[논문 리뷰] zoo: S3 Infrastructure for Regular and Irregular Time Series

Achim Zeileis, Gabor Grothendieck|ArXiv.org|2005. 05. 25.

Time Series Analysis and Forecasting참고 문헌 2인용 수 150

한 줄 요약

이 논문은 정렬된 색인을 가진 관측치, 즉 정규 및 비정규 시계열을 모두 처리할 수 있는 S3 클래스인 R 패키지 'zoo'를 소개한다. 이는 기본 R과 'ts' 클래스와 원활하게 통합되는 유연한 색인 독립 프레임워크를 제공하며, 시계열 유형 간 일관된 연산을 가능하게 하면서도 NA 처리, 코ercion, 기타 시계열 클래스와의 상호운용성도 지원한다.

ABSTRACT

zoo is an R package providing an S3 class with methods for indexed totally ordered observations, such as discrete irregular time series. Its key design goals are independence of a particular index/time/date class and consistency with base R and the "ts" class for regular time series. This paper describes how these are achieved within zoo and provides several illustrations of the available methods for "zoo" objects which include plotting, merging and binding, several mathematical operations, extracting and replacing data and index, coercion and NA handling. A subclass "zooreg" embeds regular time series into the "zoo" framework and thus bridges the gap between regular and irregular time series classes in R.

연구 동기 및 목표

• 이전에는 특정 시간 클래스에 종속된 전용 패키지가 필요로 했던 R에서 비정규 시계열을 위한 네이티브이고 일반적인 클래스의 부재를 해결하기 위해.
• 특정 색인 클래스(예: POSIXct, yearmon)에 종속되지 않는 시간 시계열 인fra스터처를 설계하여 다양한 데이터 유형에 광범위하게 적용 가능하도록 하기 위해.
• 기본 R과 'ts' 클래스와의 일관성을 확보하기 위해 표준 일반 메서드를 구현함으로써 사용자 학습 곡선을 줄이기 위해.
• 'zooreg' 서브클래스와 'zoo', 'ts', 'its', 'irts', 'timeSeries' 클래스 간의 원활한 코ercion을 통해 정규 및 비정규 시계열 간 격차를 메우기 위해.
• 다른 패키지가 'zoo'를 시간 시계열 인프라의 기초로 삼을 수 있도록 확장 가능성을 보장하기 위해.

제안 방법

• 'zoo()' 생성자를 사용하여 데이터 벡터 또는 행렬과 관측치의 총순서를 정의하는 색인 벡터를 조합함으로써 'zoo' 클래스를 생성한다.
• 숫자, 문자, 날짜-시간 또는 사용자 정의 유형을 포함한 임의의 색인 유형을 지원하여 'POSIXct' 또는 'yearmon'과 같은 특정 시간 클래스에 종속되지 않도록 보장한다.
• 'zooreg' 서브클래스는 'zoo'를 확장하여 'frequency' 속성을 추가함으로써 정규 시계열을 표현하며, 'ts' 클래스와의 호환성을 보장한다.
• 'ts' 클래스와 유사한 표준 일반 메서드(예: 플로팅, 병합, 바인딩, 수학 연산, NA 처리)를 구현하여 사용자가 직관적으로 사용할 수 있도록 한다.
• 'as.irts()', 'as.ts()', 'as.yearqtr()'와 같은 코ercion 함수를 통해 'zoo'와 다른 시계열 클래스 간의 전환을 최소한의 데이터 손실로 가능하게 한다.
• 'yearmon' 색인을 위한 전용 메서드를 포함하여 분기별 데이터 집계 및 'Date' 또는 'POSIXct' 형식으로의 변환을 지원한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 특정 시간 클래스에 종속되지 않으면서도 정규 및 비정규 시계열을 모두 지원하는 일반적인 R 시계열 인프라를 어떻게 설계할 수 있는가?
• RQ2 'zoo'와 기존 시계열 클래스('ts', 'its', 'irts', 'timeSeries') 간의 원활한 상호운용성을 가능하게 하는 설계 원칙은 무엇인가?
• RQ3 'zoo' 객체에 대해 표준 R 일반 메서드(예: plot, merge, summary)를 어떻게 일관성 있게 구현하여 사용자 경험을 직관적으로 만들 수 있는가?
• RQ4 'yearmon' 및 'POSIXct' 또는 'Date' 형식으로의 변환을 포함한 민감한 색인 처리 메커니즘은 무엇인가?
• RQ5 'zoo' 프레임워크가 고수준 시계열 패키지의 기초로 기능하면서도 확장성과 후행 호환성을 유지하는 방법은 무엇인가?

주요 결과

• 'zoo' 패키지는 정규 및 비정규 시계열을 일관된 메서드 인터페이스로 지원하는 통합 S3 클래스를 성공적으로 제공한다.
• 'zooreg' 서브클래스는 'zoo' 프레임워크 내에 정규 시계열을 통합함으로써 'ts' 클래스와의 완전한 호환성을 확보하며, 원활한 전환과 연산을 가능하게 한다.
• 'zoo'와 다른 시계열 클래스(예: 'ts', 'its', 'irts', 'timeSeries') 간의 코ercion은 손실 없이 효율적이며, 패키지 간 데이터 교환을 촉진한다.
• 패키지는 'yearmon'을 포함한 다양한 색인 유형을 지원하여 인간이 읽을 수 있는 출력과 분기 또는 월 단위 집계를 가능하게 한다.
• 'aggregate(zr3, as.yearqtr, mean)'와 같은 메서드는 최소한의 코드로 월간 데이터를 쉽게 분기 요약으로 집계할 수 있음을 보여준다.
• 'zoo' 객체를 'POSIXct' 또는 'Date' 형식으로 변환하는 것은 간단하며, 월의 첫 날 또는 마지막 날 기준을 모두 지원하여 시간 기반 분석의 사용성을 향상시킨다.