R言語 CRAN Task View：時系列解析

CRAN Task View: Time Series Analysisの英語での説明文をGoogle翻訳を使用させていただき機械的に翻訳したものを掲載した。

Maintainer:	Rob J. Hyndman
Contact:	Rob.Hyndman at monash.edu
Version:	2019-05-12
URL:	https://CRAN.R-project.org/view=Finance

ベースRは、特にstatsパッケージで、時系列に役立つ多くの機能を備えています。これは、CRANの多くのパッケージによって補完されています。以下に簡単にまとめます。時系列のツールとEconometrics とFinance タスクビューのツール間にはかなりの重複があります。このビューのパッケージは、大まかに次のトピックで構成されます。一部のパッケージがリストにないと思われる場合は、お知らせください。

基礎

• インフラストラクチャ：
  • Base Rは、時系列データを表現し、分析するための実質的なインフラストラクチャを含みます。
  • 基本クラスは、（数値タイムスタンプを使用して）定期的に離間時系列を表すことができる「TS」です。したがって、特に年次、月次、四半期データなどに適しています。
• ローリング統計：
  • 移動平均は、forecast からのmaとzoo からのrollmeanによって計算されます。後者は、他の特定のローリング統計関数とともに、一般関数rollapplyも提供します。
  • tsibbleは、統計をローリングするためのslide()、オーバーラップしないスライディングウィンドウのためのtile()、およびウィンドウを拡大するためのstretch()を提供します。
  • tbrfは、nラグ観測の代わりに日付と時間ウィンドウに基づいてローリング関数を提供します。
  • rollは、ローリング統計を計算するための並列関数を提供します。
  • rollRegresは、高速のローリングとウィンドウの縮小を提供します。
  • runstatsは、いくつかの実行中のサンプル統計に対して高速な計算方法を提供します。
• グラフィックス：
  • 時系列プロットはtsのオブジェクトに適用されるplot()が得られます。（部分）自己相関関数プロットがpacf()とacf()で実装されています。
  • 代替バージョンは、tsdisplay()を用いる併用ディスプレイと一緒に、forecastでPacf()とAcf()によって提供されています。
  • SDDはより一般的なシリアル依存図を提供し、dCovTSは距離共分散および時系列の相関関数を計算しプロットします。
  • 季節ごとの表示は、statsのmonthplot（）とforecastのseasonplotを使用して取得されます。
  • Watsは、ラップアラウンドの時系列グラフィックを実装しています。
  • ggseasは、季節調整されたシリーズおよびローリング統計のggplot2グラフィックスを提供します。
  • ggTimeSeriesは、カレンダーのヒストグラムを含むさらなるビジュアライゼーションを提供し、カレンダープロットは、sugrrantsで実装されます。
  • dygraphsはDygraphsインタラクティブ時系列グラフ作成ライブラリへのインターフェースを提供します。
  • TSstudioは、時系列のインタラクティブな視覚化ツールが用意されています。
  • ZRAは、dygraphsを使用してforecastパッケージからforecastオブジェクトをプロットします。
  • 予測分布の基本的なファンプロットは、forecastおよびvarsによって提供されています。
  • 任意のシーケンシャル分布のより柔軟なファンプロットは、fanplotに実装されています。

