矢島町

天気情報

矢島町（秋田県）のデータ

データソース：

その１：矢島　1988-2008年の気温の推移（作成中）

使用データ
1. 期間：1988年1月～2008月12月
2. 月次データ
データの種類
1. 気温（平均、最低・最高）
このページにファイル名"yashima88-08.csv"でアップ済

（１）データの読み込み、確認

#ファイル名

"yashima88-08.csv"

Y8808 <- read.table("yashima88-08.csv",sep=",",skip=1)
AT　<- Y8808[,1]
HT　<- Y8808[,2]
LT　<- Y8808[,3]
DF <- HT-LT

AT2 <- ts(AT, start=c(1988,1),frequency=12)
HT2 <- ts(HT, start=c(1988,1),frequency=12)
LT2 <- ts(LT, start=c(1988,1),frequency=12)
DF2 <- ts(DF, start=c(1988,1),frequency=12)

par(mfrow=c(2,2))#4グラフを1画面に導出
ts.plot(AT2,xlab='1988-2008',ylab='deg C',main="平均気温@yashima")
ts.plot(HT2,xlab='1988-2008',ylab='deg C',main="最高気温@yashima")
ts.plot(LT2,xlab='1988-2008',ylab='deg C',main="最低気温@yashima")
ts.plot(DF2,xlab='1988-2008',ylab='deg C',main="最高気温と最低気温の差異")

#ACFを確認

par(mfrow=c(2,2))
acf(AT2)
acf(HT2)
acf(LT2)
acf(DF2)

#ついでPACF

par(mfrow=c(2,2))
pacf(AT2)
pacf(HT2)
pacf(LT2)
pacf(DF2)

移動平均を求める
- 方法1：手入力で作成
- 方法2:移動平均をもとめる関数を作成

"MA.R"というファイルを読み込み実行（未確認）
あるいは"MA.R.tst"をPCに保存。ファイルの拡張子を".R"に変更。R上で"source("MA.R")"と入力し読み込ませる。参考：ttp://www.f.waseda.jp/tamaki/ja/R/npv-irr.html
あるいは"MA.R.tst"をR上にコピペする。

方法1は大変そう…。

関数を使って実施

#先ず

R関数保管場所の（１）の関数を実施

#移動平均

の比較
MAT13 <- MA(AT2,13)
MHT13 <- MA(HT2,13)
MLT13 <- MA(LT2,13)
MDF13 <- MA(DF2,13)

par(mfrow=c(2,2))
ts.plot(MAT13)
ts.plot(MHT13)
ts.plot(MLT13)
ts.plot(MDF13)

#移動平均

の比較
MAT60 <- MA(AT2,60)
MHT60 <- MA(HT2,60)
MLT60 <- MA(LT2,60)
MDF60 <- MA(DF2,60)

par(mfrow=c(2,2))
ts.plot(MAT60)
ts.plot(MHT60)
ts.plot(MLT60)
ts.plot(MDF60)

#移動平均

の比較
MAT120 <- MA(AT2,120)
MHT120 <- MA(HT2,120)
MLT120 <- MA(LT2,120)
MDF120 <- MA(DF2,120)

par(mfrow=c(2,2))
ts.plot(MAT120)
ts.plot(MHT120)
ts.plot(MLT120)
ts.plot(MDF120)

#平均と移動平均の比較 #平均気温

ts.plot(AT2,MAT13,MAT60,MAT120,gpars=list(xlab="year", ylab="deg C", lwd=c(1:4), col=c(1:4)),main="平均気温と移動平均(13,60,120月)の比較")

#マウスで凡例の場所を選べる

。
legend(locator(1),c("平均気温","前年同月比","5年前同月比","13か月移動平均","60ヶ月移動平均","12ヶ月移動平均"),lty=c(1:6),col=c(1:6))

#参考

：最高気温の場合
ts.plot(HT2,MHT13,MHT60,MHT120,gpars=list(xlab="year", ylab="deg C", lwd=c(1:4), col=c(1:4)))

#参考

：最低気温の場合
ts.plot(AT2,MAT13,MAT60,MAT120,gpars=list(xlab="year", ylab="deg C", lwd=c(1:4), col=c(1:4)))

