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我是R的新手，正在创建我的第一个时间序列分析。我的第一步是将数据(数据帧)转换为时间序列，然后： Date Value Seasonmth4 <- ts(mth3, frequency=12, start=c(2012,1), end=c(2017,6))
然后数据看起来是这样的：- attr(*, &
浏览 3提问于2017-07-25得票数 2
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我的原始数据是+100列时间序列(相互独立)，每个列有48个月，从08/2017开始，到07/2021年结束。目标是为每个时间序列获取一个表示趋势/季节性的值/度量，这样我就可以在它们之间进行比较。 287 288 289 290 292
浏览 10提问于2022-08-19得票数 0
当我使用mstl (automatic stl algorithm)对数据进行分解时，显示了 Seasonal7的趋势。df_xts <- xts(x=df$new_user_growth, order.by=df$dt, frequency=7)
或者，我也尝试过)都是从相同的 dataframe (df)派生出来的。但是，mstl分解返回不具有季节
浏览 2提问于2020-03-13得票数 1
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我有一个时间序列，我想用STL分解。数据每分钟有1行。我有10天的数据(数据集是预装twitter异常检测API的数据集)，我想在一天内找到季节性(例如从晚上9点到晚上11点的活动高峰)。然而，在使用STL进行分解时，我得到了一个错误
我明白这是因为数据的时间范围应该是>2年。但是，既然我想在一天内检查季节性，有没有办法告诉STL在一天
浏览 1提问于2015-10-30得票数 0
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我正在使用R，我有每周的数据(总共660个数据)，我想使用来自季节包的X-13阿里玛座位来季节性地调整我的数据。我将数据存储在ts对象中：x <- ts(data, freq=365.25/7, start=decimal_date(ymd("2004-02-01")))
浏览 1提问于2018-02-01得票数 3
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我有一个每日交易的时间序列数据，从2017-06-28到2018-11-26。数据如下所示：我对在R中使用分解()或stl()函数很感兴趣，但是我得到了decompose(y) : time series has no or less than 2 periods当我尝试使用decompose()和 series is not period
浏览 143提问于2018-12-05得票数 2
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我正在尝试分解一个xts时间-意境，并创建一个包含2列的数据框架。观察日期
Date x y z2016Converting to a TS object in order to apply stl() decomposition formula
TimeSeriesWeekly <-
浏览 1提问于2019-03-08得票数 1
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我编写了以下函数来删除数据集的趋势和季节性 # Create a differenced series
difference <- function(dataset, interval=1) {当数据不一致时，我希望是一条平坦的直线。 哪里出了问题，我该如何修复它？这段代码是从位于：https://machinelearningmastery.com/remove-trends-seasonality-difference-transform-python/的Python
浏览 34提问于2020-12-07得票数 0
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我正在尝试分解我的数据，看看趋势和季节性影响是什么。我有4个月的数据，每天都有记录。我像这样读入数据并生成一个timeseries对象：myts <- ts(myvector数据是每天记录的，但如果我使用frequency=365，请尝试
fit <- stl(my
浏览 3提问于2016-03-04得票数 0
我收集了此数据(80行)，并尝试使用stl()来分解此时间序列：1 60693 58825 62637 620969 761971 767473 491075 666577 576779 6163为了分解时间序列，我尝试使用stl()，它应该与
浏览 3提问于2020-03-21得票数 0
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下面是指向dataset 的链接
在R中使用lm()函数来拟合趋势分量的线性模型。然后对2007-2008年的月收益进行预测，并通过样本均方预测误差(MSPE)的计算，将两种方法下的预测结果
浏览 0提问于2017-01-22得票数 0
我打算对我的数据集进行time series分析。我从一个csv文件中导入了数据(从2015年1月到2017年12月的月度数据)，我在RStudio中的代码如下：library(tidyquant)mydata2_ts
Jan 2015 16436 3910377
浏览 1提问于2017-11-04得票数 2
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我制作了一个简单的时间序列，我在sin函数中添加了一点噪声，并尝试使用R中的"stl“和”分解“函数对其进行分解，而我的系列肯定有两个以上的周期，并且是周期性的，R给出了两个函数的错误： [1]0.5395759836 1.0496249652 2.0383715782
fit<- stl(x, t.window=15
浏览 0提问于2014-01-14得票数 17
我对R中的stl()时间序列分解函数有问题，告诉我我的ts对象实际上不是单变量的？tsData <- ts(data = dummyData, start = c(2012,1), end = c(2014,12), frequency = 12)
Jan96 108 111 119 140 164[1] "ts</e
浏览 21提问于2015-01-30得票数 5
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我有10年的日降水量数据，显示了一个年度季节性，我试图用ARMA方法建模，然后预测。数据，下面的时间序列对象创建。下面是绘制的分解图。我还尝试使用分解()，并发挥了许多参数调整。the_ts_decomp = stl(the_ts, s.window = "periodic&qu
浏览 0提问于2018-11-06得票数 0
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有人能为时间序列数据处理提供资源吗。我不寻找时间序列统计分析(如ARIMA，预测等)。相反，我想根据时间段提取一部分数据。
此外，大部分时
浏览 3提问于2011-02-05得票数 1
每日freq股票数据中没有周末数据，所以我不知道如何处理通用公式ts(frequency = 365)数据library(lubridate)(frequency = 365, start = c(2018,169))中使用的公式是否正确？,calendar = TRUE) %>% decompose() %>
浏览 4提问于2022-09-21得票数 0
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我有两年的每小时数据。我想检查一下季节性。1.分解序列显示seasonality.But由于分解是不够的，我还可以用什么来检查R中的季节性?
浏览 1提问于2017-10-31得票数 0
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我正试图建立一个预测，从Google趋势数据中预测关键字的未来值。我的数据是从2020年1月1日至6月30日的每日索引搜索量，用于关键字，保存在CSV文件中：2020-01-01 - 552020-01-03 2sts &l
浏览 4提问于2020-12-02得票数 0
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我对一台空调在10周内的耗电量数据进行了STL分解。我预计这些数据将在一周内定期发布。我从数据中观察到的是，与季节性或趋势性相比，曲线具有巨大的残差值。这是否意味着我所拥有的数据不能准确地反映空调使用的每周周期？或者，这个模型仍然足够好，可以用于异常检测吗？此外，这一趋势似乎具有周期性。这意味着什么？STL Decomposition of Power Consumption (freq = 1 week)
浏览 28提问于2019-01-07得票数 0
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