r - 每周数据的时间序列分解

Question

我是 R 的新手，刚刚开始使用它。我有三年的每周数据。我想把这个时间序列数据分解成趋势、季节等成分。我有以下疑问:

1. 我应该使用哪个函数 - ts() 或 decompose()
2. 如何处理闰年的情况。

如有错误请指正，频率为52

提前致谢。如果能提供任何帮助，我将不胜感激。

Answer 1

欢迎来到 R!

是的，频率是52。

如果数据尚未归类为时间序列，您将需要 ts() 和 decompose()。要查找数据集的类，请使用 class(data)。如果它返回 "ts"，就 R 而言，您的数据已经是一个时间序列。如果它返回其他内容，例如 "data.frame"，那么您需要将其更改为时间序列。将变量分配给 ts(data) 并再次检查该类以确保。

R 中已经加载了月度时间序列数据集 sunspot.month，您可以在上面练习。这是一个例子。您还可以通过编写 ?decompose

来阅读 decompose 的帮助文件

class(sunspot.month)
[1] "ts"

> decomp <- decompose(sunspot.month)

> summary(decomp)

         Length Class  Mode     
x        2988   ts     numeric  
seasonal 2988   ts     numeric  
trend    2988   ts     numeric  
random   2988   ts     numeric  
figure     12   -none- numeric  
type        1   -none- character

> names(decomp)
[1] "x"        "seasonal" "trend"    "random"   "figure"   "type"    

> plot(decomp)  # to see the plot of the decomposed time-series 

调用 names 表示您还可以访问单个组件数据。这可以通过 $ 运算符来完成。例如，如果您只想查看季节性成分，请使用 decomp$seasonal。

r time-series