R次系列频率

Question

我有一个时间序列数据集，包含374天的数据点（每天1个数据点）。我很难理解ts函数中的频率参数，所以我把它留空了：

ts_0615391206 <- ts(demand_rev_0615391206$estimated_demand,
                    start=as.Date(min(demand_rev_0615391206$date),format = "d%/m%/Y%"),
                    end=as.Date(max(demand_rev_0615391206$date),format = "d%/m%/Y%"),
                    #frequency = 1
                    ) 

plot.ts（ts_0615391206） 但是，当我尝试使用以下方法进行分解时：

ts_0615391206_components <- decompose(ts_0615391206)

我收到错误：

Error in decompose(ts_0615391206) : 
  time series has no or less than 2 periods

我如何确定数据中有多少个时间段，从而决定参数＆＃34; frequency＆＃34;价值应该是？

> dput(head(ts_0615391206))
c(2.71, 2.47, 3.86, 3.61, 5.78, 5.59)
> 
> str(ts_0615391206)
 Time-Series [1:194] from 16125 to 16318: 2.71 2.47 3.86 3.61 5.78 5.59 3.28 3.4 3.34 3.68 ...

Answer 1

根据文档?ts：

  

...当数据被采样时，可以使用 7的值作为频率   每日，自然时间段为一周，或数据为12   每月抽样，自然时间为一年。值4和   假设在（例如）印刷方法中暗示季度和   每月系列。

尝试设置frequency = 7。

Answer 2

decompose() R包中的stats函数将给定的时间序列分解为趋势，季节性组件和提醒部分。季节性成分是严格的周期性时间序列，期间长度等于时间序列的frequency。例如，如果您设置frequency = m，则decompose()函数构建分解哪个季节性组件的周期 m 。 如果 m 为整数， m ＆gt;，则decompose()函数有效。如图1所示，时间序列的长度大于或等于2 m 。 帮助页面?decompose指出时间序列应“覆盖整数个完整句点”，以便该功能正常运行。因此，如果序列长度是 m 的倍数可能会更好。

您的数据没有明确的周期性。可能this discussion对您有用，因为它包含Rob Hyndman的R脚本以显示系列中的周期性。

Answer 3

如果您每天都有数据，那么频率是一年中365天的365天，因为它包含频率定义中一年中的365个条目。

当您尝试使用以下方法分解时：

ts_0615391206_components <- decompose(ts_0615391206)

您遇到错误：

Error in decompose(ts_0615391206) : 
time series has no or less than 2 periods

因为至少需要两个时间序列（即两年数据）来训练模型 否则会引发错误

Answer 4

ts_06153912061 <-ts（ts_0615391206，开始= c（1999,1），频率= 365）每天

ts_06153912061 <-ts（ts_0615391206，开始= c（1999,1），频率= 52）每周

ts_06153912061 <-ts（ts_0615391206，开始= c（1999,1），频率= 12）每月一次

ts_06153912061 <-ts（ts_0615391206，开始= c（1999,1），频率= 4）每季度

ts_06153912061 <-ts（ts_0615391206，开始= c（1999,1），频率= 1）每年或每年