我有一個這樣的示例數據幀(日期列格式是mm-dd-YYYY
):時間序列分析的適用性?
date count grp
01-09-2009 54 1
01-09-2009 100 2
01-09-2009 546 3
01-10-2009 67 4
01-11-2009 80 5
01-11-2009 45 6
欲使用ts()
該數據幀到時間序列進行轉換,但問題是:當前數據幀有多個值同一天。我們可以在這種情況下應用時間序列嗎?
我可以將數據幀轉換爲時間序列,並建立一個模型(ARIMA),它可以每天預測計數值嗎?
或者我應該根據grp預測計數值,但是在這種情況下,我只能選擇grp和count數據幀的列。那麼在那種情況下,我必須跳過日期欄,並且不可能每日預測計數值?
假設我想每天累計計數值。我嘗試使用聚合函數,但是我們必須指定日期值,但是我有一個非常大的數據集? r中有其他選項嗎?
有人可以建議是否有更好的方法可以遵循嗎?我的假設是時間序列預測僅適用於二元數據?這個假設是正確的嗎?
你最終想達到什麼目的?也許每天彙總數據?你有沒有讀過[this](http://stats.stackexchange.com/questions/37519/building-a-time-series-that-includes-multiple-observations-for-each-date)? – lukeA
@lukeA聚合是唯一可能的解決方案?是的,我想每天預測計數值。 – andy
我不知道如果這是唯一可能的解決方案。如果你從統計的角度來問(而不是編程的觀點),那麼http://stats.stackexchange.com可能是一個更好的問題。聚合(例如每天總結計數)對我來說聽起來像是一個簡單的解決方案,至少...... – lukeA