我想在一张图上组合三个图形。来自 R 内部的数据，即“nottem”。有人可以帮助我编写代码以使用不同的颜色将季节性均值和谐波（余弦模型）及其时间序列图放在一起吗？我已经写了模型代码只是不知道如何将它们组合在一起进行比较。
Code :library(TSA)
nottem
month.=season(nottem)
model=lm(nottem~month.-1)
summary(nottem)
har.=harmonic(nottem,1)
model1=lm(nottem~har.)
summary(model1)
plot(nottem,type="l",ylab="Average monthly temperature at Nottingham castle")
points(y=nottem,x=time(nottem), pch=as.vector(season(nottem)))
【问题讨论】：
标签： time-series
只需将您的时间序列放入矩阵中：
x = cbind(serie1 = ts(cumsum(rnorm(100)), freq = 12, start = c(2013, 2)),
serie2 = ts(cumsum(rnorm(100)), freq = 12, start = c(2013, 2)))
plot(x)
或者配置绘图区域：
par(mfrow = c(2, 1)) # 2 rows, 1 column
serie1 = ts(cumsum(rnorm(100)), freq = 12, start = c(2013, 2))
serie2 = ts(cumsum(rnorm(100)), freq = 12, start = c(2013, 2))
require(zoo)
plot(serie1)
lines(rollapply(serie1, width = 10, FUN = mean), col = 'red')
plot(serie2)
lines(rollapply(serie2, width = 10, FUN = mean), col = 'blue')
希望对你有帮助。
PS.：本例不需要zoo包，可以使用filter功能。 您可以使用以下方法提取季节性平均值：
s.mean = tapply(serie, cycle(serie), mean)
# January, assuming serie is monthly data
print(s.mean[1])
【讨论】：
此图很难阅读，因为您的三组值非常相似。不过，如果您只想在样本图上绘制所有这些图形，您可以使用模型生成的系数轻松完成。
第 1 步：绘制原始数据。这来自您的原始代码。
plot(nottem,type="l",ylab="Average monthly temperature at Nottingham castle")
第 2 步：为均值图和余弦图设置 x 值。
x <- seq(1920, (1940 - 1/12), by=1/12)
第 3 步：通过重复第一个模型的系数来绘制季节性均值。
lines(x=x, y=rep(model$coefficients, 20), col="blue")
第 4 步：使用第二个模型的系数计算余弦函数的 y 值，然后绘图。
y <- model1$coefficients[2] * cos(2 * pi * x) + model1$coefficients[1]
lines(x=x, y=y, col="red")
ggplot 变体：如果您决定为您的绘图切换到流行的“ggplot2”包，您可以这样做：
x <- seq(1920, (1940 - 1/12), by=1/12)
y.seas.mean <- rep(model$coefficients, 20)
y.har.cos <- model1$coefficients[2] * cos(2 * pi * x) + model1$coefficients[1]
plot_Data <- melt(data.frame(x=x, temp=nottem, seas.mean=y.seas.mean, har.cos=y.har.cos), id="x")
ggplot(plot_Data, aes(x=x, y=value, col=variable)) + geom_line()
【讨论】：