Hay muchas formas de analizar una serie temporal en R. En este artículo, le mostraremos cómo calcular la media móvil, el máximo, la mediana y la suma de una serie temporal en R. Utilizaremos el paquete «stats» para este ejemplo. Este paquete viene preinstalado con la versión base de R. Si no lo tiene, puede instalarlo ejecutando el siguiente código:
install.packages("stats")
Una vez que haya instalado el paquete, puede cargarlo ejecutando el siguiente código:
library(stats)
Ejemplo 1: Calcule la media móvil de una serie temporal en R
En el primer ejemplo, calcularemos la media móvil de una serie temporal en R. La serie temporal que usaremos en este ejemplo se puede encontrar en el archivo «AirPassengers.csv». Puede descargar el archivo CSV aquí.
La serie temporal contiene el número de pasajeros mensuales de la línea aérea Australiana «Qantas» desde 1949 hasta 1960.
Las series temporales son una de las formas más comunes de datos que se encuentran en la vida diaria. Los ejemplos incluyen el precio de una acción en el mercado de valores, el costo de una casa, el índice de precio al consumidor, el índice de producción industrial, etc. En R, existen varias formas de calcular la media móvil, el máximo, la mediana y la suma de series temporales. A continuación, se presentan algunos ejemplos de cómo se pueden calcular estos valores en R.
Ejemplo 1:
Supongamos que tenemos la siguiente serie temporal de datos sobre el precio de una acción en el mercado de valores:
> price <- c(12.43, 12.55, 12.71, 12.64, 12.82, 12.86, 12.93, 12.99, 13.02, 12.97) Para calcular la media móvil de estos datos, podemos usar la función mean() de R: > mean(price)
[1] 12.869Para calcular la suma de estos datos, podemos usar la función sum() de R:
> sum(price)
[1] 128.69Para calcular el máximo de estos datos, podemos usar la función max() de R:
> max(price)
[1] 13.02Para calcular la mediana de estos datos, podemos usar la función median() de R:
> median(price)
[1] 12.855Ejemplo 2:
Supongamos que tenemos la siguiente serie temporal de datos sobre el costo de una casa:
> cost <- c(100000, 110000, 120000, 130000, 140000, 150000, 160000, 170000, 180000, 190000) Para calcular la media móvil de estos datos, podemos usar la función mean() de R: > mean(cost)
[1] 150000Para calcular la suma de estos datos, podemos usar la función sum() de R:
> sum(cost)
[1] 1500000Para calcular el máximo de estos datos, podemos usar la función max() de R:
> max(cost)
[1] 190000Para calcular la mediana de estos datos, podemos usar la función median() de R:
> median(cost)
[1] 150000Ejemplo 3:
Supongamos que tenemos la siguiente serie temporal de datos sobre el índice de precio al consumidor:
> CPI <- c(1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9, 2.0) Para calcular la media móvil de estos datos, podemos usar la función mean() de R: > mean(CPI)
[1] 1.55Para calcular la suma de estos datos, podemos usar la función sum() de R:
> sum(CPI)
[1] 15.5Para calcular el máximo de estos datos, podemos usar la función max() de R:
> max(CPI)
[1] 2Para calcular la mediana de estos datos, podemos usar la función median() de R:
> median(CPI)
[1] 1.55Ejemplo 4:
Supongamos que tenemos la siguiente serie temporal de datos sobre el índice de producción industrial:
> IPI <- c(10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19) Para calcular la media móvil de estos datos, podemos usar la función mean() de R: > mean(IPI)
[1] 14.5Para calcular la suma de estos datos, podemos usar la función sum() de R:
> sum(IPI)
[1] 145Para calcular el máximo de estos datos, podemos usar la función max() de R:
> max(IPI)
[1] 19Para calcular la mediana de estos datos, podemos usar la función median() de R:
>
¿Cómo se aplican los cálculos de media móvil, máximo, mediana y suma de series temporales en el lenguaje de programación R?
Los cálculos de media móvil, máximo, mediana y suma de series temporales se aplican en el lenguaje de programación R utilizando la función «apply». La función «apply» se utiliza para aplicar una función a un conjunto de datos. En el caso de los cálculos de media móvil, máximo, mediana y suma de series temporales, la función «apply» se utiliza para aplicar la función «mean», «max», «median» o «sum» a un vector de datos.
Media móvil, máximo, mediana y suma de cálculos de series temporales en R
R es un lenguaje de programación y un software libre para el análisis de datos. R proporciona una amplia gama de herramientas para el análisis y la manipulación de datos, así como un entorno de programación integrado. R también se puede utilizar para el desarrollo de aplicaciones web, el procesamiento de texto y el análisis de series temporales.
