Rで解析:どこまで予想ができますか?「ZRA」パッケージ


実測値の時系列データを元に「今後の傾向」をプロットするZRAパッケージを紹介します。どこまで予想が正しいかは神のみぞ知るです。でも、なんらかの方向性を決定することに有用なパッケージかと思います。

パッケージで出力できる図は「インタラクティブ」に値を表示することができます。図の出力にはRStudioを利用するのが簡単です。

参考までに、気象庁より取得した、札幌の1980年1月から2010年10月までの月平均気温を利用した結果を紹介します。実行コマンドでは時系列クラスを作成するtsコマンドを利用しています。何かの参考になればと思います。結果はぐりぐり動きます。

出典:気象庁ホームページ
http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/

先日のGoogle Mapを利用した「ggmap」パッケージに続き「札幌」です。時間ができたら、美味しい食べ物目当てに探索にいきたいです。

それにしても、札幌の冬は寒そうです。

パッケージのバージョンは0.1。R version 3.2.1でコマンドを確認しています。


パッケージのインストール

下記コマンドを実行してください。

#必要パッケージのインストール
install.packages("ZRA")

実行コマンド

詳細はコマンド、パッケージヘルプを確認してください。使用した札幌の月平均気温データは下記リンクからダウンロードしてください。出典は気象庁ホームページです。

#パッケージの読み込み
library("ZRA")

###データ例の作成#####
#気象庁ホームページ http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/
#札幌の1980/01から2012/12までの月平均気温
library("tcltk")
SapporoData <- read.csv(paste(as.character(tkgetOpenFile(title = "csvファイルを選択",
                                                      filetypes = '{"csvファイル" {".csv"}}', initialfile = "*.csv")), sep = "", collapse =" "))
#1列目をtsクラスに変換
#frequencyオプションで12ヶ月を指定しています
SapporoData <- ts(SapporoData[, 2], frequency = 12, start = c(1980, 1))

#パッケージ内容を理解しやすい例
#TestData <- ts(1:40, frequency = 4, start = c(1980, 1))
#####

#プロット用のデータ形式に変換:ZRAコマンド
#予想期間の指定:VZオプション
#有意水準の指定:SNオプション
zra <- ZRA(SapporoData, VZ = 72, SN = c(0.8, 0.95))
#分かりやすい例
#zra <- ZRA(TestData, VZ = 20, SN = c(0.8, 0.95))

#データのプロット
plot(zra, zero = FALSE)


出力例

[nopc]モバイル・タブレットからの閲覧は画像で表示しています。インタラクティブな操作はパソコンから確認してください。[/nopc]
・札幌の気温データ
[pc][/pc]
[nopc]sapporoz[/nopc]

・パッケージ内容を理解しやすい例
[pc][/pc]
[nopc]exzar[/nopc]


少しでも、あなたのウェブや実験の解析が楽になりますように!!

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