時刻と日付

• クラス「TS」は数値のみのタイムスタンプに対応することができるが、多くのクラスは、それとの時間/日付情報とコンピューティングを格納するための利用可能です。概要について、R Help Desk: Date and Time Classes in R by Gabor Grothendieck and Thomas Petzoldt in R News 4(1) , 29-32を参照してください
• zooのクラス「yearmon」と「yearqtr」は、それぞれ、月次および四半期ごとの観測でより便利な計算が可能になります。
• 基本パッケージのクラス「Date」は、毎日のデータの日付を扱うための基本的なクラスです。日付は内部的に1970年1月1日からの日数として格納されます。
• chronパッケージは、chron()でdate/time（intra-day）、hours()、dates()ためのクラスが用意されている。タイムゾーンと夏時間はサポートされていません。内部的には、「chron」のオブジェクトは、1970年1月1日以降（小数）の日です。
• クラス「POSIXct」と「POSIXlt」は日付/時刻（イントラデイ）についてはPOSIX標準を実装し、また、タイムゾーンと夏時間をサポートしています。ただし、タイムゾーンの計算は、いくつかの注意を必要とし、システムに依存する可能性があります。内部的には、「POSIXct」オブジェクトは 1970-01-0100:00:00 GMTからの秒数です。
  • パッケージlubridateは、特定のPOSIXベースの計算を容易にする機能を提供します。
  • timechangeは、タイムゾーンと夏時間の会計処理を効率的に処理します。
  • wktmoは、週単位のデータをいくつかの異なる方法で毎月のデータに変換します。
• いくつかのパッケージは時間ベースのtibble処理を目的としています。
  • tsibbleは、整頓された一時的なデータフレームと関連するツールを提供します。
  • tibbletimeは、時間を認識するtibbleを処理します。
  • timetkは、時間ベースのtibble、xts、zoo、tsオブジェクトを操作して強制するためのツールが含まれています。
  • tsboxは、さまざまな時系列データクラスを変換するための別のツールキットです。
• クラス「timeDate」は、timeDateパッケージ（：fCalendar以前）で提供されています。それは、「金融センター」という新しい概念を経由してタイムゾーンと夏時間時間を扱い、金融の時間/日付の情報を目指している。内部的には、「POSIXct」内のすべての情報を格納し、唯一のGMTですべての計算を行います。例えば、様々な証券取引所のための土・日・祝日についての情報を含むカレンダーの機能もまた含まれています。
• tisパッケージは、時間/日付については、「ti」クラスが用意されています。
• mondateパッケージの「mondate」クラスは、月単位の日付とコンピューティングを容易にします。
• tempdisaggパッケージは、より高い周波数系列の時間的に分解し、低周波数の時系列を補間する方法を含む。
• tsdisagg2によって時系列の分離も提供されます。
• TimeProjectionは、そのような曜日、週末、休日、月の日などの日付オブジェクトの有効時間の構成要素を抽出し、データフレームに入れる。

時系列クラス

• 上述したように、「ts」が数値タイムスタンプを用いて規則的な間隔時系列のための基本的なクラスである。
• zooパッケージは、（つまり、前のセクションのすべてのクラスを可能にする）タイムスタンプのための任意のクラスを使用して、定期的かつ不規則な間隔時系列のためのインフラストラクチャを提供します。これは、「TS」とできるだけ一致するように設計される。「zoo」からへの強制は、このセクションに記載されている他のすべてのクラスで利用可能です。
• パッケージxtsは、zooに基づいており、Rの異なる時間ベースのデータクラスの均一な処理を提供する。
• 各種パッケージは、特に金融アプリケーションを対象とし、「POSIXct」タイムスタンプに基づいて、不規則な時系列を実装します。これらには、tseriesからの「irts」、ftsから「fts」を含みます。
• timeSeriesでのクラス「timeSeries」（以前：fSeries）は「timeSeries」タイムスタンプが時系列を実装しています。
• tisクラス「tis」は、「ti」のタイムスタンプを持つ時系列を実装しています。
• パッケージtframeは、異なる形式で時間枠を設定するためのインフラストラクチャが含まれています。

