Discussion :

[Florence Magnin]

Bonjour,

j'utilise la fonction "ts" pour transformer mon data frame "dNO":

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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.frame':   639 obs. of  16 variables:
 $ date: POSIXlt, format: "2010-01-01" "2010-01-02" ...
 $ 0.3 : num  -10 -10 -10.2 -10.4 -10.4 ...
 $ 0.5 : num  -9.96 -9.96 -10 -10.18 -10.26 ...
 $ 0.7 : num  -9.9 -9.87 -9.9 -10.03 -10.12 ...
 $ 0.9 : num  -9.86 -9.81 -9.82 -9.89 -9.99 ...
 $ 1.1 : num  -9.83 -9.77 -9.75 -9.81 -9.89 ...

que je veux pouvoir manipuler plus aisément à partir des possibilités des time series. Je veux donc recréer une série temporelle qui commence le premier janvier 2010, jusqu'en Octobre 2011, à résolution journalière, en utilisant:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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ts(dNO[,2:16],start=c(2010,1),end=c(2011,9),freq=365)

j'obtiens:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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       0.3    0.5    0.7    0.9    1.1    1.4    1.7      2   2.5
2010.000  -7.33  -7.09  -7.00  -6.91  -6.82  -6.77  -6.74  -6.78 -6.61
2010.003  -7.78  -7.40  -7.25  -7.13  -7.05  -7.01  -6.98  -7.05 -6.91
2010.005  -8.00  -7.50  -7.28  -7.15  -7.09  -7.04  -6.97  -7.05 -6.91
....

Et là, je suis un peu perdue: à quoi correspond cette première colonne: "2010.000", "2010.003", ... Il semble qu'il y ait un pb avec "freq" car pour 2011 je n'ai que 8 valeurs par colonne (au lieu de 1 par jour pendant 9 mois!), et je ne comprends pas la logique de l'incrémentation des dates. Quelqu'un a-t-il l'expérience de ces time series pour m'indiquer comment en créer une en partant d'une date et en l'incrémentant d'1 jour à chaque fois?

Il m'a été conseillé de m'orienter vers le packque "zoo", mais j'avoue que je ne connais pas ce qu'il permet de faire, et où trouver les informations sur les fonctions, possibilités, et les façon de l'utiliser. Donc de ce côté là, si vous avez des infos, je les prends avec plaisir également .

Florence

[ced]

Je n'ai jamais trop manipulé les séries temporelles, mais j'ai trouvé les infos ici : http://cran.r-project.org/web/views/TimeSeries.html

C'est un bon point de départ.