時間序列分解-stl分解法
stl(』seasonal and trend decomposition using loess『 )是以魯棒區域性加權回歸作為平滑方法的時間序列分解方法。
其中loess(locally weighted scatterplot smoothing,lowess or loess)為區域性多項式回歸擬合，是對兩維散點圖
進行平滑的常用方法，它結合了傳統線性回歸的簡潔性和非線性回歸的靈活性。當要估計某個響應變數值時，先從其預
測變數附近取乙個資料子集，然後對該子集進行線性回歸或二次回歸，回歸時採用加權最小二乘法，即越靠近估計點的
值其權重越大，最後利用得到的區域性回歸模型來估計響應變數的值。用這種方法進行逐點運算得到整條擬合曲線。
robustloess 為魯棒區域性加權回歸，具體演算法可以參看之前的博文魯棒區域性加權回歸。
stl對異常點具有健壯性，僅能處理加法模式的分解，對於乘法模式需要先轉換為加法模式處理最後在逆變換回去。
魯棒區域性加權回歸法方法的loess 過程和魯棒性過程分別在stl 的內部環和外部環中巢狀實現．
用r做時間序列的stl分解：
stl(x, = 0,
= null, = 1,
robust = false,
=提取季節性時的loess演算法時間視窗寬度，須為奇數
-----提取季節性時區域性擬合多項式的階數，須為0或1
提取趨勢性時的loess演算法時間視窗寬度，須為奇數
提取趨勢性時區域性擬合多項式的階數，須為0或1
robust -----在loess過程中是否使用魯棒擬合
上圖4個板塊的最右側的高度不等的灰色柱條對應各板塊數值大小的乙個視覺化度量，它們對應的數值大小是一樣的）
時間序列分析
第一節前言 通常我們所面臨的決策中，時間往往是乙個重要的變數。管理者作 時，亦常以過去的歷史資料 historical data 為依據，將來的銷售量 國民生產毛額 股價的變動以及人口成長等變數。過去的歷史資料，我們稱之為時間序列 time series 更明確的定義，時間序列是一群統計資料，依其發...
時間序列模型
時間序列分析方法由box jenkins 1976 年提出。它適用於各種領域的時間序列分析。時間序列模型不同於經濟計量模型的兩個特點是 這種建模方法不以經濟理論為依據，而是依據變數自身的變化規律，利用外推機制描述時間序列的變化。明確考慮時間序列的非平穩性。如果時間序列非平穩，建立模型之前應先通過差分...
SPSS時間序列一點總結
holt雙引數線性指數平滑法適用於有線性趨勢及無季節變化的時間序列的趨勢.它可以用不同的引數對原時間序列的趨勢進行平滑,具有很大的靈活性.在此法中要用到兩個引數a g 從0到1之間取值 和三個方程 略 holt法基本過程 1 首先按定義變數 輸入資料,至少要有乙個變數,在data選單的define ...