次のデータセットがあります。
require(xts)
days<-seq(as.Date("2016-05-01", format="%Y-%m-%d"), as.Date("2016-07-31", format="%Y-%m-%d" ), by= 1)
df.days<-xts(x = data.frame(Empty=rep(NA, length(days))), order.by=days)
df.norm <- rnorm(10000, 40, 5)
df.norm <- df.norm[df.norm > 30 & df.norm < 50]
SAMPLE <-sample(df.norm, length(df.days[.indexwday(df.days)==1]), replace=FALSE)
df.weeks<-xts(SAMPLE, order.by = index(df.days[.indexwday(df.days)==1]))
df.data<-merge.xts(df.weeks,df.days)
df.data<-df.data[,1]
colnames(df.data)[1]<-"rate1"
df.data<-as.data.frame(df.data)
rownames(df.data)<-NULL
df.data<-data.frame(times=rownames(df.data), coredata(df.data))
rate1 は時間依存関数で、数日かけて値 40 に近づく傾向があります。
rate1 が 40 になる日付を知りたいです。
私が必要とすることを行う 1 つの可能性は、rate1 を密集して設定し、目標値 (40) を減算することです。ポイントがゼロに近づくほど、目標値に近づきます。また、小さな「ノイズ」バッファを含めて、ゼロの範囲内のすべてのポイントを受け入れます。
Rで40に等しいrate1の時間値を見積もるにはどうすればよいですか? また、私が使用しているものよりもRに適切な方法があるかどうかを提案してください。すべての提案を歓迎します。