여러 계절 성분으로 시계열을 분해하는 방법은 무엇입니까?

이중 계절 성분을 포함하는 시계열이 있고 계열을 다음 시계열 성분 (추세, 계절 성분 1, 계절 성분 2 및 불규칙 성분)으로 분해하고 싶습니다. 내가 아는 한, R에서 계열을 분해하는 STL 절차는 하나의 계절 성분 만 허용하므로 계열을 두 번 분해하려고 시도했습니다. 먼저 다음 코드를 사용하여 빈도를 첫 번째 계절 구성 요소로 설정하십시오.

ser = ts(data, freq=48)
dec_1 = stl(ser, s.window="per")

그런 다음 dec_1빈도를 두 번째 계절 성분으로 설정하여 분해 계열 ( ) 의 불규칙 성분을 분해 했습니다.

ser2 = ts(dec_1$time.series[,3], freq=336)
dec_2 = stl(ser2, s.window="per")

나는이 접근법에 대해 확신이 없다. 여러 계절성을 가진 시리즈를 분해하는 다른 방법이 있는지 알고 싶습니다. 또한 tbats()R 예측 패키지 의 기능을 사용하면 여러 계절성이있는 시리즈에 모델을 맞출 수 있지만 시리즈를 분해하는 방법을 말하지는 않습니다.

— 에이스
소스

안녕하세요. 사이트에 오신 것을 환영합니다. 계절에 따라 두 가지 구성 요소의주기가 다릅니다 (예 : 매주 한 달과 다른 한 달)?

— Michelle

Rob Hyndman, Koehler, Ord & Snyder의 14 장 "지수 평활을 사용한 예측"이 이에 대해 다룹니다. Hyndman은 또한 R에 예측 패키지를 가지고 있습니다. 나는이 주제에 대해이 사이트에 게시 한 Hyndman을 회상하는 것 같지만 그의 블로그에있을 수도 있습니다.

— zbicyclist 2016 년

@Michelle 답장을 보내 주셔서 감사합니다. 두 계절 성분은주기가 다릅니다. 첫 번째는 주기성이 48 (일별 계절성)이고 두 번째는주기가 336 (매주 계절성)입니다. 30 분 단위의 시계열입니다.

— 에이스

@zbicyclist 귀하가 계신 예측 패키지가 원래 게시물에서 언급 한 '예측'패키지라고 생각합니다. 이 패키지의 tbats 기능을 살펴 보았지만 분해에 사용하는 방법을 말하지 않았습니다. 더 많은 그림을 찾을 수 있는지 확인하기 위해 책을 살펴볼 것입니다.

— ace

여기 내가 생각했던 것입니다. Hyndman의 블로그에있었습니다. robjhyndman.com/papers/complex-seasonality

— zbicyclist

forecastbats()tbats() $x(t)$ $t$

공식 및 http://robjhyndman.com/papers/complex-seasonality/ 및 ETS 모델에 대한 자세한 설명은 Hyndman et al (2008)을 참조하십시오 . BATS와 TBATS는 ETS의 확장입니다.

예를 들면 다음과 같습니다.

fit <- bats(myTimeseries)
fit$x

이 경우, 각 행은 x푸리에와 같은 고조파가됩니다.

이 또한 plot.tbats()및 plot.bats()기능을 자동으로 분해하고 구성 요소를 볼 수 있습니다.

— 힘
소스