Análisis de Intervalos Temporales Complejos en R: Guía Paso a Paso para Series Temporales Múltiples

¿Te encuentras luchando con la comparación de intervalos en múltiples series temporales en R? Este artículo desglosa un problema común y ofrece soluciones prácticas, maximizando tu comprensión y eficiencia. No te pierdas los consejos SEO para optimizar tu análisis temporal.

Simplifica tu Análisis de Datos Temporales en R

Aprende a manejar y comparar intervalos en series temporales con R, utilizando ejemplos claros y concisos.

¿Qué Series Temporales Podemos Analizar?

Este análisis aplica a series temporales concurrentes con eventos definidos por sus tiempos de inicio y fin. Por ejemplo, consideremos dos series temporales, A y B:

A.df <- structure(list(A.eventid = 1:53,
 A.start = structure(c(1563219814.52, 1563219852.37, 1563220313.16, 1563220472.66, 1563220704.35, 1563220879.51, 1563221108.24, 1563221158.33, 1563221387.43, 1563221400.7, 1563221602.34, 1563221828.33, 1563222165.52, 1563222314.2, 1563222557.28, 1563222669.44, 1563222905.52, 1563223091.62, 1563223237.19, 1563223273.64, 1563223580.14, 1563223908.66, 1563224093.27, 1563224497.41, 1563224554.64, 1563224705.57, 1563225011.55, 1563225192.59, 1563225305.14, 1563225414.38, 1563225432.21, 1563225898.61, 1563226034.51, 1563226110.18, 1563226206.49, 1563226528.13, 1563226570.18, 1563226788.53, 1563227026.21, 1563227502.2, 1563227709.3, 1563227832.51, 1563228127.44, 1563228188.4, 1563228293.59, 1563228558.39, 1563228680.32, 1563228819.44, 1563229208.51, 1563229282.14, 1563229528.52, 1563229959.21, 1563230268.65), class = c("POSIXct", "POSIXt")),
 A.end = structure(c(1563219846.43, 1563220304.39, 1563220470.68, 1563220702.37, 1563220877.5, 1563221102.18, 1563221151.47, 1563221379.63, 1563221389.22, 1563221600.32, 1563221819.27, 1563222157.29, 1563222312.23, 1563222555.25, 1563222667.42, 1563222894.56, 1563223079.44, 1563223230.39, 1563223273.24, 1563223578.14, 1563223900.48, 1563224089.24, 1563224493.45, 1563224550.37, 1563224699.47, 1563225005.13, 1563225188.17, 1563225293.21, 1563225412.17, 1563225417.46, 1563225894.44, 1563226025.2, 1563226108.13, 1563226204.37, 1563226517.59, 1563226562.41, 1563226780.59, 1563227022.28, 1563227493.57, 1563227705.52, 1563227830.38, 1563228125.49, 1563228184.21, 1563228286.39, 1563228546.47, 1563228677.67, 1563228816.5, 1563229198.68, 1563229273.54, 1563229526.53, 1563229952.57, 1563230257.16, 1563230742.25), class = c("POSIXct", "POSIXt"))),
 row.names = 1:53, class = "data.frame")