#前年比

AT3　<-　diff(AT2,12)
HT3　<-　diff(HT2,12)
LT3　<-　diff(LT2,12)
DF3　<-　diff(DF2,12)

par(mfrow=c(2,2))#4グラフを1画面に導出
ts.plot(AT3,xlab='1988-2008',ylab='deg C',main="平均気温の前年比@yashima")
ts.plot(HT3,xlab='1988-2008',ylab='deg C',main="最高気温の前年比@yashima")
ts.plot(LT3,xlab='1988-2008',ylab='deg C',main="最低気温の前年比@yashima")
ts.plot(DF3,xlab='1988-2008',ylab='deg C',main="最高気温と最低気温の差の前年比")

#同じデータの異なるMAの比較

MAT6 <- MA(AT,6)
MAT12 <- MA(AT,12)
MAT13 <- MA(AT,13)
MAT25 <- MA(AT,25)

par(mfrow=c(2,2))
ts.plot(MAT6)
ts.plot(MAT12)
ts.plot(MAT13)
ts.plot(MAT25)

（３）季節性を確認する。

#AT2

decompose(AT2, type = c("additive", "multiplicative"), filter = NULL)
filter(AT2, filter, method = c("convolution", "recursive"),
sides = 2, circular = FALSE, init)
par(mfrow=c(1,1))
plot(decompose(AT2))

#HT2

decompose(HT2, type = c("additive", "multiplicative"), filter = NULL)
filter(HT2, filter, method = c("convolution", "recursive"),
sides = 2, circular = FALSE, init)
par(mfrow=c(1,1))
plot(decompose(HT2))

#LT2

decompose(LT2, type = c("additive", "multiplicative"), filter = NULL)
filter(LT2, filter, method = c("convolution", "recursive"),
sides = 2, circular = FALSE, init)
par(mfrow=c(1,1))
plot(decompose(LT2))

季節成分のプロット（引用：Rの基本パッケージ中の時系列オブジェクト一覧）
- 「時系列の季節成分(または、他の副系列)をプロットする。」
- 「各季節(もしくは他のカテゴリ)毎に時系列がプロットされる。現在の作図デバイスにプロットが行われるが、返り値は無い。」

par(mfrow=c(2,2))#4グラフを1画面に導出
monthplot(AT2)
monthplot(HT2)
monthplot(LT2)
monthplot(DF2)

結果（未アップ）

以下未整理のもの

1.日照時間（作成中・未整理）

使用データ
期間：2009年1月～3月
日次データ
データの種類
1. 積雪量
2. 日照時間
3. 気温（平均、最低・最高）

Rのコード

（１）ファイルの読み込み、データの確認

YSM09 <- read.table("YASHIMA2009.csv",sep=",",skip=1)
colnames(YSM09) <- c("sunshine", "ATem", "HTem","LTem","snow") #列ごとに名前を付ける
YSM09
summary(YSM09)
plot(YSM09)#相関

相関図
summary(YSM09) の結果

   sunshine          ATem             HTem             LTem       
Min.   :0.000   Min.   :-4.100   Min.   :-2.300   Min.   :-9.300  
1st Qu.:0.225   1st Qu.:-0.175   1st Qu.: 2.525   1st Qu.:-4.275  
Median :1.400   Median : 0.850   Median : 4.700   Median :-2.500  
Mean   :2.441   Mean   : 1.249   Mean   : 5.189   Mean   :-2.591  
3rd Qu.:3.975   3rd Qu.: 2.500   3rd Qu.: 7.050   3rd Qu.:-0.925  
Max.   :9.600   Max.   :14.600   Max.   :19.500   Max.   : 8.200  
     snow       
Min.   : 0.000  
1st Qu.: 0.000  
Median : 2.000  
Mean   : 4.578  
3rd Qu.: 5.750  
Max.   :33.000

