{JDCruncheR}
Le but premier du package {JDCruncheR}
est de fournir un
accès rapide et facile au cruncher (JWSACruncher
) depuis R.
Le cruncher est un outil de mise à jour des workspaces de JDemetra+ sans
avoir à ouvrir la GUI (Graphical User Interface). La dernière version
peut être téléchargée ici : https://github.com/jdemetra/jwsacruncher/releases. Pour
plus d’information, vous pouvez visiter la page wiki.
Avec {JDCruncheR}
, vous pouvez aussi générer des
bilans qualité utilisant l’output du cruncher. Ce bilan est un
résumé des diagnostiques de la désaisonnalisation. Il peut être utilisé
pour repérer les séries les plus problématiques qui nécessitent une
analyse plus fine. Cela est très utile lorsqu’on a beaucoup de séries à
désaisonnaliser.
🎉 {JDCruncheR}
est maintenant disponible sur le
CRAN ! 🎉
Pour installer, il suffit de lancer la ligne de code suivante :
install.packages("JDCruncheR")
Pour obtenir la version en cours de développement depuis GitHub :
# Si le package remotes n'est pas installé
# install.packages("remotes")
# Installer la version en cours de développement depuis GitHub
::install_github("InseeFr/JDCruncheR") remotes
library("JDCruncheR")
Les seuils des tests du bilan qualité sont personnalisables. Pour
cela, il faut modifier l’option "jdc_thresholds"
.
Pour récupérer les valeurs des tests par défault, il faut appeler la
fonction get_thresholds()
:
get_thresholds("m7")
#> Good Bad Severe
#> 1 2 Inf
get_thresholds(default = TRUE)
#> $qs_residual_sa_on_sa
#> Severe Bad Uncertain Good
#> 0.001 0.010 0.050 Inf
#>
#> $qs_residual_sa_on_i
#> Severe Bad Uncertain Good
#> 0.001 0.010 0.050 Inf
#>
#> $f_residual_sa_on_sa
#> Severe Bad Uncertain Good
#> 0.001 0.010 0.050 Inf
#>
#> $f_residual_sa_on_i
#> Severe Bad Uncertain Good
#> 0.001 0.010 0.050 Inf
#>
#> $f_residual_td_on_sa
#> Severe Bad Uncertain Good
#> 0.001 0.010 0.050 Inf
#>
#> $f_residual_td_on_i
#> Severe Bad Uncertain Good
#> 0.001 0.010 0.050 Inf
#>
#> $residuals_independency
#> Bad Uncertain Good
#> 0.01 0.10 Inf
#>
#> $residuals_homoskedasticity
#> Bad Uncertain Good
#> 0.01 0.10 Inf
#>
#> $residuals_skewness
#> Bad Uncertain Good
#> 0.01 0.10 Inf
#>
#> $residuals_kurtosis
#> Bad Uncertain Good
#> 0.01 0.10 Inf
#>
#> $residuals_normality
#> Bad Uncertain Good
#> 0.01 0.10 Inf
#>
#> $oos_mean
#> Bad Uncertain Good
#> 0.01 0.10 Inf
#>
#> $oos_mse
#> Bad Uncertain Good
#> 0.01 0.10 Inf
#>
#> $m7
#> Good Bad Severe
#> 1 2 Inf
#>
#> $q
#> Good Bad
#> 1 Inf
#>
#> $q_m2
#> Good Bad
#> 1 Inf
#>
#> $pct_outliers
#> Good Uncertain Bad
#> 3 5 Inf
Pour changer la valeur de l’option, on peut utiliser la fonction
set_thresholds()
:
# Fixer les seuils à une certaine valeur
set_thresholds(test_name = "m7", thresholds = c(Good = 0.8, Bad = 1.4, Severe = Inf))
get_thresholds(test_name = "m7", default = FALSE)
#> Good Bad Severe
#> 0.8 1.4 Inf
# Remettre tous les seuils à leur valeur par défaut
set_thresholds()
get_thresholds(test_name = "m7", default = FALSE)
#> Good Bad Severe
#> 1 2 Inf
Pour plus d’informations sur l’installation et la configuration du
package {JDCruncheR}
, vous pouvez visiter la page wiki
Pour une description plus complète des packages R pour JDemetra+ voir le document de travail Insee Les packages R pour JDemetra+ : une aide à la désaisonnalisation
The primary objective of the {JDCruncheR}
package is to
provide a quick and easy access to the JDemetra+ cruncher
(JWSACruncher
) from R. The cruncher is a tool for updating
JDemetra+ workspaces, without having to open the graphical user
interface. The latest version can be downloaded here: https://github.com/jdemetra/jwsacruncher/releases. For
more information, please refer to the wiki page.
