R中的時間序列：如何計算R中多個時間序列變量的固定年份的變化百分比？

對於多個時間序列變量，如何計算相對於固定年份的隨時間變化的百分比？R中的時間序列：如何計算R中多個時間序列變量的固定年份的變化百分比？

structure(list(haiarYear = 2009:2012, 
       anyInf = c(25914L, 23601L, 22713L, 22654L), 
       haiarPatDays = c(10402161L, 10289079L, 10212208L, 10033090L), 
       rate = c(2.49121312388839, 
         2.29379131018432, 
         2.22410276014746, 
         2.25792851454537)), 
       .Names = c("haiarYear", "anyInf", "haiarPatDays", "rate"), 
       row.names = c(NA, -4L), 
       class = "data.frame") 
tsInfPatDays <- ts(tInfPatDays[,-1], start=2009) 
options(digits=2)

產生一個時間序列結構，看起來像這樣：

Time Series: 
Start = 2009 
End = 2012 
Frequency = 1 
    anyInf haiarPatDays rate 
2009 25914  10402161 2.49 
2010 23601  10289079 2.29 
2011 22713  10212208 2.22 
2012 22654  10033090 2.26

我想計算的相對百分比變化到2009年的每一個變量：anyInf，haiarPatDays和rate。

對於一個變量，我可以計算出百分比變化爲：

transform(tsInfPatDays, since2009 = (rate-rate[1])/rate[1]*100)

產量：

anyInf haiarPatDays rate since2009 
25914  10402161 2.49  0.00 
23601  10289079 2.29  -7.92 
22713  10212208 2.22 -10.72 
22654  10033090 2.26  -9.36

以下計算相對於上一年度百分比變化和每個變量操作：

100*(tsInfPatDays/lag(tsInfPatDays, -1)-1)

給予：

Time Series: 
Start = 2010 
End = 2012 
Frequency = 1 
    tsInfPatDays.anyInf tsInfPatDays.haiarPatDays tsInfPatDays.rate 
2010    -8.93     -1.087    -7.92 
2011    -3.76     -0.747    -3.04 
2012    -0.26     -1.754    1.52

使用這個作爲一個模型，我期望能夠通過我需要通過索引2009參考數據tsInfPatDays[1,]

anyInf haiarPatDays   rate 
2.59e+04  1.04e+07  2.49e+00

然後執行計算：

(tsInfPatDays-tsInfPatDays[1,])/tsInfPatDays[1,]*100

第一行似乎是正確計算，但後續行顯然是錯誤的。

我已經看到了用於行減法的轉置矩陣方法。儘管不是百分比，但作爲概念證明，我試着從時間序列行中減去參考行的值。我得到了以下錯誤：

t(tsInfPatDays-t(tsInfPatDays[1,])) 

Error in `-.default`(tsInfPatDays, t(tsInfPatDays[1, ])) : 
    non-conformable arrays

我得到同樣的錯誤，如果我嘗試使用轉置矩陣方法之前提取數據：

t(tsInfPatDays-t(drop(coredata(tsInfPatDays[1,])))) 

Error in `-.default`(tsInfPatDays, t(drop(coredata(tsInfPatDays[1, ])))) : 
non-conformable arrays

來源

2014-01-14 penguinv22

查看'data.table'包，然後查看'？data.table'中的'roll'和'mult'參數 –

你也可以遍歷列：

ts(sapply(tsInfPatDays,function(x)(x-x[1])/x[1]*100), start= 2009) 
Time Series: 
Start = 2009 
End = 2012 
Frequency = 1 
     anyInf haiarPatDays  rate 
2009 0.000000  0.000000 0.000000 
2010 -8.925677 -1.087101 -7.924726 
2011 -12.352396 -1.826092 -10.722100 
2012 -12.580073 -3.548022 -9.364298

來源

2014-01-14 16:42:13 agstudy

雖然您的解決方案解決了我的問題，但我想我希望瞭解如何操作ts結構以及爲什麼他們在某些方面像矩陣一樣工作，而不是其他方面。由於diff（）和lag（）相對於其他時間點起作用，我認爲應該很容易用絕對時間點引用將函數應用於ts結構。 – penguinv22

@ penguinv22 Personaly我不會使用很多'ts'，並且完全是因爲這種「奇怪/不統一」的行爲。我更喜歡使用'xts'軟件包。 – agstudy

R中的時間序列：如何計算R中多個時間序列變量的固定年份的變化百分比？

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