R help es - Mar 2011 - Análisis de una serie temporal diaria

Hola a todos

Estoy tratando de analizaruna serie temporal con datos diarios de 
temperaturas (40 años). He creado un objeto zoo (con ayuda de la lista, 
gracias) sobre el que encuentro la regresión lineal. He probado también 
a crear un objeto ts a partir del zoo. El problema que encuentro es que 
nose puede aplicar la función stl para hallar la componente estacional y 
la tendencia. Rdice que la serie no es periódica o tiene menos de dos 
períodos. He buscado en google y encontrado muchosde mensajes sobre este 
problema, pero no una solución o ejemplo para buscar la tendencia y 
componente estacional de una serie diaria.

¿Existe alguna guía/documento para realizar este análisis? Supongo que 
hay otras opcionesademás de stl, ¿ARIMA? He encontrado algunos 
documentos pero para mi nivel estadístico son demasiado "duros".

Gracias

Paco

-- 
-----------
Francisco Pastor
Meteorology department, Instituto Universitario CEAM-UMH
http://www.ceam.es
-----------
mail: paco en ceam.es
skype: paco.pastor.guzman
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
Tlf. 96 131 82 27 - Fax. 96 131 81 90

Buenas.

Normal que no puedas encontrar el compontente estacional, puesto que no hay
un número fijo de días en un año, y aunque quitaras algún día en los años
bisiestos supongo que una frecuencia 365 no la contemplan los paquetes que
mencionas.

Para la extracción del componente ciclo-tendencia puedes usar algún otro
filtro, por ejemplo, los del paquete mFilter si quieres trabajar con los
datos diarios y luego "trabajarte" la extracción del componente
estacional
diario usando la desviación diaria de la tendencia y haciendo, por ejemplo,
regresiones de dichas desviaciones sobre las 365 variables ficticias
diarias. También puedes montar 365 series de 40 observaciones de cada día
del calendario e intentar estimar un modelo tipo panel para ellas y acabar
restringiendo que los parámetros sean iguales para las 365 series.

Alternativamente, puedes agregar a datos mensuales y después estudiar la
distribución de temperaturas diarias alrededor de los valores medio o
mediano de cada mes (y ya puesto sus desviacines típicas u otra medida de
dispersión) pero extraer la tendencia y el componente estacional mensual.

Un saludo
Gregorio R. Serrano


El 4 de marzo de 2011 12:36, Paco Pastor <paco@ceam.es> escribió:
> Hola a todos
>
> Estoy tratando de analizaruna serie temporal con datos diarios de
> temperaturas (40 años). He creado un objeto zoo (con ayuda de la lista,
> gracias) sobre el que encuentro la regresión lineal. He probado también a
> crear un objeto ts a partir del zoo. El problema que encuentro es que nose
> puede aplicar la función stl para hallar la componente estacional y la
> tendencia. Rdice que la serie no es periódica o tiene menos de dos
períodos.
> He buscado en google y encontrado muchosde mensajes sobre este problema,
> pero no una solución o ejemplo para buscar la tendencia y componente
> estacional de una serie diaria.
>
> ¿Existe alguna guía/documento para realizar este análisis? Supongo que hay
> otras opcionesademás de stl, ¿ARIMA? He encontrado algunos documentos pero
> para mi nivel estadístico son demasiado "duros".
>
> Gracias
>
> Paco
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On Fri, 04 Mar 2011 12:36:56 +0100
Paco Pastor <paco en ceam.es> wrote:
> Hola a todos
> 
> Estoy tratando de analizaruna serie temporal con datos diarios de 
> temperaturas (40 años). He creado un objeto zoo (con ayuda de la lista, 
> gracias) sobre el que encuentro la regresión lineal. He probado también 
> a crear un objeto ts a partir del zoo. El problema que encuentro es que 
> nose puede aplicar la función stl para hallar la componente estacional y 
> la tendencia. Rdice que la serie no es periódica o tiene menos de dos 
> períodos. He buscado en google y encontrado muchosde mensajes sobre este 
> problema, pero no una solución o ejemplo para buscar la tendencia y 
> componente estacional de una serie diaria.
> 
> ¿Existe alguna guía/documento para realizar este análisis? Supongo que 
> hay otras opcionesademás de stl, ¿ARIMA? He encontrado algunos 
> documentos pero para mi nivel estadístico son demasiado "duros".
> 
> Gracias
> 
> Paco
> 
Hola,

Echale una lectura a este hilo de discusión:
http://tolstoy.newcastle.edu.au/R/e2/help/06/10/2638.html. En base a lo que
responden, construyo este ejemplo:

time <- rep(1:365, 10)
z <- zoo(0.01*time+10*cos(time/365)+0.1*rnorm(365*10),
seq(from=as.Date('2010-01-01'), by='1 day', length=10*365))
zt <- ts(as.ts(z), frequency=365)

zt.stl <- stl(zt, 'per')
plot(zt.stl)

Ten en cuenta que hay otras herramientas (por ejemplo, help(spectrum)). También
ten en cuenta que la mayor parte de las herramientas convencionales suponen que
la serie es estacionaria, o que puede convertirse en estacionaria a través de
sus primeras diferencias.

A modo de introducción sobre R y las series temporales, quizás te resulte útil
este documento:
http://www.statoek.wiso.uni-goettingen.de/veranstaltungen/zeitreihen/sommer03/ts_r_intro.pdf.

Para estudiar análisis estadístico de series temporales, a mí me ha servido el
libro de Chatfield (http://www.crcpress.com/product/isbn/9781584883173) y el
WMTSA de Percival y Walden (http://staff.washington.edu/dbp/wmtsa.html) junto
con su paquete wmtsa (http://cran.es.r-project.org/web/packages/wmtsa/)...aunque
para gustos hay colores.

Saludos.

Oscar.
-------------
Oscar Perpiñán Lamigueiro
Dpto. de Ingeniería Eléctrica
EUITI-UPM

http://procomun.wordpress.com

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

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