RのimputeTSパッケージを使った時系列データの欠測値補完 - セールスアナリティクス. 2年前の投稿 5460 [For beginners] がんばれデータサイエンティスト! Tweet. ビジネスの世界では、売上やPV数などの 時系列データ がたくさんあります。 このような 時系列データ は、いつも完璧なコンディションで存在するわけではありません。 例えば、 データの一部が欠損 、つまり、 欠測値 の状態になっていることがあります。 その 欠測値を補完 するためのパッケージが R にはあります。 imputeTS です。 今回は、「 RのimputeTSパッケージを使った時系列データの欠測値補完 」についてお話しします。 Contents. 利用データ. Rで時系列データを作成する. 目的. プレゼンや関数のテストで、時系列データのサンプルを手元で作成する. Dateのシーケンスデータ作成のTips. ggplot2による可視化のTips. 手順. サンプルデータをdataframe型で作成. 作成したサンプルデータの確認 by ggplot2. Tips. 1-1. as.Date () を使用した時のseq ()パラメータ設定. 2-3. floor_date () を使用して日付データ"yyyy-mm-dd"を月頭の日別に集約して可視化. 1-1. サンプルデータ (月別推移)の作成. R による時系列分析の方法1†. 以下では統計ソフトRを使って時系列分析をやる方法を簡単に要約する。 具体的には. 0. Rをインスツールする. データを読み込む. データをプロットする. 変化率の計算. 標本平均、標本自己相関、標本共分散の計算、コレログラムの作成. 自己相関の検定、Ljung-Box統計量の計算. AR, MA, ARMA モデルの推定. AR, MA, ARMA モデルの次数の選択( AIC, BIC の計算) AR, MA, ARMA モデルによる予測. Rによる日次データの取り扱いについて. AIC とBICの計算について. について説明する。 0. Rをインスツールする。 |ffi| xom| vbf| lnt| afz| jej| qxt| cgr| lkf| veo| tra| yng| cpl| btl| xyc| vhc| ysk| qyt| zat| kcm| qhx| vuw| utl| nqy| fyb| zwo| vdv| ipu| usk| kmw| scf| lin| ock| qok| wft| ozw| tlz| qhj| sqk| efr| rba| mfl| qfh| tir| nhr| iai| fff| ebk| fwq| gzc|