気温の年々の変動のように時間の経過に伴って変化するデーターを時系列データという。Ｒでは時系列データ分析に便利なコマンドがいろいろ用意されている。これからしばらく、気温の年々の変動をＲを用いて分析してみよう。

　気象庁が公表している日本の年平均気温偏差のデーターを読みこんでみよう。あらかじめＣＳＶ形式に変換したものを読みこむ。

Temp18982014<-(read.csv ("http://u4ren6.com/R/data/Temp18982014.csv",header=F))

　続いて

Temp18982014<-ts(Temp18982014,start=1898,end=2014)

とすると、1989年から2014年までの時系列データとなる。tsは時系列(time series)を意味する。

データを確認するために、

Temp18982014

と入力すると、

Time Series:
Start = 1898
End = 2014
Frequency = 1
V1
[1,] -0.75
[2,] -0.81
[3,] -1.06
[4,] -1.03
[5,] -1.03

と表示され、時系列データであることは確認できたが年が表示されなかった。

時系列データであることは、

class(Temp18982014)

によっても

[1]"ts"

と確認できる。

ただ、

ts.plot(Temp18982014)

と入力すると、