予測と単変量モデリング

• forecastパッケージは、クラスと単変量時系列予測のための方法を提供し、統計パッケージ内のすべてのものを含む様々な予測モデルを実現する多くの機能が用意されています。
• 指数平滑：
  • 統計におけるHoltWinters()は、部分的な最適化をいくつかの基本的なモデルを提供し、forecastパッケージからets()は、完全な最適化を搭載したモデルや施設の大規模なセットを提供します。
  • robetsは、ets()関数の堅牢な代替手段を提供します。
  • smoothは、指数平滑化の一般化を実装します。
  • MAPAパッケージは、予測精度を向上させるために一時的な凝集の異なるレベルで指数平滑モデルを組み合わせます。
  • 指数平滑法のいくつかのベイジアン拡張は、Rlgtに含まれています。
• prophetは、非線形トレンドが年次および週次の季節性と合致する加法モデルに基づいて時系列を予測し、さらに休日を予測します。それは毎日のデータで最も効果的です。
• シータ方法はforecastパッケージからthetaf関数で実現されます。
  • 代替および拡張実装は、forecThetaで提供されています。
• 自己回帰モデル：
  • （モデル選択付き）statsのar()とサブセットARモデルのFitAR。
• ARIMAモデル：
  • statsでのarima()は、ARIMA、SARIMA、ARIMAX、およびサブセットARIMAモデルのための基本的な機能です。
  • これは、自動次数選択のためのauto.arima()とともに関数Arima()を介してforecastパッケージに強化されています。
  • tseriesパッケージ内のarma()はARMAとサブセットARMAモデルの異なるアルゴリズムを提供します。
  • イノベーションアルゴリズムを含む他の推定方法は、itsmrによって提供されています。
  • FitARMAは、ARMAモデルの高速な最尤推定アルゴリズムを実装しています。
  • パッケージgsarimaは、一般SARIMA時系列シミュレーションのための機能が含まれています。
  • 堅牢なARIMAモデリングは、robustarimaパッケージで提供されています。
  • mar1sパッケージは、季節のプロセスと乗法のAR（1）を処理します。
  • TSTutorialは、ボックス・ジェンキンスモデリングのためのインタラクティブなチュートリアルが用意されています。
  • ARIMAと構造的時系列モデルの改良された予測区間は、tsPIによって提供されます。
• 周期的なARMAモデル：
  • 周期的な自己回帰時系列モデルのpearとpartsm、周期的なARMAモデリングのためのperARMA、周期的な時系列分析のための他の手順。
• ARFIMAモデル：
  • 小数階差ARFIMAモデルのいくつかの機能は、fracdiffパッケージで提供されています。
  • arfimaパッケージは、動的回帰（伝達関数）モデルを含むARFIMAとARIMAモデルのより高度で一般的な施設を併設しています。
  • LongMemoryTSは、長い記憶の時系列を分析するための関数の集まりを提供します。
• 伝達関数モデルは、TSAパッケージ内のarimax関数、arfimaパッケージ内arfima機能によって提供される。
• Chen-Liuアプローチ以下の外れ値検出は、tsoutliersによって提供されます。
  • anomalizeは、整然としたデータフレームワークにおいていくつかの外れ値検出方法を提供します。
  • otsadは、時系列のオンライン異常検出機能を実装しています。
• 構造モデルは、stats、stsm、stsm.classの中でStructTS()で実装されている。
  • KFKSDSは、単変量と状態空間モデルに対してカルマンフィルタやスムーザーの素朴な実装を提供します。
  • ベイズ構造的な時系列モデルは、bstsに実装されています。
• 非ガウス時系列はGLARMA状態空間モデルでglarma を介して扱うことができ、GASパッケージのGeneralized Autoregressive Scoreモデルを使用することができます。
  • Monte Carlo Likelihoodメソッドを使用する条件付き自動回帰モデルは、mclcarに実装されています。
  • 非線形および非ガウス状態空間モデルに対する効率的なベイジアン推論は、bssmで提供されています。
• GARCHモデル：
  • tseriesからgarch()は、基本的なGARCHモデルに適合します。
  • GARCHモデルの多くのバリエーションは、rugarchによって提供されます。
  • 他の単変量GARCHパッケージは、GARCHの技術革新の広いクラスにARIMAモデルを実装fGarchが含まれます。
  • Financeタスクビューは、より多くのGARCHパッケージが記載されています。
• 確率的ボラティリティ・モデルは、ベイズの枠組みでstochvolによって処理されます。
• カウント時系列モデルは、tscount とacpパッケージで処理されます。
  • ZIMは、カウント時間系列のゼロ膨張したモデルを提供します。
  • tsintermittentは分析し、断続的な需要の時系列を予測するためのさまざまなモデルを実装しています。
• 打ち切り時系列は、centsとcarx を使用してモデル化することができます。
  • ARCensRegは、自己回帰的エラーを伴う単変量検閲回帰モデルに適合します。
• かばん検定は、statsパッケージにBox.test（）を介して提供されます。
  • 追加の検定は、portesとWeightedPortTestで与えられます。
• 変化点検出は、（線形回帰モデルを使用する）strucchange、（ノンパラメトリック検定を使用する）trendに設けられています。
  • changepointパッケージは、多くの一般的Changepointのメソッドを提供します。
  • ecpは、単変量および多変量シリーズのノンパラメトリックChangepointの検出を行います。
  • changepoint.mvは、多変量時系列の変化点を検出します。
  • InspectChangepointは、スパースプロジェクションを使用して高次元時系列の変化点を推定します。
• おそらく単調でない傾向のテストは、funtimesで提供されます。
• 時系列代入は、imputeTSパッケージで提供されています。
  • いくつかのより限定された機能は、forecastパッケージからna.interp()を使用して利用可能です。
  • imputeTestbenchは、代用メソッドのテストと比較のためのツールを提供します。
  • mtsdiは、空間的および時間的相関関係を考慮して、多変量正規の時系列で欠損値を代入するEMアルゴリズムを実装します。
• 予測は、予測を組み合わせるために最も頻繁に使用されるメソッドをサポートしているForecastComb を使用して組み合わせることができます。
  • forecastHybridは、アンサンブル予測の機能を提供し、forecastパッケージからアプローチを組み合わせます。
  • operaは、ユーザによって提供される予測の組み合わせに基づいてオンライン予測のための設備を有する。
  • mafsは、いくつかの予測モデルに適合し、エラーメトリックに従って最適なモデルを選択します。
• 予測評価は、forecastのaccuracy()関数で提供されます。
  • スコアリングルールを使用した分布予測評価は、scoringRulesで利用できます。
  • 2つのモデルの予測精度を比較するためのDiebold-Marianoテストは、forecastのdm.test()関数で実装されています。
  • Diebold-Marianoテストの多変量版は、multDMによって提供されています。
• 予測のための整ったツールは、sweepによって提供され、forecastで生成されたオブジェクトを「整然とした」データフレームに変換します。
• その他：
  • ltsaは、線形時系列解析のためのメソッドを含みます。
  • timsacは、時系列解析と制御のためのメソッドを含みます。

