Użyłem stl () w R, aby rozłożyć dane zliczania na składniki trendu, sezonowości i nieregularności. Wynikowe wartości trendu nie są już liczbami całkowitymi. Mam następujące pytania:
Odpowiedzi:
Nie ma nieodłącznego problemu z użyciem stl () do dezasonizacji danych zliczania. Jedną z kwestii, o których należy pamiętać, jest to, że dane zliczania mają na ogół rosnącą wariancję wraz ze wzrostem średniej. Jest to często widoczne zarówno w sezonowych, jak i losowych elementach rozkładu. Użycie stl () na surowych danych nie weźmie tego pod uwagę, dlatego najlepiej może być najpierw wziąć logarytm (edycję - lub pierwiastek kwadratowy) danych.
Nie ma znaczenia, że wartości trendu nie są już liczbami całkowitymi. Można o nich myśleć podobnie jak parametr w rozkładzie Poissona. Chociaż zmienna rozproszona Poissona musi być liczbą całkowitą, średnia nie musi być.
Nie musi to jednak oznaczać, że możesz użyć lm () do modelowania komponentu trendu. Istnieje wiele pułapek w modelowaniu trendów w szeregach czasowych, ponieważ fałszywych korelacji bardzo trudno będzie uniknąć. Częściej ludzie najpierw zniechęcają serię, a następnie modelują pozostałą część.