20141121Fuji1

Rによる気象データ解析 11


時系列分析 1

 気温の年々の変動のように時間の経過に伴って変化するデーターを時系列データという。Rでは時系列データ分析に便利なコマンドがいろいろ用意されている。これからしばらく、気温の年々の変動をRを用いて分析してみよう。

 気象庁が公表している日本の年平均気温偏差のデーターを読みこんでみよう。あらかじめCSV形式に変換したものを読みこむ。

Temp18982014<-(read.csv ("http://u4ren6.com/R/data/Temp18982014.csv",header=F))

 続いて

Temp18982014<-ts(Temp18982014,start=1898,end=2014)

とすると、1989年から2014年までの時系列データとなる。tsは時系列(time series)を意味する。

データを確認するために、

Temp18982014

と入力すると、

Time Series:
Start = 1898
End = 2014
Frequency = 1
V1
[1,] -0.75
[2,] -0.81
[3,] -1.06
[4,] -1.03
[5,] -1.03


と表示され、時系列データであることは確認できたが年が表示されなかった。

時系列データであることは、

class(Temp18982014)

によっても

[1]"ts"

と確認できる。

ただ、

ts.plot(Temp18982014)

と入力すると、

Temp18982014.jpg"

Temp.lm<-lm(Temp18982014~Time,data=Temp18982014)

このような、見慣れた気温上昇トレンドのグラフが描かれる。

ここで、上昇トレンドを除去してみよう。それには差分を計算するdiffを用いる。

ts.plot(diff(Temp18982014))

Diff-Temp18982014.jpg"

グラフを見ると、1年ごとの上下関係が強いことが見て取れる。実際、自己相関係数を計算してみるとそれが分かる。それには、以下のように打ち込む。

acf(diff(Temp18982014))

ACF-DT18982014.jpg"



(2015.1.23)
 



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