時系列解析のためのtsファイルに最適なフォーマットは何ですか？

Question

Rでtime seriesの分析を開始しましたが、私のtsファイルのベストフォーマットを理解するのに苦労しています。

私はcsvファイルからRへのデータのインポートされ、データフレームは次のようになります。

date   sales 
2015/01/01 150 
2015/02/01 200 
2015/03/01 175 
... 

私の目的は、そのtime seriesコンポーネントにこのデータを分割することです：、季節のトレンドや変則

データをそのまま残して、ts形式に変換して分析を続けることはできますか？これらの2つの形式のRにtime series分析のために最高の仕事

 Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 

2015 150 200 175 ... 
2016 250 420 350 ... 
... 

：私はまた、次の形式で時系列データを見てきました ？違いはありますか？

Answer 1

月単位のデータの場合、最も簡単な方法はts()です。

ts(data, start=c(2015,1), freq=12) 

これは、最後の表で参照する時系列オブジェクトを生成します。 Rの中には、tsp()で頻繁に周波数を記録できるように、時系列がts()オブジェクトである必要があります。 stats::stl。 tsp()は、時系列のプロパティ、つまり開始日、終了日、頻度を返します。いくつかは、library(xts)からのxts()オブジェクトを必要とするものもあり、時々刻々またはそれ以上の頻度のデータによく使用されます。複数の季節のデータの場合は、msts()からlibrary(forecast)までを使用できます。 forecast::tbatsです。