（２）データ分析

#「N　degrees centigrade」は「N　deg C」と表記するらしい・・・。
par(mfrow=c(2,2))
ts.plot(YSM09$sunshine,xlab=',Jan-Mar,09',ylab='hours',main="actual sunshine duration" )
ts.plot(YSM09$HTem,xlab='Jan-Mar,09',ylab='deg C',main="High　Tem")
ts.plot(YSM09$LTem,xlab='Jan-Mar,09',ylab='deg C',main="Low　Tem")
ts.plot(YSM09$snow,xlab=',Jan-Mar,09',ylab='cm',main="Snow accumulation")

#調べなおすと降雪量だったのでSnow

accumulationよりSnowfallのほうが適切と思われる。

結果（大きさ未調整、Snow accumulationのまま）

（１）、別のアプローチ

SS　<- YSM09[,1]
AT　<- YSM09[,2]
HT　<- YSM09[,3]
LT　<- YSM09[,4]
SN　<- YSM09[,5]

TSS　<-　ts(SS)
TAT　<-　ts(AT)
THT　<-　ts(HT)
TLT　<-　ts(LT)
TSN　<-　ts(SN)

par(mfrow=c(2,2))
ts.plot(TSS,xlab='Jan-Mar,09',ylab='hours',main="actual sunshine duration" )
ts.plot(THT,xlab='Jan-Mar,09',ylab='deg C',main="High　Tem")
ts.plot(TLT,xlab='Jan-Mar,09',ylab='deg C',main="Low　Tem")
ts.plot(TSN,xlab='Jan-Mar,09',ylab='cm',main="Snowfall")

結果

（３）差分

d.SS <- diff(log(TSS))
d.AT <- diff(log(TAT))
d.HT <- diff(log(THT))
d.LT <- diff(log(TLT))
d.SN <- diff(log(TSN))

d.SS2 <- diff(TSS)
d.AT2 <- diff(TAT)
d.HT2 <- diff(THT)
d.LT2 <- diff(TLT)
d.SN2 <- diff(TSN)

#全データのとき

d.YSM1 <- ts.union(d.SS2,d.AT2,d.HT2,d.LT2,d.SN2)
ar(d.YSM1, order.max=12)$aic　#最大12

#SS

、ATM、ＳＮのとき
d.YSM2 <- ts.union(d.SS2,d.AT2,d.SN2)
ar(d.YSM2, order.max=12)$aic　#最大12

#2変数の組み合わせ #ccf

全データの時

       0         1         2         3         4         5         6

128.02100 54.48593 34.89174 0.00000 20.76393 25.46176 37.40009

       7         8         9        10        11        12 
41.92036  55.61239  79.94372  61.82282  81.54054  98.74195

3データの時

       0         1         2         3         4         5         6

49.066649 27.633105 7.196761 0.000000 7.900328 6.271213 21.269245

       7         8         9        10        11        12

23.584943 25.885291 34.382546 11.762741 20.115169 33.984821

（４）影響を調べる

library(vars)　#念のため読み込ませる。
v2 <-　data.frame(SS,AT,SN)
var2　<-　VAR(v2,p=3,type="const")

#インパルス応答関数の設定

、プロット

impulse21　<-irf(var2,impulse="SS",response=c("SS","AT","SN"))
plot(impulse21,main="SS→他")

impulse22　<-irf(var2,impulse="AT",response=c("SS","AT","SN"))
plot(impulse22,main="AT→他")

impulse23　<-irf(var2,impulse="SN",response=c("SS","AT","SN"))
plot(impulse23,main="SN→他")

"var2"の中身

VAR Estimation Results:
=======================

Estimated coefficients for equation SS:
=======================================
Call:
SS = SS.l1 + AT.l1 + SN.l1 + SS.l2 + AT.l2 + SN.l2 + SS.l3 + AT.l3 + SN.l3 + const

     SS.l1       AT.l1       SN.l1       SS.l2       AT.l2       SN.l2       SS.l3       AT.l3       SN.l3       const 
0.11613158 -0.33429867 -0.07123071 -0.17250042  0.34202598 -0.00782936 -0.16166771 -0.12141726 -0.03739378  3.66364149

Estimated coefficients for equation AT:
=======================================
Call:
AT = SS.l1 + AT.l1 + SN.l1 + SS.l2 + AT.l2 + SN.l2 + SS.l3 + AT.l3 + SN.l3 + const

