{stat}，本文对CRAN上其他时间序列相关包的补充，时间序列的很多包和经济模块、金融模块介绍的包有所重叠，本文大体按功能进行分类。ts，可以表现固定间隔的时间序列（并且使用数字格式的时间戳）。因此，它非常适用于对以年、月组织的数据。{forecast}中ma和{zoo}中的rollmean都可以用来计算移动的均值，其中后者提供了一个普适的函数rollapply，可以和其它的滚动统计函数一起使用。{roll}中可以并行计算滚动统计学指标。ts时间序列绘图可以通过plot()函数来获得，部分自相关函数绘图可以使用acf()和pacf()绘制。另外{forecast}提供了自己的Acf()和Pacf()函数，可以通过tsdisplay()来同时绘制多幅图。{SDD}可以提供更为普适的一系列图表。{dCovTS}可以绘制时间序列中距离的协方差和相关性。季节性的展示可以利用{stats}的monthplot()或{forecast}中的seasonplot()。{Wats}可以实现了一系列时间序列的绘图功能。{ggseas}利用{ggplot2}实现了季节性调整序列和滚动统计。{dygraphs}构建了时间序列动态交互展示的一个库。{ZRA}可以绘制forecast对象的动态图表。forecast的扇形图在{forecast}和{vars}中有相对应的函数。也可以直接用{fanplot}来绘制扇形图。ts类只能处理数字类型的时间戳，但是还有许多其他类可以存储和处理时刻/日期的信息。如Date类，{chron}中的chron类，POSIX类等。{zoo}中的yearmon和yearqtr类可以方便地按月或按季度进行分析。{base}中的Date类是最处理日期类型数据最基础的类，它的存储形式其实是从1970年1月1日以来的天数。{chron}提供了可以使用dates()，hours()的类和chron()可以使用的日期/时刻（日内）类。{chron}不支持时区和夏令时等。和date类似，它的内部存储机制为从1970年1月1日以来的天数。POSIXct和POSIXlt植入了POSIX日期/时刻信息标准，它同时支持时区和夏令时，然而，时区计算时需要小心，要注意其在不同系统上运行的独立性，POSIXct的内部存储其实是自1970-01-01 00:00:00 GMT的秒数。{lubridate}也提供了一些基于POSIX计算的工具。{timeDate}的timeDate类（之前在{fCalendar}中），它主要用来表示金融时刻/日期信息，并通过一个叫做“金融中心”的新概念支持了时区和夏令时。在内部它是将信息存储在POSIXct类中并只使用GMT时令进行计算。它还提供了日历功能，区别出了周末和节日等特殊日期，这让他很好的作用在股票交易分析中。{tis}提供了ti类处理时间日期信息。{mondate}的mondate类方便了对月信息的处理。{tempdisagg}通过时间的分解和插值等方法可以将低频时间序列转变为高频时间序列。{tsdisagg2}也提供了时间序列分解的方法。{TimeProjection}会提取一个时间数据中的特殊时间要素，如工作日、周末、节日等属性，或者个日子属于哪一周，哪一个月等，并将其转化为data.frame。ts是由数字时间戳表示的等间隔时间序列基本类。{zoo}提供了基本的等间隔/非等间隔时间序列类，使用了自己定义的时间戳类，即，允许前文中出现的所有类与它相互转变。{xts}是一个基于{zoo}的类，对R中不同基于时间的类提供了统一处理的工具。POSIXct时间戳的等间隔/非等间隔时间序列，POSIX标准的特点是对时区和夏令时的支持，在金融领域应用广泛，如{tseries}的irts类，{fts}的fts类。{timeSeries}的timeSeries类建立有timeDate类时间戳的时间序列。{tis}的tis类扩展了基于ti的时间序列。{tframe}提供了将基础时间序列转化为其他类型时间序列数据结构的接口。To Be Continue