我的时间序列数据有差距。我正在应用运行平均值并减少丢失数据的天数，我在平滑之前一直使用 <code>n
我有一个包含 11 个变量的时间序列数据集 <a href="https://drive.google.com/file/d/1x63IfB429i3JKrheWNiKn0nIg28xyp9R/view?u
我有一个时间序列，想使用 <code>period.apply()</code> 函数 <code>xts</code> 库来估计 377 天的平均值
可重
我有一个文件，我想对数据进行时间序列分析。很遗憾，我无法将数据转换为时间序列对象？
代码
不明白为什么会出现以下错误。我不习惯在 r 中使用 ts 对象。我可以看到数据中有观察。
<pre><code>hea
我有一个 R df 如下：
<pre><code>| date_entered | returning | new |
| ------------ | --------- | --- |
| 2021-06-02 |
<pre><code>mydata <-data.frame(group = c(1,1,1,1,1,2,2,2,2,2), score = c(10, NA, NA, 20, 30, 5, NA, NA, NA, 40))
</code></pre>
从“
我有一个时间序列，我尝试使用滞后回归量回归因变量。我知道我可以使用以下公式在一次观察的滞后
请将此数据结构放入R中以重现我的示例： dX <- structure(c(3272.1, 3271.48, 3281.03, 3267.08, 3260.65, NA, 1616.3,
1620.1, 1639.9, 1637.4, 1669.6, 1662.2, 528.385, 529.268, 531.022,
532.424, NA, NA), .indexTZ = "", clas
