R 时间序列频率

Question

我有一个时间序列数据集，其中包含 374 天的数据点（每天 1 个数据点）。我很难理解 ts 函数中的频率参数，所以我把它留空了：

ts_0615391206 <- ts(demand_rev_0615391206$estimated_demand,
                    start=as.Date(min(demand_rev_0615391206$date),format = "d%/m%/Y%"),
                    end=as.Date(max(demand_rev_0615391206$date),format = "d%/m%/Y%"),
                    #frequency = 1
                    )

plot.ts(ts_0615391206) 但是，当我尝试使用以下方法分解时：

ts_0615391206_components <- decompose(ts_0615391206)

我遇到错误：

Error in decompose(ts_0615391206) : 
  time series has no or less than 2 periods

我如何决定我的数据中有多少周期以及参数 "frequency" 值应该是多少？

> dput(head(ts_0615391206))
c(2.71, 2.47, 3.86, 3.61, 5.78, 5.59)
> 
> str(ts_0615391206)
 Time-Series [1:194] from 16125 to 16318: 2.71 2.47 3.86 3.61 5.78 5.59 3.28 3.4 3.34 3.68 ...

Answer 1

根据文档 ?ts：

...one could use a value of 7 for frequency when the data are sampled daily, and the natural time period is a week, or 12 when the data are sampled monthly and the natural time period is a year. Values of 4 and 12 are assumed in (e.g.) print methods to imply a quarterly and monthly series respectively.

尝试设置 frequency = 7。

Answer 2

stats R 包中的 decompose() 函数将给定的时间序列分解为趋势、季节成分和提醒部分。季节性成分是一个严格的周期时间序列，周期的长度等于时间序列的frequency。例如，如果您设置 frequency = m，则 decompose() 函数构建分解，其中季节性成分的周期为 m。如果 m 是整数，m > 1，并且时间序列的长度大于或等于 2[，则 decompose() 函数有效=22=]米。帮助页面 ?decompose 指出时间序列应该 "covers an integer number of complete periods" 才能使函数正常运行。所以如果系列长度是 m.

的倍数可能会更好

你的数据没有明显的周期性。可能 this discussion 对您有用，因为它包含 Rob Hyndman 的 R 脚本来揭示系列中的周期性。

Answer 3

如果您每天都有数据，那么频率是一年 365 天 365，因为它包含一年的 365 个条目，正如频率定义所说的那样。

当您尝试使用以下方法分解时：

ts_0615391206_components <- decompose(ts_0615391206)

您遇到错误：

Error in decompose(ts_0615391206) : 
time series has no or less than 2 periods

因为至少需要两个时间序列，即两年的数据来训练模型否则会抛出错误

Answer 4

ts_06153912061 <- ts(ts_0615391206, start = c(1999,1), frequency = 365) for Daily

ts_06153912061 <- ts(ts_0615391206, start = c(1999,1), frequency = 52) for Weekly

ts_06153912061 <- ts(ts_0615391206, start = c(1999,1), frequency = 12) for Monthly

ts_06153912061 <- ts(ts_0615391206, start = c(1999,1), frequency = 4) for Quarterly

ts_06153912061 <- ts(ts_0615391206, start = c(1999,1), frequency = 1) for Yearly or Annually

R 时间序列频率

R times series frequency

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