時系列グラフに流体線が表示されない

Question

私はかなり新しく、ARIMA時系列予測を実行しようとしています。私が15分間に電気負荷で調べているデータ。次のように私のデータが見えます：

day month year PTE periode_van periode_tm gemeten_uitwisseling 
1 1 01 2010 1  0 secs 900 secs     2636 
2 1 01 2010 2 900 secs 1800 secs     2621 
3 1 01 2010 3 1800 secs 2700 secs     2617 
4 1 01 2010 4 2700 secs 3600 secs     2600 
5 1 01 2010 5 3600 secs 4500 secs     2582 
geplande_import geplande_export    date weekend 
1    719   -284 2010-01-01 00:00:00  0 
2    719   -284 2010-01-01 00:15:00  0 
3    719   -284 2010-01-01 00:30:00  0 
4    719   -284 2010-01-01 00:45:00  0 
5    650   -253 2010-01-01 01:00:00  0 
weekday Month gu_ma 
1  5 01 NA 
2  5 01 NA 
3  5 01 NA 
4  5 01 NA 
5  5 01 NA 

私は次のコード

library("zoo") 
ZOO <- zoo(NLData$gemeten_uitwisseling, 
order.by=as.POSIXct(NLData$date, format="%Y-%m-%d %H:%M:%S")) 

ZOO <- na.approx(ZOO) 
tsNLData <- ts(ZOO) 

plot(tsNLData) 

を使用していた時系列を作成するために、私はデータをプロットするとき、私はまた、しかし、次の

NLDatats <- ts(NLData$gemeten_uitwisseling, frequency = 96) 

を試してみました私は次のようになる。

どのように私はこの問題を解決することができますか？

Answer 1

グラフに問題はないようですが、データは15分間隔で表示され、4年分のデータをプロットしています。当然ながら、それは暗い陰影を帯びた領域のように見えます。なぜなら、一連のデータ点を1つのプロットに表示する方法がないからです。

このような多くのデータを処理するのに苦労している場合は、結果から季節性と自己相関が取り除かれますが、プロットする前にデータフレームからサンプリングを検討することができます。これは、時間の経過とともに結果の平均値を知りたいが、データの季節的および自己相関的な構造を見るのに役立たない場合に役立ちます。

dplyrおよびggplot2を使用する以下のコードを参照して、これらの問題を示すシミュレーション時系列をプロットします。シミュレートされたデータから始めて、自分のデータを使って作業することが常にベストです。

require(ggplot2) 
require(dplyr) 

sim_data <- arima.sim(model=list(ar=.88,order=c(1,0,0)),n=10000,sd=.3) 

#Too many points 
data_frame(y=as.numeric(sim_data),x=1:10000) %>% ggplot(aes(y=y,x=x)) + geom_line() + 
    theme_minimal() + xlab('Time') + ylab('Y_t') 


#Sample from data (random sample) 
#However, this will remove autocorrelation/seasonality 
data_frame(y=as.numeric(sim_data),x=1:10000) %>% sample_n(500) %>% 
    ggplot(aes(y=y,x=x)) + geom_line() + theme_minimal() + xlab('Time') + ylab('Y_t') 


# Plot a subset, which preserves autocorrelation and seasonality 
data_frame(y=as.numeric(sim_data),x=1:10000) %>% slice(1:300) %>% 
    ggplot(aes(y=y,x=x)) + geom_line() + theme_minimal() + xlab('Time') + ylab('Y_t')