[R-es] Regresión lineal para una serie temporal

Hola a todos

Estoy intentando hacer un análisis rápido de una serie temporal de
datos diarios pero me encuentro con algunos problemas. Me gustaría en
primera instancia hacer una regresión lineal pero no encuentro la
forma.

Tras leer los datos diarios creo un objeto de la clase zoo y sobre
éste no puedo utilizar lm(). He leído algo sobre dynlm pero no
encuentro la forma.

Se agradece cualquier sugerencia,

Paco

El Thu, 17 Feb 2011 10:52:42 +0100
Paco Pastor<paco en ceam.es>  escribió:

Hola a todos

Estoy intentando hacer un análisis rápido de una serie temporal de
datos diarios pero me encuentro con algunos problemas. Me gustaría en
primera instancia hacer una regresión lineal pero no encuentro la
forma.

Tras leer los datos diarios creo un objeto de la clase zoo y sobre
éste no puedo utilizar lm(). He leído algo sobre dynlm pero no
encuentro la forma.

Se agradece cualquier sugerencia,

Paco

A falta de un ejemplo, me invento uno con lo que he entendido de tu
mensaje:

library(zoo)
library(lattice)

##Dos variables relacionadas entre sí
x=rnorm(100)
y=2*x+1

##Indice temporal
idx=seq(as.POSIXct('2011-01-01'), length=100, by='day')

##Creo el objeto zoo y lo pinto
z<- zoo(data.frame(x, y), idx)
xyplot(z, superpose=TRUE)

##Hago un ajuste entre las variables
lmZ<- lm(y~x, z)
summary(lmZ)

Saludos.

Oscar.

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

Hola

Tienes razón, me falta un ejemplo. Mis datos son de la forma:


"date"              "temp"
01/01/2000     21.6
02/01/2000     22.4
.....                    ....
31/12/2010      22.3

No tengo dos variables x-y para hacer la regresión sino solamente una
variable "temp". Leo los datos, creo un objeto zoo para representar la
serie temporal pero no sé como seguir para hacer la regresión lineal.

Adjunto los datos de ejemplo guardados con write.csv

Gracias

El 17/02/2011 11:18, Oscar Perpiñan Lamigueiro escribió:

El Thu, 17 Feb 2011 10:52:42 +0100

Paco Pastor<paco en ceam.es>  escribió:

Hola a todos

Estoy intentando hacer un análisis rápido de una serie temporal de
datos diarios pero me encuentro con algunos problemas. Me gustaría en
primera instancia hacer una regresión lineal pero no encuentro la
forma.

Tras leer los datos diarios creo un objeto de la clase zoo y sobre
éste no puedo utilizar lm(). He leído algo sobre dynlm pero no
encuentro la forma.

Se agradece cualquier sugerencia,

Paco

A falta de un ejemplo, me invento uno con lo que he entendido de tu
mensaje:

library(zoo)
library(lattice)

##Dos variables relacionadas entre sí
x=rnorm(100)
y=2*x+1

##Indice temporal
idx=seq(as.POSIXct('2011-01-01'), length=100, by='day')

##Creo el objeto zoo y lo pinto
z<- zoo(data.frame(x, y), idx)
xyplot(z, superpose=TRUE)

##Hago un ajuste entre las variables
lmZ<- lm(y~x, z)
summary(lmZ)

Saludos.

Oscar.

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

Hola

Tienes razón, me falta un ejemplo. Mis datos son de la forma:


"date"              "temp"
01/01/2000     21.6
02/01/2000     22.4
.....                    ....
31/12/2010      22.3

No tengo dos variables x-y para hacer la regresión sino solamente una 
variable "temp". Leo los datos, creo un objeto zoo para representar
la serie temporal pero no sé como seguir para hacer la regresión
lineal.

Adjunto los datos de ejemplo guardados con write.csv

Gracias

Hola Paco,

creo que el problema está en que no le dices a R que tu primera variable es
una fecha. Prueba lo siguiente:

datos<- read.csv("dat.csv",header=T)

# Das formato fecha a los datos
# Fecha del tipo: Año-Mes-Día
fecha<- as.Date(datos[,1],format="%Y-%m-%d")

reg<- lm(datos[,2]~fecha)
summary(reg)

Un saludo,

Jorge

Hola Jorge y Óscar

Efectivamente, quiero hacer la regresión de la variable respecto al  
tiempo.

He probado vuestras dos sugerencias y obtengo la regresión pero  
resulta que dan valores ligeramente diferentes. ¿Qué método debo 
escoger? supongo que dependerá del tipo de datos con los que se  
trabaja. Además, ésta es solamente una primera aproximación a la 
tendencia de la serie y luego tendrá que venir algo más complejo.

library(zoo)
temperatura=read.csv("temp_maxima_C.dat",header=F,sep=",")
tdat=temperatura[2:8]
mitja=rowMeans(tdat, na.rm=TRUE)
temp2=cbind(temperatura,mitja)
tfecha=as.Date(temp2[,1],"%d/%m/%Y")
tdata=zoo(temp2$mitja,tfecha)

lm1=lm(coredata(tdata)~index(tdata))

lm1
Call:
lm(formula = coredata(tdata) ~ index(tdata))
Coefficients:
(Intercept)  index(tdata)
2.136e+01     1.119e-04

lm2=lm(tdata~tfecha)

lm2
Call:
lm(formula = tdata ~ tfecha)
Coefficients:
(Intercept)       tfecha
 2.155e+01    8.312e-05


Gracias


El 17/02/2011 11:56, Jorge Virto escribió:

Hola Paco,

creo que el problema está en que no le dices a R que tu primera  
variable es
una fecha. Prueba lo siguiente:

datos<- read.csv("dat.csv",header=T)

# Das formato fecha a los datos
# Fecha del tipo: Año-Mes-Día
fecha<- as.Date(datos[,1],format="%Y-%m-%d")

reg<- lm(datos[,2]~fecha)
summary(reg)

Un saludo,

Jorge

-- 
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Francisco Pastor
Meteorology department, Instituto Universitario CEAM-UMH
http://www.ceam.es
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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
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