我制作了一个简单的时间序列，我给sin函数添加了一点噪音，并尝试使用R中的“stl”和“decompose”函数对其进行分解，而我的系列肯定有超过2个句点并且是对于这两个函数，R给出了以下错误：
x
[1] 1.4537365796 2.7185844368 2.8394728999 3.8926989923 4.3405508086 5.1959080871
[7] 5.6602505790 5.4829985648 5.6357660330 4.6084976233 4.6617322922 4.0286486832
[13] 3.3641752333 1.7408063182 0.8815147612 0.2895139342 -0.5402768515 -1.5612641107
[19] -2.1584502547 -2.9878043526 -3.5545638149 -4.0530074199 -4.0748538612 -4.7581704662
[25] -4.6555349052 -4.0726206240 -3.1646413472 -2.6934453823 -2.2364605277 -1.2643569882
[31] -0.1202011946 1.1136371449 2.2504199271 3.0313528996 3.5384449109 4.5176211013
[37] 5.4013172839 5.4252837451 5.4768196692 5.8979709077 5.6698285659 4.5133489450
[43] 4.2702602998 3.5180837069 2.2652913344 1.1975595698 0.5412697849 -0.5966162032
[49] -1.0827728340 -1.8488242277 -3.4118061838 -3.9009752140 -3.9102671954 -4.3486102172
[55] -4.7481017993 -4.0097598695 -3.9078554267 -3.8070416888 -2.5968567322 -2.2567568949
[61] -1.1423907008 0.0002492447 0.4338279080 1.2431986797 2.3216397323 3.3235925116
[67] 4.1591487169 4.9028481873 5.4535861470 5.0579349546 5.1548777627 4.9707124992
[73] 5.4496833187 4.4563072487 4.1301372986 2.4594352788 1.7253019929 0.6961453965
[79] 0.4281167695 -1.3152944759 -1.8645880957 -2.5764132038 -3.7681528112 -4.3731672862
[85] -3.9940201611 -4.5497596299 -4.9496796983 -4.1233093447 -3.7759837204 -3.3359027749
[91] -2.3518009102 -1.7488933797 -0.7225148838 0.5395759836 1.0496249652 2.0383715782
[97] 3.2357449979 3.8028316517 5.0346866280 5.2154265148
fit<- stl(x, t.window=15, s.window="per", robust=TRUE)
Error in stl(x, t.window = 15, s.window = "per", robust = TRUE) :series is not periodic or has less than two periods
fit<- decompose(x,type="multiplicative")
Error in decompose(x, type = "multiplicative") :time series has no or less than 2 periods
有人会帮我解决这个问题吗？
答案 0 :(得分：11)
从错误消息中可以看出这一点：
time series has no or less than 2 periods
？我没有告诉你你的数据不是周期性的，只是你传递的数据没有指示它们是周期性的。
从R 的角度来看，您的时间序列x没有周期性。看起来你似乎忘了告诉，或者说错误ts()周期性是什么。由于您没有显示x是如何创建的，除了告诉您返回并创建x以使其确实具有＆gt; = 2个句点之外，我们无法做很多事情。
这里的观点是，在它自己的基础上，R不能推断每单位时间的观察频率。你必须告诉ts()这些信息。您可以通过多种方式执行此操作：
frequency：每单位时间的观察次数。
deltat：连续之间的采样周期的分数 观察;例如，每月数据的1/12。只有一个 应提供frequency或deltat。
如果您未提供其中之一，ts()会使用默认设置frequency = 1，deltat = 1，这表示每单位时间一次观察的时间序列（每年一次）例如）。
stl()需要"ts"分类对象 - 如果您不提供，则会通过"ts"将输入数据强制转换为as.ts()对象。此函数将使用我在上面描述的默认值。
我认为这里发生的事情是你没有意识到stl()需要一个"ts"类对象，而且当你刚刚提供了向量时它为你的数据创建了一个不合适的对象。观察结果。
解决方案是通过"ts"显式创建ts()分类对象，并指定frequency或deltat之一。
E.g。
dat <- cumsum(rnorm(12*4))
x <- ts(dat)
stl(x, "periodic")
xx <- ts(dat, frequency = 12)
stl(xx, "periodic")
在这里，我使用frequency = 12表示每单位时间有12个观察值 - 例如每月数据。
以上给出了我
R> stl(x, "periodic")
Error in stl(x, "periodic") :
series is not periodic or has less than two periods
R> stl(xx, "periodic")
Call:
stl(x = xx, s.window = "periodic")
Components
seasonal trend remainder
Jan 1 -0.103529 0.55245 -0.44301
Feb 1 0.001333 0.56981 0.86135
Mar 1 -0.382075 0.58717 1.11162
Apr 1 0.010552 0.59891 -1.04966
....
对于您的数据，我怀疑您希望frequency = 10给出时间序列的长度;这就是说你每年有十次观察。如果该系列每年有更多的观察结果，比如每月的数据为12，但是你没有过去两个月或前两个月（即没有丢失的数据，NA）你刚刚开始（结束） （早些时候）在这一年中，因此在系列的一端或两端都没有足够的数据。