周波数解析

• スペクトル密度推定はピリオド、平滑ピリオドグラムとAR予測などのstatsパッケージにspectrum()によって提供されます。
  • ベイジアンスペクトル推定は、bspecとregspecによって提供されます。
  • quantspecは、単変量時系列に対してラプラスピリオドグラムを計算し、プロットするメソッドが含まれています。
  • 不均一にサンプリングされた時系列に対してLomb-Scargleのピリオドグラムは、lombによって計算されます。
  • spectralは、スペクトルフィルタリングのためにフーリエ変換およびヒルベルト変換を使用する。
  • psdは、適応、正弦マルチテーパスペクトル密度の推定値を生成します。
  • kzaは、断線検出とスペクトル解析、ウェーブレットとKZフーリエ変換など、コルモゴロフZurbenko適応フィルタが用意されています。
  • multitaperは、いくつかのマルチテーパスペクトル解析ツールを提供しています。
• ウェーブレット方法：
  • waveletsパッケージは、コンピューティングウェーブレットフィルタ、ウェーブレット変換と多重解像度解析を含む。
  • パーシバルとデン（2000）に基づいて、時系列分析のためのウェーブレット変換の方法は、wmtsaに記載されている。
  • WaveletCompは、クロスウェーブレット、位相差および有意差検定を含む単変量および二変量時系列のウェーブレットベース解析のためのいくつかのツールを提供します。
  • biwaveletは、1変量および2変量ウェーブレット解析用のWTC Matlabパッケージの移植版です。
  • 多変量局所局所ウェーブレット解析ツールは、mvLSWによって提供されています。
  • ホワイトノイズ使用してウェーブレットのテストは、hwwntestによって提供されています。
  • ウェーブレットスカログラムツールは、wavScalogramに含まれています。
  • さらに、ウェーブレットの方法はパッケージbrainwaverとrwt、waveslim、wavethresh、mvcwtで見つけることができます。
• フーリエ項を使用して、高調波回帰がHarmonicRegressionに実装されています。
  • forecastパッケージは、フーリエ変換機能を介して、いくつかの簡単な高調波回帰ファシリティを提供しています。

