R: Đảo ngược dữ liệu trong đối tượng chuỗi thời gian

Question

Tôi đã tìm ra cách để phát lại (ví dụ: dự đoán quá khứ) với chuỗi thời gian. Bây giờ tôi chỉ đang đấu tranh với chương trình trong R.

Tôi muốn đảo ngược dữ liệu chuỗi thời gian để tôi có thể dự báo quá khứ. Làm thế nào để tôi làm điều này?

Giả sử đối tượng chuỗi thời gian ban đầu trông như thế này:

 Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 
2008 116 99 115 101 112 120 120 110 143 136 147 142 
2009 117 114 133 134 139 147 147 131 125 143 136 129 

Tôi muốn nó trông như thế này cho 'backcasting':

 Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec 
2008 129 136 143 125 131 147 147 139 134 133 114 117 
2009 142 147 136 143 110 120 120 112 101 115 99 116 

Lưu ý, tôi không quên thay đổi những năm - về cơ bản tôi đang phản ánh/đảo ngược dữ liệu và giữ lại những năm, sau đó dự báo.

Tôi hy vọng điều này có thể được thực hiện trong R? Hoặc tôi nên xuất và làm điều đó trong Excel bằng cách nào đó?

Answer 1

Hãy thử điều này:

tt <- ts(1:24, start = 2008, freq = 12) 
tt[] <- rev(tt) 

ADDED. Điều này cũng làm và không sửa đổi tt:

replace(tt, TRUE, rev(tt)) 

Answer 2

Bạn chỉ có thể ép ma trận vào một vectơ, đảo ngược nó và làm cho nó trở thành ma trận một lần nữa. Dưới đây là một ví dụ:

mat <- matrix(seq(24),nrow=2,byrow=TRUE) 
> mat 

    [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12] 
[1,] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 
[2,] 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 
> matrix(rev(mat), nrow=nrow(mat)) 

    [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10] [,11] [,12] 
[1,] 24 23 22 21 20 19 18 17 16 15 14 13 
[2,] 12 11 10 9 8 7 6 5 4  3  2  1 

Answer 3

tôi thấy bài này của Hyndman dưới http://www.r-bloggers.com/backcasting-in-r/ và đang cơ bản dán trong dung dịch của mình, mà theo ý kiến ​​của tôi provids một câu trả lời hoàn chỉnh cho bạn câu hỏi.

library(forecast) 
x <- WWWusage 
h <- 20 
f <- frequency(x) 
# Reverse time 
revx <- ts(rev(x), frequency=f) 
# Forecast 
fc <- forecast(auto.arima(revx), h) 
plot(fc) 
# Reverse time again 
fc$mean <- ts(rev(fc$mean),end=tsp(x)[1] - 1/f, frequency=f) 
fc$upper <- fc$upper[h:1,] 
fc$lower <- fc$lower[h:1,] 
fc$x <- x 
# Plot result 
plot(fc, xlim=c(tsp(x)[1]-h/f, tsp(x)[2]))