ts()函数:通过一向量或者矩阵创建一个一元的或多元的时间序列(time series),为ts型对象。
调用格式:
> ts(data = NA, start = 1, end = numeric(0), frequency = 1, deltat = 1, ts.eps = getOption("ts.eps"), class, names)
说明:
data 一个向量或者矩阵
start 第一个观测值的时间,为一个数字或者是一个由两个整数构成的向量
end 最后一个观测值的时间,指定方法和start相同
frequency 单位时间内观测值的频数(频率)
deltat 两个观测值间的时间间隔。frequency和deltat必须并且只能给定其中一个
ts.eps 序列之间的误差限,如果序列之间的频率差异小于ts.eps,则认为这些序列的频率相等
class 对象的类型。一元序列的缺省值是“ts”,多元序列的缺省值是c(“mts”,“ts”)
names 一个字符型向量,给出多元序列中每个一元序列的名称,缺省data中每列数据的名称或者Series 1,Series 2, 。。。
Example:
> ts(1:26, start=1986) #最简单的形式
Time Series:
Start = 1986
End = 2011
Frequency = 1
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
> ts(1:26, frequency = 12, start=c(1986,10)) #frequency = 12时,为月份
Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
1986 1 2 3
1987 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
1988 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
> ts(1:26, frequency = 4, start=c(1986,10)) #frequency = 4时为QTR
Qtr1 Qtr2 Qtr3 Qtr4
1988 1 2 3
1989 4 5 6 7
1990 8 9 10 11
1991 12 13 14 15
1992 16 17 18 19
1993 20 21 22 23
1994 24 25 26
> matrix(rpois(36,5),12,3) #随机矩阵,重复一次值时不一样的
[,1] [,2] [,3]
[1,] 4 6 6
[2,] 5 6 6
[3,] 7 4 6
[4,] 3 7 4
[5,] 2 7 3
[6,] 4 6 3
[7,] 1 2 6
[8,] 6 3 6
[9,] 7 4 8
[10,] 2 8 4
[11,] 3 5 7
[12,] 5 4 0
> matrix(rpois(36,5),12,3)
[,1] [,2] [,3]
[1,] 7 8 3
[2,] 4 5 8
[3,] 4 4 5
[4,] 5 4 1
[5,] 10 4 1
[6,] 4 6 7
[7,] 4 6 6
[8,] 7 1 4
[9,] 7 2 10
[10,] 7 7 2
[11,] 9 3 15
[12,] 6 4 10
> ts(matrix(rpois(36,5),12,3),start=c(1986,10),frequency=12)
Series 1 Series 2 Series 3
Oct 1986 5 7 5
Nov 1986 4 6 8
Dec 1986 3 7 4
Jan 1987 4 5 6
Feb 1987 6 2 3
Mar 1987 10 8 4
Apr 1987 6 6 10
May 1987 4 8 7
Jun 1987 3 6 3
Jul 1987 11 7 4
Aug 1987 3 3 5
Sep 1987 4 2 6
时间序列的特点就是随意性非常强,可以按照各种情况进行随意输出,灵活的有些不方便?