在第12页的R包dlm：link的小插图中，作者运行函数dlmSmooth来平滑数据，并且该函数返回分配给gasSmooth的对象。现在，package help中的gasSmooth$s描述为：
状态向量的平滑值的时间序列（或矩阵）。该系列在第一次观察之前的一个时间单位开始。
他们说：
基于拟合模型，我们可以计算的平滑估计 美国。这可用于将数据分解为 平稳的趋势，加上随机的季节性因素，有待衡量 错误。
然后运行：
gasSmooth <- dlmSmooth(lGas, mod = dlmGas)
x <- cbind(lGas, dropFirst(gasSmooth$s[,c(1,3)]))
colnames(x) <- c("Gas", "Trend", "Seasonal")
小插图中的作者选择绘制此时间序列矩阵的第1列和第3列，但是他们怎么知道这些状态代表平滑趋势和季节性趋势？