分解とフィルタリング

• フィルタ：
  • statsのfilter()は、複数の単変量時系列の自己回帰移動平均線フィルタリングを提供します。
  • robfilterパッケージは、いくつかの堅牢な時系列フィルタを提供します。
  • statsパッケージのsmooth()は、Tukeyの移動中央平滑、3RS3R、3RSS、3Rなどを計算します。
  • sleektsは、4253H を2回平滑メソッドを計算します。
  • mFilterは、Hodrick-PrescottおよびButterworthフィルタを含む傾向および周期成分を平滑化および抽出するためのいくつかのフィルタを実装しています。
• 分解：
  • 古典分解はdecompose()を介して提供される、より高度で柔軟性の分解は、基本的な統計パッケージから両方、stl()を使用して提供されています。
  • 自己回帰ベースの分解は、ArDecによって提供されます。
  • tsdecompは、ARIMAベースの四半期および月次データの分解を実装します。
  • rmafは、分解のために洗練された移動平均フィルタを使用しています。
• 特異スペクトル解析は、RssaとASSA、spectral.methodsに実装されています。
• 経験的モード分解（EMD）とヒルベルトスペクトル分析は、EMDによって提供されます。
  • アンサンブルEMDを含む追加のツールは、hhtでご利用いただけます。
  • アンサンブルEMDとその完全な変異体の代替実装は、Rlibeemdでご利用いただけます。

季節性

• 季節性の分解：
  • statsパッケージは、decompose()で古典的分解し、stl()でSTL分解を提供しています。
  • 強化されたSTL分解は、stlplusで利用可能です。
  • stRは、回帰に基づいて季節トレンドの分解を提供します。
• X-13-ARIMA-SEATSバイナリは、x13binaryで提供されています。
  • seasonalはRインターフェイスを提供します。
  • seasonalviewはGUIを提供します。
  • 代わりのインタフェースは、x12によって提供されています。
  • 関連する代替GUIは、x12GUIによって提供されます。
• JDemetra +季節調整ソフトウェアへのインターフェースは、RJDemetraによって提供されています。
  • ggdemetraは、関連するggplot2関数を提供します。
• 曜日、時間帯、時間帯および休日の影響を考慮した日々の時系列の季節調整は、dsaによって提供されます。
• 季節性の分析：
  • bfastパッケージは、トレンドや分解から得た季節のコンポーネント内の急激な変化を検出し、特徴づけるための方法も提供します。
  • npstは、ヒューイットの季節性検定の一般化を提供します。
• season：
  • 回帰モデル、時間成層ケースクロスオーバー、プロット関数、残差チェックを含む健康データの季節分析。
• seas：
  • 季節の分析、特に気候学のためのグラフィックス。
• deseasonalize：
  • ARフィッティングを使用して、地球物理学的、時系列に最適deseasonalization。

定常性、単位根および共和分

• 定常性と単位根：
  • tseriesは、拡張ディッキー・フラー、フィリップス・ペロン、およびKPSSを含む様々な定常性と単位根検定を提供しています。
  • ADFおよびKPSSテストの代替実装はまた、エリオット・ローゼンバーグ・ストック、シュミット・フィリップスとZivot・アンドリュース試験など更なるメソッドを含むurcaパッケージです。
  • urootは、季節単位の単位根検定を提供します。
  • CADFtestは、標準のADFおよび共変量 – 増補ADF（CADF）テストの両方の実装を提供します。
  • MultipleBubblesは、Phillips-Shi-Yu（2015）に基づいて気泡の存在をテストします。
• ローカル定常性：
  • locitsは、ローカル定常性のテストを提供し、ローカライズされた自己共分散を計算します。
  • 時系列costationarity判定は、costatによって提供される。
  • 非定常時系列のローカルでの静止ウェーブレットモデルがwavethreshで実装（プロッティング、推定を含めて、時間的に変化するスペクトルのシミュレーション機能）しています。
• 共和分：
  • フィリップスOuliarisの共和分検定とエングル・グレンジャー2段階法はtseriesとurcaに実装されています。後者は、さらにヨハンセントレースおよびラムダマックス・テストのための機能が含まれています。
  • tsDynは、ヨハンセンのテストおよびAIC/BIC同時ランクラグの選択を提供しています。
  • CommonTrendは、共和分システムからの共通の傾向を抽出しプロットするツールを提供しています。
  • 共推計回帰におけるパラメータ推定と推論は、cointRegに実装されています。
  • nardlは、非線形共積分自己回帰分散ラグモデルを推定します。

