r - 如何使用 R 识别时间序列数据中的病毒式增长率？

Question

我有两年的时间序列数据

12376 167827  3454596 9676112 342102 1232103 546102  5645696 96767110 23423119 
4577140  45435158 56767138 635435167 35443160 34534166 3213133 2132148 2342130 
7656127 43234117 56545130  5645138 56455149

我想确定病毒式传播的增长率，然后绘制增长率图表。没有什么能像发送的邀请数量和转换为邀请的百分比一样。我想知道如何实现这一点，R 中是否有任何可用的软件包。

Answer 1

虽然如果你不让你的问题更清楚，这个问题很可能会在接下来的几个小时内关闭，但这至少可以让你开始：

mydf <- scan(textConnection("12376 167827  3454596 9676112 342102 1232103 546102  5645696 96767110 23423119  4577140  45435158 56767138 635435167 35443160 34534166 3213133 2132148 2342130 7656127 43234117 56545130  5645138 56455149"), )
plot(mydf, log="y", type="l")  # Gives you an overview of your time serie (with log axis)
gr <- diff(mydf)/mydf[-length(mydf)] # Gives you a growth rate between each of your values.
par(new=TRUE)
plot((1:(length(mydf)-1))+0.5, gr, type="l",   # Plots your growth rate
      col="red", axes=FALSE, xaxt="n", yaxt="n")
axis(4)