Question

我正在尝试使用stl来分析我的时间序列数据中的季节和趋势。我有刻度数据，我创建了一个ts对象。

我运行SQL查询以获取以下表单中的数据

    > x
         datetime       price
1  2010-09-08 1501        9110
2  2010-09-08 1501        9110
3  2010-09-08 1501        9110
4  2010-09-08 1501        9110
5  2010-09-08 1501        9115
6  2010-09-08 1501        9115
7  2010-09-08 1501        9110
8  2010-09-08 1502        9115
9  2010-09-08 1502        9115
10 2010-09-08 1502        9115
11 2010-09-08 1503        9120
12 2010-09-08 1503        9115
13 2010-09-08 1503        9115
14 2010-09-08 1503        9115
15 2010-09-08 1503        9115
16 2010-09-08 1503        9115
17 2010-09-08 1503        9115
18 2010-09-08 1503        9115
19 2010-09-08 1503        9115
20 2010-09-08 1503        9115
21 2010-09-08 1503        9115
22 2010-09-08 1503        9110
23 2010-09-08 1503        9105
24 2010-09-08 1503        9105
25 2010-09-08 1503        9110
26 2010-09-08 1504        9110
27 2010-09-08 1504        9110
28 2010-09-08 1504        9110
29 2010-09-08 1504        9110
30 2010-09-08 1504        9115
31 2010-09-08 1504        9115
32 2010-09-08 1504        9115
33 2010-09-08 1504        9115
34 2010-09-08 1504        9115
35 2010-09-08 1504        9115
36 2010-09-08 1504        9115
37 2010-09-08 1504        9120

我通过运行以下内容将其转换为ts：

> xt<-ts(x[,2])
> xt
Time Series:
Start = 1 
End = 37 
Frequency = 1 
 [1] 9110 9110 9110 9110 9115 9115 9110 9115 9115 9115 9120 9115 9115 9115 9115
[16] 9115 9115 9115 9115 9115 9115 9110 9105 9105 9110 9110 9110 9110 9110 9115
[31] 9115 9115 9115 9115 9115 9115 9120

> drg<-stl(log(xt),"per")
Error in stl(log(xt), "per") : 
  series is not periodic or has less than two periods

> is.ts(xt)
[1] TRUE

关于如何修复错误的任何建议，以便能够看到不同趋势组件的细分......

Answer 1

错误就在那里，你可以看到

 > drg<-stl(log(xt),"per")
 Error in stl(log(xt), "per") : 
   series is not periodic or has less than two periods

stl()函数需要时间序列对象和频率（或同等地，增量），因此季节性部分有意义。对于较长期的宏观经济系列，通常每月为1/12，季度数据为1/4。有关详细信息，请参阅help(ts)，并仔细查看ts()和stl()的示例以及此处使用的数据类型。

对日常业务数据执行此操作会更加困难，因为日历是不规则的。使用每日内部数据，您必须提出一些方案。这些数据根本不同：市场开放和收盘，而宏观数据可以概念化为连续。

用时间序列数据绘制stl

1 个答案: