




hola Paco...Recuerdo haber leído tu problema anteriormente, te doy unos consejos que a mi me han funcionado.Si no tienes una idea de la estacionalidad de la serie, utiliza las técnicas que de alguna forma ayudan a estimarla:Antes de esto, cerciórate que tus datos estén completos, es decir que tengan datos para todos tus días, si usas semanas de 5 días o de 7 días, que creo deberían ser las que dispones. Si no están completos, complétalos, puedes utilizar la librería mi, la que tiene algunas técnicas.Luego trata con las funciones de autocorrelación y autocorrelación parcial, y grafica retardos de hasta 60, o usa la función FitAR, que halla los coeficientes para modelos autoregresivos y observa si son significantes. Con todo esto, puedes tener una idea de la frecuencia de tus datos.Una vez que halles esto, se puede realizar las descomposiciones de la serie.Crea un objeto ts , donde la frecuencia es la que luego del análisis obtuviste (en este caso 5).dat <- ts(x,start=1,frequency=5)stl01 <- stl(dat)plot(stl01)
Es un poco complicado, dependiendo de los números de datos que dispongas.Si esto no resulta, trata de reducir la frecuencia de tus datos, puede ser en base a promedios de periodos, ponderados equitativamente o exponencialmente o como creas conveniente.espero te sirva
> From: r-help-es-request@r-project.org
> Subject: Resumen de R-help-es, Vol 26, Envío 21
> To: r-help-es@r-project.org
> Date: Tue, 12 Apr 2011 15:30:52 +0200
> 
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> respondiendo.
> 
> 
> Asuntos del día:
> 
>    1. Análisis de una serie temporal diaria (Paco Pastor)
> 
> 
> ----------------------------------------------------------------------
> 
> Message: 1
> Date: Tue, 12 Apr 2011 15:30:39 +0200
> From: Paco Pastor <paco@ceam.es>
> To: R-es <r-help-es@r-project.org>
> Subject: [R-es] Análisis de una serie temporal diaria
> Message-ID: <4DA453FF.8090301@ceam.es>
> Content-Type: text/plain; charset="utf-8"; Format="flowed"
> 
> Hola a todos
> 
> Aunque parezca mentira sigo enzarzado con esto de las series diarias. 
> Además de hallar una regresión lineal simple quiero utilizar stl o 
> decompose para encontrar la estacionalidad y la tendencia de una serie 
> diaria de temperatura pero no hay manera. En la creación del objeto ts 
> (desde uno zoo) de la serie diaria creo que estoy haciendo algo mal ya 
> que no obtengo resultados. El motivo de querer untilizar stl es que ya 
> lo había empleado para una serie de datos mensuales.
> 
> Si intento leer directamente como ts
> 
> temperatura=read.csv("tmax.dat",header=F,sep=",")
> 
> fecha=as.Date(temperatura[,1],"%d/%m/%Y")
> 
> temp=temperatura[order(fecha),]
> 
> media=rowMeans(temp[2:length(temp)], na.rm=TRUE)
> 
> temp=cbind(temp,media)
> 
> tsdata=ts(temp$media,freq=7,start=c(1968,1))
> 
> a=decompose(tsdata)
> 
> plot(a)
> 
> 
> se obtiene la gráfica que os adjunto y que creo que no es correcta. Mi 
> duda es si al poner freq=t lo que estoy buscando es la componente 
> estacional en base periodos semanales. Tengo claro que para datos 
> mensuales la frecuencia es 12 ¿pero cual es para datos diarios de 40 
> años? ¿365? En la ayuda de ts dice que para una serie de datos diarios 
> con periodo natural semanal freq=7. Pero yo no quiero analizar una serie 
> de datos semanales sino diarios, no tengo muy claro lo que estoy haciendo.
> 
> Si primero creo un objeto zoo
> 
> library(zoo)
> 
> temperatura=read.csv("tmax.dat",header=F,sep=",")
> 
> fecha=as.Date(temperatura[,1],"%d/%m/%Y")
> 
> temp=temperatura[order(fecha),]
> 
> media=rowMeans(temp[2:length(temp)], na.rm=TRUE)
> 
> zoodata=zoo(temp$media,fecha)
> 
> zz=as.ts(zoodata,frequency=7,start=c(1968,1))     # los datos comienzan el 1 de enero de 1968
> 
> decompose(zz)
> 
> Error in decompose(zz) : time series has no or less than 2 periods
> 
> 
> Entonces aparece el "famoso" error de que la serie no es periódica.
> 
> Estoy ya un poco desesperado, ¿existe alguna posibilidad por esta 
> vía?¿hay otras funciones que puedan analizar los datos?¿alguien tiene un 
> ejemplo que pueda adaptar a mis datos? No siendo muy ducho en 
> estadística quería (necesitaba) solamente algún tipo de análisis 
> relativamente simple o no muy elaborado, algo que me dé una idea de la 
> evolución de los datos.
> 
> Gracias de nuevo a todos
> 
> Paco
> 
> -----------
> 
> Francisco Pastor
> Meteorology department, Instituto Universitario CEAM-UMH
> http://www.ceam.es
> -----------
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> Researcher ID: http://www.researcherid.com/rid/B-8331-2008
> Cosis profile: http://www.cosis.net/profile/francisco.pastor
> -----------
> Parque Tecnologico, C/ Charles R. Darwin, 14
> 46980 PATERNA (Valencia), Spain
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> 
> 
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> Fin de Resumen de R-help-es, Vol 26, Envío 21
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