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只使用原生seasonal_decompose的statsmodel中的代码python

原生的seasonal_decompose函数是statsmodels库中的一个时间序列分解函数,用于将时间序列数据分解为趋势、季节性和残差三个部分。

该函数的使用方法如下:

代码语言:python
代码运行次数:0
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from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

# 假设有一个时间序列数据ts
result = seasonal_decompose(ts, model='additive', period=12)

参数说明:

  • ts:要进行分解的时间序列数据。
  • model:分解模型,可选值为'additive'(加法模型)或'multiplicative'(乘法模型),默认为'additive'。
  • period:季节性周期的长度,用于确定季节性部分,默认为None,表示自动检测周期。

函数返回一个DecomposeResult对象,其中包含了分解后的趋势、季节性和残差部分。可以通过以下方式获取各个部分的数据:

代码语言:python
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trend = result.trend  # 趋势部分
seasonal = result.seasonal  # 季节性部分
residual = result.resid  # 残差部分

seasonal_decompose函数的应用场景包括:

  • 时间序列数据的趋势分析:通过分解时间序列数据,可以更好地理解数据的趋势变化。
  • 季节性分析:可以将季节性部分提取出来,用于分析季节性的周期性变化。
  • 异常检测:通过分析残差部分,可以发现异常值或异常模式。

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