Как получить склоны интерполяции в обычных временных точках на кумулятивной сумме?

С перекрестным подтверждением я задал вопрос об анализе данных по дате, но не желал генерировать ложные всплески и корыта, забив данные за месяц. Например, если вы платите счет в последний день каждого месяца, но однажды один оплачивает несколько дней позже, то один месяц будет отражать нулевые расходы, а следующий месяц будет отражать двойные обычные расходы. Все ложные мусор.

Один из ответов на мой вопрос объяснил концепцию интерполяции с использованием линейного сглаживания сплайнов на суммарной сумме для преодоления икоты в бининге. Я заинтригован этим и хочу реализовать его в R, но не могу найти примеры в Интернете. Я не просто хочу печатать сюжеты. Я хочу получить мгновенный наклон в каждый момент времени (возможно, каждый день), но этот наклон должен быть получен из сплайна, который вводит точки с нескольких дней (или, возможно, несколько недель или несколько месяцев), до нескольких дней после момента времени. Другими словами, в конце дня я хочу получить что-то вроде фрейма данных, в котором один столбец - деньги в день или пациенты в неделю, но это не подлежит капризам, например, заплатил несколько дней позже или было ли 5 рабочих дней в месяце (в отличие от обычных 4).

Вот несколько упрощенных симуляции и графика, чтобы показать, с чем я против.

library(lubridate)
library(ggplot2)
library(reshape2)
dates <- seq(as.Date("2010-02-01"), length=24, by="1 month") - 1
dates[5] <- dates[5]+3 #we are making one payment date that is 3 days late
dates#look how the payment date is the last day of every month except for
#2010-05 where it takes place on 2010-06-03 - naughty boy!
amounts <- rep(50,each=24)# pay $50 every month
register <- data.frame(dates,amounts)#this is the starting register or ledger
ggplot(data=register,aes(dates,amounts))+geom_point()#look carefully and you will see that 2010-05 has no dots in it and 2010-06 has two dots
register.by.month <- ddply(register,.(y=year(dates),month=month(dates)),summarise,month.tot=sum(amounts))#create a summary of totals by month but it lands up omiting a month in which nothing happened. Further badness is that it creates a new dataframe where one is not needed. Instead I created a new variable that allocates each date into a particular "zone" such as month or 
register$cutmonth <- as.Date(cut(register$dates, breaks = "month"))#until recently I did not know that the cut function can handle dates
table(register$cutmonth)#see how there are two payments in the month of 2010-06
#now lets look at what we paid each month. What is the total for each month
ggplot(register, aes(cutmonth, amounts))+ stat_summary(fun.y = sum, geom = "bar")#that is the truth but it is a useless truth

#so lets use cummulated expense over time
register$cumamount <- cumsum(register$amounts)
cum <- ggplot(data=register,aes(dates,cumamount))+geom_point()
cum+stat_smooth()

#That was for everything the same every month, now lets introduce a situation where there is a trend that in the second year the amounts start to go up, 
increase <- c(rep(1,each=12),seq(from=1.01,to=1.9,length.out=12))
amounts.up <- round(amounts*increase,digits=2)#this is the monthly amount with a growth of amount in each month of the second year
register <- cbind(register,amounts.up)#add the variable to the data frarme
register$cumamount.up <- cumsum(register$amounts.up) #work out th cumulative sum for the new scenario
ggplot(data=register,aes(x=dates))+
   geom_point(aes(y=amounts, colour="amounts",shape="amounts"))+
   geom_point(aes(y=amounts.up, colour="amounts.up",shape="amounts.up"))# the plot of amount by date
#I am now going to plot the cumulative amount over time but now that I have two scenarios it is easier to deal with the data frame in long format (melted) rather than wide format (casted)
#before I can melt, the reshape2 package unforutnately can't handle date class so will have to turn them int o characters and then back again.
register[,c("dates","cutmonth")] <- lapply(register[,c("dates","cutmonth")],as.character)
register.long <- melt.data.frame(register,measure.vars=c("amounts","amounts.up"))
register.long[,c("dates","cutmonth")] <- lapply(register.long[,c("dates","cutmonth")],as.Date)
ggplot(register.long, aes(cutmonth,value))+ stat_summary(fun.y = sum, geom = "bar")+facet_grid(. ~ variable) #that is the truth but it is a useless truth, 
cum <- ggplot(data=register,aes(dates,cumamount))+geom_point()
#that is the truth but it is a useless truth. Furthermore it appears as if 2010-06 is similar to what is going on in 2011-12
#that is patently absurd. All that happened was that the 2010-05 payment was delayed by 3 days.

#so lets use cummulated expense over time    
ggplot(data=register.long,aes(dates,c(cumamount,cumamount.up)))+geom_point() + scale_y_continuous(name='cumulative sum of amounts ($)')

Итак, для простого графика переменная interpolate.daily будет составлять около 50/30,4 = $1,64 в день за каждый день года. Для второго участка, где сумма, выплачиваемая каждый месяц, начинает расти каждый месяц во втором году, будет показывать ежедневную ставку в размере 1,64 долл. США в день на каждый день в первый год, а на даты второго года можно увидеть ежедневные ставки постепенно увеличиваясь с 1,64 долл. США в день до примерно 3,12 долл. США в день.

Большое вам спасибо за то, что прочитали это до конца. Вы, должно быть, были так же заинтригованы, как и я!

Ответ 1