R のインストール
  http://cran.ism.ac.jp （統計数理研究所のミラーサイト）

本講義関連時系列解析用のRパッケージ

TSSS（Time Series analysis with State Space model）パッケージ
  http://jasp.ism.ac.jp/ism/TSSS/ 

TTR パッケージ
options(repos="http://cran.ism.ac.jp")
install.packages("TTR")
library(TTR)

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# データの読み込み #
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# 船舶のデータ
hakusan <- as.ts(read.csv("hakusan_new.csv"))
hakusan1 <- hakusan[,1]   # 方向角速度データ

# 太陽黒点数データ
sunspot <- as.ts(read.csv("sunspot_new.csv"))

# 東京の日最高気温データ
maxtemp <- as.ts(read.csv("maxtemp.csv"))

# アメリカの食品産業に従事する労働者人口
blsfood <- as.ts(read.csv("blsfood_new.csv"))

# 工業製品の卸売り高
whard <- as.ts(read.csv("whard_new.csv"))

# 地震データ（東西方向）
mye1f <- as.ts(read.csv("mye1f_new.csv"))

# 日経225データ
nikkei225 <- read.csv("nikkei225_new2.csv",header=TRUE)

# 東京降雨データ（2年間の降雨日数）
rainfall <- as.ts(read.csv("rainfall_new.csv",header=TRUE))
rainfall2 <- rainfall[,4]/2
plot(rainfall2,type="h")

# 榛原地下水位データ
haibara <- read.csv("haibara_new.csv")



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### 日経225データの対数差分　###
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x <- as.ts(nikkei225)
y <- log(x)
z <- diff(y)
plot(z)


# 前期比
x <- as.ts(whard)
plot(x/lag(x))

# 前年同期比
plot(x/lag(x,k=-12))


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### 移動平均と移動メディアン ###
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# 移動平均フィルタ（TTRパッケージの関数 SMA)
plot(maxtemp,ylim=c(0,40))
x <- SMA(maxtemp,17)
lines(x,col=2,lwd=1)



# 移動平均フィルタ（自作版）

plot(maxtemp,ylim=c(0,40))
y <- maxtemp
ndata <- length(maxtemp)
y[1:ndata] <- NA
kfilter <- 17
n0 <- kfilter+1
n1 <- ndata-kfilter
for(i in n0:n1){
i0 <- i-kfilter
i1 <- i+kfilter
y[i] <- mean(maxtemp[i0:i1])
}
lines(y,col=2,ylim=c(0,40))


# 移動メディアンフィルタ
plot(maxtemp,ylim=c(0,40))
y <- maxtemp
ndata <- length(maxtemp)
y[1:ndata] <- NA
kfilter <- 17
n0 <- kfilter+1
n1 <- ndata-kfilter
for(i in n0:n1){
i0 <- i-kfilter
i1 <- i+kfilter
y[i] <- median(maxtemp[i0:i1])
}
lines(y,col=3,ylim=c(0,40),lwd=2)


# 移動平均用データの生成
x <- rep(0,400)
 x[101:200] <- 1
 x[201:300] <- -1
 y <- x + rnorm(400, mean=0, sd=0.5)
plot(y)
ng_test <-as.ts(y)
plot(ng_test)


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# 地下水位データの表示（異常値・欠測値）#
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# 榛原 地下水位データ
haibara <- as.ts(read.csv("haibara_new.csv"))
haibara_water <- haibara[,2]
plot(haibara_water,type="h")

# 一部分の詳細表示
plot(haibara_water[211:280],type="h",ylim=c(6.35,6.38))