时间序列每周数据的分解

Question

我是R的新手,刚开始使用它.我有三年的每周数据.我想将这个时间序列数据分解为趋势,季节和其他组件.我有以下疑虑:

1. 我应该使用哪种功能 - ts()或者decompose()
2. 如何应对闰年的情况.

如果我错了请纠正我,频率是52.

提前致谢.我真的很感激任何帮助.

Answer 1

欢迎来到R!

是的,频率是52.

如果数据尚未被归类为时间序列,则需要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,"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.

每个时间序列数据集sunspot.month已经加载到R中,您可以练习.这是一个例子.您还可以decompose通过编写来阅读帮助文件?decompose

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 

该调用names表示您还可以访问单个组件数据.这可以由$操作员完成.例如,如果您只想查看季节性组件,请使用decomp$seasonal.

[R 时间序列