Помогите, пожалуйста, написать алгоритм для R Опции

[Olga_]

Добрый день.

Помогите, пожалуйста, написать алгоритм для R.
У меня две базы данных, одна из них включает номер пациента, дату каждого измерения (как правило, измерение проводилось в среднем каждуjу неделю в течении 1 года ) и номер недели (1,2,3...54), вторая база включает информацию о ежедневной температуре воздуха.

Задача: нужно посчитать среднюю температуру, предшествующую каждому измерению. Например, для первой недели нужно рассчитать среднюю темп за 7 дней до измерения (28apr1999-7дней), для второй недели за период 28apr1999-07may1999 и т.д.
FID studydate week
1 28apr1999 1
1 07may1999 2
1 14may1999 3
1 21may1999 4


Second dataset
temp date
5.37 1999-04-20
2.13 1999-04-21
1.6 1999-04-22
-0.17 1999-04-23
2.53 1999-04-24


Спасибо!

[Olga_]

Решили оставить вариант с уровнем полютантов за предыдущие 7 дней.


Хотела бы использовать также для анализа время, в моем исследовании это 1 неделя. Но как было отмечено выше, время Исследований имеет неодинаковый промежуток.

1. Сначала, хотела бы создать одинаковые промежутки времени- недели начиная, к примеру с 01.01.1999. Какой это пакет в R? Где то кто то уже рекомендовал этот пакет, но не могу вспомнить

2. Затем интерполировать реальные даты в искусственные промежутки времени.

С помощью какого пакета/пакетов R можно это выполнить?

Спасибо заранее.

Сообщение отредактировал Olga_ - 6.11.2012 - 18:09

[p2004r]

Решили оставить вариант с уровнем полютантов за предыдущие 7 дней.


Хотела бы использовать также для анализа время, в моем исследовании это 1 неделя. Но как было отмечено выше, время Исследований имеет неодинаковый промежуток.

1. Сначала, хотела бы создать одинаковые промежутки времени- недели начиная, к примеру с 01.01.1999. Какой это пакет в R? Где то кто то уже рекомендовал этот пакет, но не могу вспомнить

2. Затем интерполировать реальные даты в искусственные промежутки времени.

С помощью какого пакета/пакетов R можно это выполнить?

Спасибо заранее.

Например.

The zoo package provides infrastructure for regularly and irregularly spaced time series using arbitrary classes for the time stamps (i.e., allowing all classes from the previous section). It is designed to be as consistent as possible with "ts". Coercion from and to "zoo" is available for all other classes mentioned in this section.