努力理解 R 中 window<-.ts 函数的行为

Question

考虑以下创建两个ts 时间序列foo & bar 的代码：

x = 1:22
foo = ts(x, start = 1.5, end = 106.5, frequency = 0.2)
bar = ts(x, start = 2.5, end = 107.5, frequency = 0.2)

foo 和 bar 对象是相同的，除了 start 和 end 值：对于 bar，它们都大 1。两者都不是 start /end 值恰好是频率的倍数，但这不应该造成问题。 确实，对于 foo 和 bar 都可以成功提取任意大小的窗口：

stats::window(foo, start = 20, end = 30)  # works fine
stats::window(bar, start = 20, end = 30)  # works fine too

但如果我尝试为这些窗口分配值，则只有 foo 有效：

window(foo, start = 20, end = 30) <- NA  # works fine
window(bar, start = 20, end = 30) <- NA  # ERROR!!!

attr(y, "tsp")

window<-.ts 的内部工作基本上调用了 stats::window 函数，所以它应该和显式调用 window() 函数一样工作。

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我的理解是，在 ts 的定义中，“开始”和“结束”只是任意单位，例如：秒。所以ts(x, start = 1.5, end = 106.5, frequency = 0.2) 可能意味着：从 1.5 秒开始到 106.5 秒结束的系列，其中每个数字代表 5 秒（1/频率）。 然后，stat::window 函数只选择其起始边界内的值，例如：从 20 到 30 秒。事实上，两个窗口的time() 是相同的，并且似乎证实了这一点：

time(window(foo, start = 20, end = 30))
[1] 21.5 26.5
time(window(bar, start = 20, end = 30))
[1] 22.5 27.5

一个系列从 1.5s 开始，另一个系列从 2.5s 开始这一事实对窗口过程绝对没有影响。然而，当给它赋值时，我的逻辑就崩溃了。

从bar中删除一个循环，事情变得更加疯狂：

qux = ts(1:21, start = 2.5, end = 102.5, frequency = 0.2)
window(qux, start = 20, end = 30) <- NA  #ERROR!!

`window

另一个错误！我想我无法理解一些基本概念。 那么我在这里错过了什么？

Answer 1

正如你所说，window<-.ts() 在内部使用window() 来创建新对象。它是通过eval.parent() 完成的，其中window() 是用extend=TRUE 调用的，这就是发生错误的时候。因此，我们可以通过考虑以下对来简化我们的分析

window(foo, start=20, end=30, extend=TRUE)  # works fine
# Time Series:
# Start = 20 
# End = 25 
# Frequency = 0.2 
# [1] 5 6

window(bar, start=20, end=30, extend=TRUE)  # error
# Error in attr(y, "tsp") <- c(ystart, yend, xfreq) : 
#   invalid time series parameters specified

错误消息中提到的attr(y, "tsp") <- c(ystart, yend, xfreq) 出现在stats:::window.default 的最后。使用的实际值为

# for foo
y <- 5:6
attr(y, "tsp") <- c(20, 25, 0.2)

# for bar
y <- 5:6
attr(y, "tsp") <- c(20, 30, 0.2)

25/30 的差异是由于代码中较早的四舍五入造成的，但为什么一个有效，而另一个无效？是频率。小于 1 的频率对我来说似乎有点奇怪。看，如果您将频率设置为 12，f.ex，则每个周期或周期有 12 个样本。也许一个月一次，或者每隔一小时一次，但每 12 个样本应该有一些共同点。如果您将频率设置为 1，您实际上没有周期，您每年采样一次，并且不知道在多年内没有更长的重要周期。频率小于 1 意味着什么？我猜说 0.5 的频率可能意味着每两年进行一次采样，然后每五年进行一次 0.2？也许这是信息，我不知道。

但是为什么会出错？虽然 25-20 和 30-20 除以 5 都很好，但后一个是一个元素。改用y <- 5:7 就可以了。
为什么它适用于 foo 而不是 bar？因为四舍五入。
但为什么呢？可能是因为没有人使用频率小于一的时间序列来测试函数。

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一个可能的解决方法是使用zoo 类时间序列，而不是标准的ts。在这种情况下效果很好，但我没有做过任何其他测试。

library(zoo)

foo.z <- as.zoo(foo)
bar.z <- as.zoo(bar)

window(foo.z, start = 20, end = 30) <- NA  # works fine
window(bar.z, start = 20, end = 30) <- NA  # also works fine