一、日期函数as.Date()函数
R中自带的函数as.Date首先和大家介绍一下它的日常用法，第一个就是我们使用as.Date来返回日期数据形式，且默认的格式为年-月-日，format参数用于识别输入的日期按照那种数据逻辑输入，比如下面数据是以"*年*月*日"的逻辑输入：
>as.Date("2019年9月28日", format = "%Y年%m月%d日")
[1] "2019-09-28"
其中我们看到上面%Y等等的字符，其实是日期格式的一种字符形式，常用的格式如下：
第二个用法就是我们给定起点日期，再输入延后天数，就可以输出对应的日期：
>as.Date(31,origin ='2019-01-01')
[1] "2019-02-01"
二、时间函数POSIXct与POSIXlt
(1).POSIXIt主要特点：作用是打散时间，把时间分成年、月、日、时、分、秒，并进行存储我们可以结合unclass()函数，从而提取日期时间信息。比如：
>unclass(as.POSIXlt('2018-9-7 8:12:23'))
$sec
[1] 23
$min
[1] 12
$hour
[1] 8
$mday
[1] 7
$mon
[1] 8
$year
[1] 118
$wday
[1] 5
$yday
[1] 249
$isdst
[1] 0
$zone
[1] "CST"
$gmtoff
[1] NA
我们输入带时间的日期数据，利用unclass和as.POSIXlt函数就可以返回秒、分、时、日、该年已过月数、已过年数(从1900起)、星期几、该天对应该年的第几天，时区等等。
(2).POSIXct 是以1970年1月1号8点开始的以秒进行存储，如果是负数，则是之前的日期时间；正数则是之后，比如：
>unclass(as.POSIXct('1970-1-1 8:00:20'))
[1] 20
attr(,"tzone")
[1] ""
三、日期时间的运算
(1).日期相减，得到相差的天数
>as.Date("2019-10-01") - as.Date('2019-9-26')
Time difference of 5 days
(2).带时间的日期相减，得到相差数(可以指定units参数为"secs","mins","hours","days")
>difftime('2019-10-1 10:00:00',"2019-10-1 6:00:00",units="hours")
Time difference of 4 hours
用xlim或者ylim命令。比如：# Specify axis options within plot()
plot(x, y, main="title", sub="subtitle",
xlab="X-axis label", ylab="y-axix label",
xlim=c(xmin, xmax), ylim=c(ymin, ymax))
对时序数据的研究包括两个基本问题：
在R中，一个数值型向量或数据框中的一列可通过 ts() 函数存储为时序对象
时间序列数据【存在季节性因素，如月度数据、季度数据等】可以被分解为趋势因子、季节性因子和随机因子
可以通过相加模型，也可以通过相乘模型来分解数据
对于乘法模型，可以取对数，将其转化为加性模型
那么如何将时间序列进行拆分，分解成这三部分呢？对于趋势和季节的分解，下面介绍移动平均和季节因子
时序数据集中通常有很显著的随机或误差成分。为了辨明数据中的规律，我们总是希望能够撇开这些波动，画出一条平滑曲线。画出平滑曲线的最简单办法是 简单移动平均 。比如每个数据点都可用这一点和其前后q个点的平均值来表示，这就是居中移动平均 centered moving average
St是时间点t的平滑值， k=2q+1 是每次用来平均的观测值的个数，一般我们会将其设为一个 奇数 。居中移动平均法的代价是，每个时序集中我们会损失最后的q个观测值，平均值消除了数据中的一些随机性
使用R语言 forecast 包中的 ma() 函数来对Nile时序数据进行平滑处理
从图像来看，随着k的增大，图像变得越来越平滑。因此我们需要找到最能画出数据中规律的k，避免过平滑或者欠平滑。这里并没有什么特别的科学理论来指导k的选取，我们只是需要先尝试多个不同的k，再决定一个最好的k
除此之外，还可以使用 加权移动平均 来进行平滑化
加权移动平均法的一大优势是它可以让趋势周期项的估计更平滑。观测值不是直接完全进入或离开计算，它们的权重缓步增加，然后缓步下降，让曲线更加平滑
季节指数的计算
将时序分解为趋势项、季节项和随机项的常用方法是用LOESS光滑做季节性分解。这可以通 过R中的 stl() 函数
stl函数只能处理相加模型，如果要处理相乘模型，可以使用log进行转换
[1] https://www.youtube.com/watch?v=2mM8BUqWAZ4
[2] https://zhuanlan.zhihu.com/p/21877990
[3] https://www.jianshu.com/p/e6d286132690
[4] https://nwfsc-timeseries.github.io/atsa-labs/sec-boxjenkins-stationarity.html
[6] Kabacoff, Robert. R 语言实战 . Ren min you dian chu ban she, 2016.
