémentaires report, et bien que cela ne semble pas être un problème avec de nombreuses fonctions qui prennent un ts objet de classe (univariée ou autre), apparemment c'est un problème pour stl.

R>  all.equal(tsData2,tsData)
[1] "Attributes: < Names: 1 string mismatch >"                         
[2] "Attributes: < Length mismatch: comparison on first 2 components >"
[3] "Attributes: < Component 2: Numeric: lengths (3, 2) differ >"      
##
R>  str(tsData2)
 Time-Series [1:36] from 2012 to 2015: 22 26 34 33 40 39 39 45 50 58 ...
##
R>  str(tsData)
 'ts' int [1:36, 1] 22 26 34 33 40 39 39 45 50 58 ...
 - attr(*, "dimnames")=List of 2
  ..$ : NULL
  ..$ : chr "index"
 - attr(*, "tsp")= num [1:3] 2012 2015 12

Edit:

Regarder cela d'un peu plus loin, je pense que le problème a à voir avec la dimnames attribut être réalisée au cours de la dummyData lorsqu'il est passé dans son ensemble. Remarque cet extrait du corps de stl:

if (is.matrix(x)) 
        stop("only univariate series are allowed")

et de la définition de matrix:

est.matrice retourne TRUE si x est un vecteur et a une "dim" attribut de
longueur 2) et FALSE dans le cas contraire

donc, même si vous êtes de passage à stl une des séries chronologiques univariées (l'original tsData), autant que la fonction est concerné, un vecteur avec une longueur de 2 dimnames attribut (c'est à dire un matrix) est pas univariées de la série. Il semble un peu étrange de faire de la gestion d'erreur de cette façon, mais je suis sûr que l'auteur de la fonction avait une très bonne raison pour cela.

En effet, vous avez raison. Merci pour le travail autour de!

OriginalL'auteur nrussell

9

Pour éviter ces types de problèmes ou d'erreurs, essayez de faire une séries chronologiques univariées juste en formant les données brutes des points ou des valeurs, l'appel de ts() fonction.

Mieux parler vous devriez toujours mettre uniquement les valeurs de vos variables qui ne sont pas l'ensemble de la structure de la variable. Laissez-moi vous expliquer un peu par un exemple très simple:

Imaginez que vous avez une variable X qui est un vecteur (vraisemblablement importés ou formé à partir d'autres sources de données)par un 100x1 dimension, c'est à dire qu'il contient 100 valeurs ou des points de données. Si vous voulez faire une séries chronologiques univariées de ce vecteur de la mauvaise façon de le faire est comme comme comme vous l'avez fait pour votre cas:

ts(X, fréquence=24)

ATTENTION, la bonne façon de le faire est comme ceci:

ts(X[1:100], la fréquence=24)

ou même comme ceci:

ts(X[1:100,1], fréquence=24)

Je l'espère, mon cher ami, que vous ne pouvez l'éviter la prochaine fois vous avez besoin de faire une séries chronologiques univariées..!!

C'est très intéressant et utile. Mais comment voulez-vous créer un ts à partir d'une colonne que vous souhaitez lire à partir d'un csv fichier? Donc, mon X est le (seul) de colonne d'un fichier. Je suis un newbie à R.
Habituellement, vous pouvez utiliser certains de la lecture du fichier de commandes dans R (comme read.csv, read.csv2 ou même read.delim) pour créer un bloc de données à partir de ce fichier. Ensuite, vous pouvez utiliser les valeurs numériques ou du contenu des données créées.cadre e.g par écrit X$x1[1:100] si la première ou la seule colonne est nommée x1) pour la convertir en une séries chronologiques univariées à l'aide de ts() de commande.

OriginalL'auteur Elias
0

J'ai eu le même message d'erreur et en effet, comme mentionné par nrussell, le problème est que j'ai été en passant un moment de la série, qui a été aussi une matrice.

(Toutefois, le $index chose n'a pas fonctionné pour moi, et R est plaint qu'une ts objet doit avoir une ou plusieurs observations. Je suis assez nouveau sur R et n'ai aucune idée de pourquoi, mais pour moi, l'approche suivante a travaillé)

vous pouvez remédier à cela avec:
```
dummyVector = as.vector(t(dummyData))
```
Et puis continuer à obtenir le tsl:
```
tsData = ts(dummyVector, start=2012, end=(2014, 12), frequency = 12)
stl = stl(tsData, "periodic")
```
Si vous utilisez R Studio, vous pouvez voir que maintenant, votre timeseries est répertorié sous

Temps de la Série [1:36] à partir de 2012 à 2015: yourData

alors qu'avant, il a probablement été répertorié comme

int[1:3, 1:12] yourData

OriginalL'auteur s-heins
0

Problème peut être que vous n'êtes pas en précisant fin = c(aaaa,mm).

Si vous utilisez décomposer, vous n'avez pas besoin de spécifier la fin = . Si vous passez au format stl et à l'aide de quelques vieux code, vous aurez besoin d'ajouter ce paramètre (si vous n'avez pas à l'utiliser avec la décomposer).

Ce fixe le "unidimensionnelles" erreur de problème pour moi.

OriginalL'auteur jsm
0

Une autre façon de résoudre le problème avec les séries chronologiques de données est:
```
stl(tsData[, 1], s.window = "periodic")
```
Veuillez comparer
```
str(tsData)
```
avec
```
str(tsData[, 1])
```
pour voir la différence.

OriginalL'auteur guest

Vous devez vous connecter pour publier un commentaire.