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次のサンプルデータフレームがあります。

data.frame(WEEK=c(1:10),YEAR=2000,
           NUMBER=c(0,1,4,25,9,7,4,2,9,12))

   WEEK YEAR NUMBER
1     1 2000      0
2     2 2000      1
3     3 2000      4
4     4 2000     25
5     5 2000      9
6     6 2000      7
7     7 2000      4
8     8 2000      2
9     9 2000      9
10   10 2000     12

algo.farringtonRのパッケージからファリントン アルゴリズムを使用したいのですが、surveillanceそのためには、データがクラス disProgObj のオブジェクトである必要があります。監視パッケージの PDF で見つけた例に基づいて、結果はリストになるはずです。

アルゴリズムを機能させるためにデータを変換する方法を知っている人はいますか?

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このようなデータを処理するために、R パッケージ監視は、「disProg」クラスに取って代わる S4 クラス「sts」(監視時系列) を提供します。データを「sts」オブジェクトに変換するには:

x <- data.frame(WEEK=c(1:10), YEAR=2000, NUMBER=c(0,1,4,25,9,7,4,2,9,12))
xsts <- sts(observed = x$NUMBER, start = c(2000, 1), frequency = 52)
xsts

これにより、次の結果が得られます。

-- An object of class sts -- 
freq:        52 
start:       2000 1 
dim(observed):   10 1 

Head of observed:
     observed1
[1,]         0

sts2disProg()この「sts」オブジェクトは、ローマンの回答に示されているように、廃止された「disProg」クラスに変換できます。ただし、関数farrington()は「sts」オブジェクトで直接使用できるため (内部的に を呼び出しますalgo.farrington())、この変換は必要ありません。

パッケージの作成者は、新しい「sts」クラスを使用して count 時系列をカプセル化することを推奨しています。アウトブレーク検出ツールの説明については、http://doi.org/10.18637/jss.v070.i10vignette("monitoringCounts")で公開されているパッケージを参照してください。

于 2017-01-09T11:06:31.567 に答える