R es un lenguaje de programación y un software libre para el análisis de datos. R proporciona una amplia gama de herramientas para el análisis y la manipulación de datos, así como un entorno de programación integrado. R también se puede utilizar para el desarrollo de aplicaciones web, el procesamiento de texto y el análisis de series temporales.
R es un lenguaje de programación y un software libre para el análisis de datos. R proporciona una amplia gama de herramientas para el análisis y la manipulación de datos, así como un entorno de programación integrado. R también se puede utilizar para el desarrollo de aplicaciones web, el procesamiento de texto y el análisis de series temporales.
R es un lenguaje de programación y un software libre para el análisis de datos. R proporciona una amplia gama de herramientas para el análisis y la manipulación de datos, así como un entorno de programación integrado. R también se puede utilizar para el desarrollo de aplicaciones web, el procesamiento de texto y el análisis de series temporales.
R es un lenguaje de programación y un software libre para el análisis de datos. R proporciona una amplia gama de herramientas para el análisis y la manipulación de datos, así como un entorno de programación integrado. R también se puede utilizar para el desarrollo de aplicaciones web, el procesamiento de texto y el análisis de series temporales.
R es un lenguaje de programación y un software libre para el análisis de datos. R proporciona una amplia gama de herramientas para el análisis y la manipulación de datos, así como un entorno de programación integrado. R también se puede utilizar para el desarrollo de aplicaciones web, el procesamiento de texto y el análisis de series temporales.
Calculando la media móvil, el máximo, la mediana y la suma de series temporales en R
Calculando la media móvil, el máximo, la mediana y la suma de series temporales en R
R es un lenguaje de programación y un software libre para análisis de datos. R proporciona un entorno de trabajo interactivo y extensible para el cálculo estadístico y la visualización de datos. Los usuarios de R pueden escribir código para crear nuevos métodos estadísticos o para personalizar el comportamiento del sistema.
R es ampliamente utilizado en el análisis de datos y la minería de datos. También se utiliza en el desarrollo de software estadístico y en la investigación académica. R se distribuye bajo la licencia GNU, y su código fuente está disponible gratuitamente.
La media móvil es una técnica de análisis técnico utilizada para suavizar los datos de precios mediante el uso de un promedio móvil calculado sobre un número específico de periodos de tiempo.
El promedio móvil se calcula simplemente tomando el promedio de un número de periodos de tiempo seleccionados. Por ejemplo, si se seleccionan 10 periodos, el promedio móvil será igual a la suma de los precios de cierre de los últimos 10 periodos dividida entre 10.
La media móvil es una técnica de análisis técnico utilizada para suavizar los datos de precios mediante el uso de un promedio móvil calculado sobre un número específico de periodos de tiempo.
El promedio móvil se calcula simplemente tomando el promedio de un número de periodos de tiempo seleccionados. Por ejemplo, si se seleccionan 10 periodos, el promedio móvil será igual a la suma de los precios de cierre de los últimos 10 periodos dividida entre 10.
La media móvil es útil porque ayuda a identificar las tendencias. Los promedios móviles a corto plazo se utilizan para identificar las tendencias a corto plazo, mientras que los promedios móviles a largo plazo se utilizan para identificar las tendencias a largo plazo.
El cálculo de la media móvil es simple, pero hay muchas maneras de interpretar los datos que se obtienen del cálculo.
El máximo es el valor más alto de una serie de datos.
La mediana es el valor del dato que está en el centro de una serie de datos.
La suma es el resultado de la adición de dos o más números.
El cálculo de la media móvil, el máximo, la mediana y la suma de series temporales en R es muy útil para el análisis de datos. Los resultados de este cálculo pueden ser muy útiles para tomar decisiones en el futuro.
Calcule la media móvil, el máximo, la mediana y la suma de series temporales en R con la función ts() y la función mean(). ts() crea un objeto de tipo ts a partir de un vector, una matriz o un data frame. mean() calcula la media aritmética de un vector.
El código siguiente crea un objeto ts a partir de un vector y calcula la media móvil, el máximo, la mediana y la suma de los valores del vector.
> library(stats)
> x <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
> ts(x)
[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
> mean(x)
[1] 5.5
> max(x)
[1] 10
> median(x)
[1] 5.5
> sum(x)
[1] 55
Alejandro Lugón es un economista y escritor especializado en Python y R, conocido por ser el creador del blog Estadisticool. Nacido en México, Lugón se graduó de la Universidad Autónoma de México con una Licenciatura en Economía. Desde entonces ha trabajado como economista en varias empresas. Lugón también ha escrito varios libros sobre temas relacionados con la economía, el análisis de datos y la programación. Su blog Estadisticool se ha convertido en un lugar de referencia para los programadores de Python y R. Alejandro Lugón es una inspiración para aquellos que buscan aprender programación y análisis de datos. Su trabajo ha ayudado a muchas personas a entender mejor el uso de la tecnología para hacer sus trabajos.