非線形時系列解析

• 非線形自己回帰：
  • しきい値自己回帰モデル、マルコフスイッチングモデル、畳み込み関数自己回帰モデル、非線形性テストなど、非線形時系列分析のためのツールは、NTSに用意されています。
  • 非線形自己回帰種々の形態は、加法AR、ニューラルネット、SETARとLSTARモデル、しきい値VARとVECMを含むtsDynでご利用いただけます。
  • ニューラルネットワーク自己回帰もGMDHで提供されています。
  • nnforは、ニューラルネットワークによる時系列予測を提供します。
  • NlinTSは、ニューラルネットワークVARと、フィードフォワードニューラルネットワークに基づくGranger因果関係テストの非線形バージョンが含まれています。
  • bentcableARは、ベント・ケーブルの自己回帰を実装しています。
  • BAYSTARは、閾値自己回帰モデルのベイズ分析を提供します。
• tseriesChaosは、TISEANプロジェクトからのアルゴリズムの研究の実装を提供します。
  • DChaosは、一変量時系列内のカオス信号を検出するためのいくつかのアルゴリズムを提供します。
• 潜在マルコフモデルの依存混合は、カテゴリおよび連続時系列に対してdepmixとdepmixS4に記載されています。
  • 自己回帰マルコフスイッチングモデルは、MSwMで提供されています。
• テスト：
  • 非直線性のための様々なテストは、fNonlinearで提供されています。
  • tseriesEntropyは、エントロピーメトリックに基づいて非線形シリアル依存性に関してテストします。
• 非線形時系列のための追加機能は、nltsとnonlinearTseriesでご利用いただけます。
• フラクタル時系列のモデル化と分析は、fractalによって提供されています。
  • fractalrockは、非正規リターン分布のフラクタル時系列を生成します。

エントロピー

• スペクトル密度に基づくシャノンエントロピーは、ForeCA を用いて計算されます。
• RTransferEntropyは、ShannonとRenyiの転送エントロピーとの時系列間の情報フローを測定します。
• Bhattacharya-Hellinger-Matusita距離に基づくエントロピー尺度は、tseriesEntropyにおいて実装されます。
• さまざまな近似およびサンプルエントロピーは、TSEntropies を使用して計算されます。

ダイナミックな回帰モデル

• 動的線形モデル：
  • OLS経由フィッティング動的回帰モデルのための便利なインタフェースは、dynlmで利用可能です。
  • また、他の回帰関数とより多くの時間系列クラスで機能強化されたアプローチは、dynで実装されています。
  • より高度な動的システム方程式は、dseを用いて取り付けることができる。
  • ガウスの線形状態空間モデルは、MCMCを使用するbstsを用いて、または（最大尤度、カルマンフィルタリング/平滑化及びベイズ法を介して）dlmを使用して取り付けることができる。
  • dLagMは、分布ラグを用いた時系列回帰を提供します。
  • 分布ラグ非線形のモデリングのための機能は、dlnmで提供されています。
  • sym.armaは、条件付き対称分布に従う回帰式を持つARMAモデルに適合します。
• 時変パラメータ・モデルは、tprパッケージを使用して取り付けることができる。
• orderedLassoは、ラグ増加につれて係数減衰のラグ回帰を処理するために、係数上の順序制約を持つスパース線形モデルにフィットします。

