R学习日记——分解时间序列(季节性数据)
上篇说明了分解非季节性数据的方法。就是通过TTS包的SMA()函数进行简单移动平均平滑。让看似没有规律或没有趋势的曲线变的有规律或趋势。然后再进行时间序列曲线的回归预测。
“decompose()” 这个函数返回的结果是一个列表对象, 里面包含了估计出的季节性部分, 趋势部分和不规则部分, 他们分别对应的列表对象元素名为“seasonal” 、 “trend” 、 和“random” 。
> births <- scan("http://robjhyndman.com/tsdldata/data/nybirths.dat")
Read items
> birthstimeseries <- ts(births, frequency=, start=c(,))
> ts.plot(birthstimeseries)

> birthcomponents <- decompose(birthstimeseries)
> plot(birthcomponents)

> birthstimeseriesseasonallyadjusted<-birthstimeseries-birthcomponents$seasonal
> plot(birthstimeseriesseasonallyadjusted)

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