時(shí)間序列分解結(jié)果-預(yù)覽頁
【正文】 $type[1] multiplicativeattr(,class)[1] 。= Trend + Seasonal + RandomMultiplicative:周期變動(dòng)C c m$trend/ (round(c,4),file = ) depose()函數(shù)主要用來做季節(jié)指數(shù)分解，figure項(xiàng)即指季節(jié)指數(shù)。xt同時(shí)也返回原始數(shù)據(jù)，以及MA算法的結(jié)果；trend趨勢(shì)項(xiàng)使用光滑移動(dòng)平均法求得，它包含了長(zhǎng)期趨勢(shì)T和周期變動(dòng)因素C，之前用回歸法求得長(zhǎng)期趨勢(shì)T，利用此函數(shù)的返回值Trend即可求得周期變動(dòng)因素C；Random即為不規(guī)則變動(dòng)。在隨機(jī)時(shí)間序列分析中，為簡(jiǎn)便起見，我們假定時(shí)間序列主要由趨勢(shì)項(xiàng)（T）、季節(jié)項(xiàng) （S）和隨機(jī)項(xiàng)（R）構(gòu)成。長(zhǎng)期趨勢(shì)的分解 用時(shí)間回歸法，在同一圖中畫出趨勢(shì)項(xiàng)目、季節(jié)項(xiàng)和隨機(jī)項(xiàng)的數(shù)據(jù)圖，如下： depose()函數(shù)主要用來做季節(jié)指數(shù)分解，figure項(xiàng)即指季節(jié)指數(shù)。= Trend + Seasonal + RandomMultiplicative: 長(zhǎng)期趨勢(shì)預(yù)測(cè) predict(, newdata = (t = seq(1:48))) pre15 predict(,newdata = (t = 49)) pre15 1 周期變動(dòng)因素C： 采取百分比率，其值大于100的表明該季度經(jīng)濟(jì)活動(dòng)水平高于所有季度的平均值，而小于100的循環(huán)指數(shù)所表明的情況則剛好相反。xt1
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