多変量時系列モデル

• ベクトル自己回帰（VAR）モデルは、AICで選択などの基本的なstatsパッケージにar()を介して提供されています。これらのモデルは、静止して制限されています。
  • MTSは、VAR、VARMA、季節VARMA、外生変数のVARモデル、時系列エラーの多変量回帰などの多変量時系列を解析するための汎用ツールキットです。
  • おそらく非定常VARモデルは、mArパッケージに組み込まれており、主成分空間内のVARモデルも可能です。
  • BigVARは、VARとVARXモデルを構造化されたlassoペナルティで推定します。
  • svarsは、データ駆動型構造VARを実装します。
  • sparsevarは、スパースVARとVECMモデルの推定を可能にします。
  • bigtimeは、大きなVAR、VARXとVARMAモデルを推定します。
  • 自動化されたVARモデルとネットワークは、autovarCoreでご利用いただけます。
  • より精巧なモデルは、パッケージvars、tsDyn、dse内estVARXls()で提供されています。
  • ブートストラップ予測区間を持つ別の実装は、VAR.etpに記載されています。
  • BVARは、階層ベイズVARモデルのためのツールキットを提供します。
  • mlVARは、マルチレベルのベクトル自己回帰を提供します。
  • VARsignRは、符号の制約を使用して、VARモデルで構造ショックを識別するためのルーチンを提供します。
  • gmvarkitは、ガウス混合VARモデルを推定します。
  • GNARは、ネットワークARモデルにフィッティングするためのメソッドを提供しています。
  • graphicalVARは、グラフィカルなVARモデルを推定します。
  • gdpcは、一般化された動的主成分を実装します。
  • pcdpcaは、動的主成分を定期的に相関する多変量時系列に拡張します。
  • onlineVARは、時間適応型lasso VARのオンラインフィッティングを実装します。
  • mgmは、正規化された回帰を経て、時変の混合グラフモデルと混合VARモデルを推定します。
• VARIMAモデルおよび状態空間モデルは、dseパッケージに設けられています。
  • EvalEstは、関連付けられた推定方法を評価するために、モンテカルロ実験を容易にします。
• ベクトル誤差補正モデルは、構造的な制約としきい値とのバージョンを含むurca、ecm、varsやtsDynパッケージを介して利用できます。
• 時系列成分分析：
  • 時系列因子分析は、tsfaに設けられています。
  • ForeCAは、可能な限り予測可能な多変量時系列を作る最高の線形変換を検索してforecatable成分分析を実装しています。
  • PCA4TSは、互いに無相関であるより低次元のサブシリーズを与える多変量時系列の線形変換を検索します。
  • 片面動的主成分は、odpcで計算されます。
  • 周波数領域ベースの動的PCAは、freqdomに実装されています。
• 多変量状態空間モデル：
  • 高速な多変量カルマンフィルタ、よりスムーズなシミュレーション、滑らかな予測を提供するKFASパッケージによって実装が提供されています。
  • FKFは、欠損値に対応できるカルマンフィルタの高速かつ柔軟な実装を提供します。
  • さらに別の実装は、状態空間型に他の多変量モデルに変換するためのツールが含まれているdlmパッケージに記載されています。
  • MARSSは、EMアルゴリズムを使用して拘束され拘束されていない多変量自己回帰状態空間モデルに適合します。これらのパッケージはすべて、観測と状態誤差項は無相関であると仮定します。
• 部分的に観察されたマルコフプロセスは、非ガウス非線形モデルを可能にする通常の多変量線形状態空間モデルの一般化である。これらはpompパッケージに実装されています。
• factorstochvolは、多変量確率的揮発性モデル（潜在因子を使用）を提供しています。

時系列の大規模なグループの分析

• 時系列特徴は、tsfeatures を使用して時系列のリストまたは行列から計算されます。多くの組み込み機能機能が含まれており、ユーザーは自分自身を追加することができます。
• 時系列クラスタリングは、TSclustとdtwclust、BNPTSclust、pdcに実装されています。
• TSdistは、時系列データの距離尺度を提供します。
• TSreprは、次元削減と特徴抽出を使用して時系列を表現する方法が含まれています。
• jmotifは、時系列でのモチーフを見つけるための時系列シンボリック離散化に基づくツールを実装し、翻訳可能時系列の分類が容易になります。
• rucrdtwは、UCR Suiteの関数にRバインディングを提供し、動的タイムワーピングとユークリッド距離の下で最高のマッチを探すための超高速サブシーケンス検索を可能にします。
• 階層的グループ化された時系列の集合をプロットし、予測するための方法は、htsにより提供されます。
  • thiefは、時間的に集計された時系列の予測を調整するために階層的方法を使用する。
  • 階層的な時系列の予測を両立するための別のアプローチは、gtopによって提供されます。

機能時系列

• ファンクション時系列の可視化とモデリング、予測、分析のためのツールは、ftsaで実装されています。
• freqdom.fdaは、機能的な時系列に対して動的な機能主成分の実装を提供します。

連続時間モデル

• 連続時間の自己回帰モデルは、ctsに設けられています。
• carfimaは、連続時間ARFIMAモデルを可能にします。
• Sim.DiffProcは、確率微分方程式を作り、シミュレートする。
• 確率微分方程式のシミュレーションと推論は、sdeとyuimaによって提供されます。

再サンプリング

• ブートストラップ：
  • bootパッケージは、いくつかの亜種とブロックブートストラップ含む時系列ブートストラップのために、機能tsboot()を用意されています。
  • tseriesのtsbootstrap()は、高速静止ブロックブートストラップが用意されています。
  • 時系列のための最大エントロピーブートストラップは、mebootで提供されています。
  • timesbootは、サンプルのACFとピリオドのためのブートストラップ信頼区間を計算します。
  • BootPRは、自己回帰時系列のバイアス補正後の予測およびブートストラップ予測区間を計算します。

