如果时间序列不存在明显趋势Trend，是否还能用STL分解？其分解效果如何？

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R中有STL分解，其函数描述为：
Decompose a time series into seasonal, trend and irregular components using loess, acronym STL.

感谢之前ryusukekenji 的热心回帖，解决了时间序列的定义问题。再把进一步的问题列示如下：

定义一个时间序列y，这个时间序列由若干年若干天组成，中间不存在缺失值。其周期为年，包含365天。所以定义了n(p)=365，对其进行stl分解。得到以下结果：



从结果来看，感觉STL分解效果很差。参数的设置修改了好几次，效果都不理想。想问一下，对于不存在趋势项的情况，只是想去除序列在各年同一天的季节项，这个STL分解还适用吗？

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关键词：trend 时间序列 不存在 STL End 如何

时间变量有误，楼主需要仔细查看...

ryusukekenji 发表于 2012-2-25 20:24
时间变量有误，楼主需要仔细查看...

stl(x, s.window, s.degree = 0,
    t.window = NULL, t.degree = 1,
    l.window = nextodd(period), l.degree = t.degree,
    s.jump = ceiling(s.window/10),
    t.jump = ceiling(t.window/10),
    l.jump = ceiling(l.window/10),
    robust = FALSE,
    inner = if(robust)  1 else 2,
    outer = if(robust) 15 else 0,
    na.action = na.fail)

对变量x的说明如下：
x  univariate time series to be decomposed. This should be an object of class "ts" with a frequency greater than one.

能解释一下后面那句话的意思吗：“This should be an object of class "ts" with a frequency greater than one.”

请用过 stl 函数的朋友说一下这个函数中的x应该怎么定义？

superhugo 发表于 2012-2-27 11:08
请用过 stl 函数的朋友说一下这个函数中的x应该怎么定义？

x变量必须是ts时间序列属性，并且超过一次频率、亦重复时间（月份、周日等变量）
This should be an object of class "ts" with a frequency greater than one.

例如：
            Sun Mon Tue Wed Thu Fri Sat
week 1
week 2
...

或
         Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
1920
1921
1922
...

1. >nottem
   
2. >attributes(nottem)
   
3. >class(nottem)
   
4. >stl(nottem, s.window=2)

复制代码

感觉STL分解s.window的设置比较不确定，论文中是说的该值≥7，且为奇数。如果不考虑趋势项 还可以用STL吗？

用R软件实现了co2浓度序列的STL分解，见图。效果应该还是不错的，见图1。考虑robust与不考虑robust情况下得到的结果基本一致。
但STL分解对其它趋势trend不显著或很小、季节性seasonal很强的数据，似乎效果不是很好。

superhugo 发表于 2012-2-29 10:21
用R软件实现了co2浓度序列的STL分解，见图。效果应该还是不错的，见图1。考虑robust与不考虑robust情况下得 ...

楼主还在不？我现在也在用这个，我分解的是季节性很强的数据，有什么指标可以判断分解的好不好吗？

同样也是这个问题，如何判断STL分解出来结果的好坏了？

还有，STL方法应该不能用来分解年度数据吧