时间序列每周数据的分解

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decompose()
2. 如何应对闰年情况。

如果我错了，请纠正我，频率是52。

先谢谢。我真的很感激任何帮助。

Answer 1

欢迎来到R！

是的，频率为52.

如果数据尚未被归类为时间序列，则您需要ts()和decompose()。要查找数据集的类，请使用class(data)。如果它返回"ts"，则就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。

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。您还可以通过撰写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 

对names的调用表明您还可以访问单个组件数据。这可以使用$运算符完成。例如，如果您只想查看季节性组件，请使用decomp$seasonal。

r time-series