对于交叉验证，这可能是一个更大的问题，但如果有人在这里知道，我肯定会很高兴听到您的意见。
我只是对每周销售数据进行了一次傅立叶级数分析，得出了3年的数据。
我根据AIC最佳地选择了k个项的数量。
这是我的职能：
seasonality<-data.frame(fourier(sales_df, K=6))
这是我的输出的前6行：
S1.52 C1.52 S2.52 C2.52 S3.52 C3.52 S4.52 C4.52 S5.52 C5.52 S6.52 C6.52
1 0.1201262 0.9927586 0.2385126 0.9711394 0.3534447 0.9354554 0.4632579 0.8862235 0.5663619 0.8241566 0.6612635 0.7501537
2 0.2385126 0.9711394 0.4632579 0.8862235 0.6612635 0.7501537 0.8211001 0.5707842 0.9335419 0.3584683 0.9920985 0.1254612
3 0.3534447 0.9354554 0.6612635 0.7501537 0.8837203 0.4680153 0.9920985 0.1254612 0.9724076 -0.2332885 0.8271893 -0.5619233
4 0.4632579 0.8862235 0.8211001 0.5707842 0.9920985 0.1254612 0.9373419 -0.3484108 0.6692904 -0.7430009 0.2489398 -0.9685190
5 0.5663619 0.8241566 0.9335419 0.3584683 0.9724076 -0.2332885 0.6692904 -0.7430009 0.1307927 -0.9914097 -0.4537031 -0.8911529
6 0.6612635 0.7501537 0.9920985 0.1254612 0.8271893 -0.5619233 0.2489398 -0.9685190 -0.4537031 -0.8911529 -0.9296339 -0.3684844
我知道我应该将它们加在一起以获得建模的“季节性变量”。我对这些专栏背后的含义更感兴趣。
如果有人对此有任何见解或文章，那将非常有帮助。谢谢！