检查时间序列数据的频率答案

【问题标题】：Check the frequency of time series data检查时间序列数据的频率
【发布时间】：2013-10-13 14:33:46
【问题描述】：

假设：我有一个时间序列数据，可以是 zoo 也可以是 xts 对象。

问题：有什么方便的函数或方法可以让我检查时间序列是每月、每季度还是每年？

【问题讨论】：

不确定这是否有帮助，但是使用源自ts 的基本 R 时间序列，这可以通过 frequency 轻松实现。
感谢您的回复，@vitale232。我实际上已经尝试过频率（）。不幸的是，当应用于我从 FRED 获取的所有时间数据时，它只给出 1，无论数据本身是季度还是月度。
这个问题似乎是题外话，因为它是关于统计而不是编程。另外，已经在stats.stackexchange.com/a/1214/159回复了
嗨，@RobHyndman，感谢您的评论。我最初的想法是寻找一些已经建立的功能（如果它们曾经存在的话）。感谢您通过链接向我推荐有趣的讨论。

【解决方案1】：

您可以计算时间戳之间的平均差异，并检查它是否更接近 1（每日数据）、7（每周）等。

guess_period <- function(x) { 
  average_period <- as.double( mean(diff(index(x))), units="days" )
  difference <- abs(log( average_period / c(
    daily = 1,
    business_days = 7/5,
    weekly = 7,
    monthly = 30,
    quarterly = 365/4,
    annual = 365
  ) ) )
  names( which.min( difference ) )
}

# Examples
library(quantmod)
getSymbols("^GSPC")
guess_period( GSPC )
# [1] "business_days"

getSymbols('CPIAUCNS',src='FRED')
guess_period( CPIAUCNS )
# [1] "monthly"

【讨论】：

太棒了！它完全符合我的预期。非常感谢！

【解决方案2】：

xts 包具有用于此目的的函数periodicity。

library(quantmod)
getSymbols("^GSPC")
periodicity(GSPC)
# Daily periodicity from 2007-01-03 to 2013-10-04
getSymbols("CPIAUCNS", src="FRED")
periodicity(CPIAUCNS)
# Monthly periodicity from 1913-01-01 to 2013-08-01

【讨论】：

【解决方案3】：

上述所有技术假设的一件事是您不关心每个数据点的价值，所有这些都被平等对待。有谁知道如何合并每个数据点的价值？实际上找到了地区数据点的周期。可以想象一个时间序列可能有多个周期性。

【讨论】：