Introducción Time Series R con ggplot2
June 11, 2020
Formato Date o POSIXct que debe tener los datos en time series, visualización y Análisis estadístico de Time series.
Los datos Date son utiles para ggplot2 y para time series, de igual manera existen códigos de fechas como (%Y, %m, %d, etc,)
Tabla de referencia a para fechas:
- Las Fechas y horarios (2020-06-11 18:30:45) tambien es útil, POSIXct se usa adcionar el horario.
Tabla de referencia hora:
Visualización Time Series (ggplot2)
- Para utilizar time series con ggplot2 se requier el uso de scalexdate()
ggplot(byfechan,
aes(x = byfechan$`COVID19_Colombia$fecha.reporte.web`,
y = n ))
+
geom_line(color = "goldenrod")
+
scale_x_date(date_labels = "%b %d",date_breaks = "7 day")
+
theme_classic()
+
ggtitle("Evolution del Coronavirus semanal")
+
xlab("Semanal ")
+
ylab("Cantidad de Casos ")Descomposicion series temprales
ggplot(byfechan, aes(x = byfechan$`COVID19_Colombia$fecha.reporte.web` , y = n )) +
geom_line() +
scale_x_date(date_labels = "%b %d") +
geom_smooth(method = "loess", se = FALSE, span = 0.6) +
theme_classic()+
ggtitle("Evolution del Coronavirus por mes") +
xlab("Meses") +
ylab("Cantidad de Casos ")
Patron seasonal
# Make the plot
seasonal <- ggplot(byfechan, aes(x =day_num , y = n , group = month, color = month)) +
geom_line(aes(color = month)) +
theme_classic() +
scale_color_manual(values=c("purple", "goldenrod", "dodgerblue", "forestgreen","darkviolet"))+
ggtitle("Evolution del Coronavirus por mes") +
xlab("Dias ") +
ylab("Cantidad de Casos ")
seasonal
