ggplot2との自己相関時系列データの平滑化

Question

ggplot2で自動相関時系列の平滑化関数を組み込む方法はありますか？

私は、現在、手動プロセスを使用してフィッティングしたスプラインの95％CIを決定するための自己相関の時系列データを持っています。

データフレームに使用と日付があります。

d<-AB$Date 
    a<-AB$Usage 

    o<-order(d) 
    d<-d[o] 
    a<-a[o] 

    id<-ts(1:length(d)) 
    a1<-ts(a) 

    a2<-lag(a1-1) 
    tg<-ts.union(a1,id,a2) 
    mg<-lm(a1~a2+bs(id,df=df1), data=tg) 

私は嵌合手段とスプライン嵌合さの95％CIを動作するために使用される適合の標準誤差を得、このモデルから、次のように私が使用モデルの主な成分です。

gmplot2でlmメソッドの例を見てきましたが、モデル式を指定するための用語があります。 このような時系列モデルは、時系列が自動相関されるときに達成可能ですか？

ありがとうございました。

Answer 1

ggplot2の単純な式を使用して残差に依存する場合、任意のモデルフィットを追加すると、CIに偏りが生じます。

私はこれをやっていた場合、私は私がgpplot2の外を望んでいたものは何でもモデルフィットします。その後、そのモデルから、共変量の範囲内の点を均等に配置したグリッド上で予測します。それらの予測の信頼区間を計算し、これらと適合した値とデータを単一のデータフレームに結合します。そこから適合モデルと信頼区間にそれぞれgeom_line()とgeom_ribbon()を使用できます。これにより、残差の独立性の欠如を説明する適切な信頼区間を計算することができます。

1つの問題は、2つの共変量を含むモデルがあることです。一方、ggplot()は通常、応答と単一の共変量の関係を考慮します。たとえば、あなたがggplotにid対a1をプロットしているが、モデルがa2 + bs(id)のためであるならば、あなたはidで、値の範囲のために予測することが言う最初のいくつかの方法でa2を占めるが、いくつかの合理的な値に固定a2を維持する必要があるだろう、標本平均を言う。