r - 使用ts()对象对每周数据进行R时间序列建模

Question

我正在尝试基于R的时间序列建模和预测，如下所示:

biz week     Amount        Count
2006-12-27   973710.7     816570
2007-01-03  4503493.2    3223259
2007-01-10  2593355.9    1659136
2007-01-17  2897670.9    2127792
2007-01-24  3590427.5    2919482
2007-01-31  3761025.7    2981363
2007-02-07  3550213.1    2773988
2007-02-14  3978005.1    3219907
2007-02-21  4020536.0    3027837
2007-02-28  4038007.9    3191570
2007-03-07  3504142.2    2816720
2007-03-14  3427323.1    2703761
...
2014-02-26  99999999.9   1234567

关于我的数据:如上所示，每个星期都用一周的第一天来标记(我的星期在星期三开始，在星期二结束)。
当我构造 ts对象时，我尝试了

ts <- ts(df, frequency=52, start=c(2007,1))

我的问题是:

1)某年可能有53周，因此 frequency=52在这些年内将不起作用；

2)我的开始星期/日期是2006-12-27，如何设置开始参数？自2006年12月27日当周以来的 start=c(2006,52)或 start=c(2007,1)确实跨越了年份界限吗？另外，对于建模，是否拥有完整的年度数据更好(例如，如果我只有部分年度数据，那么将2007年作为起始年份)，是否不使用2007年而是从2008年开始更好？那么2014年呢:由于还不是完整的一年，我是否应该使用已有的模型进行建模？无论哪种方式，我仍然对是否要在年份边界(例如2006-12-27)中包括那些星期都存在疑问。我应该在2007年还是2006年的最后一周将其作为 wk 1包含在内？

3)当我使用 ts <- ts(df, frequency=52, start=c(2007,1))并打印它时，我得到的结果如下所示，所以不是2007.01、2007.02、2007.52 ...，而是2007.000、2007.019，...，它是从 1/52=0.019获得的。从数学上讲这是正确的，但实际上并不容易解释。有没有办法像数据框或至少 2007 wk1, 2007 wk2...一样将其标记为日期本身

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Time Series:
Start = c(2007, 1) 
End = c(2014, 11) 
Frequency = 52 
          Amount        Count
2007.000   645575.4     493717
2007.019  2185193.2    1659577
2007.038  1016711.8     860777
2007.058  1894056.4    1450101
2007.077  2317517.6    1757219
2007.096  2522955.8    1794512
2007.115  2266107.3    1723002 

4)我的目标是为每周数据建模，然后尝试对其进行分解以查看季节性成分。似乎我必须使用 ts()函数转换为可以使用 ts函数的 decompose()对象sp。我尝试了 xts()，但出现了一个错误消息，指出 " time series has no or less than 2 periods"。我猜这是因为 xts()不允许我指定频率，对吧？

xts <- xts(df,order.by=businessWeekDate)

5)我也在这个论坛和其他地方寻找答案；大多数示例都是每月一次，尽管每周都有一些时间序列问题，但没有一个答案很简单。希望有人可以在这里回答我的问题。

Answer 1

使用非整数频率效果很好，并且与大多数模型(auto.arima，ets等)兼容。对于开始日期，我只在lubridate中使用便利功能。在处理可能具有不同开始日期和结束日期的多个时间序列时，此处的重要性是一致的。

library(lubridate)
ts(df$Amount, 
   freq=365.25/7, 
   start=decimal_date(ymd("2006-12-27")))