выборка данных
timeseries=structure(list(Data = structure(c(10L, 14L, 18L, 22L, 26L, 29L,
32L, 35L, 38L, 1L, 4L, 7L, 11L, 15L, 19L, 23L, 27L, 30L, 33L,
36L, 39L, 2L, 5L, 8L, 12L, 16L, 20L, 24L, 28L, 31L, 34L, 37L,
40L, 3L, 6L, 9L, 13L, 17L, 21L, 25L), .Label = c("01.01.2018",
"01.01.2019", "01.01.2020", "01.02.2018", "01.02.2019", "01.02.2020",
"01.03.2018", "01.03.2019", "01.03.2020", "01.04.2017", "01.04.2018",
"01.04.2019", "01.04.2020", "01.05.2017", "01.05.2018", "01.05.2019",
"01.05.2020", "01.06.2017", "01.06.2018", "01.06.2019", "01.06.2020",
"01.07.2017", "01.07.2018", "01.07.2019", "01.07.2020", "01.08.2017",
"01.08.2018", "01.08.2019", "01.09.2017", "01.09.2018", "01.09.2019",
"01.10.2017", "01.10.2018", "01.10.2019", "01.11.2017", "01.11.2018",
"01.11.2019", "01.12.2017", "01.12.2018", "01.12.2019"), class = "factor"),
client = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L), .Label = c("Horns", "Kornev"), class = "factor"), stuff = structure(c(1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L,
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("chickens",
"hooves", "Oysters"), class = "factor"), Sales = c(374L,
12L, 120L, 242L, 227L, 268L, 280L, 419L, 12L, 172L, 336L,
117L, 108L, 150L, 90L, 117L, 116L, 146L, 120L, 211L, 213L,
67L, 146L, 118L, 152L, 122L, 201L, 497L, 522L, 65L, 268L,
441L, 247L, 348L, 445L, 477L, 62L, 226L, 476L, 306L)), .Names = c("Data",
"client", "stuff", "Sales"), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-40L))
Мне нужно проверить временные ряды по тренду и сезонности, используя не функцию acf
, а некоторые критерии для нее.Для серий each group
Cleint + Stuff.
#test adf
library("tseries")
adf.test(timeseries$Sales)
, затем
Сезонный тест тренда Манна-Кендалла
library("trend")
res <- smk.test(timeseries$Sales)
и
#Cox and Stuart Trend Test
cs.test(timeseries$Sales)
Результаты этих тестов должны быть в формате data.frame для каждой группы ![enter image description here](https://i.stack.imgur.com/mesVp.png)
Как это можно сделать?
Редактировать
w=structure(list(Sales = c(18175L, 20015L, 48049L, 62826L, 34804L,
33105L, 38384L, 42316L, 44577L, 24939L, 15908L, 24859L, 13879L,
18739L, 13202L, 29653L, 30371L, 29638L, 5495L, 56932L, 1091L,
5906L, 8229L, 239L, 102L, 8L, 263L, 26L), group = c(1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L)), .Names = c("Sales", "group"
), class = "data.frame", row.names = c(NA, -28L))
преобразовать в объект TS
w=ts(mydat$new,frequency = 12,start=c(2015,1))
library(dplyr);w %>% group_by(group) %>% summarise(stat = cs.test(Sales)$statistic, pval = cs.test(Sales)$p.value)