B.df <- structure(list(B.eventid = 1:52,
 B.start = structure(c(1563221811.888, 1563222153.835, 1563222156.013, 1563222220.14, 1563222289.692, 1563222305.607, 1563222611.565, 1563222631.139, 1563222636.867, 1563222763.565, 1563222774.301, 1563222848.507, 1563222849.957, 1563222853.513, 1563223225.656, 1563223302.539, 1563223326.153, 1563223328.934, 1563223590.144, 1563223592.904, 1563224035.038, 1563224692.704, 1563226451.642, 1563226454.731, 1563226819.701, 1563226824.685, 1563227278.677, 1563227770.247, 1563227773.907, 1563227800.529, 1563227804.663, 1563227809.749, 1563227813.237, 1563227819.043, 1563227829.781, 1563227973.727, 1563229396.472, 1563229454.515, 1563229473.079, 1563229488.669, 1563229521.413, 1563229542.954, 1563229553.595, 1563229565.988, 1563229569.095, 1563229618.857, 1563229791.585, 1563229936.355, 1563230339.141, 1563230734.677, 1563231667.173, 1563231978.567), class = c("POSIXct", "POSIXt")),
 B.end = structure(c(1563221815.058, 1563222154.295, 1563222158.633, 1563222222.07, 1563222289.872, 1563222308.617, 1563222614.265, 1563222633.509, 1563222640.367, 1563222769.045, 1563222774.801, 1563222848.677, 1563222850.237, 1563222856.103, 1563223226.166, 1563223305.339, 1563223328.763, 1563223333.234, 1563223591.454, 1563223593.084, 1563224043.618, 1563224695.234, 1563226454.622, 1563226456.771, 1563226822.551, 1563226827.225, 1563227282.067, 1563227771.787, 1563227774.477, 1563227802.199, 1563227806.653, 1563227811.569, 1563227817.897, 1563227823.643, 1563227830.351, 1563227978.177, 1563229401.282, 1563229457.905, 1563229478.359, 1563229492.439, 1563229527.723, 1563229545.694, 1563229558.975, 1563229568.658, 1563229571.255, 1563229621.117, 1563229792.055, 1563229952.055, 1563230344.351, 1563230739.647, 1563231672.983, 1563231979.987), class = c("POSIXct", "POSIXt"))),
 row.names = 1:52, class = "data.frame")

En este ejemplo, los eventos en la serie A son más largos, mientras que los eventos en la serie B son más cortos.

Calcula X e Y con Precisión: El Secreto Desvelado

El desafío principal reside en calcular dos métricas clave:

• X: El intervalo promedio entre eventos B que ocurren durante un evento A.
• Y: El intervalo entre el último evento B dentro de un evento A y el primer evento B después de este.

Paso 1: Asigna Eventos B a Eventos A

Utiliza data.table para optimizar la asignación de eventos B a sus correspondientes eventos A.

library(data.table)
setDT(A.df); setDT(B.df)

B.df[, time.to.next.B := shift(B.start, type = "lead") - B.end ][]

B.df[ A.df,
 A.eventid := i.A.eventid,
 on = .(B.start >= A.start, B.end <= A.end )][]

Paso 2: Calcula Estadísticas Resumen por Evento A

Agrupa los eventos B por el ID del evento A y calcula las estadísticas relevantes.

ans <- B.df[ !is.na( A.eventid),
 .( B.events = .N,
 last.B.eventid = max( B.eventid ),
 next.B.eventid = max( B.eventid ) + 1,
 mean.B.interval.within.A = mean( time.to.next.B[ B.eventid != max( B.eventid ) ] ) ),
 by = .(A.eventid) ][ B.events >= 4, ]

Paso 3: Determina los Intervalos X e Y

Finalmente, calcula los intervalos X (promedio dentro de A) e Y (entre el final de A y el siguiente B).

ans[ B.df, start_time := i.B.end, on = .(last.B.eventid = B.eventid)]
ans[ B.df, end_time := i.B.start, on = .(next.B.eventid = B.eventid)]

X <- ans$mean.B.interval.within.A
Y <- ans$end_time - ans$start_time

Optimiza el Rendimiento con 'data.table'

La clave del éxito reside en el uso eficiente de la librería data.table. Su sintaxis concisa y su optimización para operaciones en memoria hacen que el procesamiento de grandes conjuntos de datos sea rápido y eficiente.

Consideraciones Finales y Optimización Adicional

Recuerda que este enfoque asume que los eventos B están en orden cronológico y no se superponen. Adapta el código a tus necesidades específicas para obtener resultados precisos y relevantes. Y no olvides la importancia de las encuestas a desarrolladores para orientar las futuras soluciones.

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