คำถามติดแท็ก decomposition

ฉันมีอนุกรมเวลาที่มีส่วนประกอบตามฤดูกาลสองเท่าและฉันต้องการแยกส่วนประกอบออกเป็นส่วนประกอบอนุกรมเวลาดังต่อไปนี้ (แนวโน้มองค์ประกอบตามฤดูกาล 1 องค์ประกอบตามฤดูกาล 2 และองค์ประกอบผิดปกติ) เท่าที่ฉันทราบขั้นตอน STL สำหรับการแยกย่อยซีรีย์ใน R อนุญาตเพียงหนึ่งองค์ประกอบตามฤดูกาลดังนั้นฉันจึงลองย่อยสลายซีรีส์สองครั้ง ขั้นแรกโดยการตั้งค่าความถี่ให้เป็นองค์ประกอบตามฤดูกาลแรกโดยใช้รหัสต่อไปนี้: ser = ts(data, freq=48) dec_1 = stl(ser, s.window="per") จากนั้นฉันแยกส่วนประกอบที่ผิดปกติของซีรี่ส์ที่ย่อยสลาย ( dec_1) โดยการตั้งค่าความถี่ให้เป็นองค์ประกอบตามฤดูกาลที่สองเช่น: ser2 = ts(dec_1$time.series[,3], freq=336) dec_2 = stl(ser2, s.window="per") ฉันไม่มั่นใจกับวิธีนี้มากนัก และฉันอยากรู้ว่ามีวิธีอื่นใดในการย่อยสลายซีรีส์ที่มีหลายฤดูกาล นอกจากนี้ฉันได้สังเกตเห็นว่าtbats()ฟังก์ชั่นในแพ็คเกจการคาดการณ์ R ช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับโมเดลให้เหมาะกับซีรี่ส์ที่มีหลายฤดูกาลได้ แต่ก็ไม่ได้บอกว่าจะสลายซีรีย์ด้วย

22 r  time-series  forecasting  decomposition  multiple-seasonalities 

ฉันควรจะสอนทฤษฎีบท Frish Waugh ในสาขาเศรษฐศาสตร์ซึ่งฉันไม่ได้ศึกษา ฉันเข้าใจคณิตศาสตร์ที่อยู่ข้างหลังและฉันก็หวังว่าความคิดนี้เช่นกัน "ค่าสัมประสิทธิ์ที่คุณได้รับสำหรับค่าสัมประสิทธิ์เฉพาะจากแบบจำลองเชิงเส้นหลายเส้นนั้นเท่ากับสัมประสิทธิ์ของตัวแบบการถดถอยอย่างง่ายถ้าคุณ" กำจัด "อิทธิพลของตัวถดถอยอื่น ๆ ดังนั้นแนวคิดทางทฤษฎีจึงเจ๋งมาก (ถ้าฉันเข้าใจผิดโดยสิ้นเชิงฉันยินดีต้อนรับการแก้ไข) แต่มันมีประเพณีดั้งเดิม / การปฏิบัติบางอย่าง? แก้ไข : ฉันยอมรับคำตอบแล้ว แต่ยังยินดีที่จะมีคำตอบใหม่ที่นำตัวอย่าง / แอปพลิเคชันอื่นมาใช้

15 regression  econometrics  least-squares  projection  decomposition