我对 R 完全陌生，刚刚开始使用它。我有三年的每周数据。我想将这个时间序列数据分解为趋势、季节性和其他组成部分。我有以下疑问：
- 我应该使用哪个功能 -
ts()or decompose()
- 如何应对闰年的情况。
如果我错了请指正，频率是52。
提前致谢。我真的很感激任何形式的帮助。
欢迎来到R！
是的，频率是52。
如果数据尚未归类为时间序列，则您将需要两者ts() and decompose()。要查找数据集的类别，请使用class(data)。如果它返回"ts"，就 R 而言，您的数据已经是一个时间序列。如果它返回其他内容，例如"data.frame"，那么您需要将其更改为时间序列。将变量分配给ts(data)并再次检查课程以确保。
有一个每月的时间序列数据集sunspot.month已经加载到 R 中，您可以练习。这是一个例子。您还可以阅读帮助文件decompose通过写作?decompose
class(sunspot.month)
[1] "ts"
> decomp <- decompose(sunspot.month)
> summary(decomp)
Length Class Mode
x 2988 ts numeric
seasonal 2988 ts numeric
trend 2988 ts numeric
random 2988 ts numeric
figure 12 -none- numeric
type 1 -none- character
> names(decomp)
[1] "x" "seasonal" "trend" "random" "figure" "type"
> plot(decomp) # to see the plot of the decomposed time-series
致电给names表示您还可以访问各个组件数据。这可以通过$操作员。例如，如果您只想查看季节性成分，请使用decomp$seasonal.
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