Tôi đã sử dụng stl () trong R để phân tách dữ liệu đếm thành các thành phần xu hướng, theo mùa và không đều. Các giá trị xu hướng kết quả không còn là số nguyên nữa. Tôi có những câu hỏi sau:
Câu trả lời:
Không có vấn đề cố hữu với việc sử dụng stl () để khử dữ liệu đếm. Một vấn đềTuy nhiên, cần lưu ý là dữ liệu đếm thường có phương sai tăng khi giá trị trung bình tăng. Điều này thường được thấy trong cả hai yếu tố theo mùa và ngẫu nhiên của sự phân hủy. Sử dụng stl () trên dữ liệu thô sẽ không tính đến điều này và do đó, tốt nhất là trước tiên hãy lấy logarit (chỉnh sửa - hoặc căn bậc hai) của dữ liệu của bạn.
Không có vấn đề gì về việc các giá trị xu hướng không còn là số nguyên nữa. Chúng có thể được nghĩ theo một cách tương tự như tham số trong phân phối Poisson. Mặc dù một biến phân phối Poisson phải là một số nguyên, nhưng giá trị trung bình không cần phải có.
Tuy nhiên, điều này không nhất thiết có nghĩa là bạn có thể sử dụng lm () để mô hình hóa thành phần xu hướng. Có rất nhiều cạm bẫy trong xu hướng mô hình hóa trong chuỗi thời gian, vì các mối tương quan giả sẽ rất khó tránh. Thông thường mọi người đầu tiên gỡ bỏ loạt và sau đó mô hình hóa phần còn lại.