With {JDCruncheR}
, you can also generate a quality
report based on the cruncher’s output. This report is a formatted
summary of the seasonal adjustment process master diagnostics and
parameters. It can be used to spot the most problematic series which
will require a finer analysis. This is most useful when dealing with a
large number of series.
🎉 {JDCruncheR}
is now available on CRAN!
🎉
To install it, you have to launch the following command line:
install.packages("JDCruncheR")
To get the current development version from GitHub:
# If remotes packages is not installed
# install.packages("remotes")
# Install development version from GitHub
::install_github("InseeFr/JDCruncheR") remotes
library("JDCruncheR")
The thresholds of the QR tests can be customised You have to modify
the option "jdc_thresholds"
.
To get the (default or not) values of the thresholds of the tests,
you can call the fonction get_thresholds()
:
get_thresholds("m7")
#> Good Bad Severe
#> 1 2 Inf
get_thresholds(default = TRUE)
#> $qs_residual_sa_on_sa
#> Severe Bad Uncertain Good
#> 0.001 0.010 0.050 Inf
#>
#> $qs_residual_sa_on_i
#> Severe Bad Uncertain Good
#> 0.001 0.010 0.050 Inf
#>
#> $f_residual_sa_on_sa
#> Severe Bad Uncertain Good
#> 0.001 0.010 0.050 Inf
#>
#> $f_residual_sa_on_i
#> Severe Bad Uncertain Good
#> 0.001 0.010 0.050 Inf
#>
#> $f_residual_td_on_sa
#> Severe Bad Uncertain Good
#> 0.001 0.010 0.050 Inf
#>
#> $f_residual_td_on_i
#> Severe Bad Uncertain Good
#> 0.001 0.010 0.050 Inf
#>
#> $residuals_independency
#> Bad Uncertain Good
#> 0.01 0.10 Inf
#>
#> $residuals_homoskedasticity
#> Bad Uncertain Good
#> 0.01 0.10 Inf
#>
#> $residuals_skewness
#> Bad Uncertain Good
#> 0.01 0.10 Inf
#>
#> $residuals_kurtosis
#> Bad Uncertain Good
#> 0.01 0.10 Inf
#>
#> $residuals_normality
#> Bad Uncertain Good
#> 0.01 0.10 Inf
#>
#> $oos_mean
#> Bad Uncertain Good
#> 0.01 0.10 Inf
#>
#> $oos_mse
#> Bad Uncertain Good
#> 0.01 0.10 Inf
#>
#> $m7
#> Good Bad Severe
#> 1 2 Inf
#>
#> $q
#> Good Bad
#> 1 Inf
#>
#> $q_m2
#> Good Bad
#> 1 Inf
#>
#> $pct_outliers
#> Good Uncertain Bad
#> 3 5 Inf
To change the value of the option, you can use the fonction
set_thresholds()
:
# Set threshold to imposed value
set_thresholds(test_name = "m7", thresholds = c(Good = 0.8, Bad = 1.4, Severe = Inf))
get_thresholds(test_name = "m7", default = FALSE)
#> Good Bad Severe
#> 0.8 1.4 Inf
# Reset all thresholds to default
set_thresholds()
get_thresholds(test_name = "m7", default = FALSE)
#> Good Bad Severe
#> 1 2 Inf
For more informations on installing and configuring the
{JDCruncheR}
package, you can visit the wiki page.
For a more comprehensive description of the R packages for JDemetra+ check the Insee working paper R Tools for JDemetra+: Seasonal adjustment made easier