      SS.l1        AT.l1        SN.l1        SS.l2        AT.l2        SN.l2        SS.l3        AT.l3        SN.l3        const 
0.147749090  0.512310938 -0.044991174 -0.046607111 -0.119111172 -0.012354123  0.053713185  0.216879178 -0.004970423  0.404915884

Estimated coefficients for equation SN:
=======================================
Call:
SN = SS.l1 + AT.l1 + SN.l1 + SS.l2 + AT.l2 + SN.l2 + SS.l3 + AT.l3 + SN.l3 + const

     SS.l1       AT.l1       SN.l1       SS.l2       AT.l2       SN.l2       SS.l3       AT.l3       SN.l3       const

0.02224250 -0.14336840 0.69759293 0.10028917 0.40833359 -0.28246075 -0.24348971 -0.23207981 0.12737774 2.31196019

2.気温（作成中・未整理）

使用データ
1. 期間：2009年1月～12月
2. 日次データ
データの種類
1. 気温（平均、最低・最高）
このページにファイル名"yashima_dｙ2009.csv"でアップ済

Rのコード

データの入力、確認

#ファイル名

：yashima_dｙ2009.csv
YSM09D <- read.table("yashima_dｙ2009.csv",sep=",",skip=1)

#一応データの確認

YSM09D#原データには「」が入っていたりするので修正済
summary(YSM09)

AT　<- YSM09D[,1]
HT　<- YSM09D[,2]
LT　<- YSM09D[,3]
DF <- HT-LT

AT2 <- ts(AT, start=c(2009,1,1),frequency=365)
HT2 <- ts(HT, start=c(2009,1,1),frequency=365)
LT2 <- ts(LT, start=c(2009,1,1),frequency=365)
DF2 <- ts(DF, start=c(2009,1,1),frequency=365)

par(mfrow=c(2,2))#4グラフを1画面に導出
ts.plot(AT2,xlab='2009',ylab='deg C',main="平均気温@yashima")
ts.plot(HT2,xlab='2009',ylab='deg C',main="最高気温@yashima")
ts.plot(LT2,xlab='2009',ylab='deg C',main="最低気温@yashima")
ts.plot(DF2,xlab='2009',ylab='deg C',main="最高気温と最低気温の差異")

#cf

.他の方法

#ts

.plot(YSM09D[,1])

#ts

.plot(YSM09D[,2])

#ts

.plot(YSM09D[,3])

#8つだとみにくいので4つずつ表示させる

。

#ACFから

par(mfrow=c(2,2))
acf(AT2)
acf(HT2)
acf(LT2)
acf(DF2)

#ついでPACF

par(mfrow=c(2,2))
pacf(AT2)
pacf(HT2)
pacf(LT2)
pacf(DF2)

#cf

.８つ同時の時
par(mfrow=c(4,2))
acf(AT2)
acf(HT2)
acf(LT2)
acf(DF2)
pacf(AT2)
pacf(HT2)
pacf(LT2)
pacf(DF2)

「矢島町」をウィキ内検索

最終更新：2010年07月11日 19:38

waseda2bun_r @ ウィキ

メニュー

リンク

他のサービス

更新履歴

矢島町

天気情報

矢島町（秋田県）のデータ

その１：矢島　1988-2008年の気温の推移（作成中）

以下未整理のもの

1.日照時間（作成中・未整理）

Rのコード

（１）ファイルの読み込み、データの確認

（２）データ分析

（１）、別のアプローチ

（３）差分

全データの時

3データの時

（４）影響を調べる

"var2"の中身

2.気温（作成中・未整理）

Rのコード

waseda2bun_r @ ウィキ

メニュー

リンク

他のサービス

更新履歴

矢島町

天気情報

矢島町（秋田県）のデータ

その１：矢島 1988-2008年の気温の推移（作成中）

以下未整理のもの

1.日照時間（作成中・未整理）

Rのコード

（１）ファイルの読み込み、データの確認

（２）データ分析

（１）、別のアプローチ

（３）差分

全データの時

3データの時

（４）影響を調べる

"var2"の中身

2.気温（作成中・未整理）

Rのコード

その１：矢島　1988-2008年の気温の推移（作成中）