Выступая наверху, Сяо Р много занимался репетиторством с тех пор, как познакомился с языком R. Он чувствовал, что может бесплатно поделиться накопленным опытом со всеми, поэтому он превратил записи обучения в статью, спасибо Для вашей поддержки. Если у вас возникнут вопросы по рисунку, вы можете обратиться напрямую в редакцию или обратить внимание на график обучения алгоритма паблик-аккаунта.(ps Т.к. контент оригинальный, все виды коммерческого использования запрещены, а для перепечатки необходимо указывать источник)
Статья впервые опубликована на:Календарь обучения алгоритмам
Пакет ggfortify, выпущенный в июле 2021 года, представляет собой мощный пакет для рисования, основанный на ggplot 2. Он использует унифицированную функцию автографика и простые параметры для выполнения задач рисования всех базовых моделей, что является простым и понятным.
Редактор написал 2 учебные статьи на уровне няни о том, как выполнять кластерный анализ kmeans, анализ выживания, рисование модели линейной регрессии и т. д. Заинтересованные партнеры или новички могут напрямую щелкнуть следующие статьи для просмотра.
[Учебник по рисованию] 3 минуты, чтобы научиться рисовать на языке R
[Учебник по рисованию] 3 минуты, чтобы научиться рисовать на языке R (2)
Этот раздел в основном основан на предыдущей статье с точки зрения моделей временных рядов, конкретных шагов графика, выводимого ggfortify. (ps Т.к. контент оригинальный, все виды коммерческого использования запрещены, а для перепечатки необходимо указывать источник)
1. График тренда временного ряда
Autoplot может поддерживать данные временных рядов, преобразованные с помощью различных функций при построении графиков временных рядов, и производительность графика остается неизменной.
Конкретный код операции выглядит следующим образом:
library(zoo)autoplot(AirPassengers)autoplot(xts::as.xts(AirPassengers))autoplot(timeSeries::as.timeSeries(AirPassengers))
График выглядит не очень красиво, в то время как автографик устанавливает параметры настройки для различных аспектов данных ts. Для вашего удобства мы составили таблицу:
| ts.geom | Форма отображения тренда данных временного ряда: точка, линия, гистограмма и пилообразный график, значение параметра может быть выбрано из «линии», «столбца», «ленты» или «точки». |
|---|---|
| ts.colour | цвет линии |
| ts.size | размер точки |
| ts.linetype | форма линии |
| ts.alpha | alpha for time-series |
| ts.fill | Другие формы цветовой конфигурации, кроме линий |
| ts.shape | форма точки |
Конкретный код операции выглядит следующим образом:
autoplot(AirPassengers, ts.geom = 'point',ts.fill = 'orange',ts.linetype = 2,ts.shape = 5)
Если несколько данных временных рядов используются вместе для описания тренда, задайте фасеты, чтобы определить, отображать ли их на разделенном экране или на одном графике. В то же время вы также можете указать, следует ли стандартизировать данные при рисовании, через параметр масштаба.
Конкретный код операции выглядит следующим образом:
autoplot(Canada)autoplot(Canada,ts.scale = TRUE)
Конкретный код операции выглядит следующим образом:
autoplot(Canada, facets = FALSE,ts.scale = TRUE)
Также возможна декомпозиция цикла
Однако редактор обнаружил еще один баг, то есть цвет не может быть изменен.Ха-ха, он всегда был черным.Похоже, что новый пакет все еще нуждается в постоянном обновлении.
Конкретный код операции выглядит следующим образом:
model = stats::decompose(UKgas)autoplot(model,fill="red")
2. Модель Холт-Винтерса
Здесь вы можете нарисовать график прогноза, вы также можете нарисовать будущую тенденцию и добавить доверительный интервал.
(1) Простой график результатов прогнозирования модели, где зеленая — это прогнозируемая кривая, а красная — реальная кривая, которая также является очень часто используемым графиком. Конкретный код операции выглядит следующим образом:
d.holt <- stats::HoltWinters(USAccDeaths)autoplot(d.holt,colour = 'green')
(2) Добавление предсказания — это отображение результатов предсказания будущего времени, а предсказание.интервал используется для управления появлением доверительного интервала.
Конкретный код операции выглядит следующим образом:
autoplot(d.holt, predict = predict(d.holt, n.ahead = 5, prediction.interval = TRUE))
3. AR, модель ARMIRA
Есть небольшая проблема с рисованием карты прогноза модели AR и ARIMA, то есть... Я обнаружил, что карта прогноза не появится~, и я обновлю эту часть, когда узнаю, как ее решить.Но модель ARIFIMA неплохая, она потрясающая.
Конкретный код операции выглядит следующим образом:
data = xts::as.xts(AirPassengers)autoplot(forecast::Arima(data,order = c(1,0,1)))
Конкретный код операции выглядит следующим образом:
autoplot(forecast::arfima(AirPassengers))
4. ВАР-модель
Рисунок этой модели очень обычный, мы по-прежнему выбираем базовый черный рисунок, который появится здесь~, эй
Здесь is.date будет напрямую конвертироваться в данные даты, что тоже очень удобно.
Конкретный код операции выглядит следующим образом:
data(Canada, package = 'vars')
d.var <- vars::VAR(Canada, p = 3, type = 'const')
autoplot(stats::predict(d.var, n.ahead = 50), is.date = TRUE)
Естественно, я также не могу отобразить доверительный интервал~
autoplot(stats::predict(d.var, n.ahead = 50), conf.int = FALSE)
5. Диаграмма АКФ, ПАКФ
Если для графика выбрано значение false, будет отображаться конкретное значение acf.
air.acf <- acf(AirPassengers, plot = TRUE)
END
Если у вас есть какие-либо вопросы о других языках R, вы можете напрямую отправить личное сообщение редактору.
Пожалуйста, поддержите нас. Позже будет запущено больше курсов по обмену знаниями или репетиторству. Это непросто создать. Пожалуйста, нажмите, подпишитесь и добавьте в закладки, если вам интересно.
Чжиху | R Language Data School