Discussion :

[Invité]

Bonjour,

voila je cherche un coup de main d'un codeur, parce que je ne suis pas informaticien.
Je prépare un mémoire de fin d'année, et j'ai décidé d'utiliser R, j'ai fait beaucoup de recherche mais je bloque sur quelques points.

En voici un, j'ai une série temporelle (zooreg), qui est composé de 30j et de 24 points par jours (frequency=24), je voudrais avoir pour chaque période de 24h la moyenne et l'écart-type de ces 24 points, le tout dans un tableau avec pour index le jour et les variables moyenne et sd, comme ceci:
DATE Moyenne Ecart-type
1(1) 2010-09-01
2(1) 2010-09-02

Voici un exemple de mes valeurs. J'ai regardé la fonction aggregate, mais je ne comprend pas son utilisation.

DATE SEC
1(1) 2010-09-01 <NA>
1(2) 2010-09-01 <NA>
1(3) 2010-09-01 <NA>
1(4) 2010-09-01 23
1(5) 2010-09-01 78
1(6) 2010-09-01 362
1(7) 2010-09-01 397
1(8) 2010-09-01 644
1(9) 2010-09-01 469
.
.
.
2(1) 2010-09-02 23
.
.

Voila, je serais très reconnaissant si quelqu'un pouvait me donner un coup de main.

Merci

[lilly74]

Bonjour,
je n'ai jamais manipulé de séries chronolgoques sous R, mais voici mon idée (j'utilise, pour exemple, la série presidents incluse dans R):
1/ Je la transforme en matrice (je ne sais pas si c'est utile mais, au moins, je sais manipuler ):

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

T <- t(presidents)

2/ Je construis une matrice où chaque colonne correspond à une année (ici, frequency=4):

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
V <- seq(1, length(T), 4)
X <- sapply(V, function(i){T[i], T[i+1], T[i+2], T[i+3]})

3/ Je calcule les moyennes et écarts-type par colonne:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
Moy <- apply(X, 2, mean, na.rm=TRUE)
EcT <- apply(X, 2, sd, na.rm=TRUE)

Reste à remettre le tout dans un dataframe ou une matrice...
Ce n'est sans doute pas optimal (il doit y avoir des fonctions pour les séries) mais si ça peut t'ouvrir une piste...
Bon courage!

[Hydro999]

Dans le package TTR, qui est utilisé pour les series financières il y a les moyennes mobiles.
(fonction EMA)

Cdt Hydro

[hoccha]

Salut,

J’ai aussi une proposition où j’utilise la fonction aggregate que tu propose. Le plus simple avec cette fonction est d’utiliser des séries temporelles.

Je suppose donc que la colonne avec tes données a été copiée dans une série temporelle (utilise la commende ts() ).

Voici l’exemple :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
## Création de données artificielles (pour l'exemple ici j'utilise un sinus (mais c'est pas important))
xx <- seq(from=1,by=0.1,length.out=32*24)
dd <- ts(sin(xx)+runif(length(xx)))  ## !! il faut utiliser la fonction ts() !!
 
## je calcule les 32 moyennes avec 24 points
print(aggregate (dd,ndeltat=24,FUN=mean))

Remplace mean par une autre fonction.