包含：長期趨勢trend，季節趨勢seasonal，週期迴圈circle，隨機項random
這裡分解為相加模型x=t+s+c+r
在對時間序列進行分解之前，應該對序列進行檢驗：（下次寫）
將時間序列進行上述分解
>#以紐約市月出生數量（1946.1-1959.12）的資料集為例出生數量
從圖上可以看出，出生數量具有一定的季節性（夏峰冬谷）和週期性，同時趨勢性明顯；但是每個週期內的波動幅度變化較小，且不隨時間趨勢而變化，隨便波動項隨時間變化頁不明顯。
分解為加法模型
分解圖可以對季節性等進行剔除，現剔除季節因素
出生數量（剔除季節因素）
分解時間序列（季節性資料）
乙個季節性時間序列中會包含三部分，趨勢部分 季節性部分和無規則部分。分解時間序列就是要把時間序列分解成這三部分，然後進行估計。對於可以使用相加模型進行描述的時間序列中的趨勢部分和季節性部分，我們可以使用 r中的 decompose 函 數來估計。這個函式可以估計出時間序列中趨勢的 季節性的和不規則的...
時間序列分解隨筆
對於時間序列來說，傳統的時間序列 模型對於不平穩的資料是不能進行處理的，需要對時間序列進行分解，使得時間序列區域平穩，才可以進行時間序列的模擬 本次採用python的seasonal decompose分解來進行時間序列的分解。python3.6 statsmodels庫 pandas庫 matpl...
R時間序列分析
r時間序列分析 為什麼定階數,如何定,如何判斷 r時間序列分析工具 xts包 xts x null,order.by index x coredata xts資料子集 ohlc資料格式 quantmod包 ttr包 自回歸模型 ar 跟以前時刻有關和當前隨機游動有關 ar p 的性質 平穩性要求 a...