Статьи

Данные временного ряда в R

Март 8, 2018

В Интернете нет недостатка в данных временных рядов, доступных для использования в студенческих проектах, для самообучения или для тестирования новых алгоритмов прогнозирования. В настоящее время относительно легко получить доступ к этим наборам данных непосредственно в R.

M данные соревнований

Серия 1001 от M-конкурса и серия 3003 от M3-соревнования доступны как часть пакета Mcomp в R.

DataMarket и Quandl

Оба DataMarket и Quandl содержат многие тысячи временных рядов , которые могут быть загружены непосредственно в поисках R. А для «Австралийского Реальный ВВП на душу населения» на обоих сайтах вернулись много вариантов. Версия из Федерального резервного банка в 2010 долларов США был доступен на обоих сайтах ( Datamarket и Quandl ). Эти данные могут быть загружены в R с помощью rdatamarket и Quandl пакетов соответственно:

library(rdatamarket)
library(Quandl)
ausgdp <- as.ts(dmseries("http://data.is/1jDQwpr")[,1])
ausgdp2 <- ts(rev(Quandl("FRED/AUSRGDPC", type="ts")), end=2011)

Две серии должны быть идентичны. По какой-то странной причине данные Quandl поступают в обратном временном порядке, поэтому их revнеобходимо использовать, а затем применять атрибуты временных рядов. QuandlФункция также будет генерировать предупреждение , что никакой маркер аутентификации не использовался. Неаутентифицированные пользователи ограничены 50 загрузками в день. Смотрите страницу помощи для деталей.

dmseriesФункция из пакета rdatamarket проще в использовании. Краткий URL-адрес предоставлен на вкладке «Экспорт» страницы для набора данных на Datamarket. Данные поступают в zooформате, но могут быть легко преобразованы в  tsобъект с помощью as.ts.

ЦДЛ

В течение многих лет я поддерживал библиотеку данных временных рядов, состоящую из около 800 временных рядов, в том числе из известных учебников. Они были переданы DataMarket в июне 2012 года и в настоящее время доступны здесь .

R пакеты

Ряд других пакетов R содержат данные временных рядов. Следующие пакеты перечислены в представлении задач анализа временных рядов

  • Данные Makridakis, Wheelwright и Гайндманом (1998)  Прогнозирование: методы и приложения предоставляются в  FMA упаковке.
  • Данные Гайндман, Koehler, Ord и Snyder (2008)  Прогнозирование с экспоненциальным сглаживанием находится в  expsmooth  пакете.
  • Данные Гайндман и Athanasopoulos (2013)  Прогнозирования: принципы и практики находятся в  FPP  пакете.
  • Данные Cryer and Chan (2010). Анализ временных рядов с приложениями в R содержится в   пакете TSA .
  • Данные Шумуэй и Стоффер (2011) Анализ временных рядов и его приложение находится в  astsa  пакете.
  • Данные из Tsay (2005).  Анализ финансовых временных рядов находится в   пакете FinTS , вместе с некоторыми функциями и файлами сценариев, необходимыми для работы некоторых примеров.
  • TSdbi  предоставляет общий интерфейс для баз данных временных рядов.
  • Fame  предоставляет интерфейс для баз данных временных рядов FAME
  • AER  и  Ecdat  содержат множество наборов данных (включая данные временных рядов) из многих учебников по эконометрике

39
Share: