У меня есть данные о высокой частоте цен на сырьевые товары, которые мне нужно проанализировать. Моя цель - не предполагать какой-либо сезонный компонент и просто определять тенденцию. Здесь я сталкиваюсь с проблемами с R. Есть две основные функции, которые я знаю для анализа этого временного ряда: decose() и stl(). Проблема в том, что они оба берут тип объекта ts с частотным параметром, большим или равным 2. Есть ли какой-то способ, который я могу принять на частоту 1 в единицу времени и все еще анализировать этот временной ряд, используя R? Я боюсь, что если я предполагаю, что частота больше 1 за единицу времени, а сезонность рассчитывается с использованием частотного параметра, то мои прогнозы будут зависеть от этого предположения.Избегайте предположения о сезонности для stl() или разложения() в R
names(crude.data)=c('Date','Time','Price')
names(crude.data)
freq = 2
win.graph()
plot(crude.data$Time,crude.data$Price, type="l")
crude.data$Price = ts(crude.data$Price,frequency=freq)
Я хочу, чтобы частота составляла 1 раз в единицу времени, но затем разлагайте() и stl() не работают!
dim(crude.data$Price)
decom = decompose(crude.data$Price)
win.graph()
plot(decom$random[2:200],type="line")
acf(decom$random[freq:length(decom$random-freq)])
спасибо.
Не уверен, что я понимаю это право, но «частота одного» будет линейной и/или параболической тенденцией? В противном случае это звучит как рассмотрение каждого наблюдения как своего собственного манекена. Суть сезонности состоит в том, что что-то должно повториться или должна быть какая-то цикличность, которая обязательно подразумевала бы период не менее 2. – isomorphismes