{rjd3production} aide les producteurs de données CVS-CJO à mettre en place des chaînes de production.
Il permet notamment de :
-
Créer des calendriers français et régresseurs de calendrier compatibles JDemetra+
-
Identifier des SAI par leur nom
-
Selectionner les jeux de calendrier pour une ou plusieurs séries
-
Manipuler les régresseurs de calendrier et les outliers d’un Workspace selon la dynamique suivante:
-
Les fonctions
import_XXX()etexport_XXX()permettent de convertir les data.frame contenant les outliers et régresseurs de calendrier en fichiers et inversement -
Les fonctions
retrieve_XXX()etassign_XXX()permettent d’extraire (resp. d’assigner) les outliers et régresseurs de calendrier d’un workspace
-
flowchart LR
%% Objects
WS["WS<br/>(JDemetra+<br/>workspace)"]
DF_OUT["outliers_df<br/>(data.frame)"]
DF_TD["td_df<br/>(data.frame)"]
YAML_OUT["outliers YAML<br/>(outliers_<ws_name>.yaml)"]
YAML_TD["TD YAML<br/>(td_<ws_name>.yaml)"]
SERIES["Series<br/>(time series data)"]
%% Outliers workflow
DF_OUT -->|"assign_outliers()"| WS
WS -->|"retrieve_outliers()"| DF_OUT
DF_OUT -->|"export_outliers()"| YAML_OUT
YAML_OUT -->|"import_outliers()"| DF_OUT
%% TD workflow
SERIES -->|"select_td()"| DF_TD
WS -->|"retrieve_td()"| DF_TD
DF_TD -->|"export_td()"| YAML_TD
YAML_TD -->|"import_td()"| DF_TD
DF_TD -->|"assign_td()"| WS
%% Styles
classDef ws fill:#e6f2ff,stroke:#4a7ebb,stroke-width:1px;
classDef df fill:#e9f7ef,stroke:#2e8b57,stroke-width:1px;
classDef yaml fill:#fff3e0,stroke:#cc8400,stroke-width:1px;
classDef series fill:#f5e6ff,stroke:#7a3db8,stroke-width:1px;
class WS ws
class DF_OUT,DF_TD df
class YAML_OUT,YAML_TD yaml
class SERIES series
Pour plus de précisions sur la production de séries CVS-CJO vous pouvez consulter ces pages.
{rjd3production} s’appuie sur le package {rJava}
L’exécution des packages rjd3 nécessite Java 17 ou plus. La manière de mettre en place une telle configuration dans R est expliquée ici.
Pour obtenir la version stable actuelle (à partir de la dernière version) :
- Depuis GitHub :
# install.packages("remotes")
remotes::install_github("InseeFr/rjd3production@*release")- De r-universe :
install.packages("rjd3production", repos = c("https://TanguyBarthelemy.r-universe.dev", "https://cloud.r-project.org"))Vous pouvez installer la version de développement de {rjd3production} depuis [GitHub] (https://github.com/) avec :
# install.packages("remotes")
remotes::install_github("InseeFr/rjd3production"){rjd3production} helps producers of CVS TD data to set up production lines.
In particular, it enables you to:
-
Create JDemetra+-compatible French calendars and calendar regressors
-
Identify SAIs by name
-
Select calendar sets for one or more series
-
Manipulate Workspace calendar regressors and outliers according to the following dynamics:
- The
import_XXX()andexport_XXX()functions convert data.frames containing calendar outliers and regressors into files, and vice versa. - The
retrieve_XXX()andassign_XXX()functions extract (resp. assign) calendar outliers and regressors from a workspace.
- The
flowchart LR
%% Objects
WS["WS<br/>(JDemetra+<br/>workspace)"]
DF_OUT["outliers_df<br/>(data.frame)"]
DF_TD["td_df<br/>(data.frame)"]
YAML_OUT["outliers YAML<br/>(outliers_<ws_name>.yaml)"]
YAML_TD["TD YAML<br/>(td_<ws_name>.yaml)"]
SERIES["Series<br/>(time series data)"]
%% Outliers workflow
DF_OUT -->|"assign_outliers()"| WS
WS -->|"retrieve_outliers()"| DF_OUT
DF_OUT -->|"export_outliers()"| YAML_OUT
YAML_OUT -->|"import_outliers()"| DF_OUT
%% TD workflow
SERIES -->|"select_td()"| DF_TD
WS -->|"retrieve_td()"| DF_TD
DF_TD -->|"export_td()"| YAML_TD
YAML_TD -->|"import_td()"| DF_TD
DF_TD -->|"assign_td()"| WS
%% Styles
classDef ws fill:#e6f2ff,stroke:#4a7ebb,stroke-width:1px;
classDef df fill:#e9f7ef,stroke:#2e8b57,stroke-width:1px;
classDef yaml fill:#fff3e0,stroke:#cc8400,stroke-width:1px;
classDef series fill:#f5e6ff,stroke:#7a3db8,stroke-width:1px;
class WS ws
class DF_OUT,DF_TD df
class YAML_OUT,YAML_TD yaml
class SERIES series
For more details on the production of Seasonally Adjusted series, please refer to these pages.
To get the current stable version (from the latest release):
- From GitHub:
# install.packages("remotes")
remotes::install_github("InseeFr/rjd3production@*release")- From r-universe:
install.packages("rjd3production", repos = c("https://TanguyBarthelemy.r-universe.dev", "https://cloud.r-project.org"))You can install the development version of {rjd3production} from GitHub with:
# install.packages("remotes")
remotes::install_github("InseeFr/rjd3production")