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部分，而此時間序列須是可以用相加模
型描述的。
「decompose()」 這個函式返回的結果是乙個列表物件， 裡面包含了估計出的季節性部分， 趨勢部分和不規則部
分， 他們分別對應的列表物件元素名為「seasonal」 、 「trend」 、 和「random」 。
示例：紐約每月出生人口數量是在夏季有峰值、 冬季有低谷的時間序列。
R 時間序列 分解季節性時間序列
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，...
工作使用記錄（1） 季節性整理
主要是用groubpy處理了資料，以及迴圈操作 import pandas as pd import os base r c users administrator desktop 辦公用 季節性 季節性 dirs os.listdir base 本來可以不用這麼寫乙個列表出來，主要是為了方便 li...
時間序列分解 STL分解法
stl seasonal and trend decomposition using loess 是以魯棒區域性加權回歸作為平滑方法的時間序列分解方法。其中loess locally weighted scatterplot smoothing,lowess or loess 為區域性多項式回歸擬合...