時系列データ

• クライヤーとチャン（2010）からのデータは、TSAパッケージにあります。
• Hyndman and Athanasopoulos (2013) Forecasting: principles and practice areのデータは、fppパッケージで提供されています。
• Hyndman and Athanasopoulos (2017) Forecasting: principles and practice (2nd ed)のデータは、fpp2パッケージで提供されています。
• Hyndman, Koehler, Ord and Snyder (2008) Forecasting with exponential smoothingのデータは、expsmoothパッケージで提供されています。
• Makridakis, Wheelwright and Hyndman (1998) Forecasting: methods and applicationsのデータは、fmaパッケージで提供されています。
• シャムウェイとStoffer（2011）からのデータは、astsaパッケージにあります。
• Tsay（2005、2nd ed）のFinancial Time Seriesのデータは、FinTSパッケージに入っています。
• tswgeは、Woodward、Gray、Elliottの第2版Applied Time Series Analysis with Rのテキストが付いています。
• AERとEcdatは、いずれも多くの計量経済学の教科書から（時系列データを含む）多くのデータセットが含まれています。
• M-competitionとM3-competitionからのデータはMcompパッケージで提供されています。Tcompは、2010 IJF Tourism Forecasting Competitionのデータを提供します。
• BETSは、ブラジルで最も重要な経済的時系列へのアクセスを提供します。
• dataseries.org 経由のスイスからのデータは、dataseries を使用してダウンロードしてインポートすることができます。
• fameは、FAME時系列データベースのためのインタフェースを提供します。
• influxdbrは、InfluxDB時系列データベースへのインタフェースを提供します。
• pdfetchは、公共の情報源からの経済・金融時系列をダウンロードするための機能を提供します。
• 金融、経済的、社会的なデータセットへのQuandlオンラインポータルからのデータは、対話的にQuandlパッケージを使用して照会することができます。
• TSdbiは、時系列のデータベースに共通のインタフェースを提供します。

その他

• dtw：時系列間のペアワイズアライメントを計算、プロットするための動的時間ワープアルゴリズム。
• ensembleBMA：アンサンブル予報や気象観測から、確率的な予測を作成するためのベイズモデル平均化。
• earlywarnings：早期警報は、時系列的に重要な遷移を検出するためのツールボックスを通知します。
• events：定期的に集約された多変量時系列に機械抽出のイベントデータを回す。
• FeedbackTS：時系列にフィードバックを調査する断片化されたタイム・方向性の分析。
• imputePSF ：パターンシーケンスを使用して欠損データを代入。
• LPStimeSeriesは、時系列のための「学習したパターン類似性」を見つけることを目指しています。
• nets：時系列データのためのスパース長期的に部分的な相関ネットワークを推定するためのルーチン。
• paleoTS：古生物学、時系列的に進化をモデル化。
• pastecs：規制分解と空間・時系列の分析。
• PSF ：パターンシーケンスを用いて単変量時系列を予測します。
• ptw：パラメトリックタイムワーピング。
• RGENERATEは、ベクトル時系列を生成するためのツールを提供しています。
• RMAWGENは、VARモデルの気温と降水量を作る使用の日々の時系列の空間的なマルチサイト確率的生成のためのS3とS4関数の集合です。パッケージには、気候学、統計水文学で使用することができます。
• RSEIS：地震時系列解析ツール。
• rts：ラスター時系列解析（衛星画像、例えば、時系列）。
• sae2：小面積推定のための時系列モデル。
• spTimer：時空間ベイズモデリング。
• surveillance：時間的および時空間モデリングと流行現象のモニタリングが行われます。
• TED：乱流の時系列イベントの検出と分類。
• Tides：関数の準周期的な時系列などの特性を計算する観測された河口水位。
• tiger：2つの時系列間の典型的な差異（エラーなど）時間的に解決グループが決定され、可視化される。
• tsfknn ：k最近傍点の時系列予測。
• TSMining：時系列データで単変量および多変量モチーフをマイニング
• tsModel：大気汚染と健康のための時系列のモデル化。