,可以通过以下步骤完成:
install.packages("ggplot2")
rollmean()
函数来进行移动平均计算。以下是一个示例代码:library(ggplot2)
library(zoo)
# 导入数据,假设有三个时间序列数据:ts1、ts2和ts3
# 数据中包含日期(date)和值(value)两列
# 请根据实际数据进行调整
ts1 <- read.csv("ts1.csv")
ts2 <- read.csv("ts2.csv")
ts3 <- read.csv("ts3.csv")
# 将日期转换为时间序列对象
ts1$date <- as.Date(ts1$date)
ts2$date <- as.Date(ts2$date)
ts3$date <- as.Date(ts3$date)
# 对每个时间序列计算移动平均
# 这里使用窗口大小为5的移动平均
ts1_ma <- rollmean(ts1$value, k = 5, align = "center", fill = NA)
ts2_ma <- rollmean(ts2$value, k = 5, align = "center", fill = NA)
ts3_ma <- rollmean(ts3$value, k = 5, align = "center", fill = NA)
# 创建一个新的数据框,包含日期和移动平均值
# 这里假设每个时间序列的长度相同,如果长度不同,请根据实际数据进行调整
data <- data.frame(date = ts1$date, ts1_ma, ts2_ma, ts3_ma)
# 绘制多个时间序列的移动平均曲线
# 这里假设时间序列的名称分别为"Time Series 1"、"Time Series 2"和"Time Series 3"
ggplot(data, aes(x = date)) +
geom_line(aes(y = ts1_ma, color = "Time Series 1")) +
geom_line(aes(y = ts2_ma, color = "Time Series 2")) +
geom_line(aes(y = ts3_ma, color = "Time Series 3")) +
labs(color = "Time Series") +
xlab("Date") +
ylab("Moving Average") +
theme_minimal()
在上述代码中,首先使用read.csv()
函数导入时间序列数据,然后将日期转换为时间序列对象。接下来,使用rollmean()
函数计算每个时间序列的移动平均值,并将结果存储在新的数据框中。最后,使用ggplot()
函数绘制多个时间序列的移动平均曲线。
请注意,这只是一个示例代码,实际应用中需要根据数据的具体情况进行调整。
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