运行R语言Biwavelet包WTC代码报步长需为常量错误如何解决

报错原因 #

你收到的报错是biwavelet包的内置校验触发的：

Error in check.datum(y) : The step size must be constant (see approx function to interpolate)

wtc()函数要求输入的时间序列必须为等时间步长，你使用的大宗商品数据集为交易日数据，自动跳过了周末、法定节假日，导致日期间隔不固定，无法通过校验。

修复方法 #

按照报错提示使用approx()函数对原始序列做线性插值，生成等步长的时间序列后再计算小波相干即可，完整可运行代码如下：

# 加载依赖包
library(biwavelet)
# 导入数据
Data <- read.csv("https://dl.dropboxusercontent.com/u/18255955/Tutorials/Commodities.csv")
# 转换日期列为标准日期格式
Data$DATE <- as.Date(Data$DATE)
# 生成等间隔时间序列，长度与原始数据一致
uniform_time <- seq(min(Data$DATE), max(Data$DATE), length.out = nrow(Data))
# 对两个指标做线性插值，匹配等间隔时间
interp_ISLX <- approx(Data$DATE, Data$ISLX, xout = uniform_time)
interp_GOLD <- approx(Data$DATE, Data$GOLD, xout = uniform_time)
# 构造符合wtc要求的输入矩阵，第一列为数值型时间，第二列为指标值
t1 <- cbind(as.numeric(uniform_time), interp_ISLX$y)
t2 <- cbind(as.numeric(uniform_time), interp_GOLD$y)
# 设置迭代次数，示例用10，正式分析建议设为1000以上
nrands = 10
wtc.AB = wtc(t1, t2, nrands = nrands)
# 绘图
par(oma = c(0, 0, 0, 1), mar = c(5, 4, 5, 5) + 0.1)
plot(wtc.AB, plot.phase = TRUE, lty.coi = 1, col.coi = "grey", lwd.coi = 2, 
    lwd.sig = 2, arrow.lwd = 0.03, arrow.len = 0.12, ylab = "Scale", xlab = "Period", 
    plot.cb = TRUE, main = "Wavelet Coherence: ISLX vs GOLD")

注意事项 #

• 若对插值精度要求更高，可将approx()替换为spline()等非线性插值方法
• 正式研究场景下请将nrands参数调整至1000及以上，提升显著性检验的可靠性
• 不建议使用attach()加载数据，容易出现同名变量覆盖冲突，优先通过数据框$列名的方式调用变量

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ناصر رحمان