Frage

Ich versuche xts so viel wie möglich in meinen Zeitreihen Arbeit zu verwenden, wie es die vorgeschlagene Art und Weise, Dinge zu tun zu sein scheint. Allerdings hat ich einen seltsamen Fehler.

CPI.NSA und INT sind xts Objekte.

library(dynlm)
CPI.NSA.x <- CPI.NSA[dr1]
INT.x <- INT[dr1]

CPI.NSA.z <- as.zoo(CPI.NSA.x)
INT.z <- as.zoo(INT.x)

> dynlm(CPI.NSA.z ~ INT.z + L(CPI.NSA.z, 1))

Time series regression with "zoo" data:
Start = 1953-02-01, End = 1971-06-01

Call:
dynlm(formula = CPI.NSA.z ~ INT.z + L(CPI.NSA.z, 1))

Coefficients:
    (Intercept)            INT.z  L(CPI.NSA.z, 1)  
     -0.0006795        1.0440174       -0.0869050  


> dynlm(CPI.NSA.x ~ INT.x + L(CPI.NSA.x, 1))
Error in `[.xts`(a, match0(indexes, attr(a, "index")), , drop = FALSE) : 
  i is out of range

Es war mein Verständnis, dass, wenn ich eine Funktion habe, den Zoo nimmt, ich habe es eine xts passieren kann und es sollte nur Arbeit, aber eindeutig das ist hier nicht der Fall.

Was ist los?

Danke für die Hilfe.

War es hilfreich?

Lösung

Sie sagen

  

Es war mein Verständnis, dass, wann immer   Ich habe eine Funktion, den Zoo, I nimmt   kann es eine xts passieren und es sollte nur   Arbeit, aber deutlich, dass nicht der Fall ist   hier.

, und ich frage mich, ob Sie diese zoo denken und xts sind identisch. Sie sind nicht - xts erstreckt zoo in nützlicher Weise bei den Preisen für die Indextypen aktuelle Uhrzeit oder Datum Objekte zu begrenzen (und nicht beliebiger Indizes wie für zoo).

Nun dynlm von Achim Zeileis geschrieben, die einer der Autoren von zoo ist, wie ich sehe nicht, warum Sie nicht Ihre Daten in xts halten können, aber dann zoo passieren (über zB as.zoo(foo)), wenn der Aufruf dynlm Funktionen.

Es gibt keine magische ‚gesenkten‘. Aber man kann es von Hand machen. Welches ist, was Sie im ersten Teil Ihrer Frage zu tun. Ok?

Andere Tipps

Die einfache Antwort ist, dass Zoo und xts nicht vollständig austauschbar, obwohl manchmal sie sind.

Dies ist ein wirklich gutes Beispiel für eine Zeit, wenn sie nicht austauschbar sind.

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