R：时间序列日期列表 - 需要突破以执行 ARIMA 风格的预测

Question

我做了一些研究，但一直在寻找解决方案。我有一个关于保险索赔和伤残日期的时间序列数据，这是一个非常基本的数据框架，我们称它为数据：

查看日期列表 Claims

我已经运行使用以下代码（在加载 XTS 库之后）来识别日期并按正确顺序对其进行排序：

data = read.csv('Claims1.csv')
data$DISABILITYDATE <- as.Date(data$DISABILITYDATE, "%m/%d/%Y")
data
str(data)
as.Date(data[,1])
xts(x=data[,-1], order.by = data[,1])

不过，我需要count/break计算出每月的索赔数量，这样我才能开始执行 ARIMA(auto.arima) 预测。

理想情况下，我想要这样的数据框 Ideal Data Frame 这样我就可以对 yearly/12 个月的预测

执行一些 AR/MA/ARMA/ARIMA 风格的预测

Answer 1

xts 库具有在给定时间段内应用函数的函数。您需要以 xts 格式设置数据，但这可以在一行中完成。然后只需应用一个函数来计算每个月内的实例数。例如，

library(xts)
data = read.csv('Claims1.csv')
data$DISABILITYDATE <- as.Date  (data$DISABILITYDATE, "%m/%d/%Y")
df <- xts(rep(1,length(data$DISABILITYDATE)),order.by=data$DISABILITYDATE)
apply.monthly(df,function(x) length(x))

也可以通过aggregate函数来完成，如评论所述

R：时间序列日期列表 - 需要突破以执行 ARIMA 风格的预测

R: List of Time Series Dates - Need to Break Out in order to perform ARIMA styled forecasting

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