解决R语言stl的具体操作步骤

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mob649e815ecee0 2023-07-07 09:08:50 ©著作权

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R语言stl：时间序列分解和季节性调整

在时间序列分析中，我们经常需要对时间序列数据进行分解和季节性调整。STL（Seasonal and Trend decomposition using Loess）是一种常用的方法，用于将时间序列数据分解为趋势、季节性和余项三个部分。R语言提供了stl函数来实现这一目的。

STL函数的基本用法

stl函数可以通过对时间序列数据进行局部线性回归来估计时间序列的趋势和季节性。以下是stl函数的基本用法：

stl(x, s.window="periodic", t.window=7, robust=FALSE)

x：输入的时间序列数据。
s.window：季节性分解的窗口类型，默认为"periodic"，表示周期性季节性；也可选择"trig"，表示三角季节性。
t.window：用于估计趋势的窗口的宽度。默认值为7，表示使用一个周的数据来估计趋势。
robust：是否使用鲁棒性估计。默认为FALSE，表示不使用鲁棒性估计。

示例：对销售数据进行季节性调整

假设我们有一组销售数据，我们希望对其进行季节性调整，以便更好地观察销售的趋势。以下是一个示例代码：

# 生成示例数据
set.seed(123)
sales <- ts(rnorm(100), frequency=12)

# 对销售数据进行季节性调整
decomposed <- stl(sales, s.window="periodic", t.window=7, robust=FALSE)

# 绘制原始数据、趋势、季节性和余项的图像
par(mfrow=c(4, 1))
plot(sales, main="原始数据")
plot(decomposed$time.series[, "trend"], main="趋势")
plot(decomposed$time.series[, "seasonal"], main="季节性")
plot(decomposed$time.series[, "remainder"], main="余项")

上述代码首先生成了一组示例销售数据，并将其存储在sales变量中。然后，我们使用stl函数对销售数据进行季节性调整，并将结果存储在decomposed变量中。最后，我们使用plot函数分别绘制了原始数据、趋势、季节性和余项的图像。

运行上述代码，我们可以得到包含了原始数据、趋势、季节性和余项的四张图像。从图像中我们可以观察到销售数据的趋势、季节性以及余项的情况。